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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 范正成(Jen-Chen Fan) | |
| dc.contributor.author | Yu-Cheng Chang | en |
| dc.contributor.author | 張玉承 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-06-16T02:42:55Z | - |
| dc.date.available | 2015-07-23 | |
| dc.date.copyright | 2015-07-23 | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.date.submitted | 2015-07-21 | |
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| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/54168 | - |
| dc.description.abstract | 在過去有關崩塌警戒模式之研究，多以累積降雨量作為誘發之水文因子，較少探討降雨特性對崩塌發生之影響。本研究旨在探討地文因子及降雨特性對崩塌發生之影響，並藉以建立一崩塌警戒模式。本研究以高屏溪流域集水區為例，先以統計檢定方式篩選出坡度、順向坡比及崩塌率等三個彼此獨立且與崩塌發生顯著相關之地文因子，並以隸屬度函數將其模糊化。接著，透過分析降雨特性影響崩塌之機制，定義兩降雨特性指標，分別為表現降雨集中程度的降雨集中程度指標及表現降雨分佈情況的降雨集中時間指標，再以統計檢定篩選出累積降雨量、降雨集中程度指標(70%)及降雨集中時間指標(70%)等水文因子，再透過隸屬度函數將累積降雨量模糊化並將降雨集中程度指標(70%)及降雨集中時間指標(70%)正規化。而後，利用邏輯斯迴歸結合地文因子及不同的水文因子建立崩塌警戒模式，並比較模式之優劣。
研究結果顯示，加入降雨集中程度指標(70%)及降雨集中時間指標(70%)之崩塌警戒模式之準確率較佳，此結果代表將本研究定義之降雨特性指標納入崩塌警戒模式能使模式有更佳之表現。此外，本研究以崩塌機率等高線圖探討兩降雨特性指標與崩塌發生機率之影響，當降雨集中程度指標越小則崩塌發生雨量警戒基準值隨之減少，此一結果說明當降雨越集中時所需造成崩塌之累積降雨量門檻則越低；當降雨集中時間指標越大時則崩塌發生雨量警戒基準值隨之減少，此一結果說明當降雨越集中於雨場後端時所需造成崩塌之累積降雨量門檻則越低。此一加入降雨特性指標之崩塌警戒模式可做為未來防災預警、整治管理之參考。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | Research on critical conditions for landslides has been focused on suing cumulative rainfall as the triggering hydrological factor, whereas studies on the effects of rainfall characteristics has been relatively rare. The objective of this study is to determine the effects of rainfall characteristics and physiographic factors on landslide occurrence, and to establish a model for landslide prediction. The watershed of Kaoping stream was chosen as the study area. First of all, statistical approaches were applied to test the factors for their mutual independence and their correlation with landslides. Three physiographic factors, namely slope steepness, dip slope ratio, and landslide ratio, were selected and transformed into degree of membership. Second, by analyzing how rainfall affect landslides, index of rainfall concentration degree (RDI) and index of rainfall concentration time (RTI) were defined, which can respectively reflect how and when rainfall concentrate. The aforementioned statistical approaches were also applied to cull from all the hydrologic factors RDI70, RTI70, and cumulative rainfall, which were then either normalized or transformed into degree of membership. Finally, logistic regression were applied to establish landslide warning models featuring physiographic factors and different hydrologic factors. The performances of such models were later compared.
The result shows that the model featuring RDI70 and RTI70 has the highest accuracy, indicating that RDIs and RTIs indeed help improve landslide warning models. In addition, a landslide probability contour map are provided to show the effects of rainfall characteristic factors on landslide probability. Threshold rainfall of landslide decreases when RDIs are small in value, which means rainfall is concentrated, and when RTIs are large in value, which means rainfall is concentrated in the later part of a rainfall event. These results together with the rainfall characteristic factors can be applied to hazard prediction or site rehabilitation in the future. | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-16T02:42:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-104-R02622022-1.pdf: 7648715 bytes, checksum: 10bfa87773df4cdf9329537244309673 (MD5) Previous issue date: 2015 | en |
| dc.description.tableofcontents | 口試委員會審定書 ii
謝誌 iii 中文摘要 iv ABSTRACT v CONTENTS vi LIST OF FIGURES x LIST OF TABLES xii 符號說明 XIII Chapter 1 前言 1 1.1 研究緣起 1 1.2 研究目的 1 1.3 研究內容 2 Chapter 2 文獻回顧 3 2.1 崩塌定義 3 2.2 崩塌分類 3 2.3 影響崩塌發生因子 5 2.3.1 潛在因子 5 2.3.2 誘發因子 7 2.4 崩塌災害潛勢評估 10 2.5 邏輯斯迴歸(Logistic Regression) 13 Chapter 3 研究方法 14 3.1 研究區域 14 3.1.1 高屏溪流域概述 14 3.1.2 集水區水系 16 3.1.3 地文概況 18 3.2 研究流程 22 3.3 崩塌小區劃分 24 3.4 圖層與資料蒐集 26 3.4.1 雨量資料蒐集與整理 26 3.4.2 圖資蒐集 29 3.5 分析軟體介紹 31 3.6 崩塌地文因子建置 31 3.7 崩塌水文因子建置 49 3.8 崩塌災例建置 54 3.9 因子篩選 56 3.9.1 Mann Whitney U Test 56 3.9.2 Spearman Rank Test 56 3.9.3 Information Value 57 3.10 因子模糊化 58 3.11 崩塌警戒模式建立 59 3.11.1 邏輯斯迴歸(Logistic Regression) 59 3.11.2 模式優劣檢驗 61 Chapter 4 結果與討論 63 4.1 地文因子篩選及量化 63 4.1.1 Mann Whitney U Test結果 64 4.1.2 Spearman Rank Test 結果 66 4.1.3 地文因子模糊化 68 4.2 水文因子篩選及量化 70 4.2.1 Information Value 結果 70 4.2.2 Mann Whitney U Test結果 72 4.2.3 Spearman Rank Test 結果 74 4.2.4 水文因子模糊化及正規化 76 4.3 崩塌警戒模式 78 4.3.1 以累積降雨量為水文因子之崩塌警戒模式 78 4.3.2 加入降雨特性指標之崩塌警戒模式 80 4.3.3 崩塌警戒模式分析比較 89 4.4 綜合討論 89 4.4.1 與前人研究之不同 89 4.4.2 可能應用價值 90 4.4.3 未來精進方向 90 Chapter 5 結論與建議 92 5.1 結論 92 5.2 建議 93 REFERENCE 95 附錄一：原始圖資 101 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.title | 地文因子與降雨特性對崩塌發生之影響-以高屏溪流域集水區為例 | zh_TW |
| dc.title | Effect of Physiographic Factors and Rainfall Characteristics on the Occurrence of Slides-Using the Basin of Kaoping Stream as an example | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 103-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 楊國鑫(Kuo-Hsin Yang),廖國偉(Kuo-Wei Liao),劉哲欣 | |
| dc.subject.keyword | 邏輯斯迴歸,崩塌,降雨集中程度指標,降雨集中時間指標, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | logistic regression,landslide,index of rainfall concentration degree,index of rainfall concentration time, | en |
| dc.relation.page | 114 | |
| dc.rights.note | 有償授權 | |
| dc.date.accepted | 2015-07-21 | |
| dc.contributor.author-college | 生物資源暨農學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 生物環境系統工程學研究所 | zh_TW |
| 顯示於系所單位： | 生物環境系統工程學系 | |
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|---|---|---|---|
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