跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(216.73.216.110) 您好!臺灣時間:2025/09/29 10:59
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:張紘揚
研究生(外文):Hung-Yang Chang
論文名稱:應用克利金方法逐時估算降雨強度與累積雨量於崩塌潛勢分析之研究
論文名稱(外文):Landslide Susceptibility Analysis Using Hourly Estimated Rainfall Intensity and Accumulated Rainfall with the Kriging Method
指導教授:張光宗
口試委員:壽克堅林基源
口試日期:2018-05-28
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:水土保持學系所
學門:農業科學學門
學類:水土保持學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:210
中文關鍵詞:最大降雨強度克利金方法逐時接收者操作特征曲線法
外文關鍵詞:Maximum rainfall intensitykirginghourlyreceiver operating characteristic curve
相關次數:
  • 被引用被引用:5
  • 點閱點閱:142
  • 評分評分:
  • 下載下載:2
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
雨量經常被做為促崩因子進行降雨型崩塌潛勢分析,其中經常會使用最大降雨強度因子,而目前大多數專家學者以克利金法等地理統計方法估算此因子時,會將各雨量站位置輸入研究事件期間該站所紀錄之最大降雨強度,相當於將各雨量站紀錄之最大降雨強度視為同一時間發生。
然而因為降雨分佈的時空不均勻性,各雨量站幾乎不可能同時達到最大降雨強度,若以前述方法進行崩塌潛勢分析,勢必與實際情況有所差異。
本研究以莫拉克颱風事件及陳有蘭溪流域為研究對象,以克利金法估算二種最大降雨強度因子。第一種係使用一般的方法計算,第二種係逐時估算各分析單元之降雨強度,再從逐時降雨強度中選取最大者做為該分析單元之最大降雨強度因子。最後針對本研究方法與一般的方法以接收者操作特征曲線法進行降雨型崩塌潛勢分析並比較其差異。
一般的方法計算之最大降雨強度因子其接收者操作特征曲線之曲線下面積為0.581,準確率為57%;逐時估算方法計算之最大降雨強度因子其接收者操作特征曲線之曲線下面積為0.619,準確率為60%。由此可知以逐時估算之最大降雨強度因子進行降雨型崩塌潛勢分析確實能提昇準確率。
本研究亦嘗試分別計算將整個莫拉克颱風事件期間之雨量累積計算版本之累積雨量因子,及僅自事件開始累積計算至逐時最大降雨強度因子發生之時間版本之累積雨量因子,並以接收者操作特征曲線法進行降雨型崩塌潛勢分析並比較其差異,結果顯示各版本並無明顯差異。
本研究最後以高程之中位數將分析單元分為高程較高及較低兩組分別進行崩塌潛勢分析,結果顯示整體而言能提昇準確率。
Precipitation is often regarded as a triggering factor in a rainfall-induced landslide susceptibility analysis, and maximum rainfall intensity is often used one. When most scholars apply geostatistics such as Kriging to estimate this factor, they input the maximum rainfall intensity that each rainfall station has recorded in the duration of the research event into the location of each rainfall station, which means all of these maximum rainfall intensities are considered to be recorded at the same time.
However, these maximum rainfall intensities are seldom recorded in each rainfall station at the same time because of the nonuniformity of precipitation distribution in time-space. If we do a landslide susceptibility analysis by the foregoing way, it is bound to differ from the actual situation.
This study estimate two types of the maximum rainfall intensity factor in the Chenyoulan watershed based on the environmental conditions caused by typhoon Morakot using kriging. The first type of the factor is to estimate it by the foregoing way; the second type of it is to estimate the rainfall intensity of each unit of analysis hourly, and we take the maximum one as the maximum rainfall intensity factor of the unit of analysis. Afterwards, we use receiver operating characteristic curve to do rainfall-induced landslide susceptibility analyses and compare the differences between the two types of maximum rainfall intensity factor.
The area under the curve of receiver operating characteristic produced by the maximum rainfall intensity factor estimated by the foregoing way is 0.581 and its accuracy is 57%; the area under the curve of receiver operating characteristic produced by the maximum rainfall intensity factor estimated by the hourly-estimated way is 0.619 and its accuracy is 60%. So do rainfall-induced landslide susceptibility analyses by the maximum rainfall intensity factor estimated by the hourly-estimated way is surely better.
This study also estimates accumulated rainfall factor by accumulate rainfall of the whole duration of typhoon Morakot and accumulate rainfall from the beginning to the hours of the maximum rainfall intensity factor estimated by the hourly-estimated way happened continuously. Afterwards, we use receiver operating characteristic curve to do rainfall-induced landslide susceptibility analyses and compare the differences between different types of accumulated rainfall factor, and the results show that there has none obvious difference.
Finally, this study divides units of analysis into two groups by median of height of all units and do landslide susceptibility analyses individually, and the results show that overall, the accuracy can be promoted.
摘要 i
Abstract ii
目錄 iii
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 研究流程 3
第二章 文獻回顧 5
2.1 崩塌之定義與分類 5
2.1.1 崩塌之定義 5
2.1.2 崩塌之分類 5
2.2 分析單元 9
2.3 崩塌地判識 10
2.3.1 崩塌地判識方法 10
2.3.2 崩塌地判識準則 11
2.4 克利金法(根據ISAAKS, EDWARD H. & R. MOHAN SRIVASTAVA, 1989著作) 12
2.4.1 隨機函數模型與無偏 13
2.4.2 隨機函數模型與誤差變異數 16
2.4.3 拉格朗日參數 18
2.4.4 誤差變異數的最小化 19
2.4.5 求解普通克利金系統 21
2.4.6 半方差 22
2.4.7 正定半方差模型 23
2.5 降雨強度與崩塌潛勢分析 25
2.6 接收者操作特征曲線(ROC曲線) 27
2.6.1 ROC空間 27
2.6.2 ROC曲線 29
2.6.3 曲線下面積(AUC) 30
2.6.4 最適用之閾值計算 31
第三章 研究材料與方法 32
3.1 研究區域概述 32
3.2 分析單元 33
3.3 最大降雨強度因子 37
3.3.1 降雨強度資料來源 37
3.3.2 降雨強度與高程之相關性 41
3.3.3 降雨強度估算 41
3.3.4 最大降雨強度因子計算 44
3.4 累積雨量因子 46
3.4.1 累積雨量資料來源 46
3.4.2 雨量與高程之相關性 47
3.4.3 累積雨量估算 48
3.4.4 累積雨量因子計算 49
3.5 崩塌地判識 53
3.6 接收者操作特征曲線(ROC曲線)繪製及分析 55
第四章 結果與討論 56
4.1 最大降雨強度因子 56
4.1.1 因子比較 56
4.1.2 接收者操作特征曲線下面積(AUC)比較 56
4.1.3 崩塌門檻值計算 57
4.1.4 準確率比較 57
4.2 累積雨量因子 60
4.2.1 接收者操作特征曲線下面積(AUC)比較 60
4.2.2 崩塌門檻值計算 61
4.2.3 準確率比較 61
4.3 以高程之中位數將分析單元分組後進行崩塌潛勢分析 65
4.3.1 各分析單元高程之中位數 65
4.3.2 接收者操作特征曲線下面積(AUC)比較 66
4.3.3 準確率比較 67
第五章 結論與建議 68
5.1 結論 68
5.2 建議 68
參考文獻 70
附錄一 各雨量站各小時降雨強度與高程之相關係數 75
附錄二 各小時降雨強度分佈圖、使用克利金法類別及參數組合 78
附錄三 各小時降雨強度分佈圖之最大值及最小值 118
附錄四 各分析單元降雨強度數據 121
附錄五 逐時計算版本之最大降雨強度因子 176
附錄六 將各雨量站紀錄之最大降雨強度視為同一時間發生版本之最大降雨強度因子 183
附錄七 累積雨量因子 190
附錄八 崩塌地判識結果 206
(1)王瑞民(2001),「地理資訊系統」,高立圖書有限公司。
(2)王靜妏(2013),「氣候變遷下曾文水庫集水區崩塌潛勢分析之研究」,國立中興大學水土保持學系碩士論文。
(3)行政院農業委員會水土保持局(2005),「水土保持手冊」。
(4)李錫堤(1996),「從地形學的觀點看陳有蘭溪的賀伯風災」,地工技術57,17-24。
(5)李錫堤、林銘郎、陳哲俊(1996),「陳有蘭溪流域賀伯颱風災害評估」。
(6)林信輝(2001),「水土保持植生工程」,高立圖書有限公司。
(7)林金樹(2004),「GIS概論與MajorGIS快速入門」,新文京開發出版股份有限公司。
(8)林峻達(2011),「林邊溪集水區崩塌地資訊萃取與治理優選之研究」,國立中興大學水土保持學系碩士論文。
(9)林信輝(2012),「特殊地植生工程」,五南圖書出版公司。
(10)紀宗吉、林錫宏、蘇品如、張閔翔、周稟珊(2007),「山崩敏感區評估之製圖地形單元製作研究」,經濟部報告書(編號:95008)。
(11)張石角(1987),「山坡地潛在危險之預測及其在環境影郡評估之應用」,中華水土保持學報,18(2),41-62。
(12)張子瑩、徐美玲(2004),「暴雨與地震觸發崩塌發生區位之比較以陳有蘭溪流域為例」,地理學報,(35),1-16。
(13)張崑宗、劉進金(2006),「利用類神經網路方法於高解析衛星影像及地形資料之崩塌地辨識-以九份二山為例」,航測及遙測學刊,11(2), 161-174。
(14)張光宗、翁秉瑞、林昭遠、楊明德(2013),「陳有蘭溪流域公路邊坡崩塌潛勢分析」,水土保持學報,45(4),859-870。
(15)陳樹群、趙益群(2010),「七家灣溪集水區之漂流木基本特性及空間分佈狀態」,中華水土保持學報,41(4),308-318。
(16)陳錦嫣、黃國展(2013),「Arc GIS 地理資訊系統入門與應用」,新文京開發出版股份有限公司。
(17)陳樹群、施姵瑜、吳俊鋐(2013),「極端水文事件土砂量對陳有蘭溪河川型態演變影響分析」,中華水土保持學報,44(4),311-323。
(18)許志豪、曹鼎志、鍾佩蓉、黃春銘、邱宇翔、紀宗吉(2012),「以地形分析法進行土石流地質敏感區之劃設」,2012年中華水土保持學會年會及學術研討會論文集,台中,社團法人中華水土保持學會。
(19)黃春銘(2005),「運用模糊類神經網路進行山崩潛感分析-以臺灣中部國姓地區為例」,國立中央大學應用地質研究所碩士論文。
(20)黃漢淨(2008),「GIS與RS於崩塌地空間分布之應用」, Taiwan Forestry Journal,34(5),3-15。
(21)黃璿宇(2014),「以不安定指數法探討大安溪流域中上游崩塌潛勢分析之研究」,國立中興大學水土保持學系碩士論文。
(22)黃胤慈(2016),「阿里山集水區時變崩塌潛勢之研究」,國立中興大學水土保持學系碩士論文。
(23)詹勳全、卓佳駿、張嘉琪、洪雨柔(2014),「降雨對南橫公路50至110K沿線山崩潛勢之影響」,中華水土保持學報,45(3),184-197。
(24)溫祐霆(2015),「以羅吉斯回歸、不安定指數及支撐向量機建立景山溪上游集水區山崩潛感推估之比較分析」,國立中興大學水土保持學系碩士論文。
(25)楊明德、林基源、林蔚榮、黃凱翔、吳東諺(2009),「莫拉克颱風於陳有蘭溪流域之災害調查」,中華水土保持學報,40(4),345-358。
(26)趙逸幃、張光宗(2014),「應用羅吉斯迴歸建立台 21 線公路崩塌潛感預測模式」,水土保持學報,46(4),1223-1234。
(27)廖珮妤(2012),「阿里山森林鐵路事件型山崩潛感分析」,國立中興大學水土保持學系碩士論文。
(28)蔡雨澄(2012),「極端降雨下之山崩潛感分析-以莫拉克颱風誘發山崩為例」,國立中央大學應用地質研究所碩士論文。
(29)蕭國鑫、尹承遠、劉進金、遊明芳、王晉倫 (2003),「 SPOT 影像與航照資料應用於崩塌地辨識之探討」航測及遙測學刊,8(4),29-42。
(30)Campbell, R. H. (1975). Soil slips, debris flows, and rainstorms in the Santa Monica Mountains and vicinity, southern California (No. 851). US Govt. Print. Off.,.
(31)Caine, N. (1980). The rainfall intensity: duration control of shallow landslides and debris flows.Geografiska Annaler. Series A. Physical Geography, 23-27.
(32)Chang, K. T., Chiang, S. H., & Lei, F. (2008). Analysing the Relationship Between Typhoon‐Triggered Landslides and Critical Rainfall Conditions. Earth Surface Processes and Landforms,33(8), 1261-1271.
(33)David W. Hosmer, Stanley Lemeshow(2000). Applied Logistic Regression(2nd ed.): Wiley-Interscience Publication.
(34)Dai, F. C., & Lee, C. F. (2003). A spatiotemporal probabilistic modelling of storm‐induced shallow landsliding using aerial photographs and logistic regression. Earth surface processes and landforms, 28(5), 527-545.
(35)Goovaerts, P. (2000). Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall. Journal of hydrology, 228(1-2), 113-129.
(36)Guzzetti, F., Carrara, A., Cardinali, M., & Reichenbach, P. (1999). Landslide hazard evaluation: a review of current techniques and their application in a multi-scale study, Central Italy.Geomorphology, 31(1), 181-216.
(37)Isaaks, E. H., & Srivastava, R. M. (1989). Applied geostatistics.
(38)Johnston, K., Ver Hoef, J. M., Krivoruchko, K., & Lucas, N. (2001). Using ArcGIS geostatistical analyst (Vol. 380). Redlands: Esri.
(39)Varnes, D. J. (1978). Slope movement types and processes. Special report, 176, 11-33.
(40)Youden, W. J. (1950). Index for rating diagnostic tests. Cancer, 3(1), 32-35.
(41)中央氣象局颱風資料庫,http://rdc28.cwb.gov.tw/TDB/
(42)生統E報 第046期 SPSS 教戰手冊 第十七單元 邏輯斯迴歸分析(四) - ROC曲線,2010.08,
http://biostatdept.cmu.edu.tw/doc/epaper_a/46.html#2
(43)ROC曲線 - 維基百科,自由的百科全書,2017.09,
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF
(44)ROC曲線- 台灣Word,2013.08,
http://www.twword.com/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%B7%9A
(45)ROC曲線 (Receiver Operating Characteristic Curve) @ 以斯帖統計,以專業貼近你的心 :: 痞客邦 PIXNET ::,2014.01,
http://estat.pixnet.net/blog/post/61795603-roc%E6%9B%B2%E7%B7%9A-%28receiver-operating-characteristic-curve%29
(46)Environmental Systems Research Institute. geostatistical-analyst-tutorial . http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/pdf/geostatistical-analyst-tutorial.pdf
連結至畢業學校之論文網頁點我開啟連結
註: 此連結為研究生畢業學校所提供,不一定有電子全文可供下載,若連結有誤,請點選上方之〝勘誤回報〞功能,我們會盡快修正,謝謝!
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
無相關期刊