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姓名 莊緯璉(Wei-Lien Chuang) 查詢紙本館藏 畢業系所 應用地質研究所 論文名稱 運用判別分析進行山崩潛感分析之研究 – 以臺灣中部國姓地區為例
(Landslide Susceptibility Analysis by Using Discriminant Analysis - A Case Study in KuoHsing,Central Taiwan)相關論文 檔案 [Endnote RIS 格式]
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摘要(中) 本研究沿用地調所山崩潛感分析計畫之分析模式及各項原始資料，進行各種驗證分析，並嘗試進行部分重要因子處理之精緻化研究及各個因子權重穩定性的探討。同時比較因子在分區評分與否暨內部評分與否的成效，以評估山崩潛感分析計劃分析模式之各種優劣點及探討可能改善的空間。本研究不僅利用不同統計軟體驗證本研究所發展之程式，同時也比較由羅吉斯迴歸及模糊類神經網路所進行的山崩潛感分析之成果，希望能夠暸解目前最常被使用在山崩潛感分析的三種方法之間的差異性。
本研究針對坡度及地形粗糙度兩項因子進行深入研究，包括：（1）使用高通濾波的方式粹取地表細部起伏的變化，並藉此地形製作新的地形粗糙度；（2）使用使用韋伯分布的累積密度函數針對各事件坡度崩壞比曲線進行擬合及內部評分。本研究並將其他項重要因子重新處理及重新迴歸崩壞比曲線，最後針對山崩與非山崩組作亂數選取相近的格網數作為樣本加入判別分析進行山崩潛感分析。
將精緻化及修正後之因子加入判別分析的結果，不僅降低了潛感因子間的相依性，且得到之山崩組準確率比地調所山崩潛感分析計畫之準確率顯著提升。經不同亂數取樣後所得到各個因子的權重，其標準差皆相當的小，顯示因子之權重是相當穩定的。判別分析、羅吉斯迴歸與模糊類神經網路相互比較分析成果後，發現三種分析方法在準確率上相差不大，表示判別分析在對於山崩潛感分析的預測模式上，並不會輸給需要長時間訓練的模糊類神經網路方法。
因子有無按崩壞比做內部評分的動作，對於準確率的影響並不十分顯著，但以崩壞比做因子內部評分，去除了門檻值以下影響不大的資料，較能彰顯該因子重要值域的影響，分析結果更能有效地表現出此因子對於判別模式的貢獻。在以地域單元分別做因子內部評分與否的問題上，不論是有分區或是無分區的情形下，因子皆會被正規化至0 ~ 1之間，其中各分區崩壞比迴歸式的斜率差，並不會對各分區之內部評分造成太大的差異，最後的分析結果也影響不大。摘要(英) This study follows the methodology and uses the original data of a landslide susceptibility project of Central Geological Survey, Taiwan (CGS). This study proceeds to check the data and to validate the model, and improves the treatment of some of the important factors. Reliability of weights among the factors was tested. The necessity of internal rating of each factor according to a terrain unit was also tested, and possible improvement was discussed. This study used different statistical software to validate the program we developed. I also compared the results evaluated by the logistic regression and the fuzzy neural network method so that the superiority among the three frequently used methods in landslide susceptibility analysis could be compared.
Slope factor and terrain roughness factor were further studied. It includes : （1）Using high pass filter treatment to emphasize the local roughness of a terrain. （2）Using cumulative Weibull distribution to fit the curve of landslide ratio of slope factor. All factors were reproduced and redefine the internal rating of each factor were redefined. Samples for analysis were done by random sampling method from the non-landslide group so that they have approximately same number as the samples from landslide group.
After the reprocessing and refinement of the factors, the result for each different event is significantly improved. Different random sampling results provide different weights. The result shows that the standard deviation of a weight for each factor is small and means the weights are stable and reliable. The results among the discriminant analysis, the logistic regression and the fuzzy neural network are comparable in overall accuracy. This indicates that the result from discriminant analysis is as good as the fuzzy neural network method which takes much time to train the sample.
Internal rating of a factor according to the landslide ratio doesn’t affect the accuracy very much, but if the factor is rated according to landslide ratio can minimize the effect of data which are out of lower threshold or higher threshold, and emphasize the effect of the important range of the factor, and make a factor more effective in discriminant analysis. Whatever the internal rating of a factor is based on terrain units or not, the score of each factor will be normalized to a range between 0 and 1, and the result is not significantly different.關鍵字(中) ★ 山崩
★ 山崩潛感分析
★ 判別分析關鍵字(英) ★ landslide susceptibility analysis
★ discriminant analysis
★ landslide論文目次 目 錄
頁次
中文摘要 I
英文摘要 III
致謝 V
目錄 VI
圖目 X
表目 XIII
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 文獻回顧 1
1.2.1 山崩類型之探討 2
1.2.2 山崩潛感因子之探討 2
1.2.3 分析方法之探討 5
1.3 研究架構及流程 7
1.3.1 地調所山崩潛感分析計畫之研究流程 7
1.3.2 本研究之驗證項目與研究內容 10
第二章 研究方法 13
2.1判別分析之理論 13
2.2判別分析之應用 16
2.2.1 其他判別分析之方法 16
2.2.2 判別分析應用於其他領域 17
第三章 資料蒐集與處理 19
3.1 研究區概述 19
3.1.1 區域地層概述 19
3.1.2 區域構造概述 24
3.2 資料蒐集與處理 25
3.2.1 資料座標控制 25
3.2.2 SPOT衛星影像 26
3.2.3 山崩判釋與再檢核 27
3.2.4 數值地形 30
3.2.5 強震及雨量資料 31
3.3 資料處理 34
3.3.1 山崩因子選取 34
3.3.2 山崩潛感因子 37
3.3.3 因子精緻化處理 46
3.3.4 因子內部評分 49
第四章 山崩潛感分析成果 51
4.1 概說 51
4.1.1 分析樣本選取 51
4.1.2 程式驗證 52
4.1.3 山崩潛感分級 52
4.1.4 準確率計算方式 52
4.2 集集地震誘發山崩之潛感分析成果 54
4.3 桃芝颱風誘發山崩之潛感分析成果 56
4.4 賀伯颱風誘發山崩之潛感分析成果 57
4.5 敏督利颱風誘發山崩之潛感分析成果 59
4.6 野外查核結果 89
第五章 山崩潛感因子內部評分之探討 93
5.1 因子內部評分必要性之探討 93
5.2 因子內部評分技術之探討 97
5.3 山崩潛感因子分區處理必要性的探討 97
第六章 山崩潛感因子間權重之探討 100
第七章 判別分析方法與其他方法分析成果之比較 107
7.1 判別分析、羅吉斯迴歸與模糊類神經網路準確率之比較 107
7.2 判別分析與地調所山崩潛感分析計畫成果之準確率比較 110
7.3 判別分析與地調所山崩潛感分析計畫成果之權重比較 112
第八章 討論 114
8.1 崩壞比圖的特性及其代表的意義 114
8.2 判別分數次數分布圖 114
8.3 山崩潛感分級之探討 115
8.4 山崩潛感圖 116
8.5 山崩誤判情形 117
8.6 資料選取數量對山崩潛感分析成果之影響 123
8.7 山崩數量對潛感分析成果之影響 123
8.8 事件間山崩潛感圖的可預測情形 124
8.9 不含促崩因子山崩潛感圖的可預測情形 125
8.10 判別模式的顯著性 127
第九章 結論與建議 129
9.1 結論 129
9.2 建議 130
參考文獻 132
附錄一 利用韋伯分布擬合各事件坡度崩壞比情況 138
附錄二 各事件原始因子山崩與非山崩分布圖 140
附錄三 因子權重次數分布圖 153
附錄四 排除各事件不顯著因子 165
附錄五 各事件山崩被預測為非山崩組之各因子值域次數分布圖 170
圖 目
頁次
圖1.1 地調所山崩潛感分析計畫之研究流程簡圖 9
圖1.2 本研究之流程圖 11
圖2.1 判別分析示意圖 14
圖3.1 研究區地形略圖 20
圖3.2 臺灣地質分區 21
圖3.3 研究區地質圖 21
圖3.4 賀伯颱風事件之山崩目錄 29
圖3.5 集集地震事件之山崩目錄 29
圖3.6 桃芝事件之山崩目錄 30
圖3.7 敏督利颱風事件之山崩目錄 30
圖3.8 本研究選取之雨量測站 33
圖3.9 山崩潛感因子圖層（a~n） 35
圖3.10 3×3格網資料示意圖 39
圖3.11 圓形視窗之格網示意圖 42
圖3.12 自然坡各區位參數示意圖 44
圖3.13 Haning Window高通濾波示意圖 47
圖3.14 截止波數計算示意圖 47
圖3.15 地形高通濾波示意圖 48
圖3.16 韋伯分布示意圖 50
圖3.17 以韋伯分布擬合坡度崩壞比分布示意圖（以集集地震事件誘發山
崩為例-不分區） 50
圖4.1 潛感分級示意圖 52
圖4.2 集集地震事件含促崩因子之山崩潛感圖 61
圖4.3 集集地震事件不含促崩因子之山崩潛感圖 62
圖4.4 集集地震事件含促崩因子之山崩潛感圖與集集地震事件誘發山崩位置比較 63
圖4.5 集集地震事件不含促崩因子之山崩潛感圖與集集地震事件前山崩位置比較 64
圖4.6 集集地震事件之山崩潛感值與崩壞比關係圖（淺山區） 65
圖4.7 集集地震事件之山崩潛感值與崩壞比關係圖（高山區） 65
圖4.8 集集地震事件之判別分數次數分布圖（淺山區） 66
圖4.9 集集地震事件之判別分數次數分布圖（高山區） 66
圖4.10 桃芝颱風事件含促崩因子之山崩潛感圖 68
圖4.11 桃芝颱風事件不含促崩因子之山崩潛感圖 69
圖4.12 桃芝颱風事件含促崩因子之山崩潛感圖與桃芝颱風事件誘發山崩位置比較 70
圖4.13 桃芝颱風事件不含促崩因子之山崩潛感圖與桃芝颱風事件前山崩位置比較 71
圖4.14 桃芝颱風事件之山崩潛感值與崩壞比關係圖（淺山區） 72
圖4.15 桃芝颱風事件之山崩潛感值與崩壞比關係圖（高山區） 72
圖4.16 桃芝颱風事件之判別分數次數分布圖（淺山區） 73
圖4.17 桃芝颱風事件之判別分數次數分布圖（高山區） 73
圖4.18 賀伯颱風事件含促崩因子之山崩潛感圖 75
圖4.19 賀伯颱風事件不含促崩因子之山崩潛感圖 76
圖4.20 賀伯颱風事件含促崩因子之山崩潛感圖與賀伯颱風事件誘發山崩位置比較 77
圖4.21 賀伯颱風事件不含促崩因子之山崩潛感圖與賀伯颱風事件前山崩位置比較 78
圖4.22 賀伯颱風事件之山崩潛感值與崩壞比關係圖（淺山區） 79
圖4.23 賀伯颱風事件之山崩潛感值與崩壞比關係圖（高山區） 79
圖4.24 賀伯颱風事件之判別分數次數分布圖（淺山區） 80
圖4.25 賀伯颱風事件之判別分數次數分布圖（高山區） 80
圖4.26 敏督利颱風事件含促崩因子之山崩潛感圖 82
圖4.27 敏督利颱風事件不含促崩因子之山崩潛感圖 83
圖4.28 敏督利颱風事件含促崩因子之山崩潛感圖與敏督利颱風事件誘發山崩位置比較 84
圖4.29 敏督利颱風事件不含促崩因子之山崩潛感圖與敏督利颱風事件前山崩位置比較 85
圖4.30 敏督利颱風事件之山崩潛感值與崩壞比關係圖（淺山區） 86
圖4.31 敏督利颱風事件之山崩潛感值與崩壞比關係圖（高山區） 86
圖4.32 敏督利颱風事件之判別分數次數分布圖（淺山區） 87
圖4.33 敏督利颱風事件之判別分數次數分布圖（高山區） 87
圖4.34 東卯溪山崩查核 90
圖4.35 麗陽營區山崩查核 91
圖4.36 北勢坑溪山崩查核 92
圖 5.1 因子內部評分示意圖 96
圖 5.2 因子分區內部評分示意圖 99
圖8.1 集集地震事件山崩格網被預測為非山崩格網分布圖 119
圖8.2 桃芝颱風事件山崩格網被預測為非山崩格網分布圖 120
圖8.3 賀伯颱風事件山崩格網被預測為非山崩格網分布圖 121
圖8.4 敏督利颱風事件山崩格網被預測非山崩格網分布圖 122
表 目
頁次
表1.1 Varnes山崩分類表 3
表3.1 衛星影像一覽表 27
表3.2 集集地震主餘震資料表 32
表3.3 評分前各原始因子之相關係數比較表 38
表4.1 本研究選出各事件樣本數量表 51
表4.2 分類誤差矩陣示意表 53
表4.3 集集地震事件因子權重分布表 54
表4.4 集集地震事件各區判別指標列表 55
表4.5 桃芝颱風事件因子權重分布表 56
表4.6 桃芝颱風事件各區判別指標列表 56
表4.7 賀伯颱風事件因子權重分布表 58
表4.8 賀伯颱風事件各區判別指標列表 58
表4.9 敏督利颱風事件因子權重分布表 59
表4.10 敏督利颱風事件各區判別指標列表 60
表4.11 集集地震事件訓練資料分類誤差矩陣表（淺山區） 67
表4.12 集集地震事件訓練資料分類誤差矩陣表（高山區） 67
表4.13 集集地震事件全區成果分類誤差矩陣表（淺山區） 67
表4.14 集集地震事件全區成果分類誤差矩陣表（高山區） 67
表4.15 桃芝颱風事件訓練資料分類誤差矩陣表（淺山區） 74
表4.16 桃芝颱風事件訓練資料分類誤差矩陣表（高山區） 74
表4.17 桃芝颱風事件全區成果分類誤差矩陣表（淺山區） 74
表4.18 桃芝颱風事件全區成果分類誤差矩陣表（高山區） 74
表4.19 賀伯颱風事件訓練資料分類誤差矩陣表（淺山區） 81
表4.20 賀伯颱風事件訓練資料分類誤差矩陣表（高山區） 81
表4.21 賀伯颱風事件全區成果分類誤差矩陣表（淺山區） 81
表4.22 賀伯颱風事件全區成果分類誤差矩陣表（高山區） 81
表4.23 敏督利颱風事件訓練資料分類誤差矩陣表（淺山區） 88
表4.24 敏督利颱風事件訓練資料分類誤差矩陣表（高山區） 88
表4.25 敏督利颱風事件全區成果分類誤差矩陣表（淺山區） 88
表4.26 敏督利颱風事件全區成果分類誤差矩陣表（高山區） 88
表5.1 集集地震事件因子有無按崩壞比做內部評分準確率比較表 95
表5.2 桃芝颱風事件因子有無按崩壞比做內部評分準確率比較表 95
表5.3 賀伯颱風事件因子有無按崩壞比做內部評分準確率比較表 95
表5.4 敏督利颱風事件因子有無按崩壞比做內部評分準確率比較表 96
表5.5 集集地震事件有無按地域單元做內部評分之準確率比較表 98
表6.1 集集地震事件各區因子權重之標準差 102
表6.2 桃芝颱風事件各區因子權重之標準差 102
表6.3 賀伯颱風事件各區因子權重之標準差 102
表6.4 敏督利颱風事件各區因子權重之標準差 103
表6.5 集集地震事件各正規化因子之相關係數 103
表6.6 桃芝颱風事件各正規化因子之相關係數 103
表6.7 賀伯颱風事件各正規化因子之相關係數 104
表6.8 敏督利颱風事件各正規化因子之相關係數 104
表6.9 集集地震事件剔除因子權重比較表 105
表6.10 桃芝颱風事件剔除因子權重比較表 105
表6.11 賀伯颱風事件剔除因子權重比較表 105
表6.12 敏督利颱風事件剔除因子權重比較表 106
表7.1 集集地震事件各方法之準確率比較表 108
表7.2 桃芝颱風事件各方法之準確率比較表 108
表7.3 賀伯颱風事件各方法之準確率比較表 108
表7.4 敏督利颱風事件各方法之準確率比較表 108
表7.5 集集地震事件各方法高潛感面積重疊表 109
表7.6 桃芝颱風事件各方法高潛感面積重疊表 109
表7.7 賀伯颱風事件各方法高潛感面積重疊表 109
表7.8 敏督利颱風事件各方法高潛感面積重疊表 110
表7.9 集集地震事件分析成果比較表 111
表7.10 桃芝颱風事件分析成果比較表 111
表7.11 賀伯颱風事件分析成果比較表 111
表7.12 敏督利颱風事件分析成果比較表 111
表7.13 集集地震事件權重比較表 112
表7.14 桃芝颱風事件權重比較表 113
表7.15 賀伯颱風事件權重比較表 113
表7.16 敏督利颱風事件權重比較表 113
表8.1 各事件各潛感區所佔面積一覽表（含促崩因子） 116
表8.2 各事件各潛感區所佔面積一覽表（不含促崩因子） 116
表8.3 集集地震事件訓練格網數比例差異之準確率比較表 123
表8.4 事件間山崩潛感圖預測表 125
表8.5 不含促崩因子山崩潛感圖預測表 127
表8.6 各事件判別模式檢定表 128參考文獻 參考文獻
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