摘要
台灣位於歐亞板塊與菲律賓海板塊的交界處，地震頻繁，地質構造脆弱，地形地勢陡峻，加上現今全球氣候變遷之影響，夏季颱風豪雨季節降雨強度大，每逢豪雨過後山區道路都出現嚴重坍方或路基流失而造成阻斷交通，山區道路邊坡的不穩定直接影響道路使用者之安全。故本研究以宜蘭縣大同鄉太平山國家森林遊樂區聯外道路宜專一線為例，進行邊坡崩塌危害度分析之研究，研究結果可供相關單位進行沿線道路邊坡整治工程參考外，亦可提供未來對各路段進行預警管制之參考。
本研究應用地理資訊系統萃取及建置宜專一線道路邊坡崩塌影響因子，將邊坡崩塌影響因子作為輸入之數據，並蒐集宜專一線道路歷年災害搶修及維修金額，以維修金額進行邊坡崩塌災損程度分級與評分，將災損程度作為輸出之數據，最後利用MATLAB程式內建之模糊倒傳遞類神經網路功能建立邊坡崩塌危害度分析推論模式，分析結果得知準確率高達70%，本研究結果可供未來維修預算編列與顯示地滑潛勢區之參考。

Abstract
Taiwan is located at the boundary between the Eurasia plate and the Philippine Sea plate. When the two plates collide, phenomena such as frequent earthquakes, fragile geological formations, and steep topographies are common in the region. In addition, impact from global climate change also attribute to higher rainfall intensity during the typhoon rain during the summer season. After each heavy rainfall, mountain roads usually suffer from upslope landslides as well as embankment loses and thus break down the traffic. The instable traffic conditions along the roads seriously affect the safety of the road user. In this research, the Yilan Special Route No.1 which is the only connection road for the Taipin Mountain Forest Recreation Area is taken into consideration, landslide hazard assessment scheme was studied based on the natural conditions and maintenance records of the road. Conclusions drawn from this research could provide basic information for future road maintenance plan as well as slope remediation projects along the route. Furthermore, conclusion form landslide hazard assessment could also serve as basic information for future monitoring layout of early warning system along this road.

The software for geographic information system ARCGIS was used in this research to extract the landslide influence factors along the Yilan Special Route No.1. The extract factors were then used as the input data for the Neural Network inference scheme. On the other hand, the historical repair and maintenance cost records including the location of the construction site were collected and graded according to the amount of budget spent over certain distance along the road. The graded score for each road mileage stake were then used to represent the degree of damage caused by landslide or embankment settlement and were used as the target output in the Neural Network inference scheme. Results from the Back-propagation Neural Network analyses in Matlab program indicates that the inference accuracy rate is 70% and is considered to be significant. The inference scheme can be used in future maintenance budget plan and also for indicating potential landslide site.

目錄
摘要 I
Abstract II
誌 謝 IV
目錄 V
表目錄 VII
圖目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1前言 1
1.2研究動機與目的 2
1.3研究架構 3
第二章 文獻回顧 6
2.1崩塌的定義與發生機制 6
2.2邊坡崩塌的型態 6
2.3邊坡崩塌影響因子 8
2.4類神經網路 11
2.4.1倒傳遞類神經網路 12
2.4.2模糊理論 13
2.5地理資訊系統 14
第三章 邊坡崩塌影響因子萃取與建置 22
3.1研究區域概述 22
3.1.1地理位置 22
3.1.2氣候與降雨量 22
3.1.3地質 23
3.2邊坡崩塌影響因子 24
3.2.1坡度因子 25
3.2.2植被因子 26
3.2.3與斷層距離因子 27
3.2.4與褶皺軸距離因子 28
3.2.5坡度與岩層弱面視傾角夾角因子 29
3.2.6坡向與岩層弱面傾向夾角因子 30
第四章 邊坡崩塌災損程度分級 41
4.1宜專一線道路災害歷史 41
4.2災損程度分級 42
第五章 邊坡崩塌危害度分析 48
5.1類神經網路分析模式 48
5.1.1危害度分析模式 49
5.1.2崩塌影響因子隸屬函數 50
5.1.3危害度分析模式之訓練 51
5.2危害度分析結果 52
第六章 結論與建議 59
6.1結論 59
6.2建議 60
參考文獻 62
附錄A 宜專一線道路邊坡崩塌影響因子 67
附錄B 宜專一線道路危害程度分級 83
附錄C 宜專一線道路歷年災害搶修及復原工程紀錄 92

參考文獻
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