台灣近來屢屢淹水成災，鄰近的日本也正面臨相同問題。
日本天災頻繁，除了颱風、地震與火山活動之外，暴雨與洪水也長年造成巨大損失。日本山地約占國土61%，丘陵約占12%，二者合計約73%；全國另有2萬餘條河川，狹長又多山的地形，使多數河川短而陡峭、坡度極大。
山區一旦降下大雨，大量雨水可能在短時間內奔流至平原地區。高度都市化又進一步放大水患風險，原本具有吸水、滯洪功能的農田與林地，逐漸被柏油路面與水泥取代，雨水難以滲入土壤，只能透過下水道排出，一旦超過排水系統負荷，就容易出現都市型內澇。
近年極端氣候更加劇日本水患。今年（2026年）8月13日傍晚，千葉縣降下破紀錄豪雨，24小時累積雨量高達367毫米，導致都市排水系統嚴重癱瘓，各地淹水慘重，一度有超過4.5萬戶停電，約7千名旅客被迫滯留成田機場過夜。
福井縣也在8月底遭遇破紀錄豪雨，日本氣象廳對福井市、大野市與勝山市發布最高級別的5級大雨特別警報，約30萬人一度收到「緊急安全確保」通知；若連同後續擴大的避難指示範圍計算，受影響人數更達約38萬人。
Aqunia預測洪水、氣候變動風險
面對愈來愈難預測的極端降雨，日本已有數家新創公司嘗試透過AI與衛星資料，協助地方政府與民間企業提早掌握水患風險。其中一家，就是出本哲創辦的Aqunia。
公開資料顯示，出本哲曾就讀東京大學大學院理學系研究科氣候系統研究中心，研究氣候系統與全球暖化相關議題。畢業後，他陸續任職於PwC、Arthur D. Little等顧問公司，也曾在AI科技公司擔任管理職，之後於2025年8月成立Aqunia，提供洪水預測、氣候變動風險分析與水資源管理等服務。
Aqunia的技術基礎，來自日本宇宙航空研究開發機構（JAXA）與東京大學共同研發的全球陸地與河流水循環模擬系統「Today's Earth」。
這套系統整合衛星與地面觀測資料，包括全球降雨量、氣溫、風速、濕度、日照、雲系、地表氣溫、土壤濕度與水分蒸發量等，再結合「全球河流流道動態模型」（CaMa-Flood），用來模擬全球主要河川的水位、流速與洪水氾濫範圍。
「Today's Earth」本身是一個開放資訊平台，但提供的觀測資訊與圖表相當龐雜。Aqunia的角色，就是把這些原始資料進一步轉化成較容易實際運用的風險資訊，並透過AI與在地化分析，讓不同地區的客戶更容易掌握洪水與氣候變動帶來的影響。
Aqunia官網目前將服務定位為全球型早期警報系統，可在災害發生前數日預測可能的淹水風險，讓企業與地方政府能提早進行應變。
Synspective以SAR衛星投入災害監測
另一家公司則是日本太空科技新創Synspective。
1978年出生的新井元行，擁有東京大學大學院工學系研究科技術經營戰略學博士學位。2018年，他與慶應義塾大學教授白坂成功共同創立Synspective，並於2024年12月19日在東京證券交易所Growth市場掛牌上市。
Synspective主要發展合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）衛星。SAR利用主動式微波遙測，即使在夜間、雲層或雨霧遮蔽下，仍能持續取得高解析度地表影像，因此特別適合應用於災害監測。
傳統大型SAR衛星重量約在1至2公噸，Synspective則研發出約100公斤級的小型SAR衛星「StriX」，大幅縮小衛星體積與重量，並陸續發射升空。
2026年7月30日，Synspective宣布與AI即時防災服務公司Spectee合作，希望把衛星影像與網路社群上的即時資訊結合，用來更精確掌握淹水範圍。
當災害發生時，Spectee會利用AI搜尋社群平台上的圖像、影片與文字，判斷哪些地區正在淹水，以及水位大致上升到何種程度；再搭配Synspective的SAR衛星影像，就能補足單靠社群資訊或衛星影像時各自的盲點，協助相關單位更快掌握災情。
這些新創公司所發展的技術，讓防洪與災害應變多了新的工具。不過，無論AI、衛星與預測模型再先進，最後仍要靠中央與地方政府導入運用，加上民眾具備正確的防災意識，才能真正降低極端氣候帶來的損失。
