屬性定義

災害發生後，各災區受創程度不同，且往往發生救災物資供需不均之情形，

本研究參考 Sheu（2006）之研究，定義量化與質化屬性以衡量各災區對救援物 資之急迫程度，並以自組特徵映射圖類神經網路模式將各災區分群。其中，質化 屬性依其語意程度分為五個等級並給予 1~5 分之評分，定義屬性說明如下：

1. u t ，表第¹k

( )

k分區於第 t 期死亡人數佔災區總人口數之比率（‰），傷 亡率越高表示災區之災情越為慘重，對於物資之需求越為急迫。

( ) ( )

1 k

k

k

u t X t

= X ……….………（3.10）

其中，X t 表示第k

( )

k分區於第 t 期經資料融合後所得的死亡人數；

Xk表示第k分區的總人口數。

2. u t ，表第k²

( )

k分區之人口密度（人/平方公里），人口密度越高，發生災 害時災情可能越為慘重。如都市人口密集，一旦發生大規模地震災害，

與郊區相較，可能產生更為嚴重之災情。

( )

2 k

k

k

u t X

= S ………..………（3.11）

其中，X_k表示第k分區的總人口數；

Sk表示第k分區之總面積。

3. u t ，表小孩與老人佔災區總人口數之比率（％）k³

( )

。Shiono et al.（1989）

於研究中指出，受困於災區內之存活機率與個人身體狀況及受傷嚴重程 度相關，受困時間越長，則存活機率越低。老人與小孩為主要兩大弱勢 族群，如受困於災區將比一般人更需要救援物資，因此將小孩與老人佔 災區總人口數之比率列入屬性考量中。

( )

3 k

k

k

u t W

= X ………..………（3.12）

其中，W_k 表示第k分區小孩與老人之人口數；

Xk表示第k分區的總人口數。

4. u t ，表示第 t 期與前次配送物資至第k⁴

( )

k分區之時間間隔，救災物流作 業中，物資配送時間延滯越長，災區對物資需求越為急迫。且由於救災 物資有限，物資配送作業需依照各災區對救援物資之急迫程度配給，因 此無法確保每期配送作業能完全服務各災區，透過此項屬性，前期未被 服務之災區將給予較高的值。

( ) ( )

4

k k

u t =L t …………..………..…………（3.13）

其中，L t 表第 t 期與前次配送救援物資至第k

( )

k分區之時間間隔。

5. u t ，表於第 t 期第k⁵

( )

k分區內建物之明顯受損情形。一般而言，災區內 建物受損情形越為嚴重，可能使得災情越為嚴重，並直接反映於死亡人 數與存活機率中，因此建物受損情形越嚴重，物資需求也越急迫。由於 災害發生後，各分區建物受損情形無法詳細評估，本研究依其語意程度 分為五個等級並給予 1~5 分之評分，如表 3-2 所示。

表 3-2 ：建物受損等級分類

建物受損程度 受災比例(%) 等級 評分

無損害 ~20 一 0

輕微損害 21~40 二 1

中度損害 41~60 三 2

嚴重損害 61~80 四 3

完全損害 80~ 五 4

（資料來源：本研究整理）

由於此部分資料取得不易，本研究將依照表 4-2 之南投縣災情統計 資料全、半倒戶數佔鄉鎮市受災比例給予不同評分，實務操作仍以每期 之建物受損情形語意資料為主。

綜上所述，第k分區於第 t 期之需求屬性U t 可為一k

( )

5 1× 矩陣，如 3.14 式 所示，本研究將藉以衡量各災區對救援物資之急迫程度。

( )

¹

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

^{, 2 , 3 , 4 , 5 T}

k k k k k k

U t = ⎣⎡u t u t u t u t u t ⎤⎦ ………（3.14）

其中，U t 即第k

( )

k分區於第 t 期之需求屬性矩陣；

( )

N

uk t 表示第k分區於第 t 期之第N 個救援物資需求屬性，

1, 2,...,

=

N r，本研究定義之屬性共五個，故N =1, 2,..., 5。

在文檔中 消耗性救災物資需求預測 (頁 53-56)