近年來因為氣候變遷導致發生極端水文事件的機率更加頻繁，降雨強度增大所造成的災害範圍與程度也較以往劇烈，2016年梅姬颱風適逢大潮加上挾帶的豪大雨量對台南市22個行政區嚴重淹水;2009年莫拉克颱風與水氣豐沛旺盛之西南氣流產生輻合作用，挾帶大量雨水浸淹台灣中南部，造成嚴重災情，莫拉克颱風造成臺南地區70年來最嚴重的水患。本計畫建置高解析度即時動態區域淹水預報系統，結合物聯網應用、提供都會區智慧型淹水預警，有助於水利署整合防災相關資訊、推動智慧化服務，並落實智慧城市水利防災服務。本計畫以台南市為研究區域，以SOBEK模擬暴雨事件之區域淹水歷程資料提供智慧區域淹水預報模式訓練與學習所需之淹水大數據。智慧即時動態區淹水預報系統以兩種不同類型類神經網路串聯之複合型多時刻預報模式，建置都會地區之智慧型區域淹水預報模式。模式建構過程包含三階段:(1)以自組特徵類神經網路(SOM)建構淹水分布之拓樸圖;(2)以回饋式之含外變數非線性自迴歸類神經網路(RNARX)建置平均淹水身預測模式;(3)修正SOM模式中最相似神元權重以獲得最適之區域淹水圖，以獲得最適之區域淹水圖 。模式建置完成後，經由資料庫設計、自動化作業模組、網頁展示介面，搭配Google Map API 模組，可建立自動化即時淹水預報系統，再搭配Google Map豐富的地理資訊圖層，展示各鄉鎮、村里未來1~3小時之最大淹水身與發生位置，並提供KMZ檔下載，並可於更多元、精細的數位化地理資訊更加強大 Google Earth展示。本計畫所建置淹水預測模式為一常駐型系統全年啟動、自動判斷有無淹水情況與是否產出相關淹水檔案及資訊，隨時隨地可即時掌握臺南市區域淹水狀態。