石门水库集水区的山崩潜感分析

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1、增刊1福建地质GeologyofFujian133石门水库集水区的山崩潜感分析Landslidesusceptibilityanalysisforthe／⋯●13nlinenrese1-v01rcatcllment黄健政1李锡堤2(1．中央地质调查所，台北，23557；2．中央大学应用地质研究所，中坜，32001)石门水库集水区位于台湾北部淡水河支流大汉溪中上游，集水区面积763．4km2。研究以多变量分析中的罗吉斯回归(109isticregression)方法进行山崩潜感分析，绘制山崩发生机率图，供集水区山崩潜势暨土砂灾

2、害评估。山崩潜感分析系以2004年艾利台风诱发的浅层滑动型山崩数据，选取岩性、坡度、坡度粗糙度、地形曲率、相对坡高、全坡高、植被指数(normalizeddifferentialvegetationindex，NDVI)、湿度指数(topographicwetnessin—dex)、断层距等为潜感因子及最大时雨量为促崩因子，建立山崩潜感模型及其机率分布式。此模型解释艾利台风诱发山崩的成功率曲线其曲线下面积(AUC)达85％。潜感分析结果进一步建立崩坏比曲线，藉以将潜感值转换为机率值，供建立机率分布图。潜感制图是以100a重现

3、期距时雨量代人山崩潜感模型，绘制山崩机率图。该研究所建立的山崩潜感模型可以用来预估某一雨量分布情况下，全流域或某一支流发生浅层滑动型山崩的面积；若再套用适当的土壤厚度预估模式，则可预估山崩的量体。1方法山崩潜感分析原则上是运用一组实际发生的山崩做为分析数据来建立最佳预测模型或分类模型，供预估山崩发生或区域性潜感制图之用，其方法前人已经充分讨论(e．g．Guzzettieta1．，1999；Leeeta1．，2008)。罗吉斯回归模型是对数线性模型的一种特殊形式，当应变量为二元变量时，其形式如下：In(尚)^=口+．暑肛zki

4、々=I式中：Pi为第i点在给定一系列自变量z“，z：i，⋯，z“值时的事件发生机率，为系数。在山崩潜感分析中，zti是第i点的因子向量，该点若为山崩Pi=l，非山崩点Pi=0。以分析资料回归后即得系数口，&。事件型山崩潜感分析是在过去的5年中，经济部中央地质调查所及中央大学团队发展出来而能达成大区域山崩潜感分析及灾害图测绘的方法。此方法是以统计学为基础，不需使用长时期的山崩目录，也不需使用强度数据或地下水文数据。但此方法仍有两项与定值法相同收稿日期：2010-08—20作者简介：黄健政(1949一)，男，组长，长期从事一般地

5、质、工程地质调查及管理工作。134福建地质GeologyofFujian第29卷的需求，即：(1)需使用震度或降雨强度做为促崩因子，(2)需使用事件诱发山崩目录(Leeeta1．，2008)。2数据搜集与处理所搜集整理的基本资料包括：1：5000像片基本图、5mX5m网格数值地形模型(dig—italterrainmodel，DTM)、多期SPOT卫星影像、1：50000地质图、产业道路图层及流域特定台风事件的降雨量资料等。SPOT卫星影像主要用来判释及数化各个不同时间点的山崩目录及淬取NDVl。该研究共计判释了8个不同时间

6、点的山崩目录，限于篇幅，本文不讨论其详。参照国内外之相关研究，该研究团队根据经验及统计检定结果，筛选出岩性、坡度、NDVI、坡度粗糙度、地形曲率、相对坡高、全坡高、地形湿度指数、断层距及最大时雨量等因子，供做山崩潜感分析。统计检定包括以各因子次数分布图及P-P机率图检视因子是否属常态分布，以两个因子相关系数分析淘汰相依性过高的因子，以判别因子及崩坏比曲线检视各因子是否具有分辨山崩数据与非山崩数据的能力等。山崩潜感分析采用网格分析单元，所有数据均转为10m×10m的网格数据。全区共划分为3286X4975网格，石门水库集水区内

7、共有7595868个网格。网格式数据是利用Er—dasImagine软件进行处理，向量式数据是利用MaplMo软件进行处理，再用前项软件转换为网格式数据。3结果3．1潜感分析结果罗吉斯回归分析前先将各个因子正规化，以去除因子间值域的差异及显示分析后各因子间的相对权重，再进行山崩组与非山崩组数据选样供做分析及验证。研究区内共有38403个网眼属山崩组，随机挑选20000个供分析，18403个供验证；随机挑选相同个数的非山崩组数据一并做分析及验证。经验证及评估通过后，再以全部山崩组数据及相同数量非山崩组数据进行最佳拟合分析，供做

8、全区制图。山崩潜感罗吉斯回归分析结果如下：In(士)=--0．148F1+1．085F2+1．897F3+1．631F4+0．127F5—1P0．306F6+0．062F7+0．277F8十0．126F9--0．685Flo+0．074F11—0．747F12+1．304F13—3．617