技術交流
每週專題討論日程
| 項次 | 日期 | 題目 | 類別 | 單位 | 導讀者 | 直播連結 | 報告書 | 簡報檔 | 摘要 | |
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| 421 | 2017/12/19 | 日本堰塞湖災害快速調查評估技術導讀 | 國外文獻導讀 | 水土保持局技研小組 | 吳振佑 |
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日本針對土砂災害防止對策有一套完整法令制度，其中土砂災害與火山爆發所造成的堰塞湖災害也有其相關的快速評估理論方法與研究，本次專題討論針對堰塞湖緊急調查規範、堰塞湖快速形狀量測、潰壩時洪峰流量推估，三篇相關文獻進行導讀介紹。 |
| 422 | 2017/12/19 | 塊石現地材料去化應用-花蓮縣和中地區復建案例 | 優良工程與獲獎案例 | 水土保持局花蓮分局 | 梁家齊 |
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坡地土砂災害區的復建工作，對於處理現地堆積的大量土石，常為影響工程進度的主要原因，為解決現地土石堆積阻礙有效排洪的同時，如何將現地土石有效利用，為土砂災害區整體治理規劃非常重要的一環。現地堆積土石可提供作為工程應用上良好的自然資材，對現地堆積土石做有價值的去化，最能符合節能減碳效果，亦較經濟有效。 | |
| 423 | 2017/12/12 | 日本「河川砂防技術基準 調査編(第7章 淹水分析) 」導讀 | 國外文獻導讀 | 水土保持局技研小組 | 吳宜青 |
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本章說明淹水分析所需之技術性事項。 |
| 424 | 2017/12/12 | Theoretical Analysis and Experimental Study of Underground Wireless Sensor Networks | 監測設備與災害預警 | 中興工程顧問社 | 林子軒 |
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無線感測網路與物聯網已廣泛應用於各防災領域，然而，對於在地底下這類的極端環境，無線感測網路是否能夠發揮其功用，是值得探討的議題。本次演講主要介紹地下無線感測網路(Underground Wireless Sensor Networks)相關理論分析與現地實驗結果。 | |
| 425 | 2017/12/05 | 香港「土釘設計與施工說明手冊」導讀 | 國外文獻導讀 | 水土保持局技研小組 | 吳軒蘋 |
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本次導讀「土釘設計與施工說明手冊」的工作團隊是由相關公部門、香港工程師學會(土木工程拓展署)暨土地崩塌預防措施承包商等代表所組成。 |
| 426 | 2017/12/05 | 水土保持創新教育 | 水土保持教育 | 水土保持局綜合企劃組 | 蘇品維 |
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近幾年本局積極推動水土保持知識科普化，目地就是要讓水土保持生硬知識變的活潑且有趣，除持續開發科普教育資源，透過校園扎根工作與跨域結合等教育翻轉之推動方式，逐步影響及擴散到全國各地。 |
| 427 | 2017/11/21 | 土砂災害防止對策基本指令與施行令 | 國外文獻導讀 | 水土保持局南投分局 | 陳俞瑾 |
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日本因1999年廣島災害(32人死亡或失蹤）催生了土砂災害防止法，本法在在2001年施行。旨在為保護國民生命不受土砂災害危害，致力於推動與建立警戒避難機制、制定規 範建造物相關措施等。 |
| 428 | 2017/11/21 | 快速review日本防災教育 | 水土保持教育 | 國立暨南國際大學土木工程學系 | 林怡資 |
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要瞭解台灣所推崇的日本防災教育，需回到日本文化脈絡下進行檢視，本次演講將說明講者近幾年參與觀察日本社會，以及防災教育相關的場域狀況，如何形塑日本的防災文化，並且落實生活防災，其實就是面對自己的問題與能做的事。 | |
| 429 | 2017/11/07 | 日本「大規模崩塌高潛感區溪流圈繪手冊」導讀 | 國外文獻導讀 | 水土保持局技研小組 | 劉維則 |
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颱風與梅雨所帶來的豪雨，容易造成大規模崩塌，導致土砂災害。 |
| 430 | 2017/11/07 | Temporal and Spatial Data Variety in Remote Sensing Data Analysis and the Potential for Studying Natural Hazards. | 遙測技術與GIS應用 | 國立政治大學地政系 | Prof. Stephan van Gasselt |
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Over the last few decades, remotely-sensed spatial data analyses have been increasingly facilitating both, a qualitative identification and a quantitative assessment of natural hazards in large and often inaccessible areas. Methods have always been built upon accessing and visualizing large amounts of spatial and non-spatial data but recent efforts focus on emphasizing a more synergistic approach which is being established by combining not only (a) large amounts of data but also (b) a large variety of different datasets of different statistical types and measures to explore relationships and interdependence. |
