國內外山崩潛勢分析方法文獻回顧

山崩係綜合諸多因子(如地文、水文、人文等類型因子)之自然現象所反 映而成。以廣域山崩潛勢分析方法(Landslide Susceptibility Analysis, LSA)大 體上可區分為定性與半定量法、定量法兩大類。而定量法又包括了統計分 析、人工智慧之運用及定率分析等三類。近十餘年來，由於 GIS 的普及加 上數值地形模型(Digital Terrain Model, DTM)的精緻化，大幅增進地形因子 之萃取效率，強化山崩潛勢模式之建置。茲將各種分析方法分別敘述如下：

一、定性與半定量分析法

定性與半定量分析分為地形判釋法及專家評分法兩種，說明如下：

地形判釋法：係由專家依照經驗直接進行地形判釋及劃設山崩潛勢區 (Carrara and Merenda, 1974; Meneroud and Calvino, 1976; Kienholz, 1978;

Kienholz et al., 1988; Ives and Messerli, 1981; Hansen, 1984; Varnes, 1984;

Rupke et al., 1988)。地形判釋法之優勢在於潛勢圖與判釋成果，具備專家多 年之判釋與調查經驗，可靠度較高；其缺點為主觀性太強，不同專家所產 製之山崩潛勢區難以比較，且潛勢圖亦不容易更新。

專家評分法：係依照專家經驗，歸納歷史實際之山崩情形，給予各山 崩潛勢因子相對之排序，及賦予各因子之權重值，最後將各因子疊合，計 算最終之山崩潛勢值(Landslide Susceptibility Index, LSI) (Stevenson, 1977;

Ives and Bovis, 1978; Sidle et al., 1985)。專家評分法之優點為程序簡便，具 備專家多年之調查經驗與研究成果；然其缺點是人為給定之權重及因子評 分不夠客觀，於不同地質、地形或促崩因子條件上，不一定適用專家評分 規則。

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潛力調查與製圖計畫中，以工程地質因子及動態地形因子，並利用線性組 合法繪製工程地質圖及工程風險率。王鑫(1981)以地景法研究阿里山公路沿 線之地形、地質因子及繪製不穩定邊坡分布圖。陳振華及潘國樑(1985)於全 臺都會區環境地質資料庫中，以岩性、坡度、災害為因子，利用因子組合 法進行山崩潛勢分析及土地利用潛力評估，將山崩潛勢分為低、中低、中 高 與 高 潛 勢 等 四 級 ， 並 製 成 1/5,000 比 例 尺 之 山 崩 潛 勢 圖 (Landslide Susceptibility Map, LSM)圖集。陳凱榮(2000)採用岩石工程系統及落石危害 度評分系統，針對中橫公路東勢到德基段進行山崩潛勢分區，亦為專家評 分法之一種。

而中央地質調查所於 2002 至 2010 年建置之整合性環境地質資料庫圖 集，則根據各種環境地質因子之套疊分析，評估坡地上具有自然發生，或 容易因人為不當活動而產生地質災害之潛勢地區。評估地質災害潛勢區之 環境地質因子包括基本圖中各種可能致災因子、岩性組合與岩體強度之工 程地質參數、DTM 之 10m*10m 網格計算所產生的坡度條件等，依地形單 元劃分概念，將上述設定的判斷條件置入，以專家評估法訂定高、中、低 等潛勢劃設規則，劃設坡地地質災害潛勢區。

二、定量法-統計分析

統計分析法(statistic analysis)係分析某一地區山崩地點及非山崩地點之 因子組合及其統計參數特性，再以適當之線性方程式計算全區各網格之山 崩潛勢值，並用來預估目前尚未發生山崩但具有相似因子組合特性之山崩 可能性，建立山崩潛勢模型(Brabb et al., 1972; Brabb, 1984; Yin and Yan, 1988;

Kobashi and Suzuki, 1988; Chung and Fabbri, 1993 ;Chung and Fabbri, 1999;

Lee et al., 2002; Duman et al., 2005; Chung, 2006; Lee and Huang，2007; 鄭元

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振，1992; 林中興，1994; 簡李濱，1992; 蘇苗彬，1998; 林書毅，1999; 許 煜煌，2002; 林彥享，2003; 黃春銘，2005)。運用於山崩潛勢分析的統計方 法 主 要 包 括 多 變 量 分 析(multivariate analysis) 中 的 羅 吉 斯 迴 歸 (logistic regression)、 判 別 分 析 (discriminant analysis) 及 條 件 機 率 分 析 (conditional probability)等。各統計方法主要評估各因子間之權重值，再利用線性疊加法 計算各網格之山崩潛勢值及完成山崩潛勢圖製作(Jones et al., 1961; Brabb et al., 1972; Neuland, 1976; Kobashi and Suzuki, 1988; Yin and Yan, 1988;

Carrara, 1983, 1988; Carrara et al. 1991, 1999; Koukis, 1991; Hearn, l995; Lee and Min, 2001)。

統計分析方法之計算模式較為複雜，資料的需求量較大，但較為客觀 之模式建置與山崩潛勢評估為其優勢。其中，判別分析及羅吉斯迴歸分析 可有效處理因子相依性之問題及獲得較為合理之因子權重值。於國內相關 研究方面，鄭元振(1992)運用地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)萃取最小邊坡單元，並以條件機率法將山崩潛勢因子之評分及權重定 量後進行疊加。簡李濱(1992)則將研究區域劃分為格網，並以不安定指數法 進行區域性山坡穩定評估。陳永寬、賴晃宇(1994)則以坡度梯度、剖面曲率、

平面曲率、上坡流域面積及蝕溝指數等五種因子由三階 Lagrange 多項式推 估地景形態參數，並用在山崩潛勢評估。林中興(1994)使用條件機率法，以 水系的距離、坡度、坡型等因子針對梨山地區進行山崩潛勢分析。游中榮 (1995)則利用卡方檢定值評估因子間的權重，並針對北橫公路復興至巴陵段 進行山崩潛勢研究。黃士昌(1998)利用日本點數法、模糊集理論法及多變量 分析法進行崩壞潛勢值分析。林書毅(1999)利用多變量分析法中的主成份分 析法對各項因子進行轉換，嘗試解決因子間相依性的問題。林昆賢(2001) 針對南橫公路埡口至海端段以多變量分析法求取其不安定指數後，判定沿 線各崩塌處之危險程度。Lee et al(2004)運用判別分析方法在國姓地區進行

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另 Stark et al.(2009) 根據山崩目錄歸納出崩塌面積與體積，以指數律(power law)型式分析山崩面積機率分布關係。Ghosh et al.(2012) 則採用多期山崩目 錄之數化資料，以 Inverse-Gamma 與 Double Pareto 擬合對喜瑪拉雅山區的 山崩事件研析後，產製相關事件型的山崩災害空間分布圖與危害度歸納。

而中央地質調查所於 2007 至 2010 年建置之都會區周緣坡地山崩潛勢 圖，則依據不同地質分區篩選不同因子進行套疊分析，建置15 個地質分區 山崩潛勢模式，並依其山崩特性訂定高、中、低等潛勢基準，繪製1/25,000 比例尺之山崩潛勢圖(中央地質調查所，2007、2008、2009、2010)。然而，

採用統計方法建置之山崩潛勢模式之劣勢，包含訓練樣本數量與代表性不 足等缺點，仍需經依賴完整且長時間的資料蒐集與整理，方可建置出可靠 之統計模式。

三、定量法-人工智慧分析法

隨著近年來人工智慧分析技術的演進，已有一些學者開始將其方法應 用在 LSA 之上。其中，最具代表性之方法為類神經網路(neural network)及 模糊集(fuzzy set)之應用。許琦(1989)考慮地形、地質、環境、水文四大類 共十七個因子，以模糊集進行山崩潛勢分析。吳少明(1993)引用邏輯關係組 合法中的層級規則組合法，對高雄甲仙地區進行山崩潛勢及開發適宜性分

析。謝獻仁(1998)利用類神經網路分析中橫谷關-德基水庫間落石坡危險度。

楊智堯(1999)針對高雄縣岡山及楠梓地區，利用類神經網路求取各個山崩潛 勢因子與破壞潛勢值之間的關係。王淑慧(2000)利用類神經網路預測道路邊 坡落石坍方。周晏勤(2000)在南橫公路甲仙到埡口段，利用多變量分析方法 與類神經網路法進行邊坡破壞因子之分析。謝豐隆(2000)則在中橫公路利用 類神經網路方法建立落石危害度等級評估模式及降雨引致落石危險度之評

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估模式。藍世欽(2000)針對南橫公路甲仙－梅山路段，以道路邊坡的工程地 質因子，利用類神經網路及多變量分析法進行研究。Lee et al.(2001)針對韓 國 Yongin 地區，建立地理人文及環境資料庫，以其中的坡度、坡向、曲率 等七項因子與山崩潛勢值進行類神經網路學習，並回想得到區域內的山崩 潛勢圖。王智仁(2001)利用類神經網路進行南橫公路邊坡穩定評估。林信亨

與林美聆(2002)則利用GIS 及類神經網路進行土石流危險溪流危險度判定。

陳志豪(2002)針對南橫公路東段變質岩邊坡地區，以類神經網路進行道路邊 坡破壞潛勢分析。吳振威(2003)利用多變量區別分析及類神經網路分析南部 國道 3 號之公路邊坡，了解各因子對於公路邊坡淺層穩定之影響。林彥享 (2003)則以類神經網路探討山崩發生與山崩潛勢因子間之關係，並首度引用 模糊隸屬函數的觀念於山崩潛勢分析，建立一套人工智慧方法的山崩潛勢 分析模式。

而人工智慧分析法所建置之山崩潛勢模型，優勢在於模式訓練具備適 應性學習能力、預測準確度較高、能解決高度非線性之複雜問題等；其缺 點包含模型建置與訓練較為費時、相當耗費電腦資源、模型權重與模式本 身為隱性等，故其缺乏潛勢因子解釋能力，導致山崩潛勢評估結果不易解 釋說明。

四、定量法-定率分析法

定率分析法(deterministic analysis)主要以山崩物理及力學機制為基礎，

利用無限邊坡法(infinite slope stability model; Lambe, 1979)，找出促成山崩 發生之臨界方程式。此法基本上是假定山坡不穩定可以簡化為獨立點之平 面滑動模式，並以極限平衡法(Limit Equilibrium Method, LEM)計算該點之 安全係數。定率法多用於特定豪雨誘發山崩或地震誘發山崩之研究( Sidle, 1985;游繁結，1996;朱聖心，2001;鄭傑銘，2003; 陳嬑璇，2002;廖啟雯，2004;

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度不易取得，而有賴分析前先進行強度參數之反算(back analysis)及水文參 數與滑動深度之評估工作(李錫堤，2009)。

於地震誘發山崩方面，無限邊坡模式可提供仿靜態之邊坡穩定分析。

但近年來國外對於地震誘發山崩分析已普遍採用所謂的 Newmark 位移法 (Newmark, 1965; Jibson et al., 1998; Jibson et al., 2000; Keefer, 2000)。為了評 估地震誘發山崩的機率， 一般均以 Newmark 永久位移值對應實際測繪之 地震誘發山崩崩壞比進行迴歸，找出其關係式。永久位移值與山崩崩壞比 之關係建立後，即可用來進行區域性地震誘發山崩機率圖之繪製。在國內 相關研究方面，朱聖心(2001)、陳嬑璇(2002)、鄭傑銘(2003)、李馨慈(2004) 等人均使用 Newmark 位移法進行地震誘發山崩之評估。Liao and Lee(2004) 結合位移法地震誘發山崩分析及地震危害度分析，提出一套機率式地震誘

但近年來國外對於地震誘發山崩分析已普遍採用所謂的 Newmark 位移法 (Newmark, 1965; Jibson et al., 1998; Jibson et al., 2000; Keefer, 2000)。為了評 估地震誘發山崩的機率， 一般均以 Newmark 永久位移值對應實際測繪之 地震誘發山崩崩壞比進行迴歸，找出其關係式。永久位移值與山崩崩壞比 之關係建立後，即可用來進行區域性地震誘發山崩機率圖之繪製。在國內 相關研究方面，朱聖心(2001)、陳嬑璇(2002)、鄭傑銘(2003)、李馨慈(2004) 等人均使用 Newmark 位移法進行地震誘發山崩之評估。Liao and Lee(2004) 結合位移法地震誘發山崩分析及地震危害度分析，提出一套機率式地震誘