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標題: 應用分析網路程序法於土地利用適宜性評估
Application of Analytic Network Process onto Land Use Suitability Assessment
作者: 賴俞均
Yu-Jyun Lai
關鍵字: ANP;驅動因子;線性組合法;ANP;Driving Factor;Linear Combination Method
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摘要: 
分析網路程序法(ANP)已普遍運用於社會、管理學領域,但於土地利用變遷相關領域卻尚未有充份的應用,本研究嘗試使用ANP法於土地利用變遷驅動因子之篩選、評值以及適宜管理策略之抉擇。首先進行文獻回顧和專家訪談,篩選出台灣中部地區土地利用變遷影響因子,以此為基礎,研擬土地利用管理評估ANP專家問卷,經問卷測試與修正後產出正式問卷。選定14位專家學者進行問卷調查,受訪之專家背景領域為都市及城鄉規劃、景觀變遷、土地規劃設計和地理資訊系統相關領域。第一次問卷調查後經一致性檢定問卷一致性,未通過一致性檢驗者進行第二次訪問修正,有效問卷為10份。

採用Super Decision決策分析軟體進行問卷分析,研究結果顯示11項土地利用變遷驅動因子中,影響水田種植區域分佈之主要因素為土壤有機質(0.16521)、地層下陷(0.14465)和土壤保肥力(0.14452)等三項因素;旱田種植區位分佈主要受土壤有機質(0.17099)、地層下陷(0.14317)和河川灌溉渠道距離(0.12822)所影響;地層下陷(0.13326)、與都市計畫區距離(0.12503)、坡度(0.11395)等三項因子為影響建物區位分佈之原因;影響林地分佈之主因為坡度(0.16764)、高程(0.15237)、與河川灌溉渠道距離(0.15003);水體分佈位置之影響主因有河川灌溉渠道距離(0.18800)、地層下陷(0.15515)和土壤有機質(0.15031)等;閒置地則受到地層下陷(0.16931)、坡度(0.14006)、與都市計畫區距離(0.10880)等三項因子所影響。針對此六種土地利用類別適宜之管理策略,本研究之10位專家學者認為應保存優良農田、優良與次優良旱田、限制新開發的建物於都市計畫區工業區和鄉村區內開發、保護原始林與國公有林地、避免現有水產養殖區再擴大和閒置地應全面活化利用等土地利用策略。

分析網路程序法(ANP)計算所得之各種土地利用驅動因子權重值應用於此六種土地利用適宜性分析,結果顯示水田(95.45%)、旱田(96.46%)和閒置地(99.02%)土地適宜分佈符合程度最高,建地(89.79%)和林地(81.41%)次之,水體(46.51%)之土地適宜分佈符合程度為最低。最後進行總體土地利用分佈模擬,經與2015年土地利用分佈圖比對結果顯示,水田、旱田、林地和閒置地之模擬符合程度較高,總體符合程度為74.31%。

The Analytical Network Procedure (ANP) has been widely used in the field of sociology and management science; however, it has not been fully applied in studying land use change. This thesis attempts to use the ANP method to identify and evaluate the driving factors of land use change and to determine appropriate management strategies. First, the impact factors of land use change in central Taiwan were identified by literature review and expert interviews. Based on this, a draft ANP expert questionnaire for evaluating land use management was developed. The formal version questionnaire was finalized after pilot studies and revision. A total of 14 scholars were selected as interviewees. The background and expertise of them includes urban planning, landscape change, land planning and design, and applications of geographic information system, etc. After the first-round survey, the consistency of answers would be checked. The questionnaire with inconsistent responses would be sent for a second-round review in order to performing revision.. Totalvalid questionnaires were 10 samples.

The Super Decision analysis software was applied to analyze data collected by questionnaires. The results showed that among the 11 driving factors of land use change, the main factors affecting the growing patterns of rice paddy field include soil organic matter (0.16521), land subsidence (0.14465) and soil fertility (0.14452). The location of dryland is mainly affected by soil organic matter (0.17099), land subsidence (0.14317) and distance to river or irrigation system (0.12822). The main influence on the distribution of forest land is the slope (0.16764), elevation (0.15237), and distance from the river irrigation channel (0.15003). How the water distributes could be influence by following factors, which are distance to river or irrigation system (0.18800), land subsidence (0.15515) and soil organic matter (0.15031). Vacant land is commonly affected by three factors: land subsidence (0.16931), slope (0.14006), and distance to urban planning area (0.10880). Regarding to the proper management strategies for the six land use types, 10 experts highly recommended following strategies, which are: (1) it is necessary to preserve prime farmlands, prime and fine dry fields; (2) development of newly buildings should be restricted no matter in urbans, industrial zones, and rural areas; (3) Land use strategies such as conserving native forests and national forest lands should be promoted; (4) Also, aqua culture area should avoid future expansion.

Results of applying weights coefficients of different drivers onto the suitability assessment of six land use types showed that the suitability ditribution for paddy field (95.45%), dry land (96.46%) and vacant land (99.02%) were the highest, followed by land construction (89.79%) and forest land (81.41%). Water (46.51%) displayed the lowest suitability. Finally, the overall land use distribution simulation was carried out. The results of the comparison with the 2015 land use distribution map showed that the simulation of paddy field, dry land, forest land and idle land was higher, and the overall accuracy was 74.31%.
URI: http://hdl.handle.net/11455/98192
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