文獻回顧

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趙明君（2006）為探討花蓮三棧溪口至七星潭一帶海岸地區 1978 年、1992 年及 2002 年海岸林之時間與空間變遷，及了解其於土地利用變遷所扮演之角色，

5 態有所改變（吳振發、林裕彬，2004；Munroe et al., 2004）。由上面敘述可知，

土地的利用包含許多複雜的意義，不可單從經濟層面或是用土地利用計畫的概念

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(一) 自然條件：如氣候、地形、土壤、地質及植生等自然環境條件。

(二) 社會經濟條件：影響土地利用之社會經濟條件有很多種，其中特別重要 的有

1. 生活習慣或方式：例如西伯利亞的游牧民族在政府的政策下開始了 定居的生活。

2. 生活水準：人民生活水準提高以後，其對車子等之需求量提升，因 而使得道路及停車場的土地利用需求上升。

3. 流行：例如愛好高爾夫球之人口增加或是純粹因為商機，而使得高 爾夫球場增加。

4. 土地所有：例如都市的再開發使得私有地變得更為細分，無法取得 較為統一或範圍較大的單一土地利用。

5. 技術水準：例如北海道為溫帶水果哈密瓜於日本最大的產地，即是 因為品種的改良及農業技術的進步影響了農業的土地利用形式，其 他例如巨蛋等巨型建築物也是受到技術水準的影響。

6. 與市場的鄰近性：考慮到產品特性因而影響工廠設置的區位。

7. 生產成本與利益：以商業農業來說，其重視作物所帶來的利益性，

因此會選擇能產生高利潤的農作物，像是美國的大規模農業地帶即 因玉米有高利益，因而使適合生產之田地大多都成為了玉米田。

8. 經濟與地區政策：例如對於一些農業產物進行補助金政策等，或是 指定某些區域實行開發、振興產業政策等。

9. 地價：地價的上漲會使得大都市的內部難以進行住宅的建設。

(三) 歷史與文化條件：歷史上各時期對於土地治理方式皆不盡相同，也會因 為文化的關係對土地利用型態產生影響。

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近年來，地理資訊系統及衛星影像技術的快速革新，讓土地利用的分類更為 簡便，此外，土地利用變遷與預測的計量方法也有許多重大突破（莊智瑋等，2010；

Weng, 2002; Luijten, 2003）。將地理資訊系統等技術應用於土地利用變遷之研究，

如宋華等人（2008）利用地理資訊系統分析北九州市之 1990 年、1995 年、2000 年及 2005 年四個時期的土地利用變化，並將其結果對照 2006 年之土地利用現況

9 機率模式，讓土地利用變遷易於探討（Luijten, 2003; Chuang et al., 2011）。

目前馬可夫模式已廣泛地應用在各個領域中。以國內研究為例，黃書禮、蔡 靜如（2000）曾應用馬可夫模式探討臺北盆地的土地利用變遷趨勢，其透過景觀 生態學的概念，並使用馬可夫模式之轉移矩陣的觀念，對民國 70 年代至民國 84 年間之臺北盆地土地利用，經由多變量分析再將研究區劃分成六大同質區，藉以 探討各區中空間分佈與土地利用變遷。郭士鳳、盧光輝（2008）應用馬可夫模式

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探討臺北市內湖區的土地利用變遷，發現農業區轉為公用設施用地及行水區的幅 度最大，顯示該區正處於大量變更轉型階段，以迎接更多人口與內湖科技園區的 進駐。除了應用於都市土地利用變遷之研究外，馬可夫模式也普遍應用於森林地 景分析。Hsu and Cheng（2000）應用馬可夫模式探討六龜生態系經營區的地景 變遷，並模擬推估未來的土地覆蓋情況，發現天然林將逐漸取代人工林。薛怡珍 地逐漸轉變為林地，最終穩定年份則介於 2012～2028 年。Chuang et al.（2011）

也發現，經由馬可夫模式可以有效分析出崩塌地植生的復原狀況，並預測其變遷 趨勢。

在國外方面，馬可夫模式應用於土地利用分析更是普遍。Brown et al.（2000）

應用馬可夫模式分析美國中西部土地利用變化，發現森林覆蓋比率的變化與農用

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宅地面積大幅上升，公共與公益設施用地增加幅度僅次於宅地，水面與造成地面 積則幾乎沒有變化，而山林與農地面積則會減少。李海峰等人（2010）亦應用馬 可夫模式分析與模擬佐賀市 1976 年至 2006 年共 30 年間的土地利用變遷情況，

其最後結果顯示住宅地會上升而農地與森林則會不斷的減少。Sang et al.（2011）

也應用馬可夫模式，並結合細胞自動機，分析城鎮及聚落的空間型態變化，發現 人口增加及都市發展造成土地需求遽增，進而影響到城鎮及聚落土地利用的改 變。

四、Logit 模式

Gómez-Mendoza et al.（2006）曾分析墨西哥的土地利用變遷，指出空間模 擬分析已成為日益重要的工具，有助於了解土地利用之變化，而 Logit 模式即是 其中之一。通常 Logit 模式主要是應用於當我們面臨多種替選方案的選擇情況時，

依照效用最大的原理，求出各替選方案之機率（陳綉里、葉正明，2008）。由於 Logit 模式所處理的應變數為類別變數，並可解釋多變量本質之特性，因而常被 應用於社會科學研究領域中（Bentz and Merunka, 2000）。一般而言，Logit 模式 又可分為二元 Logit 迴歸模式（binary logistic regression）及多元 Logit 迴歸模式

（multinomial logistic regression）（林峰田等，2009；Munroe et al., 2004）。二元 Logit 模式假設每一種狀況發生與否相互獨立，彼此間無相關性，通常以虛擬變 效率（林士彥等，2007）。由於二元及多元的 Logit 模式常被使用，因此，兩者 間之差異及適用性則格外受到關注，模式的採用則需因地制宜（Munroe et al.,

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2004）。

與馬可夫模式相同，Logit 模式也廣泛地應用在各個研究領域中。在國內方 面，有關土地利用部份，Logit 模式應用面向包括都市、森林及崩塌地等。鄒克 萬、張曜麟（2004）結合 Logit 模式及擴張方法，分析臺南市的土地利用變遷，

顯示出人口數及人口成長率等 11 個變數，對土地開發具有顯著影響。吳振發、

林裕彬（2006）也應用二元 Logit 模式探討汐止市土地利用的時空變遷，指出由 於土地使用分區管制導致各區的空間結構變遷呈現不同的趨勢。林峰田等（2009）

（2005）應用 Logit 模式預測濁水溪流域的崩塌潛勢，並將研究區分成低、中、

高、極高潛感等四等級。蔡婷鈺等（2007）則應用 Logit 模式分析影響集集大地 震山崩之重要因子，其中以「距震央距離」、「東西向地表加速度」及「九格點之 平均坡度」為最重要。

在國外方面，Logit 模式的應用非常多元，以林地及農地的研究為例，

Geoghegan et al.（2001）應用衛星影像資料及 Logit 模式，預估森林砍伐的空間 分佈狀況，指出區位會明顯地影響到當地的森林砍伐。Koop and Tole（2001）則 應用多元 Logit 模式，探討影響全球森林砍伐的主要社經及土地利用因素，指出 快速的經濟成長且將國家轉型為非依賴林業或農業者，則可減緩森林的砍伐，並 維持或增進森林的覆蓋率。Chowdhury（2006）應用 Logit 模式，透過衛星影像 資料分析，探討熱帶森林砍伐的原因。Ellis and Porter-Bolland（2008）亦應用 Logit

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模式分析土地利用與覆蓋之變化，並據此比較以社區為基礎的森林經營與政府保 護區經營之利弊。Wyman and Stein（2010）則應用 Logit 模式預測貝里斯森林砍 伐及穩定續存之面積，雖然正確率均超過 50%以上，但仍有許多誤差，主要受到 土壤、地質及經濟活動等因素所影響，以致於高估森林砍伐區域。Van de Steeg et al.（2010）應用 Logit 模式，探討區位因素及家戶特質對肯亞農業耕作系統之影 響，並分析農業土地利用在空間上之變異。

五、馬可夫與 Logit 模式之結合應用

馬可夫模式是一種預測的方法，藉由過去的事象推測未來，而 Logit 模式則 可進行迴歸估計，兩者結合使用形成 Markov-Logit 模型，具有相當準確之預測 能力（陳綉里、葉正明，2008）。此外，在土地利用或地景分析方面，有關變遷 正明（2008）以 Logit 模式預測消費者之品牌移轉機率，再利用馬可夫模式進行 未來市場佔有率。吳治達、鄭祈全（2005）整合馬可夫與 Logit 模式，預測未來 森林地景變遷和模擬民墾地發生之空間分佈，發現民墾地的發生與海拔高、坡度、

及距民墾地、道路和河流的距離均有密切關係，其中以距民墾地和距道路的遠近 最有相關。Zhang and Polyakov（2010）亦曾結合馬可夫與 Logit 模式探討美國南 方人工林的地理分佈變遷，發現從 1997 至 2027 年，由於都市化影響，整體的私 有林將減少 7%，但松樹人工林則會增加 40%，以因應生質能源之需求，土地利 用方式的轉換深受土地優劣、可及性及人口成長所影響，而松樹人工林的轉換則 與土壤特性及坡度最為相關。

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