臺灣博碩士論文加值系統

本研究以中部烏溪流域上游、中南部清水溪流域以及南部隘寮溪流域為研究區，收集2004年敏督利颱風與2009年莫拉克颱風雨量站資料，計算各雨量站不同延時之降雨強度(ID)、累積雨量(ED)以及致災次數(ND)，並運用普通、簡單以及聯合克利金四種方法對上述三大類雨量因子進行空間推估，比較均方根誤差(RMSE)，選擇最佳方法產製雨量因子。同時利用衛星影像以NDVI-GI-SLOPE門檻值判釋事件新生崩塌地，作為產製崩塌降雨指標(ID)及後續山崩潛勢模型分析樣本點。在山崩潛勢模型因子挑選，利用P-P圖、皮爾森相關以及貝氏區別分析，檢定因子是否為常態分佈、因子間是否獨立以及因子與山崩的顯著性。檢定後發現各雨量因子間具有高相關性不適合同時用於回歸分析，是故挑出各流域-事件四項區別能力較佳之雨量因子，搭配高程、坡度、坡向、順逆向指標、斷層距、水系距、道路距以及事件後NDVI或GI共九項因子，以羅吉斯回歸法進行山崩潛勢分析。分析後以ROC圖對模型進行驗證，比較降雨強度、累積雨量、致災次數以及崩塌降雨指標四種模型，影響山崩潛勢值能力(Exp(B))以及解釋山崩能力(AUC值)。
在降雨空間分佈推估，本研究發現簡單克利金輔以高程在降雨強度與累積雨量表現較佳；致災次數則為簡單克利金法表現較好。因子檢定階段須注意，因颱風事件為短期事件雨量因子間相關性偏高，另外降雨空間推估方法因使用到高程分布，使雨量因子與高程相關性亦有偏高現象。最後在不同雨量因子羅吉斯回歸模型比較，發現以整起事件累積雨量(ET)解釋山崩能力最佳，崩塌降雨指標(ID)其次，最大降雨強度(I1)第三，致災次數最差，四種模型用於預測山崩潛勢皆具有參考價值，唯同時使用兩種雨量因子建置之模型，因雨量因子相關性偏高，致使回歸結果不合理。

The study investigates and analyzes the landslides in Central (the upsteam of the Wu River watershed) and Southern (Cing-Shui and Ai-Liao River watershed) Taiwan. The rainfall staions data and SPOT satellite images of typhoons MINDULLE (2004) and MORAKOT (2009) were collected to interpret the landslides and calculate the three types rainfall indices, which are rainfall intensity, estimated rainfall and the number of short duration rainfall lead to landslide disasters. We use Ordinary Kriging, Simple Kringing and Co-kriging to estimate the distributions of these rainfall indices; by comparing and the RMES, we can find the best way to estimatr the rainfall distribution. After that, probability distribution, correlation coefficient, and significance of the landslide causative factors were checked by P-P plot, Person related factor and Bayesian discriminant analysis. At last, we use nine causative factors in the susceptibility analysis, one is from the above rainfall indices, and the others including elevation, slope, aspect, Ids, distance to road, distance to river, distance to fault, and NDVI/GI, to produce the the logistic regression model. Moreover, the landslide susceptibility models apply the ROC curves for their validation and comparison for their accuracy.
The results reveal that：According RMES, Simple Kriging with elevation is the best spatial distribution for rainfall intensity and estimated rainfall, and Simple Kriging perform better on the number of short duration rainfall lead to landslide disasters. Secondly, the correlation coefficient between rainfall indices is always over 0.8, also due to the method applied in rainfall estimation including elevation fator, rainfall indices could be closely related to elevation. Last but not least, the landslide susceptibility models apply the ROC curves for validation show that, the accuracy of the logistic regression model by using total event estimated rainfall (ET) is the best proformance one. And the number of short duration rainfall lead to landslide disasters performe (ND) is lower than the others. However, these four models can provide good reference susceptibility predictions.

摘要 I
ABSTRACT II
目錄 III
表目錄 VI
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研究流程 3
1.4論文架構 4
第二章 文獻回顧 6
2.1遙測技術以及崩塌地影像之相關研究 6
2.2降雨空間分佈推估之相關研究 8
2.3降雨與崩塌關係之相關研究 10
2.4利用統計方法挑選山崩因子之相關文獻 15
2.5山崩潛勢評估方法之相關文獻 16
第三章 研究區域及研究方法 19
3.1研究區域 19
3.1.1烏溪上游 19
3.1.2清水溪 19
3.1.3隘寮溪 20
3.2衛星影像崩塌地自動判釋之研究方法 21
3.2.1 常態化差異植生指標(Normalized Difference Vegetation
Index, NDVI) 22
3.2.2綠度指標(Greenness Index, GI) 23
3.2.3崩塌地自動判釋之驗證 23
3.3山崩因子圖層之產製方法 24
3.3.1雨量因子之資料選取 24
3.3.2降雨空間分佈推估 26
3.3.3崩塌降雨指標 30
3.3.4順逆向指標Ids 31
3.4山崩潛勢因子檢定方法 32
3.4.1常態分佈檢定 32
3.4.2相關性檢定 33
3.4.3顯著性檢定 34
3.5山崩潛勢模型建立與驗證方法 35
3.5.1羅吉斯回歸模型 35
3.5.2ROC曲線 36
第四章 崩塌地判釋 53
4.1崩塌地門檻值設定 53
4.2 NDVI-GI-SLOPE門檻值判釋之限制 54
4.3判釋結果 54
第五章 雨量因子推估與適用性 64
5.1雨量因子克利金結果比較 64
5.2誘發雨量資料(I、E、NED)結果比較 65
5.3崩塌降雨指標(ID)之探討 67
第六章 潛在因子與因子統計 105
6.1潛在因子圖層建立 105
6.1.1地形因子 105
6.1.2環距因子 106
6.1.3植生因子 107
6.2因子檢定 107
6.2.1常態分佈檢定 107
6.2.2相關性檢定 108
6.2.3顯著性檢定 108
6.3潛勢分析因子選擇 109
第七章 山崩潛勢模型建置與驗證 154
7.1敏督利颱風 155
7.1.1烏溪流域 155
7.1.2清水溪流域 157
7.1.3隘寮溪流域 158
7.2莫拉克颱風 160
7.2.1烏溪流域 160
7.2.2清水溪流域 161
7.2.3隘寮溪流域 162
7.3各流域-事件比較 164
7.3.1同流域不同事件之比較 164
7.3.2同事件不同流域橫向比較 167
第八章 結論與建議 180
8.1結論 180
8.2建議 182
參考文獻 184

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