區別分析結果

依上述之方法利用SPSS 統計軟體進行區別分析，為了使分析之檢驗 前機率相等，所以選取相同資料筆數之兩群組進行區別分析。此外，也依

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分行政區及分地質區兩部分敘述如下。

１、依行政區分

（1）台北地區土石流之區別分析

本研究從資料庫中選出位於台北地區的資料點位，隨機選出有發生與 未發生土石流各50 筆，資料筆數相同是為了要讓驗前機率相等。選擇顯 著影響因子做為每條溪流的自變數，經由假設檢定結果，初步選定較具區 別力之因子，包括河川長度、集水區面積及有效集水區面積三項因子，作 為區別分析之預測變數。而分組變數以1 或 0 表示，有災害歷史之分組變 數為1；而無災害歷史土石流分組數為 0，此分組變數僅代表分類，不影 響最後結果。將有災害歷史與無災害歷史土石流各50 筆資料，輸入 SPSS 統計軟體作區別分析，可得區別函數之係數向量如下：

b=[0.0004,0.0119,0.7373,-0.0205,-1.5510] (5-4) 所以有災害歷史與無災害歷史土石流兩群體間之區別函數為：

y=0.0004(L) +0.0119(A) +0.7373(Sb)-1.5510Ae (5-5) 其中L 為河川長度，A 為集水區面積，Ae 為有效集水區面積，Sb 為邊坡 平均坡度。

將各資料點之因子代入區別函數，若y 值大於 0，判定為第一類群體，

即有災害歷史之土石流；當y 小於 0，則歸為無災害歷史。平均正判率公 式定義如下：

平均正判率=(判別正確總數)/(資料總數) (5-6) 依上述之定義，可得平均正判率為67%，其中無災害歷史正判率為 90%，有災害歷史正判率為 44%，如表 5-30 所示。

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為了提高區別分析的正判率，增加較具區別力之因子作為預測變數。

最後所得之區別函數如下：

y=-0.0002(L) +0.0435(A)-0.0409 (Ae)-0.2115(F)+0.2020(Sb)-0.0506(Su) +0.5348(M)-3.8267 (5-7) 其中L 為河川長度，A 為集水區面積，Ae 為有效集水區面積，F 為形狀係 數，Sb 為邊坡平均坡度，Su 為上游平均坡度，M 為崩坍。平均正判率將 提升至74％

（2）南投地區土石流之區別分析

本研究在資料庫中選出位於南投地區的資料點位，隨機選出有發生與 未發生土石流各38 筆。進行區別分析得區別函數為：

y=0.0009(L) -0.0055(A)+0.0038 (Ae)+0.5192(F)+0.0873(Su)-3.4997 (5-8) 其中L 為河川長度，A 為集水區面積，Ae 為有效集水區面積，F 為形狀係 數，Su 為上游坡度。如表 5-31 其平均正判率提升為 77.6％。

（3）花蓮地區土石流之區別分析

本研究隨機選出位於花蓮地區的資料點位有發生與未發生土石流各 48 筆。進行區別分析得區別函數為：

y=0.1888(Su)-0.1574(Sr)-0.1042(Sb)+3.0718(F)-0.0157(A)+0.0167(Ae) +0.0003(L)-0.8393 (5-9) 其中L 為河川長度，A 為集水區面積，Ae 為有效集水區面積， Su 為上游 坡度，Sr 為溪床平均坡度，Sb 為集水區邊坡平均坡度，F 為形狀係數。如 表5-32 其平均正判率提升為 68.1％。

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2、依地質區分

（1）東部海岸山脈土石流之區別分析

本研究隨機選出位於東部海岸山脈地區有發生與未發生土石流各30 筆。由於東部海岸山脈屬於東部地區，因此此區之土石流皆屬花蓮地區之 土石流。進行區別分析得區別函數為：

y=0.1572(Su)-0.0569(Sr)-0.1848(Sb)+3.4046(F)-0.0185(A)+0.0196(Ae)

+0.0004(L)+0.2038 (5-10) 其中L 為河川長度，A 為集水區面積，Ae 為有效集水區面積， Su 為上游

坡度，Sr 為溪床平均坡度，Sb 為集水區邊坡平均坡度，F 為形狀係數。如 表5-33 其平均正判率提升為 75％。

（2）廣域變質岩地區土石流之區別分析

本研究隨機選出位於廣域變質岩地區的資料點位，由於資料點數過 少，因此只隨機選出有發生與未發生土石流各8 筆。由於廣域變質岩屬於 東部地區，因此此區之土石流皆屬花蓮地區之土石流。進行區別分析得區 別函數為：

y=-0.0290(A)+0.0367(Ae)+0.0693(F)+0.1114(Su)+0.0248(Sb)-3.6921 (5-26) 其中A 為集水區面積，Ae 為有效集水區面積， Su 為上游坡度，Sb 為集水區邊坡平均坡度，F 為形狀係數。如表 5-34 其平均正判率提升為 87.5

％。

（3）亞變質岩地區土石流之區別分析

本研究隨機選出位於位於亞變質岩地區有發生與未發生土石流各43 筆。由於亞變質岩屬於中北部地區，因此此區之土石流皆屬台北及南投之

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土石流。進行區別分析得區別函數為：

y=0.0015(L)+0.0004(Ae)+0.7050(F)-0.0151(Su)+0.1582(Sr)-0.0371(Sb)

-0.0048(A)+1.6641(M)-4.3451 (5-12) 其平均正別率如表5-35 所示將提升至 80.2，因此在亞變質岩分類中崩

坍地因子有一定程度之影響。

（4）沉積岩地區土石流之區別分析

本研究隨機選出位於沉積岩岩地區有發生與未發生土石流各50 筆。

由於沉積岩屬於中北部地區，因此此區之土石流皆屬台北及南投之土石 流。

增加影響因子：上游坡度、溪床平均坡度、形狀係數及集水區邊坡平 均坡度作為預測變數，進行區別分析得區別函數為：

y=0.0003(L)+0.0334(A)-0.0370(Ae)-0.0061(Su)+0.0477(Sr)+2.0186(F)

+0.1837(Sb)-5.7586 (5-13) 其中L 為河川長度，A 為集水區面積，Ae 為有效集水區面積， Su 為

上游坡度，Sr 為溪床平均坡度，Sb 為集水區邊坡平均坡度，F 為形狀係數。

如表5-36 其平均正判率提升為 78％。

（5）紅土台地地區土石流之區別分析

本研究隨機選出位於紅土台地岩地區的資料點位，由於資料點數過 少，因此只隨機選出有發生與未發生土石流各7 筆。由於沉積岩屬於中部 地區，因此此區之土石流多屬南投之土石流。

輸入SPSS 統計軟體作區別分析，可得有災害歷史與無災害歷史土石

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流兩群體間之區別函數為：

y=0.0301(Su)-0.1007(Sr)-0.5014(F)-1.7295 (5-14) 其中Su 為上游坡度，Sr 為溪床平均坡度，F 為形狀係數。

平均正判率為78.6%，其中無災害歷史正判率為 85.7%，有災害歷史 正判率為71.4%，如表 5-37 所示。

（6）火成岩地區土石流之區別分析

本研究隨機選出位於火成岩地區有發生與未發生土石流各15 筆。由 於火岩屬於北部地區，因此此區之土石流皆屬台北之土石流。

進行區別分析得區別函數為：

y=0.0014(L)-0.0127(A)+0.0037(Ae)+ 0.0322 (Su)-0.0286 (Sr)+0.5438(F)

+0.0459(Sb)+0.9998(M)-3.3885 (5-15) 其中L 為河川長度，A 為集水區面積，Ae 為有效集水區面積， Su 為上游

坡度，Sr 為溪床平均坡度，Sb 為集水區邊坡平均坡度，F 為形狀係數，M 為崩坍地。如表5-38 其平均正判率提升為 70％。

（7）平原台地地區土石流之區別分析

從資料庫中選出位於平原台地的資料點位，隨機選出有發生與未發生 土石流各17 筆。由於平原台地屬於中北部地區，因此此區之土石流皆屬 台北與南投之土石流。進行區別分析得區別函數為：

y=0.0063(L)-0.1697(A)+0.1818(Ae)+ 0.0406 (Su)+0.0599 (Sr)+8.5619(F) -0.4073(Sb)-1.7570(M)-3.3885 (5-16) 其中L 為河川長度，A 為集水區面積，Ae 為有效集水區面積， Su 為上游

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坡度，Sr 為溪床平均坡度，Sb 為集水區邊坡平均坡度，F 為形狀係數，M 為崩坍地。其平均正別率如表5-39 所示為 79.4，因此在平原台地中崩坍地 因子也有一定程度之影響。前面區別分析之結果詳列如表5-40、表 5-41。

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第六章 結論

本研究首先探討不飽和邊坡之土壤特性及降雨入滲對其穩定性的影響，選定金山 鄉重和地區及瑞芳鎮侯硐地區做為研究區域；其中以侯硐地區的昇福坑及大粗坑 為採樣地點，分別進行飽和壓密不排水三軸試驗、三軸透水試驗、土壤水份特性 曲線試驗，以及不飽和三軸試驗，以了解土石材料之基本力學性質。同時，對金 山兩湖坑及三和坑進行邊坡穩定分析，以了解降雨入滲對邊坡穩定的影響。此 外，針對台灣北、中、東部三區某些土石流危險溪流，以地理資訊系統求取影響 土石流之危險因子；危險因子包含了地質種類、集水區平均坡度、有效集水區面 積、集水區面積、土石流溪流平均長度、溪床剖面坡度、集水區形狀係數等，並 針對其意義加以說明。所得結論與建議敘述如下：