一、監測數據分析方法回顧
因堰塞湖壩體本身往往由高度不均質之地質材料所組成，在 堰塞湖形成後，受限於應變時間以及調查可行性之限制，通常難 以即時提供完善的材料基本物性資訊，以供傳統力學模型預測壩 體穩定性，亦即無法以準確性高的力學模型預測壩體變形行為，
因此堰塞湖發生之初期，考量天然壩與人工壩之不同，以及特別 因應堰塞湖緊急處置之特性，多以水位、雨量以及地表監測（堰 塞湖壩體與鄰近殘坡）等可行性較高之方案進行。因此直接利用 水位、雨量以及地表監測監測資料趨勢，以輔助研判現有堰塞湖 壩體及邊坡穩定性，為目前較為可行之作法。
一般水庫壩體常根據各項監測值所繪製之 歷時曲線，定性分 析研判評估歷時曲線之穩定性、相關性、合理性、一致性、突變 性及對稱性，其採用模式一般可歸納為（水利署，2005）：
1. 穩定性：當監測量過程曲線變化之規律與趨勢呈穩定狀態，
則屬正常；如原因量不變而效應量之趨勢隨時間不斷向不利 方向增長，則屬不穩定之異常狀態。
2. 相關性：平常監測值中原因 量與效應量都會成一定之相關性，
如其相關性較以往有所改變則屬 異常。
3. 合理性：監測量之變化趨勢符合自然界之物理現象則屬正常，
否則屬異常。
4. 一致性：在相同條件下（即原因 量相同），效應量之變化型態 應為一致或相似；同一位置使用不同儀器所量測之同一物理 量亦應符合一致性，則屬正常，否則屬異常。
5. 突變性：監測量之變化過程中如有不符合預期中或不符合規
律之突變，則屬異常。如為單一之突變，則可能屬人為錯誤；
如為重複或連續之突變，則可能屬儀器或系統之故障或結構 已有異常現象。
6. 對稱性：如監測儀器埋設於具對稱之位置，則其監測量之變 化亦具對稱性，否則應為異常。
然而上述定性分析基於一般水庫壩體結構與材料特性已知 狀態下，可提供一合理資料反應範圍，但於堰塞湖或天然壩體適 用性不足，且上述方法需仰賴專業人員進行資料判讀與解釋；另 外透過監測曲線包絡線，其預警值訂定仍有其限制，於堰塞湖壩 體監測可能無法快速反應劇烈變化。
近來基於非線性分析研究，認為邊坡位移（或相關監測標的，
如水位、滲水量等）在時間軸上可視為一非線性動力系統，其位 移序列是一個非線性動態行為，因此描述邊坡位移的動態行為可 完整瞭解邊坡演化至破壞的特性（柳雅瀞，2007）。由於非線性 分析方法分支廣泛，本文僅針對目前以廣泛應用於邊坡位移方法 進行相關回顧說明。
R/S 分析法（Rescaled Range Analysis）由 Hurst（1951）提出，
主要針對河川水位變化以作分析，後由 Mandelbrot（1972, 1982）
加以改善。目前 R/S 分析法可衡量在一個時間序列中，到底是否 存在長記憶的現象或隨機現象；對於不常發生的現象具有很好的 解釋能力，可適用於崩積土邊坡滑動預測（賀可強等，2007）。
突變理論(Catastrophe model)是法國數學家 Thom 於 1972 年 創立的，主要用來研究不連續現象，特別適用於描述作用力或動 力的漸變導致狀態突變的現象（龍輝等，2002）。秦四清等人（1993）
嘗試利用突變理論對典型崩積土邊坡滑動進行分析，建立尖點突 變預測模型。賀可強等人（2007）則比對實際案例，利用其尖點
突變預測模型以及大陸長江新灘邊坡位移監測資料，預估可能破 壞時間。 基於上述方法，目前 He and Wang (2003)則提出邊坡位 移向量角（Displacement vector angle）概念，可進一步配合 R/S 分析法（劉文軍及賀可強，2006），或是結合滑動速率兩項指標 參數（賀可強等，2007），以作多元預測預報。
由於非線性分析方法對於監測數據分析，可能具有堰塞湖壩 體（或殘坡）監測快速反應劇烈變化之預測能力，相關文獻也初 步提供相關分析驗證，因此本計畫針對堰塞湖相關監測資料，提 供監測資料所需之統計預報模式評估、建置後續支援資訊管理系 統，以及建置其所延伸之監測資料分析模組。
綜合現有監測數據分析方法，在傳統定性分析方法，可研判 評估歷時曲線之穩定性、相關性、合理性、一致性、突變性及對 稱性，然而需仰賴專業人員進行資料判讀與解釋；另外透過監測 曲線包絡線，其預警值訂定仍有其限制，且無法快速反應劇烈變 化。而基於非線性分析方法，包含 R/S 分析法、尖點突變預測模 型或多元參數預測，其目前相關方法理論雖大致健全，但實際應 用仍有其複雜性，另外且需透過實際資料加以輔助驗證。因此本 計畫將基於前述相關文獻，初步配合現有邊坡滑動監測資料，測 試其演算方法與相關限制，藉以提供後續資訊系統模組建置之參 考修訂使用。
二、監測數據處理分析系統架構
由於堰塞湖構造複雜，不可能比照人造土石壩，經由分區碾 壓之施工品管與完整之實驗室試驗，確切掌握築壩材料力學與水 力性質，再透過理論完善之穩定分析來預測其穩定性，因此往往 僅能利用堰塞湖監測數據進行統計分析，輔助其穩定性判釋，特
別因應堰塞湖緊急處置之特性，對應採用之監測元件與方式則應 該以簡易、便利為原則，例如以水位、雨量以及地表監測（堰塞 湖壩體與鄰近殘坡）等可行性較高之方案進行。
因應上述堰塞湖監測資料處理分析需求，本計畫工作項目之 監測數據處理分析系統架構與流程如圖 5-1 所示。首先本計畫雖 無包含即時監測預警系統建置，但基於本計畫團隊前期研發之監 測系統，建議可採用此一系統與接收模式於堰塞湖監測使用。其 前期研發之系統相容於傳統監測系統模式，亦包含時域反射技術 (Time Domain Reflectometry, TDR)，其監測系統開發目的主要針 對 TDR 原始監測資料可以在現場立即被轉換成監測資訊，不僅 可提升遠端傳輸資訊的速率，也建立人機互動操作介面，可供現 場人員立即得知監測結果，促使 TDR 自動化資訊監測系統更趨 於完善（謝岳勳，2009）。因此可將 TDR 偵測功能與傳統電子式 感測元件整合，提供完整堰塞湖監測解決方案（本中心研發之時 域反射（Time Domain Reflectometry, TDR）監測項目，可參考「堰 塞湖引致災害防治對策之研究」（經濟部水利署水利規劃試驗所，
2004））。
除傳統監測系統外，針對目前先進的全球定位技術（Global positioning system, GPS）等均可以為堰塞湖災變綜合訊息。因此 本項目研究將額外考量 GPS 整合，實現 GIS 數據庫的動態更新。
因此綜合本子系統需包含測量接收處理系統（傳統監測系統與 GPS 資料接收處理系統）、各項數據庫（至少包含地表監測點數 據庫、湖水位及雨量數據庫等，此一部份則擬定基於本計畫團隊 研發之監測系統，並透過轉換程式開發，將監測資料進一步整合，
最後提出資料預測模組開發與整合，完成監測數據處理分析系 統。
三、測量接收處理系統
監測系統後端資料接收模式，可基於 TDR 感測平台資訊系 統（戴子強，2010），配合遠端自動化監測系統與即時傳輸建置，
使監測資料即時與資料庫和網頁整合，如圖 5-2 所示，相關應用 已在石門水庫異重流監測頗有成效（經濟部水利署水利規劃試驗 所，2010）。因此本計畫延續上述成果，將擬定使用Visual #Net 程 序開發，使監測資料接收與本計畫需求之 GIS 介面，可作進一步 整合與延伸應用。
因此本測量接收處理系統主要流程可參考圖 5-3，首先將現 地監測或量測資料彙整成一標準固定格式（如時間，感測資料 1，
感測資料 2，依序排列），再經由本計畫自行開發之資料匯入程式，
首先將資料依照使用者定義進入資料庫備份，另一則將使用者定 義之感測器資訊匯出，提供 GIS 介面索引使用。本程式也提供資 料預處理功能，預期可先配合監測系統其他相關規格，包含電源 供應、感測器量測範圍與精度，第一步進行資料品質檢核，若非 實際現場事件結果，而為儀器損壞或其他異常資料現象，則毋須 再作後續分析處理，但可藉以提出儀器維護或校正訊息。資料品 質確認後則進入資料庫備份。
基於上述規劃，本計畫提出一測量接收處理系統開發介面，
如所示，其功能包含以下部分
1. 使用者定義：輸入測站之 ID，TWD97 座標位置，以及其感測 儀器基本量測臨界值，如圖 5-4 (a)。如一堰塞湖水位量測，其 ID 設定為 WL1，並提供其感測器 TWD97 座標位置，其感測 器量測範圍為 0～100m。
2. 數據資料庫建立：完成各測站基本資料，選擇欲匯入之項目，
如圖 5-4 (b)。
3. GIS 介面索引：匯出各測站座標位置，提供 GIS 介面索引使用，
如圖 5-4 (c)。
4. 自動監測資料匯入：設定監測資料（文字檔）路徑以及程式記 錄檔存檔路徑，並設定監測資料讀取頻率，即可自動匯入監測 資料，如圖 5-4 (d)。
因考量現場不同案例所採用監測儀器變異，因此本計畫所提 供之資料庫，其中之資料類型，可依照現場實際監測項目，如水 位、位移、雨量，利用本計畫開發之測量接收程式，已建置各監 測資料。後續只要協調監測廠商，將相關監測數據，如水位、位 移、雨量，統整到一個 ASCII 文字檔，即可利用測量接收處理系 統匯入各監測項目，甚至可訂定各項監測項目警戒值，後續即可 自動化分類、儲存與進階分析。
完成上述測量接收處理系統開發介面程序，即可匯入各項監
完成上述測量接收處理系統開發介面程序，即可匯入各項監