林美聆臺灣大學：土木工程學研究所楊凌翔Yang, Ling-ShiangLing-ShiangYang2007-11-252018-07-092007-11-252018-07-092005http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/50190　　臺灣位處於地殼變動激烈之處，因為地勢陡峭加上人口密集，災害性之山崩經常發生，對人民生命財產造成威脅，政府也每每投入大量人力物力於災區中，造成財政上的困難。故若能有效預測地震引致山崩可能發生地區，將能提供決策者關於規劃土地利用及災區重建之參考。本研究擬以條件式機率統計方法建構一套山崩潛勢分析模式，以各種影響因子組合之山崩潛勢分析成效決定山崩預測之影響因子組合，並建立山崩預測模式，繪製山崩預測圖，期能對防災計畫、土地利用計畫之擬定有所助益。 　　本研究使用條件式機率統計方法，採用921集集大地震之地震資料與崩塌圖層，並收集處理研究區域之地理空間資料，配合自行以Visual Basic撰寫之應用程式與地理資訊系統軟體ArcView，建構山崩潛勢模式及山崩預測模式，並使用實際崩塌範圍與潛勢分析及預測分析進行驗證，對於解釋模式成效之優劣更具物理意義。 　　彙整研究區域內山崩潛勢分析與山崩預測之結果，顯示以坡度、坡向及地質即可建立成效良好之山崩預測模式，其山崩預測圖面上，大部分及較大面積的崩塌區域皆可被涵蓋或鄰近於高山崩發生可能性之區域，亦證明山崩預測成效指標等模式驗證方式之適用性。　　Taiwan locates in the circum-pacific seismic zone with frequent earthquake activities, which could induce the hazardous landslides. An effective landslide prediction map could provide an important reference for policymaking for land use regulation and drafting of mitigation measures of potential disastrous area. 　　The geographic information system database of the research area was constructed by colleting geology and geomorphology data and the landslide scars triggered by Chi-Chi earthquake of research area. Furthermore, the Conditional Probability method was utilized to construct landslide potential model and prediction model. 　　Based on the results of landslide potential analysis, the best factor combination for landslide prediction analysis was determined. Verification of results from the landslide potential and prediction analysis was performed using landslide scars of research area, and success rate of analysis could be quantified. 　　The results of landslide prediction analysis indicate that using the aspect, slope and geology factors, could properly build up a distinguishing landslide prediction model. The landslide scars in the landslide prediction map coincide well with the high landslide probability area. Furthermore, the results of comparisons also prove the suitability of verification method used in this research.誌謝 I 摘要 II Abstract III 目錄 IV 表目錄 VII 圖目錄 VIII 第一章　緒論 1 1.1　研究背景 1 1.2　研究動機與目的 2 1.3　研究流程 3 1.4　論文內容 4 第二章 文獻回顧 6 2.1　山崩之定義與發生之型態 6 2.2　地震引致山崩影響因子之探討 7 2.2.1　坡向與坡度因子 7 2.2.2　地質因子 10 2.2.3　高程因子 12 2.2.4　斷層距離與震央距離因子 13 2.2.5　地震強度因子 15 2.2.6　加速度峰值因子 16 2.3　山崩潛勢評估方法 18 2.3.1　定性分析法 18 2.3.2　定量分析法 19 第三章 研究區域選定與影響因子選取 27 3.1　研究區域概述 27 3.2　影響因子之選取、蒐集與處理 29 3.2.1　地形類別因子 30 3.2.2　地域類別因子 32 3.2.3　地震類別因子 33 3.3　研究區域地理資訊系統資料庫之建立 35 3.3.1　九二一集集大地震林務局國有林班地崩塌圖層 35 3.3.2　九二一集集大地震SPOT衛星影像變異點資料 36 3.3.3　山崩影響因子與崩塌圖層資料庫之建立 37 第四章　研究方法 50 4.1　概似率分析法 51 4.1.1　非連續性與連續性影響因子之區分與應用 52 4.1.2　非連續性影響因子概似率之估算與邊界之模糊化 53 4.1.3　連續性影響因子概似率之估算與概似率之平滑化 55 4.2　概似率之重新配分與繪製山崩潛勢圖 56 4.3　建立山崩預測模式與繪製山崩預測圖 58 4.4　山崩潛勢與預測分析成效之驗證 59 4.4.1　山崩潛勢擬合曲線與山崩預測成效曲線 59 4.4.2　山崩潛勢擬合指標與山崩預測成效指標 62 第五章　山崩潛勢擬合 68 5.1　單一影響因子之山崩潛勢分析及擬合 68 5.1.1　坡向因子 69 5.1.2　坡度因子 70 5.1.3　地質因子 71 5.1.4　高程因子 72 5.1.5　震央距離因子 73 5.1.6　斷層距離因子 74 5.1.7　Arias Intensity因子 75 5.1.8　地表加速度均方值因子 76 5.1.9　地表垂直向加速度峰值因子 77 5.2　多重影響因子之山崩潛勢分析及擬合 79 5.2.1　坡向與坡度因子 80 5.2.2　坡向、坡度與地質因子 81 5.2.3　坡向、坡度、地質與高程因子 82 5.2.4　坡向、坡度、地質與震央距離因子 83 5.2.5　坡向、坡度、地質與斷層距離因子 85 5.2.6　坡向、坡度、地質與Arias Intensity因子 86 5.2.7　坡向、坡度、地質與地表加速度均方值因子 88 5.2.8　坡向、坡度、地質與地表垂直向加速度峰值因子 89 5.3　山崩潛勢分析成果與山崩預測最佳影響因子組合 90 5.3.1　單一影響因子 90 5.3.2　多重影響因子 91 5.3.3　促崩因子角色之探討 93 5.3.4　山崩預測最佳影響因子組合 94 第六章　　山崩預測與成效驗證 119 6.1　單一影響因子山崩預測與預測成效 119 6.1.1　坡度因子山崩預測模式 119 6.1.2　坡向及坡度因子山崩預測模式 121 6.1.3　坡向、坡度及地質因子山崩預測模式 122 6.2　研究區域山崩預測與預測成效 124 6.2.1　研究區域一山崩預測模式 124 6.2.2　研究區域二山崩預測模式 125 6.2.3　研究區域三山崩預測模式 127 6.3　山崩潛勢模式與山崩預測模式之比較 128 6.3.1　研究區域一 128 6.3.2　研究區域二 130 6.3.3　研究區域三 131 6.4　以地調所集集地震崩塌圖層進行山崩預測分析之驗證 134 6.4.1　地調所集集地震崩塌圖層-含九份二山 135 6.4.2　地調所集集地震崩塌圖層-不含九份二山 135 6.5　山崩預測分析結果討論 136 第七章　結論與建議 150 7.1　結論 150 7.1.1　山崩潛勢分析之結論 150 7.1.2　山崩預測分析之結論 153 7.2　建議 154 參考文獻 1584070274 bytesapplication/pdfen-US地震引致山崩條件式機率地理資訊系統山崩預測山崩潛勢landslides induced by earthquakeConditional ProbabilityGeographic Information System (GIS)landslide predictionlandslide potential[SDGs]SDG15thesishttp://ntur.lib.ntu.edu.tw/bitstream/246246/50190/1/ntu-94-R91521106-1.pdf