歷年災害案例之探討

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二、歷年災害案例的空間分布

將具明確地點之災害案例於 ArcGIS 建立點資料在地圖上，從 1966 年有新聞資料 以來，每十年為一分期，其中有一些災害案例的新聞內容雖有說明地點，卻缺乏明確 可以建立點資料的內容描述，例如以下新聞內容：

森林鐵路樂水附近有一段路基全部流失，但鐵道與枕木仍在，底下便是洪流…。(聯合 報 03 版，1977)

大同鄉英士村邱連福的房屋，昨天凌晨被後面山腰崩下的泥土埋沒，幸好他一家七口 都到桃園縣吃喜酒，逃過了一劫…。(聯合報 05 版，1985)

在研究區災害案例點資料的建檔過程中，為避免產生假資料，如此的新聞內容便 捨棄而不去建立點資料，共有 6 筆資料捨棄，最後共建立 64 個點資料。然而 1976~1985 此分期因缺乏明確可建立點資料的內容，因此此分期沒有災害案例的空間分布圖。

(一)1966~1975 年邊坡崩塌的空間分布

共有四筆災害案例，如圖 4-8 所示，分布在松羅村、寒溪村、樂水村和太 平村，若非分布在主要道路就是在河道旁，位置呈現零星、不規則的分布，整 體分布在偏北的村里，茂安村以南沒有案例，可能受限於交通條件或記者的傳 播與交通工具。

圖 4-8 1966~1975 年宜蘭縣大同鄉坡地災例分布圖

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(二)1986~1995 年邊坡崩塌的空間分布

共有五筆災害案例，如圖 4-9 所示，分布在松羅村、英士村、樂水村、太 平村和茂安村，其中有四筆分布在主要道路的台七線，集中趨勢較上一期高；

而災例的最南邊達茂安村，分布範圍較之前稍廣。

(三)1996~2005 年邊坡崩塌的空間分布

共有 36 筆災例，如圖 4-10 所示，數量約佔全部災例的一半，大多位於沿 著蘭陽溪興建的台七線和台七甲線等主要幹道，此期的災害集中趨勢甚為明顯。

從最北邊的崙埤村到最南邊的南山村都有災害案例分布，分布範圍最廣，但集 中北部的情況較明顯。

(四)2006 年以後的邊坡崩塌的空間分布

由於此期尚未達十年，災害案例共 20 筆，如圖 4-11 所示，數量較上一期 少，而其分布主要也多位在主要道路旁，範圍與前期一樣，從最北邊到最南邊 的有災害案例的發生，但集中程度有下降的現象。而南山村的災例暴增到 10 筆，

整體上，災例分布的位置有漸漸往南邊的趨勢。

圖 1-8 1966~2012 年宜蘭縣大同鄉坡地災例分布

圖 4-9 1986~1995 年宜蘭縣大同鄉坡地災例分布圖

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圖 4-11 2006 年以後宜蘭縣大同鄉坡地災例分布圖 圖 4-10 1996~2005 年宜蘭縣大同鄉坡地災例分布圖

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圖 4-12 1966~2013 年宜蘭縣大同鄉坡地災例與國土測繪中心崩塌地資料套疊結果 從此四期的災例位置分布圖，可看出隨著時間越接近現在(2014 年)，大同鄉災害 案例有增多的趨勢，這可能與觀測技術的提升與新聞媒體的發達有關。再者，災害案 例大多分布於道路附近，可能原因為記者沿著道路做採訪，而遠離道路的案例由於易 達性過低而沒被記錄到的可能性甚高。此四期災害案例分布圖提供一個坡地災例歷年 來分布範圍與集中程度的概況。

將 1966 到 2013 的災害案例分為四期，去探討其分布範圍和集中程度，發現早期 的分布範圍較小，近期已沿著主要幹道廣布全鄉；集中程度以 1996~2006 年最大，但 集中於北部的現象較明顯，2006 以後則有往南部分布的趨勢。因此在防災應用上，需 加強主要道路兩側邊坡的結構工程，防止或減少邊坡物質的滑落，或者進行非結構性 的植草措施，強化根系抓地力，以增加邊坡的穩定性。

接著，將 1966 到 2013 的所有災害案例與國土測繪中心的崩塌位置圖資以 Arcgis 去做套疊，檢核前者的崩塌地點資料是否可以對應後者實際案例的面資料，結果發現 63 點有效案例中僅有 6 點是在崩塌地面資料上，如圖 4-12，屬性資料表中顯示的點資 料，對應到地圖上的位置，此為點資料和面資料相符的 6 個點之一，約只佔全部的 1/10，

比例甚低。因點資料大多位在主要道路上，而面資料多位於河道旁的邊坡，如果碎屑 物質有延伸到道路，也會在幾天內被清除，因此少有在道路上的面資料。由於實際災 例的點資料與崩塌地面資料的相符程度並不高，此結果反映出有邊坡崩塌發生的地方 不一定會造成災害，因此未來在使用國土測繪中心崩塌地的資料時，需小心謹慎以免 將此資料歸類為已經構成「災害」條件的案例。

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第四節 災害潛勢分析之防災應用

人類社會在工商經濟需求的發展之下，開發與消耗自然資源而失去平衡點後，災 害防治逐漸受各國政府的高度關注，因此災害的風險評估則可做為擬定防災策略的重 要參考依據(陳禹銘等，2009)，亦可以進行防災管理與應用。藉由探討各村羅吉斯迴 歸預測率，來簡述防災管理；各類土地利用與邊坡崩塌的關係，可以做一土地利用的 防災應用；以最後計算出各類土地利用的平均潛勢值，配合野外考察和居民訪談，來 探討大同鄉的防災措施。

一、各村羅吉斯迴歸預測率

根據表 4-4 的數據得出，宜蘭縣大同鄉在進行羅吉斯迴歸後，其分類誤差矩陣的 整體預測率為 68.3%，此結果雖可接受，但不甚理想，可能原因在於大同鄉面積過大 (768km²)，當一個系統(面積、範圍，或者是孕災環境的概念)過大時，其中影響的變 數就越多，造成邊坡崩塌的原因便越多，因此預測率通常越低。為了修正此問題，本 研究將大同鄉以村為單位，將每個村切開來，總共有十個村，皆以同樣的因子去進行 個別的羅吉斯迴歸。

圖 4-14 為宜蘭縣大同鄉各村的羅吉斯迴歸結果，橫坐標為各村面積，縱座標為預 測率。研究發現，大同鄉面積較小的村，如松羅村、復興村、樂水村，其預測率大致 上較高，而面積最大的太平村、南山村和四季村，其預測率皆較低。其中，崙埤村預 測率達 100%，原因是其邊坡崩塌網格僅 40 格，分析的對象過少，統計顯著性太高，

不具統計意義；寒溪村的崩塌網格也僅 391 格，雖統計上未達顯著，但其預測率高可 能也跟邊坡崩塌網格過少有關。最後，茂安村預測率最低，比大同鄉整體預測率還低。

若將災害潛勢分析的研究尺度縮小，因其投入的因子皆相同，而在羅吉斯迴歸中 有較好的預測率，是由於系統較小。若將此結果應用在災害管理，研究者可先找出研 究區的整體災害潛勢，找出影響力最大的因子進行防範，如本研究區整體影響力最大 的因子為坡度，便要在各土地利用的坡度進行調查，並訂出整體山坡地的開發標準，

若有人為在過陡的山坡上進行開發則要有行政上或金錢上的處罰，除了降低災害可能 性外，還需在已破壞的山坡上進行復原動作。先進行整體的災害防範，再分析小範圍，

找出預測力高的地區，針對其預測力最強的因子進行各地區的防範。