第五章 結論與建議
5.2 建議
1. 本研究以模糊德爾菲法求區研究選取之八項因子：65 歲以上人口數、14 歲以 下人口數、獨居老人人口數、身心障礙人口數、橡皮艇數量、消防員人口數、
社會收容所數量、老人安養院數量。若未來可以蒐集到更多因子加以分析，可 以提高脆弱度地圖之精度，進而提高風險地圖分析之結果。
2. 研究分析過程因為了搭配圖資之尺度，故在脆弱度中僅 65 歲以上人口數與 14 歲以下人口數之尺度以「里」為設定，其餘因子因統計資料皆以「區」為設定，
未來若能將尺度縮小可望能有效的顯現脆弱度地圖之精度。
3. 本研究以淹水深度做為危險度地圖之建立標準，然而構成危險度之因子除了深 度外，水流流速與水位上升率也是其中影響之原因，未來可再模擬研究過程中 加以搭配上述因子，可提高淹水危險度評估過程之精度與危險度地圖之呈現。
4. 本研究以風險地圖做為預警依據，風險地圖由脆弱度地圖與危險度地圖而得，
然而形成風險仍有許多因素，未來可將其他風險地圖之探討因素加入，提高風 險地圖之廣度，求得更進一步之風險分析，以利未來有關單位可於防災預警過 程中作為參考之依據。
5. 本研究危險度與風險度皆以淹水事件做為預警標的，未來可以以有災情發生之 事件做為風險度之預警標的。
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附錄一 模糊德爾菲與層級分析法
1 模糊德爾菲法
德爾菲（Delphi）方法由 Dalkey 及 Helmer 於 1960 年提出，是一種以系統性 來表達專家群體意見的程序方法；但德爾菲法存有蒐集專家意見耗時日久、成本 較高的缺點，且所謂的「專家意見一致」只是專家意見落在某一範圍中，此範圍 實際上隱含了模糊性，在演算過程中並未將模糊性考量於其中，使其最後結果容 易扭曲專家的意見，故後期發展出模糊德爾菲法。1985 年 Murray, Pipino 和 Gigch 首先將模糊理論（fuzzy set）與德爾菲做結合；Ishikawa 在 1993 年提出的 Max-Min 法、Fuzzy Integration 法，將專家的意見整合成模糊數，此即為模糊德爾菲方法。
陳昭宏在 2001 年應用「可能性範圍的最大值與最小值」的觀念，將學者 Ishikawa 之方法進行修正，並以灰色地帶檢定法可檢定專家的認知是否達到收斂，使得模 糊德爾菲法之分析結果更加嚴謹和合理。模糊德爾菲法可視為評估準則篩選的工 具，與德爾菲法比較更具有下列優點（徐村和，1998）：
（1）節省調查次數與時間；
（2）可完整表達專家們的意見，未經扭曲；
（3）專家的意見更加符合理性及需求且清楚表達；
（4）計算過程簡單，可以處理多層級的決策問題；
（5）考慮到訪問中的模糊性。
鄭滄濱（2001）改良陳昭宏部分做法，提出「雙三角模糊數」來整合專家認 知，並藉由「灰色地帶檢定法」來快速地檢驗專家認知是否已達到收斂，以減少 問卷重複調查次數。因此本研究第一階段專家問卷將依循鄭滄濱的方法篩選重要 的社會脆弱度因子，其方法及應用步驟說明如下：
步驟一： 就所有考量的評估項目設計模糊德爾菲問卷，請每位專家針對各個評估 項目給予可能的區間值。這區間數值的「最小值」表示為此專家對該評
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估項目分數的「最保守認知值」，相對地此區間的「最大值」即為「最 樂觀認知值」。
步驟二： 對每一個評估項目 i，分別統計所有專家所給予的「最保守認知值」與「最 樂觀認知值」，並將落於「兩倍標準差」以外的極端值剔除。再分別計 算未被剔除（剩餘）的「最保守認知值」中求得最小值 、幾何平均值 、最
步驟二： 對每一個評估項目 i，分別統計所有專家所給予的「最保守認知值」與「最 樂觀認知值」，並將落於「兩倍標準差」以外的極端值剔除。再分別計 算未被剔除（剩餘）的「最保守認知值」中求得最小值 、幾何平均值 、最