於 NDR 模形中所輸入之降水資料來自於台灣颱風洪水研究中心─大氣水文 研究資料庫網站（下載網址：https：//dbahr.narlabs.org.tw/Default.aspx），在測站 方面可以分為局署測站以及自動測站，然而在自動測站的資料方面為逐小時收 集，因此必須排除錯誤部分並整理計算為月累積資料，以能夠和局署測站之格 式整合，並經由Natural Neighbor（自然鄰域插值法）內差為網格資料。
(二) 研究區域及方法 1. 研究區域
本研究之研究範圍為蘭陽溪流域，其位於台灣東北部宜蘭縣境內，流域面 積約978 平方公里，主流長約 73 公里，河床平均坡度約為 1/55。北、西鄰淡水 河流域，南隔大甲溪、和平溪、南澳溪及新城溪流域為界，東臨台灣海峽，為 宜蘭縣最大河川研究區域如【圖 19】所示（經濟部水利署台灣河川復育網，
2016）
【圖 19】研究區域－蘭陽溪流域
2. 景觀指標選擇與計算
本研究利用 FRAGSTATS4.2 空間格局分析軟體，對於分類後的影像進行景 觀指標的計算，所使用知景觀指標如表16 所示。
【表 16】本研究所使用之景觀指標
各類用地比例（PLAND）
值域 0 < PLAND ≤ 100，當𝑃𝑖愈趨近於0 時，表示該類型用地在景觀中越趨於罕 見，而當𝑃𝑖 = 100 時，表示整個景觀由單一類型班塊組成。
意義 此指標量化景觀中各類型用地的豐富程度，它是景觀組成的度量，在許多 生態應用中十分重要。
各類型用地斑塊密度（PD）
值域 PD > 0，單位為 N/100ha，PD 受到影像解析度的約束，當每一象元均為不 同類型時PD 達到最大值，因此網格大小決定了每單位面積最大的斑塊數。
意義 其表示了單位面積內斑塊數量，是對於各類型用地密集程度的一個簡單度 量。它可以在不同景觀大小之間進行比較。
各類用地邊緣密度（Edge density, ED）
值域 ED ≥ 0，無上限，當 ED = 0 時，表示景觀中沒有各類用地之邊緣，也就 是表示整體景觀包含邊界部份都由某類型組成。
意義 其表示了每單位中的邊緣長度（m/ha），相較於總邊緣長度的指標，邊緣密 度更便於在不同大小的景觀中比較。
最大區塊指標（LPI）
值域
0 < LPI ≤100，當 LPI 越接近 0 時，表示該類型的最大斑塊面積越小，而當 整個景觀由單一斑塊組成時，LPI 為 100，也就是表示最大的斑塊涵蓋了 100％的景觀。
意義 類型層級的 LPI 量化了某類用地最大斑塊占總景觀面積的百分比，因此也 是一種簡單的優勢度量。
同類相鄰比例（PLADJ）
值域 0 ≤ PLADJ ≤ 100，當 PLADJ = 0 時，表示同類型的斑塊達到最分散的情況，
隨著PLADJ 值增加，表示該類用地各斑塊之間有越聚集的情況發生。
意義 其顯示了各類型斑塊在景觀中並排出現的頻率，它所表達的是各類型斑塊 的聚集程度。
分離度（DIVISION）
值域 0 ≤ DIVISION < 1，當景觀只有一個斑塊組成時，其值等於 0，而當該類斑 塊在景觀中的比例降低，且斑塊的尺寸縮小，其值接近1。
意義 其代表了在該類型用地中隨機兩象元不屬於同一斑塊的機率，表達了同類 型斑塊破碎分離的情形。
聚集指標（AI）
值域
0 ≤ AI ≤ 100，當同類型斑塊達到最大程度的分散時，值為 0，AI 隨著該類 斑塊聚集的程度增加而增加，當AI 為 100 時，表示該類斑塊聚集成單個完 整的斑塊。
意義 其只考慮相同類型斑塊之間的鄰接，而並沒有考慮不同斑塊間的連接。
面積加權平均碎形指標（FRAC）
值域 1 ≤ FRAC ≤ 2，FRAC 偏離 1 時表示形狀複雜性增加，而 FRAC 等於 1 時表 示形狀具有簡單周長，如正方形。
意義 其可以反映各類用地斑塊在空間中形狀的複雜性。
分割指標（SPLIT）
值域 1 ≤ SPLIT ≤地景中的網格總數，當風景由單個斑塊組成時，SPLIT = 1，當 該類型斑塊面積縮小，且分離成更小的區塊，其值增加。
意義 其基於斑塊的區域分布，並且被解釋為，具有恆定面積的某類型用地，其 被細分為S 個斑塊，而 S 值便視為分割指標。
（資料來源：McGarigal, K., 2013）
3. 流域氮磷輸出情行估算
為了能夠對於研究區域的氮磷流動情況有一個簡單且圖像化的模似，本研 究使用的是InVEST 模型系統（The Integrate Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs Tool）中的養分輸送模型（Nutrient Delivery Ratio model， NDR），其 目的為呈現流域中主要養分輸出源，和其輸送到河流的過程（InVEST User Guide，version3.3.1）。
NDR 模型基於質量平衡法則，描述營養物質在空間中的移動狀況。不同於 其他複雜的營養模型，該模型不探究養分循環的細節，而是透過經驗法則描述 長期穩態情況下的養分流動。在景觀中營養物質的來源稱為養分負載（Nutrient loads），根據土地使用覆蓋圖以及給定各用地負載比率計算而得。而後，根據 坡度以及各用地的養分保留效率計算同一運輸路徑上各個網格的輸送因子，最 後 ， 將 各 網 格 之 貢 獻 加 總 ， 做 為 養 分 的 輸 出 總 合 。 其 模 型 概 念 如 下 圖 所
（InVEST User Guide，version 3.3.1）。
【圖 20】NDR 模型概念圖（InVEST User Guide, version3.3.1）
4. 統計分析
在研究的流程當中，共有兩個部分需要使用到統計的方式以達到目的。首 先許多研究中均指出，在景觀指數中存在著信息重複的情況（Kearns et al., 2005；Uuemaa et al.,2005；布仁倉等人，2005；葉春國等人，2012；趙鵬等 人，2012）。景觀指數眾多，但某些指標彼此之間似乎存在具有相關性的情況，
於是要如何篩選出具有代表性的關鍵指標，並用其建立與水質之間的關聯性，
成為此類研究的重點之一（趙鵬等人，2012；葉春國等人，2012）。因此在計算 出之景觀指標之間，必須事先進行相關性分析，挑選相關性較低之指標以進行 後續研究。其次對於篩選出之景觀指標以及水質之間的關係，除了相關性分析 之外，亦透過複迴歸分析的方式，以了解景觀指標對於水質影響的方向及影響 的程度，並尋找最為關鍵之影響因素。以下就所使用之統計方法進行描述。
(三) 實驗結果及分析 1. 景觀指標篩選結果
透過相關性分析，篩選相關性較小的景觀指標，保留之指標如【表 17】所 示。
【表 17】保留之景觀指標
水 森林 都市 農地
PLAND
PD V V V
LPI V
ED LSI
FRAC_AM V V V V
PLADJ
DIVISION V
SPLIT V V
AI V V
2. 流域氮磷輸出推估結果
從統計圖表來看，N 的總輸出量約在 500 到 2000 kg/month 之間，而 P 的部 分大致位於2000 到 6000 kg/month 之間，可以看到除了 P 輸出值整體較 N 來的 大以外（副坐標軸），基本上N 和 P 有相當一致的趨勢，如下【圖 21】所示。
【圖 21】氮磷整體輸出趨勢
若是將各年分別統計比較，並以每月平均值及標準差的形式，並用二次擬 和展示其趨勢線，則其變化趨勢如【圖 22】所示。
【圖 22】氮磷輸出趨勢圖
從該圖可以看到，在 6-8 月時輸出量呈現一個較低的狀況，而在 11-1 月時 則相對較高。而進一步來看氮磷的輸出在流域中的分佈情形，以2008 年 7 月為 例，流域中之氮磷輸出分布情形如【圖 23】所示。
【圖 23】2008 年 7 月氮（上）磷（下）輸出分佈圖
從圖中可以看到在氮磷的輸出量主要集中在下由平原地區，而其餘則是沿 河岸零星分布，這也是由於農業用地以及都市用地是較大的輸出源，其於較不 固定的變化情形推測和雨量相關。
而後欲將研究期間內的氮磷輸出與降水量進行比較，首先研究時間內流域之逐 年統計圖如圖 24 所示。從該圖可以看到，雨量在 9 到 11 月間達到最高，這也 與水利署所提供之降雨情況描述吻合。
【圖 24】流域降水量各年比較
因此，將降水量與氮磷輸出量，使用移動平均的方式進行平滑化後，其趨 勢如【圖 25】所示。
【圖 25】氮磷輸出與雨量比較（上圖：磷，下圖：氮）
在經過平滑化之後，可以很明顯的發現，氮磷的輸出和雨量具有非常相似 的趨勢，且兩者的高峰大約有 1-2 個月的偏移，這樣的情況顯示在有較強的降 雨之後，會對於該地的氮磷輸送產生一定的影響，這亦符合過去研究中所表示 營養鹽的入水體總量會受降雨的過程以及特徵所影響。這也與前方所描述，降 雨量高峰位於9-11 月，而氮磷輸出量較高的位置位於 11-1 月的情況吻合。
而後為了驗證模型推估出的成果是否具有合理性，這部分便蒐集 MODIS 海 洋 葉 綠 素 濃 度 產 品–MODIS Aqua Level 3 Global Monthly Mapped 4 km
Chlorophyll a，並將其和氮磷輸出結果進行比較，兩者趨勢如【圖 26】所示
【圖 26】氮磷輸出與葉綠素濃度比較（上圖： 磷，下圖：氮）
從經過平滑化的趨勢圖中可以看出，氮磷的輸出趨勢線和葉綠素濃度的趨 勢線有相似的情況產生，這樣的現象符合營養鹽的增加會造成藻類增生這樣的 情況，也間接表明此推估成果合理可信。
3. 景觀指標與水質之間的關聯
為了了解不同的景觀特性對於水質影響的情況，首先先對於篩選過後之景 觀指標進一步的和水質（P、N 輸出情形）進行相關性的分析，其相關性分析表 如下【表 18】所示。
【表 18】相關性分析表
P Water Forest Urban Agri PD -0.167 -0.596 -0.592 LPI -0.767**
FRAC -0.123 -0.405 0.660* -0.753*
DIVI 0.041
SPLIT -0.273 -0.812**
AI 0.712*
N Water Forest Urban Agri PD -0.229 -0.542 -0.599 LPI -0.736*
FRAC -0.082 -0.441 0.608 -0.743*
DIVI 0.071
SPLIT -0.258 -0.785**
AI 0.707*
【表 18】中顯示了個別景觀指標與氮磷輸出量之間的關性，在森林用地的 方面，研究顯示當森林用地面積上升或者是分布越趨向擴散的情況時，整體氮 磷的輸出便會降低。而在都市用地的方面，主要顯示當都市用地之斑塊形狀越 加複雜，氮磷的輸出會有上升的情況產生。最後在農地方面，研究顯示，當農 業用地形狀複雜性降低，且傾向聚集成完整的區塊時，氮磷的輸出會有上升的 情況發生。
前述相關性分析描述了個別景觀指標與水質之間的關聯，但由於景觀指標 對於水質之影響是綜合作用的，因此在單變量的基礎上，將具有顯著相關的指 標進一步進行複迴歸分析，其結果如下式1 和 2 所示。
𝑃𝑒𝑥𝑝𝑜𝑟𝑡=4907.019−13.873 𝑋1 （式 1）
𝑁𝑒𝑥𝑝𝑜𝑟𝑡=2456.797−3.807 𝑋1 （式 2）
式中𝑃𝑒xpo𝑟𝑡為磷輸出量、𝑁𝑒𝑥port 氮輸出量，而𝑋1 為農業用地之為農業用 地之 SPLIT 值，表示透過逐步回歸的方式，最終進入迴歸的變數均為農業用地
式中𝑃𝑒xpo𝑟𝑡為磷輸出量、𝑁𝑒𝑥port 氮輸出量，而𝑋1 為農業用地之為農業用 地之 SPLIT 值，表示透過逐步回歸的方式，最終進入迴歸的變數均為農業用地