第五章 結論與建議
附圖 1- 1 運移因子運算步驟(鄭伊婷，2013)
鄭伊婷(2013)運算步驟為：先以適當數值地形模型進行帶入地理資 訊系統中(ESRI Arc GIS)以水文運算模組(Arc Hydro)可得到山崩之運移 路線並同時利用 ArcGIS 中 ArcToolbox 進行坡度、曲率、粗糙度與水 系運算，將所得之運移路線圖層與坡度、曲率、粗糙度與水系圖層進行 套疊後運算即可得到各種運移因子。其中，運移因子運算除了得到運移 距離、運移相對坡高...等，也需要求取崩落土石停留的最後位置：堵塞
依據各種運移因子產生的先後順序，將在下面對於運移因子的運 算過程及其定義加以敘述(以莫拉克颱風造成的高雄縣那瑪夏鄉達卡努 瓦村旗山溪上游堰塞湖為例)：
谿線
谿線為水系底部高程最低點之連線，在確認欲分析之案例的形成 時間後，選取適當的災前數值地形模型(DTM)透過 ArcGIS 進行水文運 算(ArcToolbox 中 Drainage Line Processing 功能)可得到該流域整體谿線 如附圖 1-2 所示。
運移路徑、運移距離及堵塞點
經由崩因子建立後，選取山崩範圍的中心點作為運移路線的運算 起點，透過水文運算模組(Arc Hydro)的流動路線計算(Flow Path Tracing) 可算出從山崩範圍中心點到最終流域出口點的整體運移路線。最後再 將運移路線、谿線與相關災前災後案例影像作套疊對比，經過人工修正 (確認堵塞點位置為實際堵塞點)後即可得到此山崩發生到堵塞過程中 的正確運移路徑及運移路徑與谿線交會處為堵塞點，如附圖 1-3 所示。
附圖 1-3 運移路徑、溪線、堵塞點位置示意圖(鄭伊婷，2013)
得到正確運移路徑後，可由地理資訊系統(ESRI Arc GIS)的基本運 算功能，得到運移路徑的長度作為運移距離。
運移相對坡高
在已有正確運移路徑下，由運移路徑直接提取災前數值地形模型 (DTM)的網格高程值(如附圖 1-4 所示)，並找出路徑中的最大高程值與 最小高程值將其相減即為運移相對坡高。
附圖 1-4 運移相對坡高運算示意圖(鄭伊婷，2013)
運移坡度
利用案例災前的數值地形模型(DTM)，進入地理資訊系統(ESRI Arc GIS)，根據 Burrough & McDonell (1998)以33環域網格計算出中 心網格最大高程差異值的方法(如附圖 1-5)，進行坡度(Slope)的運算則 可得到整體流域的網格坡度圖。並且一樣由運移路徑提取相對應的網
(鄭伊婷，2013 修改自 Arc GIS Resources) 運移曲率
根據 Zeverbergen & Thorne (1987)以及 Moore et al.(1991)對於數值 地形模型(DTM)運算的研究，鄭伊婷(2013)的曲率(Curvature)運算是利 (鄭伊婷，2013 修改自 Arc GIS Resources)
3x3 環域網格圖
最後，計算出欲分析案例所在流域之曲率圖後，將其運移路徑套疊 提取曲率圖當中的網格曲率值，計算其平均值視為運移曲率。
運移粗糙度
為了有更貼切描述運移過程中地形起伏的變化程度的因子，鄭伊 婷(2013)參考 Wilson & Gallant (2000)所提出的方法：利用圓形環域網 格內之網格高程值標準差作為區域內的高程變化程度。選取33圓形 (蔡雨澄，2012 因地形精度較高採用1313圓形)環域網格以地理資訊系 統(ESRI Arc GIS)的焦點統計(Focal Statistic)功能計算(如附圖 1-7)其選 定的案例災前數值地形模型(DTM)之標準差視為該案例流域之地形粗 糙度(Terrain Roughness)。
並且將案例之運移路徑套疊提取路徑所經之地形粗糙度值，將案
Roughness i
z
=圓形環域網格之高程平均值附 1.3 水文因子
在完成上述的因子計算後，根據運移因子計算過程中所得到的堵 塞點與谿線作水文因子分析的基礎，可得到崩落土石最終停留的堆積 處其相關水文條件對於山崩後堰塞湖形成與否的影響因子。水文因子 之詳細建立過程，將在下方以莫拉克颱風造成的高雄縣那瑪夏鄉達卡 努瓦村旗山溪上游堰塞湖為例進行說明：
水系級序
透過地理資訊系統(ESRI Arc GIS)的河流級序(Stream Order)運算，
利用流域流向圖(Flow Direction)與谿線圖層可自動將谿線進行水系分 級，其水系分級成果如附圖 1-8 所示。
河道寬度
鄭伊婷(2013)利用不同年份之衛星影像(同附表 1-2)與蒐集到之相 關圖資，選取案例災前最清晰之影像進行河道寬度判釋。因影像解析度 關係，鄭伊婷(2013)以植生邊界為河道寬度邊界，繪製一條從一岸之植 生邊界跨越河道至對岸植生邊界之河寬線(如附圖 1-10)，再以河寬線 長度為該案例之河道寬度。
附圖 1-10 河道寬度判釋示意圖(鄭伊婷，2013) 鄭伊婷(2013)所使用的水系分級方法為
Strahler (1957)所提出的方法，如附圖 1-9 所 示，將所有沒有支流之河流都分為第一級，
若有相同級別之河流匯流時會提高一個級 別。得到整體流域之水系級序圖後，以堵塞 點位置提取該處溪線之水系級序作為因子。
附圖 1-9Strahler 水系 分級示意圖 (Arc GIS Resources)
以數值地形模型(DTM)與地形流向圖可透過堵塞點位置，進行上 游集水區面積運算，鄭伊婷(2013)以選定欲分析之災前數值地形模型 (DTM)與之前所建立之各案例堵塞點，由地理資訊系統(ESRI Arc GIS) 進行堵塞點上游集水區運算，最後進行人工修正(將面積過小之集水區 加以整合)，將每個山崩與堰塞湖案例堵塞點之上游集水區面積作為分 析因子。
事件流量
根據不同時空的山崩與堰塞湖分析案例，鄭伊婷(2013)透過經濟部 水利署水文年報網路查詢系統(http://gweb.wra.gov.tw/wrhygis/)找尋災 害發生當時下游流量站資料，再以比面積法推估堵塞點之事件流量。
事件雨量
鄭伊婷(2013)所蒐集之山崩與堰塞湖分析案例，近五年來之案例皆 有災害發生當時之雨量紀錄，但為填補年代久遠之案例事件雨量，鄭伊 婷(2013)蒐集中央氣象局之雨量資料與經濟部水利署之水文年報後，找 尋案例鄰近雨量站以徐昇氏法進行迴歸運算得到該案例之事件雨量。
河道坡度
若山崩與堰塞湖分析案例最後堆積區為河道上，其河道的地形因 素也會影響是否形成堰塞湖，故鄭伊婷(2013)選擇河道坡度為水文因子。
先是利用運移因子運算所得到之谿線提取該流域之坡度值(為整體 谿線之坡度，附圖 1-11 中紅色十字)，並且透過地理資訊系統(ESRI Arc GIS)的焦點統計(Focal Statistic)計算出案例堵塞點方圓半徑 500 公尺內 (只取附圖 1-11 中被方圓所包圍紅色十字坡度值作平均)谿線提取之坡 度值取平均值作為該案例之河道坡度因子。
附圖 1-11 以堵塞點方圓 500m 提取河道坡度示意圖(鄭伊婷，2013)
入流坡向
鄭伊婷(2013)的入流坡向定義為崩落土石滑落時方向與溪線之河 流方向的相對夾角。根據 Jenson & Domingue (1988)所提出的數值地形 模型(DTＭ)之網格八方流向(eight-direction)的精神(如附圖 1-12 將包圍
為中心網格，以中心網格(堵塞點網格)之河流方向向量為基準，量測崩 落土石之運移路徑(如附圖 1-13 紅色箭頭)流至中心網格前之流向向量，
定義兩向量之夾角視為入流坡向，共有八種定義如附圖 1-13 所示。
附圖 1-12 八方流向代表碼示意圖(Arc GIS Resources)
河流流向=125 河流流向=90 河流流向=45
河流流向=180 河流流向=0
河流流向=225 河流流向=270 河流流向=315
附圖 1-13 八種入流坡向示意圖(鄭伊婷，2013)
附錄 2
高屏溪流域地層分類表(經濟部中央地質調查，2009；蔡雨澄，2012)
類別代號 岩性類別 地層
附錄 3
並將坡向分為八組(N,NE,E,SE,S,SW,W,NW)，供做分析使用。
* 本 研 究 是 使 用 ArcToolbox 中 坡 向 計 算 功 能 按 Burrough 和 McDonell (1998)以33環域網格計算出中心網格最大高程差異 值的方法計算。經運算後所得到的坡向為0～360度方位角。
坡 度
蔡雨澄(2012)以3x3網格Wilson 和Gallant(2000)之坡度定義進行 坡度計算。
* 本 研 究 是 使 用 ArcToolbox 中 坡 度 計 算 功 能 按 Burrough 和 McDonell (1998)以33環域網格計算出中心網格最大高程差異 值的方法計算。
地 形 粗 糙 度
地形粗糙度（terrain roughness）之定義為描述一區域內的地形變 化程度，Wilson 和 Gallant (2000)提出利用圓形的視窗內的高度 標準差，作為區域內高度變化程度的計測方式。為了更確切的 表現地形局部起伏的狀況，蔡雨澄(2012)以空間域濾波的方式，
將數值地形以半徑 13×13 進行平滑化，去除地表起伏較為劇烈 的部分，僅留下大範圍的地勢的起伏，再將原始地形面扣除平 滑化後的地形，即可得到地表起伏較為劇烈的高頻特徵，然後 計算半徑 13×13 之某一圓形區域範圍內的標準值來代表此區域 地形之粗糙度。
*本研究亦參考 Wilson 和 Gallant (2000)所提出的方法：利用圓 形環域網格內之網格高程值標準差作為區域內的高程變化程 度。選取33圓形環域網格以地理資訊系統(ESRI Arc GIS)的焦 點統計(Focal Statistic)功能計算其選定的案例災前數值地形模 型之標準差視為該案例流域之地形粗糙度。
全 Wilson 和 Gallant(2000)定義以 3×3 格網之相對關係運算切線曲 率值。
濕 度 指 數
濕度指數（wetness index）又稱為地形濕度指數（topographic wetness index）、地形指數（topographic index）、複合地形指 數（compound topographic index）（Wilson and Gallant,
2000），此指數表示地形對土壤濕度的控制。然而此方法必須 利用許多假設以達到地形對土壤濕度控制之正確性，因此在使 用上有其限制，但其概念為坡度陡則水迅速向下流動，因此入 滲量會較低，土壤中的含水量亦可能較低；而於低平的地方，
由於坡度平緩，水可較長時間留在地表而逐漸入滲，因此土壤 中的含水量可能會較高。Burton and Bathurst（1998）亦將此概 念引入淺層滑動的潛感分析中。濕度指數ω的公式如下：
附錄 4
附錄 5
高屏溪、東港溪、知本溪等流域延時 1 小時延與時 72 小時 100 年重 現期距降雨量分布圖(中央地質調查所，2009)
莫拉克颱風各流域各控制站洪峰流量分析表(經濟部水利署，2009)
高屏溪支流 控制站 100 年重現期距洪峰流量(CMS)
本流 九曲堂站 26,800
荖濃溪
里港大橋 21,100
荖濃溪與隘寮溪合流前 14,200
新發大橋站（原荖濃站） 9,240
旗山溪 旗山溪出口 7,780
月眉站 5,990
隘寮溪 隘寮溪出口 8,600
三地門站 6,150
美濃溪 美濃溪出口 1,060