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標題: Application of the Logistic Regression Method in Landslide Susceptibility Mapping-Using Chenyulan Stream Watershed as an example
以羅吉斯迴歸法建立陳有蘭溪集水區山崩潛感圖之研究
作者: 區悅生
Yue-Sheng Ou
關鍵字: 陳有蘭溪集水區
羅吉斯迴歸
山崩潛感分析
Watershed of Chenyulan stream
Logistic regression method
Landslide susceptibility assessment
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摘要: 台灣地理環境特殊,尤其地文與水文條件,致較易發生山崩,加上 1999 年發生九二一大地震後,山崩及土石流頻繁發生而致災。近十幾年來氣候變遷導致極端降雨之頻率與強度逐年增加,又因陳有蘭溪集水區之地質、地文、水文自然環境敏感,人為活動不當,故常發生河道阻塞、地形變遷、土石流,甚至造成嚴重的土砂災害,嚴重威脅產業與居民生命財產之安全。本研究以陳有蘭溪集水區為研究區域,蒐集由水土保持局所製作 辛樂克與莫拉克颱風事件後之山崩目錄,使用地理資訊系統軟體(Arc GIS)將 2005 年解析度 20 公尺之數值高程模型(DEM)萃取出其潛勢因 子。另,NDVI 因子則利用 2008、2009 年法國 SPOT 衛星影像計算 之。水系距與道路距因子為將水土保持局水系圖與道路圖運用 GIS 之環域分析功能取得。本研究採用高程、坡度、坡向、地形起伏度、 地形粗糙度、水系距、道路距、NDVI 等八項潛勢因子,而以最大時 雨量作為促崩因子。將各因子建立資料庫並區分為山崩組與非山崩組, 但山崩組與非山崩組間網格數量相差數十倍之多,須先進行隨機抽樣 將非山崩組與山崩組網格數量調整為相同,再利用 SPSS 統計軟體進 行羅吉斯迴歸分析以研究區域內之山崩潛感迴歸模型,並將全區因子 帶入 Arc GIS 內山崩潛感迴歸模型繪製出山崩潛感圖。研究成果顯示,辛樂克颱風與莫拉克颱風事件建立之山崩潛感迴歸模型由分類誤差矩陣驗證之總體準確率為 90.3 與 92.2%,並將山崩潛感圖與 2008、2009 年災後實際崩塌圖層套疊比對後,實際山崩大部分位於中高潛感與高潛感區,預測結果良好。冀望本研究之山崩潛感圖可供陳有蘭溪集水區整體治理規劃或監測崩塌評估之參據。
As pointed out in many previous studies, climate change due global warming will result in the increases of the frequencies and intensities of storm events;Due to fragile geology, soil and torrential rain leads to severe erosion. Furthermore, increasing population and overdevelopment brings even greater damage to the land. The site of this study was selected at Chenyulan stream watershed.The study focuses on the landslides induced by the Typhoon Sinlaku occurring in 2008 and the Typhoon Morakot occurring in 2009.This study used GIS as a tool to map storm-induced landslides from SPOT images. Digital elevation model (DEM) was used to extract geomorphic landslide causative factors. SPOT image was also used to calculate an environmental factor - NDVI (normalized differential vegetation index). This study analyzes 8 factors including elevation, slope, aspect, relief, roughness, distance to roads and distance to rivers. Using the hourly maximum rainfall related to spatial information by typhoon event as trigger factor. We sample equal cell number of data randomly for landslide group and non-landslide group, then input those data to SPSS statistical software and build a logistic model for the study area. Furthermore, error matrix was classified using of classification accuracy to evaluate the effects of causative factors on the landslides at watershed. The result shows that the overall accuracy in typhoon Sinlaku and typhoon Morakot these two events are 92.2% and 90.2% respectively. Most of the actual landslide data fall in the high-moderate and high susceptibility class respectively. It indicates that the results are satisfactory. The landslide potential maps in this research can provide to supervisor of watershed to monitor the landslide.
URI: http://hdl.handle.net/11455/89382
其他識別: U0005-1905201509073000
文章公開時間: 2017-07-15
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