以下將針對 D009 竹林坡面 2012.09.01~2019.10.31 的觀測資料與解 算成果，進行相關的分析。 於”2012.09.01~2019.10.31 間之位移趨勢圖"，反應出各觀測站之位移量 與位移方向。整體坡面平面大致朝西北方位移，平均位移量 228mm，
如圖4-1；
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圖 4-1、D009 竹林崩塌地平面位移向量圖
長期觀察坡面所有點位在高程方面整體是下降的趨勢，平均值為481 毫米，如 圖4-2；
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圖 4-2、D009 竹林崩塌地高程位移向量圖
由圖4-1 與 4-2 進一步分析坡面觀測站的各種運動型態如下；
a.位移不顯著：0903、0904、0907、0911；
b.位移相對緩慢：0902、0908；
c.位移相對顯著：0905、0906、0909、0910、0912；
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從a、b、c 組可分別代表不同的位移區域，並可大致區分出該坡 面位移的邊界；位移顯著的區域「c」，也明顯地因為降雨而導致位移 的發生，也就是屬於潛勢區，而「a、b」則是位於潛勢區之外，很明 顯可以據此判斷出潛勢區的分界，於 2012 年根據相關資料選擇觀測點 位時，在原先判釋的潛勢區(範圍線)之外再加設點位，經過實測數據驗 證其潛勢區的活動邊界，未來此一方法可以做為在其他潛勢區範圍確 認的參考依據，如圖 4-3。
圖4-3、GNSS 觀測站運動型態分區圖
GNSS 觀測站的高程方面整體呈現下滑，其中部分點位明顯受到累 積降雨而產生明顯位移，包含觀測站編號0905、0906、0908、0909、0910、
0912特別的是在高程方面，每一年的雨季後整體有明顯抬升的現象，
到該年底到達波峰，然後再逐漸開始下降，到次年雨季前到達波谷，
此一現象每年為一週期地重複發生，包含觀測站編號0902、0903、0904、
0907、0908、0909、0911，如此年復一年的運動，稱之為年週期效應，一 般年週期發生地的原因如區域性的抽取地下水造成地層下陷，或電離 層的每年活躍期，有待更深入的研究其具體背景因素與影響。
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N 方向位移趨勢成果
E 方向位移趨勢成果
高程方向位移趨勢成果 圖 4-4、0902 位移趨勢成果
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N 方向位移趨勢成果
E 方向位移趨勢成果
高程方向位移趨勢成果 圖 4-5、0903 位移趨勢成果
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N 方向位移趨勢成果
E 方向位移趨勢成果
高程方向位移趨勢成果 圖 4-6、0904 位移趨勢成果
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N 方向位移趨勢成果
E 方向位移趨勢成果
高程方向位移趨勢成果 圖 4-7、0905 位移趨勢成果
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N 方向位移趨勢成果
E 方向位移趨勢成果
高程方向位移趨勢成果 圖 4-8、0906 位移趨勢成果
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N 方向位移趨勢成果
E 方向位移趨勢成果
高程方向位移趨勢成果 圖 4-9、0907 位移趨勢成果
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N 方向位移趨勢成果
E 方向位移趨勢成果
高程方向位移趨勢成果 圖 4-10、0908 位移趨勢成果
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N 方向位移趨勢成果
E 方向位移趨勢成果
高程方向位移趨勢成果 圖 4-11、0909 位移趨勢成果
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N 方向位移趨勢成果
E 方向位移趨勢成果
高程方向位移趨勢成果 圖 4-12、0910 位移趨勢成果
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N 方向位移趨勢成果
E 方向位移趨勢成果
高程方向位移趨勢成果 圖 4-13、0911 位移趨勢成果
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N 方向位移趨勢成果
E 方向位移趨勢成果
高程方向位移趨勢成果 圖 4-14、0912 位移趨勢成果
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進一步分析圖4-4~圖 4-14，以 D0910 觀測點為例，分析其中三次較 為顯著之降雨與位移間的關係，包含(1)2016 年 09/27 降雨量 478mm、
09/28 降雨量 461.5mm；(2)2017 年 07/29 降雨量 111.5mm、07/30 降雨量 151mm、07/31 降雨量 376.5mm；(3)2018 年 08/23 降雨量 545mm、08/24 降雨量 243mm，取降雨事件前後各別持續的地表位移資料，數據經統計結 果如表 4-2，降雨與位移之間的關係如圖 4-15 至圖 4-17。
經由上述案例分析得知，運用GNSS 於地表觀測能夠有效的反應出大 規模崩塌的坡面運動型態，包含位移方向與位移速率的變化。
表 4-2、D0912 累積降雨前後日平均位移速率對照表(mm/日)
事件 統計日期區間 N E 高程
2016 年 09/16~09/26 0.4 -0.6 -0.2 09/27~10/12 1.7 -2.6 -2.8 2017 年 07/23~07/28 0.0 -2.8 0.0
07/29~08/09 -2.75 -6.3 -5.1 2018 年 08/14~08/23 -0.3 -1.0 -0.4 08/24~09/05 2.7 -4.4 -5.4
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圖 4-15、2016 年 9 月份降雨與位移關聯性
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圖 4-16、2017 年 7 月份降雨與位移關聯性
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2018 年 8 月降雨事件
圖 4-17、2018 年 8 月份降雨與位移關聯性
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62 Window 方式在提高成果密度的同時延長資料的長度，以達成每小時 之近即時解，再輔以粗差濾除，以及多項式擬和曲線，由資料數據本
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6. 為提高對防災決策提供更實質的幫助，未來系統優化的方向應該朝提 高觀測資料呈現的密度，甚至可以達到每五分鐘解，或即時動態每一 秒解。然而地表位移變化應具有多種因素影響而產生，如突然性的地 殼變動、雨季與非雨季的周期變化以及降雨後的入滲量等現象，精確 的作法應為綜合這些現象與位移的時間序，整合分析不同成因所代表 之數學模式，進而了解各個坡面特殊的運動型態，提供作為警戒值訂 定的參考。
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