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研究生:吳雯惠
研究生(外文):Wen-Hui Wu
論文名稱:土石流發生潛勢與流出土方量推估之研究
論文名稱(外文):The Study on Estimation of Debris Flow Potential and Deposited Volume
指導教授:林基源林基源引用關係
指導教授(外文):Ji-Yuan Lin
學位類別:碩士
校院名稱:朝陽科技大學
系所名稱:營建工程系碩士班
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:239
中文關鍵詞:規模分級類神經網路多變量統計分析土石流流出土方量
外文關鍵詞:size classificationmulti-variables statistical analysisartificial neural networkdeposited volumeDebris flow
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自921集集大地震之後,中部山區地勢陡峭、地質破碎,加上坡地超限利用之結果,每逢梅雨與颱風季節來臨時,挾帶豐沛雨量,容易發生土石流災害,嚴重威脅坡地居民生命及財產安全。本研究以陳有蘭溪流域內之34條土石流潛勢溪流為研究對象,探討土石流發生潛勢分析與流出土方量推估之研究;主要應用多變量統計分析進行:(1)篩選土石流發生之主要地文因子、材料因子與降雨因子,(2)分析土石流之潛勢,以供溪流整治之參考,(3)進行集群分析,探討各集群土石流影響因子,與(4)建立流出土方量之迴歸模式。
本研究之土石流發生影響因子經篩選後,選定包括集水區面積、形狀係數、平均坡度、水系密度、崩塌面積、地質指標、有效累積雨量與有效降雨強度等八項因子;進一步進行土石流潛勢分析,以費雪區別函數分析與類神經網路判定模式,結果顯示以類神經網路判定之正確率較佳。
經由本研究分析結果,建立集水區面積(A)與崩塌面積(AL)之迴歸方程式AL=0.0063 A 1.21;另外建立崩塌面積與流出土方量(V)之關係方程式。建議使用流出土方量迴歸方程式 = 349140 AL0.50,作為本研究區域內之流出土方量推估方程式。利用集群分析,依其因子特性進行劃分並探討各群組影響土石流發生因子與流出土方量之關係,且依據流出土方量訂定土石流規模分級。進一步建立三種流出土方量之迴歸模式(1)V =156(A)+525(AL)+ 2189(S)–11576;(2)V =262(A)+2489(S)–39240; (3)V =154(A)+527(AL)+1716(S)+235(Re)–70924,期望未來評估土石流災害問題時,能快速量度流出土方量,提供相關單位參考依據。
After the 921 Chi-Chi earthquakes, steep topography, weak geology, and slopeland overuse caused frequent debris flow in mountain areas in which people also suffered from debris flow during plum rains and typhoon seasons. Thirty-four potential debris-flow creeks in the Chen-yu-lan watershed were studied investigated. Debris flow potential and deposited volume were estimated, using the following multi-variable statistical analysis.(1)The effects of topographic, material and rain-related factor on debris flow were studied investigated.(2)Potential analysis was perfomed to yield useful information on the debris flow.(3)Factors of debris flow were studied investigated using cluster analysis.(4)A regression analysis of the deposited volume was performed.
In this work study, eight factors that govern debris flow were studied investigated. These were watershed area, form factor, mean slope, river density, landslide area, geological index, effective accumulated rainfall and effective rainfall intensity. Fisher discriminant analysis and artificial neural networks were used to determine: check debris flow. The resulting corrected rate is more accurate than that obtained using any artificial neural network.
The analysis results, the formulas of the landslide area (AL) in terms of the watershed area (A) and the landslide area (AL) in terms of the deposited volume (V ) are as follow AL=0.0063 A 1.21, = 349140 AL0.50.
The variables are grouped by cluster analysis, and the effect of each group on debris flow deposited volume relations. This classification is used to determine debris flow size. Deposited volumes are obtained by regression analysis(1)V =156(A)+525(AL)+ 2189(S)– 11576, (2)V =262(A)+ 2489(S)– 39240,(3)V =154(A)+527(AL)+1716(S)+235(Re)– 70924.
摘 要 I
ABSTRACT II
誌 謝 III
目 錄 IV
表目錄 VII
圖目錄 IX
符號說明 XI
第一章 緒論 1
1.1前言 1
1.2研究動機與目的 2
1.3研究內容 3
第二章 文獻回顧 4
2.1土石流之定義與特性 7
2.2土石流發生之相關因子 12
2.2.1影響土石流之地文因子 12
2.2.2影響土石流之降雨條件 14
2.2.3多變量分析與類神經網路應用 18
2.3流出土方量推估之相關研究 20
2.4本研究相關軟體之介紹 25
第三章 研究方法 28
3.1研究架構與流程 28
3.2研究區域介紹 34
3.3統計分析之模式判定 40
3.3.1主成份分析 40
3.3.2區別分析 42
3.3.3集群分析 46
3.3.4多元迴歸分析 48
3.4類神經網路分析之介紹與應用 52
3.4.1類神經網路之定義與原理 52
3.4.2類神經網路模式 54
3.4.3倒傳遞類神經網路模式 55
第四章 土石流發生影響因子檢定篩選與分析 59
4.1影響土石流之地文因子資料庫 59
4.2地文因子之統計、檢定篩選與分析 64
4.2.1地文因子之統計 64
4.2.2 Mann-Whitney-Wilcoxon檢定 65
4.2.3 Mann-Whitney-Wilcoxon檢定結果 67
4.2.4地文因子主成份分析與相關性檢定 69
4.3影響土石流之材料因子資料庫 74
4.4降雨資料之蒐集與處理 76
4.4.1雨量資料分割與取捨 79
4.4.2估算降雨參數 86
4.5本研究選定之影響因子 87
第五章 分析資料結果與討論 98
5.1影響土石流發生潛勢之相關因子探討 98
5.2費雪區別函數判定模式結果 99
5.3類神經網路分析應用 103
5.3.1 Levenberg–Marquardt(LM)演算法 103
5.3.2類神經網路學習參數設定 104
5.3.3類神經網路判定模式分析結果 108
5.4兩模式分析比較 112
5.5土石流相關因子與流出土方量之關係 114
5.5.1崩塌面積與集水區面積之關係 114
5.5.2崩塌面積與流出土方量之關係 117
5.5.3土石流影響因子之集群分析結果 125
5.5.4各群組特性與流出土方量之關係 129
5.6多元迴歸分析結果 135
5.6.1流出土方量與地文及材料因子迴歸結果 135
5.6.2流出土方量與地文因子迴歸結果 142
5.6.3流出土方量與地文、材料及降雨因子迴歸結果 146
第六章 結論與建議 151
6.1結論 151
6.2建議 154
參考文獻 155
附 錄 160
附錄A 544筆發生與未發生土石流集水區之地文因子 161
附錄B 544筆發生與未發生土石流集水區之材料因子 183
附錄C 544筆土石流潛勢溪流八項影響因子資料 197
附錄D 544筆土石流潛勢溪流八項影響因子正規化資料 210
附錄E 颱風與豪雨之土石流潛勢溪流及鄰近雨量站權重分配表223
附錄F 區別分析與類神經網路分析結果 227
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