小結

1. 開發基礎設施之災害衝擊評估指標，分別以災害潛勢因子、設施脆弱因 子及失效衝擊因子為評估因子，可依不同災害衝擊與不同類型設施選定 不同的評估子項目，藉以提供各項設施進行失效後之災害衝擊評估之依 據。

2. 本研究成果為開發「基礎設施失效災害衝擊評估方法」，建構單一設施 系統跨區域以及單一區域跨設施系統為案例之評估分析，並使用 GIS 技術應用之整體架構。

3. 初步彙整國內外之歷史災例、文獻回顧、歸納所需之供水系統災害衝擊 評估指標項目及示範都會區域設施資產之空間關聯分析，俾利後續設施 系統資料庫之建立。

4. 未來（101 年度）將選定高風險之地震活動，以靠近首都區域之活動斷 層及淺斷層震源作為選定依據。在設定大規模地震災害情境後，納入災 害潛勢資料，結合現階段發展之基礎設施失效災害衝擊評估方法，可獲 得示範都會區域設施衝擊評估地圖，以期在減災及應變階段皆能分析在 不同災害情境下，設施系統失效之衝擊。

災害管理需求之 CI 衝擊效應 第三章

本（100）年度研究重點在災害管理需求下，基礎設施的分類方式，設施篩 選與分類目的有:基於災害管理需求、設施失效後之嚴重影響程度、打破業管單 位權責並擬定風險排序之分級管理，此外過去國內在設施脆弱性評估技術仍顯不 足，設施風險文獻多以工程角度探討結構實體影響，脆弱性與衝擊之評估大多以 災害損失衡量，換言之僅探究設施失效之實體脆弱度，卻鮮有社會、環境與經濟 脆弱程度或相關設施受災後周遭區域衝擊評估之研究。100 年並以交通部公路總 局 100 重點監控橋梁為範例，進行設施分類篩選，共劃分三個等級以利防護分 級管理應用；此外於脆弱度衝擊分析研究，針對橋梁設施因受災失效對鄰近地區 所可能產生之衝擊，共選取實體、社會及經濟三項構面共九項脆弱因子以評估地 區脆弱度，以交通部公路總局 100 年重點監控橋梁所在鄉鎮為實例分析對象，

最後利用地理資訊系統加以圖層套疊，針對各鄉鎮單元之地區脆弱度及並重點監 控橋梁失效衝擊加以分析，此方法之建立可提供管理者利用地區脆弱度衝擊分析，

進行橋梁設施分類篩選判斷，預先規劃公路橋梁防救災管理重點，據而決定救災 資源配置與復原重建之優先性。本年度相關成果如下：

3.1 基礎設施災害衝擊分類方法

國家基礎設施，如前定義所述係指「實體的和虛擬的資產以及生產系統和網 絡因重大人為破壞或嚴重自然災害受損，因而有影響政府功能運作，或造成人民 傷亡或財產損失，或引起經濟衰退，或生態環境改變，或其他足使國家安全或利 益遭受損害之虞者。」國家基礎設施之認定，應以設施因破壞或受損，無法使用 或提供服務，所造成下列損害或影響，以為判斷之準則（行政院國土安全辦公 室,2011）：

1. 足以直接或間接造成大規模人口影響者。

2. 足以直接或間接造成經濟損失者。

3. 足以直接或間接影響其他關鍵基礎設施營運之能力者。

參考上述計畫所劃定之標準，且考量 100 年度為初期研究並以省道橋梁為 設施探討對象，為防災管理需求將分類等級簡化為三類，其標準如表 3 所示。

一般橋梁分類皆以橋梁結構形式、橋長、構造等工程考量為之且工程界仍無 標準化之分類系統，綜整相關文獻分類如表 4 所示；惟對於橋梁失效後衝擊分類 卻鮮少被討論，有鑑於設施分類為風險管理基本要項，本研究以橋梁設施分類為 範例，進行分類原則與應用說明。鄧敏政等（2011a）以橋梁遭受颱洪災害為例，

分類篩選原則如下(本年度因資料取得問題，目前分類採前三項原則)：

1. 易致災潛勢（颱洪災害熱點、坡地災害熱點、地文災害敏感圖）

2. 斷橋後所影響之鄉鎮人口數

3. 復原難易度（橋長、道路等級、車流量、替代道路、附掛管線….）

4. 經濟脆弱度（家戶可支配所得、二級產業家數….）

5. 社會因子（急救責任醫院距離、低收入比例、依賴人口扶養率、老化 指數、身心障礙者比例….）

6. 實質脆弱度（可能影響人口、替代道路）

表3 基礎設施分類_以橋梁為例

有關災害熱點，係根據國家災害防救科技中心坡地組 1911 年至 2009 年歷 史災害統計資訊（6,989 筆）進行劃分，並使用 GIS 軟體裡的 buffer 進行緩衝帶 分析，挑選統計重點監測橋梁半徑 500m 以內涵蓋了歷史災害的次數，並使用 Hot Spot Analysis 將各災害次數統計下進行熱點分析，其方法描述如下：

本 研 究 是 以 ARCGIS 軟 體 之 空 間 分 析 模 組 進 行 熱 點 分 析 （ Hot Spot Analysis），針對全台跨河橋附近所發生之災害進行分析，Hot Spot Analysis 一 般多應用於分析社會經濟上，藉以觀察某因子在各地區的集中性，利用統計學標 準化所得 Z 值來顯示集中程度，公式如下:

（式 3.1）

其中，

χ= 跨河橋災害次數值

µ = 母體平均值 σ= 母體標準差

3.1.1 案例分析

本研究以公路總局 1189 座跨河橋梁為研究對象（圖 9），研究方法將參考上 述原則項目，共計篩選影響人口、道路等級、橋長、橋梁災害熱點等四項進行分 類，最後將各原則的配分進行加總，並以等間距的方式分成 3 類，各項原則篩選 分類劃分如表 5 所示，其分析結果如圖 10 所示。





 χ 

z

跨河橋梁分佈圖 圖9

跨河橋梁分類 圖10

第1類 第2類 第3類

表5 橋梁分類篩選原則

篩選原則

分類等級

第 1 類 第 2 類 第 3 類

影響人口(人) >300,000 299,999-200,000 <199,999

道路等級 國道 省道 縣道

橋長(m) >1,000 999-120 <119 災害熱點 z 值 <-1.0 -1.0 - 1.0 >1.0

結果顯示中華大橋、忠孝大橋、臺北大橋、華江大橋、林口高架橋、大甲溪 橋、大度橋、中彰大橋、中彰大橋與西濱大橋等 38 座橋梁屬於第 1 類(如表 6 所 示)，依據圖 11 所示，此 38 座橋梁約佔全部跨河橋梁之 3%比例，然分析結果 顯示，此類橋梁於災害管理中最重要，除需加強防護並需擬定防災防護計畫，如 造成橋梁失效所造成交通衝擊影響最大。

跨河橋梁分類結果分析 圖11

3%

54%

43%

橋梁分類

第1級 第2級 第3級

表6 跨河橋梁分類_第一類橋梁

3.2 橋梁區域脆弱度衝擊分析

本研究以地區脆弱度架構評估橋梁失效之社會、環境與經濟相關衝擊，故需 針對脆弱度之定義與衡量方法進行探討，進而藉由文獻之歸納以界定本研究後續 據以分析之脆弱度內涵。

3.2.1 脆弱度之定義

脆弱度係指面對危害（hazard）發生時，會增加易損程度（susceptibility）

的狀態（UN/ISDR, 200），此狀態取決於實體面（physicality）、社會面（society）、

經濟面（economy）與環境面（environmen）的因素（UN/ISDR, 2004；GTZ, 2004）。

因此脆弱度為一反向指標，脆弱度愈高表示該個體或系統具備較差的抵抗能力。

而脆弱度因子會隨著時空環境及危害特性而有所不同，尤其，地區脆弱度並非由 天然因素所形成，而是由許多人為因素所構成之災害空間，此一災害空間係由經 濟、社會、文化、教育、政治，甚至心理因素所共同整合成之一個生活環境與空 間。常見 GTZ 及 UN/ISDR 脆弱度因子整理如表 7 所示（謝承憲等，2010）。

3.2.2 地區脆弱度因子選取

本研究根據謝承憲等人（2009）研究成果，並參考 UN/ISDR（2004）所定 義之脆弱度構面，選取因橋梁失效所導致衝擊之地區脆弱度因子，並以實體脆弱 度、社會脆弱度及經濟脆弱度等三構面選取評量因子，以居住人口數表達可能受 橋梁失效影響之暴露度，人口數愈多表示潛在受影響者愈多，則脆弱度愈高。另 以橋梁失效後替代道路距離以顯示地區民眾所可能產生交通延滯之程度高下，利 用該替代道路所需花費時間愈長，顯示該地可及性較低，橋梁失效所衍生時間成 本愈高，脆弱度亦愈高。

表7 脆弱度因子內涵

UN/ISDR (2004)

口之比例，其值愈高顯示工作年齡人口平均之扶養負擔愈重，脆弱度亦愈高。近 年臺灣人口結構少子化與高齡化趨勢加劇，依賴人口扶養率逐年攀升。故本研究 另以老化指數衡量地區人口老化程度，老化指數為老年人口數與幼年人口數之比 值，老化程度愈高則受危害影響程度愈烈。

為評量地區受危害時之應變與救護能力，本研究以醫療體系中地區醫院為對 象，分析橋梁失效後各地區喪失醫療可及性之衝擊，尤其年長者或慢性病患者之 影響甚鉅。然可得資料僅能以橋梁失效後各研究地區與地區醫院間之距離為社會 脆弱度因子，無法進行改變就診習慣所導致之損失推估。低收入戶比例可依分析 目的歸類於社會脆弱度或經濟脆弱度，UN/ISDR 研提四項脆弱度構面並非以強 制劃分類別為目的，主要用以協助決策者檢視是否有可能關鍵脆弱因子遭遺漏。

橋梁失效後轉換運具困難度較高，或因繞路所產生之額外成本對生活影響較鉅。

經濟脆弱度部分應將產業損失納入考量，初級與三級產業相對而言受橋梁失效衝 擊程度較小，故本研究僅分析次級產業損失，宥於各地區之二級產業產值無法獲 得，本研究以各地區二級產業家數為替代因子進行評估。此外，家戶可支配所得 顯示其經濟能力，橋梁失效分析中，經濟能力較佳者受衝擊相對較小，故其脆弱 度較低，因資料取得問題，故採用納稅平均所得資料（盧鏡臣等，2009）。

本研究以公路橋梁為研究範圍，探討橋梁失效之地區脆弱度，並以鄉鎮為分 析單元，相關脆弱度因子如表 8 所示（謝承憲等，2010；鄧敏政等，2011a）。

表8 橋梁設施失效之脆弱度分析因子 Information System，GIS）圖層及政府公開之統計資料或研究報告。脆弱因子 間之權重設定採用蕭代基等人建議（蕭代基等，2010；李欣輯等，2009），採等 權重設定，係由於其操作較為簡便，且認為重要變項尚未獲得驗證前，貿然賦予