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  • 學位論文

羅吉斯迴歸運用於降雨誘發之山崩潛勢評估

Evaluation of Rainfall-induced Landslide Potential by Using Logistic Regression

指導教授 : 陳怡睿

摘要


臺灣山坡地面積高達七成三,因緯度及地理位置處太平洋火環帶,常有颱風、豪雨及地震發生,且山區地貌多樣複雜、地質脆弱,容易造成山崩、土石流,引發坡地土砂災害事件,因此若能有效地評估降雨誘發之山崩,必能減少坡地災害所帶來的衝擊及影響。 本研究運用羅吉斯迴歸建置山崩潛勢評估模式,並以南臺灣曾文溪上游之達邦村為研究範圍;研究中,選定2013年接續四期降雨事件前後之衛星影像,利用基因演算自動演化類神經網路對其進行分類判釋,獲取地表崩塌相關資訊。本研究選定之山崩致災因子包括高程、坡度、坡向、地質、坡度粗糙度、距斷層距離、坡地擾動程度及有效累積雨量等八類因子。本研究亦透過地理資訊系統軟體,繪製研究區域之崩塌潛勢圖。 結果顯示,本研究以羅吉斯迴歸所建立之山崩潛勢評估模式,對研究區歷經四期降雨事件之山崩評估正確率平均約達82%,且評估模式趨於保守。研究結果亦發現,當研究範圍之坡度介於30°~40°之間,高程在1,050~1,350公尺及坡向方位為西南方時,山崩發生機率最高;而坡地擾動程度越高,其崩塌發生之可能性亦愈高。

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參考文獻


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延伸閱讀