土地利用驅動利因子分析結果

透過二元羅吉斯迴歸所建立的各土地利用類別變遷機率模式如 下。

(1) 農業

在農業的二元羅吉斯迴歸機率模型中，以雨量影響最大，土壤沖 蝕影響最小。結果呈現，農業用地在平均雨量及溫度適中、坡度緩、

里人口密度少及離道路距離近的地方，且土壤沖蝕作用相對強烈的地 方即土壤化育較佳較易進行農業耕作之處，分佈機率較高，如（(3）。

(3)

(2) 森林

在森林的二元羅吉斯迴歸機率模型中，以坡度影響最大，高程影 響最小。結果呈現森林用地在坡度較陡、海拔較高、氣候適中、離道

(3) 交通

在交通的二元羅吉斯迴歸機率模型中顯示，人口集中區、道路鄰 近處與溫度較溫暖之處，出現交通的機率較高。

(5)

(4) 水利

在水利的二元羅吉斯迴歸機率模型中顯示，僅與河流距離及高程 有關。當與河流距離越接近，高程越平緩之地方，呈現水利的機率越 高。

(6)

(5) 建築

在建築的二元羅吉斯迴歸機率模型中，呈現人口密度越高、離車 站及道路越近之地區，出現建築的機率越大。

(6) 公共

在公共的二元羅吉斯迴歸機率模型中顯示，越靠近車站、坡度越 緩、人口度越高且雨量較多的地方，出現公共用地的機率則越高。

(8)

(7) 遊憩

在遊憩的二元羅吉斯迴歸機率模型中顯示，土壤化育較佳之區 域、溫度適中且較為山上之區域，呈現遊憩的機率較高。

(9)

(8) 礦業

而礦業在二元羅吉斯迴歸機率模型中，在所挑選的因子中適配度 最低，無任何統計關係存在。

(10)

之處，出現其他的機率越高。

(11)

3.2 土地利用空間分配模組驗證

本研究利用 2008 年作為土地利用變遷預測基準年，透過土地轉 換許可、土地利用變遷趨動力及各土地利用類別需求面積（表 7）等 資料，進行土地利用變遷空間分配模擬，並以 2017 年土地利用調查 資料作為模式驗證。為求預測可信度，本研究利用 Pontius（2000）

提出之 Kappa 值最為模式可信度標準。

圖 15 為 2008 年桃園市土地利用調查分布情形，即基準年；圖

16 為 2017 年桃園市土地利用調查分布情形，即模擬結果驗證年；表 7 則為模式輸入中 2008 年至 2017 年間各土地利用類別需求面積。

根據 Pontius（2000）提出，可透過 Kappa 值評估預測結果與實 際結果之誤差，測量預測值之可信度。Kappa 值主要介於 0 至 1 之間，

其公式如下，

(12) 式中，P0代表觀測值正確率、Pc代表期望值的一致性，即結果相 同的機率。Pontius（2000）更指出依據模擬工具對數量和位置的分配

可信度極低；當值介於 0.2 至 0.4 時，表示可信度一般；當值介於 0.4 至 0.6 時，表示中度可信度；當值介於 0.6 至 0.8 時，表示高度可信 度；當值介於 0.8 至 1 時，代表可信度極高。故可知，當 Kappa 值越 接近 1，代表預測結果與觀測值越相近，表示預測結果越好。

圖 15 桃園市 2008 年土地利用調查成果

圖 16 桃園市 2017 年土地利用調查成果

表 7 2008 年至 2017 年各土地利用類別需求面積

年 農業 森林 交通 水利 建築 公共 遊憩 礦業 其他

2008 34,328 44,769 8,216 4,906 16,091 2,023 1,853 136 8,282 2009 34,235 44,768 8,241 4,886 16,174 2,232 1,858 131 8,080 2010 34,142 44,766 8,266 4,866 16,256 2,441 1,863 127 7,877 2011 34,049 44,765 8,291 4,846 16,339 2,650 1,868 122 7,675 2012 33,956 44,764 8,316 4,826 16,421 2,859 1,873 118 7,472 2013 33,862 44,762 8,340 4,806 16,504 3,067 1,879 113 7,270 2014 33,769 44,761 8,365 4,786 16,586 3,276 1,884 109 7,067 2015 33,676 44,760 8,390 4,766 16,669 3,485 1,889 104 6,865 2016 33,583 44,758 8,415 4,746 16,751 3,694 1,894 100 6,662 2017 33,490 44,757 8,440 4,726 16,834 3,903 1,899 95 6,460 單位：公頃

圖 17 桃園市 2017 年模式驗證成果 Kappa Coefficient = 0.764

第四章 未來土地利用變遷模擬及分析結果

4.1 2036 年土地利用需求量推估

土地利用變遷主要是透過不同時期地土地利用變化情形進行討 論。因此，可透過案例分析、情境模擬或其他分析預測模型，進行未 來土地利用需求量變化預測。本研究未來土地利用需求量推估方法如 下。