地理研究 第64期 民國105年5月
Journal of Geographical Research No.64, May 2016 DOI: 10.6234/JGR.2016.64.03
使用陸域雷射掃描監測以底岩為主的河道
對於小至中等規模之洪水事件的反應
*Monitoring channel responses to flood events of low to moderate
magnitudes in a bedrock-dominated river using morphological
budgeting by terrestrial laser scanning
郭鎮維
aGary Brierley
b張有和
cCheng-Wei Kuo Gary Brierley Yo-Ho Chang
Abstract
Changes to channel morphology reflect geomorphic work by flood events of differing magnitude
and frequency. Advances in remote sensing and digital terrain processing now allow for sophisticated
analysis of spatial and temporal changes in erosion and deposition. Although the morphological
budgeting approach using digital elevation models of difference has been widely applied to track the
volume estimation of changes in erosion and deposition over time, appraisals of geomorphic
effectiveness in high-energy confined and partly confined channels are still lacking. This study applied
terrestrial laser scanning to monitor three reaches of the Liwu River, a bedrock-dominated river in
eastern Taiwan, from 2009 to 2012, to investigate channel responses to flood events of low to moderate
magnitude and also to appraise their geomorphic effectiveness. Variability in geomorphic effectiveness
reflected valley confinement and the composition/configuration of geomorphic units on the channel bed.
Annual low magnitude flood events reworked gravel and sand deposits, creating local scour and fill (<
*
本文曾發表於 2015 年 5 月第 19 屆臺灣地理國際學術研討會暨第四屆亞洲 SUSTEP 國際研討會
a
國立中央大學太空及遙測研究中心博士後研究員，通訊作者（[email protected]）
Postdoctoral Researcher, Center for Space and Remote Sensing Research, National Central University.
b
紐西蘭奧克蘭大學環境學院教授
Professor, School of Environment, The University of Auckland, New Zealand.
c 國立東華大學自然資源與環境學系副教授
Associate Professor, Department of Natural Resources and Environmental Studies, National Dong Hwa University.
0.5 m in depth) in both the confined and unconfined reaches. Lower unit stream power in the wider,
less-confined reach resulted in longer intervals between phases of boulder reworking relative to the
confined reach. Bedrock exposure and stable sediment storage units in the confined reach restricted
changes to the channel pattern. Successive moderate and low magnitude events in 2012 created an
evident erosion of 7,556 m3 (~ 1 m in depth) and were able to modify channel configuration in partly confined and unconfined reaches. Frequent changes in patterns of scour and fill on the channel bed
indicate that the Liwu River is highly sensitive to flood events of low to moderate magnitude. This
reflects an active orogenic river system characterized by a steep channel and narrow valley floors with
limited accommodation space but abundant sediment.
Keywords: channel morphology, magnitude-frequency, geomorphic effectiveness, terrestrial laser scanning, valley confinement
摘 要
不同規模與頻率的洪水事件對於河道形貌的改變程度有所不同。遙測技術以及數值地形資料 處理的不斷進步，對於侵淤的時空變化分析十分有幫助。雖然基於數值高程模型（DEM）的形貌 收支法（morphological budgeting approach）已被廣泛地應用於監測侵淤體積的時間變化，但是評 估高能量的受限河道（confined channels）的地形有效性（geomorphic effectiveness）的研究仍然 較為缺乏。本研究藉由陸域雷射掃描，監測立霧溪中三段河道從 2009 到 2012 年的變化，藉此探 討河道對於小至中等規模洪水的反應，並評估其地形有效性。研究結果顯示，採用空間均一誤差 （spatial uniform error）與空間差異誤差（spatial various error）所估計的侵淤體積大致相近，但後 者較前者更能反映河床的變化以及資料密度。地形有效性的差異主要受控於河谷受限性以及河床 中地形單元的組成與配置。小規模的年洪水可以移動礫石和砂，在受限與非受限河道都能創造出 局部的侵淤（深度< 0.5 m）。在受限河道中，底岩的出露以及穩定的沉積單元限制了河道型態的 改變。非受限河道由於有較低的單位河川功率，造成該河段中巨礫再次移動的時間間隔較受限河 道為久。河床侵淤的空間型態的頻繁改變，顯示出立霧溪對於小至中等洪水事件十分敏感，此類 地處旺盛造山帶的河流系統，具有陡急的河川、狹窄的谷床、豐富的沉積物來源但有限的儲存空 間等特性。 關鍵詞：河道形貌、規模與頻率、地形有效性、陸域雷射掃描、河谷受限
緒 論
不同規模與頻率的洪水事件對於河道形貌的改變程度有所不同。Wolman and Miller（1960） 首先提出一個概念，認為河道形貌主要由頻繁的流量事件（年洪水或回歸期 2.33 年的滿岸流量洪 水）所決定，而非由稀少的大事件決定。後續的研究指出相同規模的洪水事件的地形有效性
（geomorphic effectiveness）在不同的環境背景下也有很大的差異（Wolman and Gerson, 1978）。某 些河流的確僅在大規模的事件才會發生形貌上的改變，如底岩河床為主的河川（Baker, 1977）以 及一些礫石河床的河川（Heritage and Milan, 2004）。不常發生的大規模事件有能力移動大量的沉 積物，帶來河道以及洪水平原巨幅的改變（Finlayson and McMahon, 1988; Nanson and Erskine,
1988）。此外，洪水事件的序列以及事件之間的時間長短，也是影響地形有效性的重要關鍵（e.g.
Nanson, 1986; Kochel, 1988）。在沉積物供應限制（supply-limited）的河川中，罕見的大規模洪水
事件以及後續的小事件相加起來所做的功，可能超過其他小事件累積起來所做的功（Milan, 2012）。
洪水對河道形貌的衝擊存在著高度變異，有些大洪水能產生災難性的改變（e.g. Baker, 1977; Miller, 1995; Milan, 2012），而其他相似規模的大洪水可能僅對地形產生微量的衝擊（e.g. Costa and O'Connor, 1995; Magilligan et al., 1998）。這些差異可能和臨前條件有關，如先前的洪水可能在河 段中刮除或是堆放了大量的沉積物（e.g. Johnson and Warburton, 2002; Gray et al., 2014），或是因 河道邊界條件的改變，如河岸植生的移除降低了洪水事件改變地形的臨界條件（e.g. Brooks and Brierley, 1997; Brooks et al., 2003）。即便在同一個集水區中，相似規模的洪水在不同河段也可能產 生不同的地形反應（Nanson, 1986; Magilligan, 1992; Fuller, 2008; Thompson and Croke, 2013 ）。在 洪水事件中，河段類型的沿程變化以及彼此之間的連結度（connectivity），會影響沉積物的傳輸 （Hooke, 2003; Fryirs et al., 2009）。Fuller（2008） 的研究結果則顯示，不同河段對洪水的不同反 應，與谷床和河道配置有關。Thompson and Croke（2013）也發現具有截然不同的河谷配置的兩 個相鄰河段，在地形反應上存在著很大的差異。受限河段（confined reach）以侵蝕為主，而非受 限河道（unconfined reach）則以堆積為主，可歸因於受限河段有較高的河川功率（stream power）， 相較於較寬的河段，可以產生較大的地形功（geomorphic work）（Fuller, 2007）。總的來說，洪水 事件的地形衝擊存在著空間上的不連續，且是因河段而異的。
使用形貌收支法（morphological budgeting）監測三維的河道變遷是估算沉積物通量的良好工 具（Ashmore and Church, 1998; Ham and Church, 2000）。遙測技術以及數值地形資料處理的進步， 增強了分析侵淤時空變化的能力。計算前後期數值高程模型的差異（digital elevation models of difference, DoD），可應用在不同空間尺度的地景變遷監測（Heritage and Hetherington, 2007; Croke
et al., 2013）。獲取河段尺度的 DEM 的工具包含：攝影測量（Lane et al., 1996; Heritage et al., 1998; Westaway et al., 2003）、全測儀（Eaton and Lapointe, 2001; Fuller et al., 2003b）、即時動態差分全球 衛星定位系統（RTK-dGPS）（Brasington et al., 2000; Milan, 2012; Fuller and Basher, 2013）、空載光 達（Croke et al., 2013; Thompson and Croke, 2013），以及陸域雷射掃描儀（terrestrial laser scanning, TLS）（Heritage and Hetherington, 2007; Brasington et al., 2012; Rychkov et al., 2012; Williams et al.,
2013）。其中 TLS 的優點為精確度高（公分以下的高程誤差），且在野外資料蒐集以及資料的後處
理上具有很高的效率（Heritage and Hetherington, 2007）。TLS 已被廣泛應用於不同的地形調查， 如沙丘（Nagihara et al., 2004）、喀斯特地形（Siart et al., 2013）、海崖侵蝕速率（Gulyaev and Buckeridge, 2004）、河岸後退（Resop and Hession, 2010）、水域棲地單元繪製（Milan et al., 2010）、 底岩河床形貌（Wilson et al., 2013）、礫石河床糙度（Heritage and Milan, 2009）、辮狀河川演育 （Wheaton et al., 2010; Williams et al., 2013）等不同地形主題。
評估研究仍然缺乏，特別是探討受限河道以及非受限河道的動態差異。台灣平均每年有三到四個 颱風侵襲（Wu and Kuo, 1999），引發頻繁的洪水事件。在此高起伏的地形中，一再發生的颱風以 及地震事件誘發了頻繁的山崩並造成遠高於世界平均值的單位面積沉積物輸出量，如東部河川的 年輸出量超過 10,000 t km-2
a-1（Milliman and Syvitski, 1992）。在此類的地景中，固然極端的洪水 事件是改變河川形貌的有效力量，但規模小但頻繁出現的年洪水也可能在形塑河道形貌上扮演了 重要的角色。為了探討此一課題，本研究應用了 TLS 監測以底岩為主的立霧溪其中的三個河段自 2009 年至 2012 年的變化，觀測受限河道與非受限河道對於中小規模的洪水反應，並探討他們的 地形功以及地形有效性。
研究區概況
立霧溪發源自高約 3,500 m 的中央山脈並流入太平洋，僅僅 60 km 長的主流具有非常陡的坡 降（~ 0.05 m m-1）（圖 1）。流域面積 616 km2中有超過 90%的區域高程在 1,000 m 以上（Chang et al., 2000）。地質上由古生代以及中生代的片岩、大理岩、片麻岩為主，岩層於白堊紀與第三紀時 期經歷過高度的變質（Petley, 1998），發達的斷層與節理易引發落石。二疊紀的大理岩沿著峽谷形 成了極為陡峭的岩壁，高抬升與高下切速率造就了名聞中外的太魯閣峽谷。為了保護此獨特的地 景以及豐富的生態環境，太魯閣國家公園於 1886 年成立。目前立霧溪流域的地表覆蓋仍以森林為 主。 此區年平均降雨量約為 2,200 mm，而在颱風來襲時的日降雨量可達 600 mm（Schaller et al., 2005）。設立於 1956 年的綠水流量站為立霧溪流域中唯一的長期測站（圖 1），其上游集水面積為 435 km2。綠水流量站的年平均日流量為 32.1 m3 s−1，濕季（五月到十月）的平均日流量為 44 m3 s−1， 乾季（十一月到翌年四月）則為 20 m3s−1（Kuo and Brierley, 2013）。颱風時期的日流量可以超過 平均值的一個級數以上，如 2000 年的碧利斯颱風的尖峰日流量高達 2,240 m3
s−1，短短五天內的 輸砂量以及流量就佔了該年度總和的 90% 與 15% （Hartshorn et al., 2002）。此外，年最大日流量 的變異數達 0.40，高出世界平均值 0.15 甚多（Finlayson and McMahon, 1988），顯示洪水規模的變 異程度相當大。在過去的 30 年間（1980-2009），小規模（100–500 m3
s-1）、中等規模（500–1000 m3
s-1）以及大規模（> 1000 m3
s-1）的洪水每年平均發生次數分別為 2.5、0.6 以及 0.3 次（Kuo and Brierley, 2014）。與此相比，本文的研究期距（2009-2013）的洪水發生頻率較低，分別為 1.75、0.25 以及 0 次。 圖 2 呈現研究期間（2009-2012）綠水測站的日流量資料，並標記有量測到的輸砂量資料，洪 水事件若為颱風引起則加註颱風名稱。圖 2 顯示，研究期間發生的洪水多為回歸期 1 至 2 年的小 規模洪水， 最大的事件為 2012 年的蘇拉（Saola）颱風，其回歸期為 3.5 年，尖峰日流量為 853 m3 s-1。這次的事件產生了 0.16 MT d-1的高輸砂量（在 16 年的採樣紀錄中，其百分位數為 0.89）。2010 年的凡那比（Fanapi）颱風也記錄到相似規模的輸砂量，該次事件的回歸期則為 1.8 年。位於太魯 閣峽谷末端的溪畔壩（位置見圖 1），壩高 15 m，建於 1965 年，主要用途為水力發電，此壩調控 了立霧溪下游流量，並攔截了沉積物的傳輸（Chang et al., 2000）。 立霧溪流域為一山地型流域，有 80%的河系為受限的河谷。超過 95%的沉積物儲存在近河口
處的非受限河谷的沖積河段內（Kuo and Brierley, 2013）。山崩為造山帶地區主要的沉積物來源 （Dadson et al., 2004），在立霧溪的上部集水區，由於陡峭的地形以及脆弱的地質，伴隨著頻繁的 洪水與地震活動，使得山崩分布相當普遍。陡峭的地形造成邊坡與河谷間、上游與下游間都存在 著很高的連結度，促使山崩物質的向下傳輸十分有效率（Kuo and Brierley, 2014）。立霧溪以高下 切速率聞名，這並不代表其河床底岩經常性地出露，相反的，由於來自於上游以及河道邊坡豐富
的沉積物供應，使得河床表面散布著薄層的沖積層（Whipple, 2004）。這些顆粒物質在洪水期間可
以加強流水對於底岩的侵蝕，此為工具效應（tool effect），另一方面，若沉積物大量覆蓋河床可 以保護底岩免受侵蝕，此為覆蓋效應（cover effect）（Turowski et al., 2008）。傳統上以沖積層的有 無來區分沖積河道（alluvial channel）與底岩河道（bedrock channel）並不適用於高侵蝕速率與高 抬升速率的河川。Turowski et al.（2008）考量了河道形塑的過程以及河道的動態變化，提出一個 底岩河道的質性定義：「在沒有侵蝕底岩的情況下，一段河道受到底岩的控制，不能夠大幅地拓寬、 降低或是移動它的河床，可稱為底岩河道」。以此觀點，雖然立霧溪河床散布著沉積物，但仍可視 為底岩河道。 本研究針對受限、部分受限以及非受限共計三處的河段（見圖 1）進行河道監測，此三處河 段的河床上均分布著薄層的沖積層，藉此探究河谷侷限、沉積物組成、河道對洪水反應之間的關 係。首先，普渡橋監測區（Pudu Bridge, PDB）位於峽谷河段，在立霧溪與大沙溪匯口的下游處， 此河段包含了一個左岸的側洲（lateral bar, lb）以及右岸的凸洲（point bar, pb），河道形貌主要受 制於兩岸的底岩（圖 3A–C）。普渡橋為一跨越河床上方的拱橋，並無橋墩立於河床上。長春祠監 測區（Changchun Shrine, CCS）位於一處較寬闊的非受限河谷，河水自北向南流遇南岸的高聳岩 壁後向東轉入一較窄的峽谷。道路和遊憩設施位於左岸（東側），沿著右岸（西側）則分布著大大 小小的崩積物，有將近十米的巨礫堆積於邊坡下方，形成河床與邊坡的邊界（圖 3D–F）。錦文橋 監測區（Jinwen Bridge, JWB）為部分受限河段，位於立霧溪下游入海之前的最後一段窄谷處，河 水流經此處後河谷大幅開展並形成沖積扇。沉積物組成主要為礫石與砂（圖 3H）。有兩個橋墩立 於河床中，右岸有水泥護岸，左岸則為底岩岩壁連接一洪水平原。
圖 1 研究區位置圖與地形圖。圖下方為三個監測河段的航空照片，拍攝日期列於 下方，流向以黑色箭頭標示。
圖 2 綠水測站所記錄的流量以及輸砂量資料（2009-2012）。Qn 代表回歸期 n 年的 洪水流量，洪水頻率分析使用韋伯點繪法分析 1956 至 2012 年的年最大值序 列所得。
圖 3 調查河段的影像紀錄，河段名稱與相片拍攝日期標示於右下角，河流流向以黑色箭頭表示。 （A）底岩後方的側洲，紅色虛線標示出沉積物堆積的位置，顯示 2012 年的洪水高度。（B） -（C）紅色虛線顯示 2m 的巨礫在 2012 年的颱風事件後被搬走，黃色實線標示新增的落石 堆，有近 5m 的巨礫。（D）主流位於曲流外部，另有一截流道（chute channel）位於中央。 （E）河段於南瑪都颱風時被完全淹沒。（F）河床於 2012 年 11 月被人工整平（G）南瑪都 颱風時被淹沒的河床。（H）平整河床上的人工挖掘。（I）2012 年颱風後底岩出露，紅色圓 圈標示底岩的頂部，同時標於（H）。 表 1 調查日期與當日流量（資料來源：水利署，2012） 調查日期 調查河段 當日流量 （m3 s-1） 20-Mar-2009 僅 CCS 14.01 21-Apr-2010 僅 JWC 16.08 6-Jan-2011 全部 14.24 7-Jul-2011 全部 14.85 8-Sep-2011 全部 39.65 15-Dec-2011 全部 22.24 24-Jan-2013 PDB 與 JWC 19.60
研究方法與材料
（一）野外調查與資料處理
陸域雷射掃描（Terrestrial laser scanning, TLS）是使用一具有主動光源的測距儀器，藉由可轉 動的機頭發出雷射光定位來完成三度空間的測量。雷射光的反射由感測器所紀錄，可同步測量距 離與角度以計算觀測目標的三維座標（Heritage and Large, 2009; Williams et al., 2013）。從不同方 位掃描所得的點雲資料合併後可獲得高精度（公分以下）的表面資訊。然而，植生和水體會減低 正確性，因為植生覆蓋會讓雷射光不易測量到實際地表，而水體不易接收到訊號的反射（Heritage and Hetherington, 2007）。 本研究使用的掃描儀型號為 Riegl LMS Z360i，測量距離從 2 m 至將近 150 m，測量精度可小 於 5 mm。野外測量時搭配使用 RiScan-Pro 套裝軟體，方便視覺化點雲資料。本研究於 2011 年的 一月、六月、九月與十二月以及 2013 年的一月進行共計五次的調查（表 1、圖 2）。此外，為了延 長觀測的時間長度，東華大學過去所調查的資料也加入本研究的分析中，包含 2009 年三月的長春 祠（CCS）以及 2010 年四月的錦文橋（JWB）。2012 年 11 月長春祠河段為了舉辦峽谷音樂會而 遭人工整平，因此 2013 年一月的調查資料沒有加入分析。 由於掃瞄儀器的角度限制，單次的掃描無法獲取掃描儀方圓 2 m 內的資料，也無法獲取被巨 石阻擋的後方地形資料。足夠且平均散佈的掃描點位可以解決陰影區資料稀少的問題。本研究每 個監測河段的掃描儀架設位置僅有兩點（位置見圖 1），一方面受限於陡峭的地形，二方面受限於 有限的調查時間，由於期望能在一天之內完成三處河段的調查，因此無法針對同一河段執行更多 次的掃描。陡峭的岩壁以及涉水不易的河道，使得掃描儀僅能設置於有公路的那一側河岸。藉由 設置在野外的反光片與反光圓柱，可使用軟體自動連結這些相同點（tie point），將兩次掃描儀所 獲取的點雲資料轉換成相同的座標系統之後進行合併，歷次掃描的點雲接合精度皆小於 1 cm。上 述的反光物體部分為固定設置，以利不同期資料的座標轉換，部分為浮動設置，以利同期但不同 掃描點的拼接。研究河段的掃描總面積（乾區加濕區）與露出表面（僅乾區）的平均點雲密度列 於表 2。由於在 PDB 與 CCS 的掃描儀位置位於沙洲上，因此點雲密度較 JWB 來的高，JWB 的掃 描位置是在橋上與路面，較長的測量距離造成較低的點雲密度。掃描完成後，選取河床上的點雲 資料並輸入至 ArcGIS 10.0 以製作不規則三角網（Delaunay triangulation, or TIN）。不規則三角網 格被視為是河流地景調查中最佳的內插方法，相較於其他的內插方法，其高程的誤差較小（Heritage
et al., 2009）。生產出來的 TIN 再以線性內插轉換成 DEM （Schwendel et al., 2012），本研究考量 所調查的資料點雲密度以及研究區粗糙的河床地形起伏，選擇輸出解析度 0.1 m 的 DEM 作為分析。
（二）DoD 的不確定性與體積的計算
監測地形變遷時必須考量 DEM 測量的不確定性，此誤差可能包含了儀器本身測量的誤差以 及合併資料點雲時的誤差。評估不確定性時普遍採用的方法是指定一個偵測極限值（minimum level of detection threshold, min LoD），用以區別內部的雜訊與實際的改變（Fuller et al., 2003a）。 DoD 中不確定性的顯著性可用使用者定義的閾值（Brasington et al., 2003; Lane et al., 2003; Milan et
可以使用標準差的誤差作為不確定性的度量。從兩個 DEM 衍生的誤差可用下式推求：
（1）
式中 Ucrit為誤差的臨界閾值，是基於設定的信賴區間的 T 檢定臨界值（本研究設定信賴區間
為 95%， t = 1.96）。σ1與σ2為個別 DEM 的不確定性，可用空間均一誤差（spatial uniform error）
（e.g. Croke et al., 2013）或是空間差異誤差（spatial various error）（e.g. Wheaton et al., 2010）來 進行估算。將 DEM 的每個網格的誤差視為均一的主要限制是該 DEM 的某些部份的高程變化會被 高估或是低估（Milan et al., 2011）。基本上，局部坡度較陡以及點雲密度低的區域具有較高的高 程不確定性，而較平坦且點雲密度高的區域，其高程不確定性較低（Wheaton et al., 2010）。本研 究首先採用空間均一誤差來做侵淤體積的推估，三個河段歷年的 DEM 平均誤差約為 0.1 m，亦即 所有的前後期高程變化需減去 0.1 m 後才視為真正的變化量，而小於 0.1 m 的高程改變視為無變 化。本研究並考量立霧溪具有高度的地形變異以及高糙度的河床，因此也使用空間差異誤差做推 估，並比較兩者的差異。 以空間差異為基礎，計算 DEM 的誤差時，引入包含坡度與點雲密度的模糊介面系統（fuzzy inference system, FIS）來計算單一 DEM 的高程不確定性的空間變異（Wheaton et al., 2010）。首先， 將網格資料值（坡度或是點雲密度）以線性轉換成為介於 0 到 1 之間的量尺（圖 4）。將 DEM 中 的每個網格的坡度值分成三級（緩、中、陡），點雲密度也分成三級（高、中、低）。由於數值的 分布呈現正偏態，為取得較佳的分級效果，故將分級的邊界設定為平均值以及平均值加一個標準 差。以上的過程是以每個網格為計算單元，以取得整個 DEM 的空間變異誤差估計。因此，每個 網格的高程不確定性（σ1或σ2） = TLS 原始調查誤差* （坡度量尺+點雲密度量尺）。如此一來， 若一個網格具有緩坡與高點雲密度，其高程不確定性為 0。若一個網格具有陡坡與低點雲密度， 其高程不確定性為兩倍的 TLS 原始調查誤差。圖 5 以長春祠（2011/9/8）為例，呈現點雲密度、 坡度，以及高程不確定性（DEM 可能誤差）的空間分布。該次調查的原始 TLS 誤差為 0.045 m， 在掃描儀位置四周的河床為低誤差區域，而高誤差區域則分布在河床中的陡坡。 兩次調查間的 DoD 的高程不確定性以式一計算，在 PDB、CCS 以及 JWB 三個河段的平均高 程不確定性分別為 0.183、0.083 與 0.122 m（表 2）。由於 PDB 河段有著較為粗糙的表面，因此其 高程不確性較其他兩個河段為高，JWB 較低的點雲密度也造成其高程不確定性大於 0.1 m。計算 各個河段前後兩期的 DEM 差異可得侵淤體積的變化。由於掃描水體所接收到的反射訊號很低 （Heritage and Hetherington, 2007; Milan et al., 2007），因此將水域部分排除在後續的沉積物收支計 算當中。如此一來，計算結果對於可能的變化呈現較為保守的估計（Croke et al., 2013）。最後，
將每個網格的高程改變量乘上網格面積（0.01 m2
圖 4 DEM 的不確定性以模糊化方法轉換成介於 0 到 1 之間的量尺，使用平均值以及平 均值加一個標準差劃分三個等級（坡度：緩、中、陡；點雲密度：高、中、低）。
圖 5 長春祠（CCS）2011/9/8 的調查成果。（A）點雲密度、（B）坡度，以及（C） 高程不確定性（DEM 可能誤差）的空間分布。
圖 6 空間均一誤差(0.1 m)以及空間差異誤差(spatial)兩種方法所估算的不同河段於 各時期的侵淤體積比較。長條圖上所標示的數字為侵淤體積量。 河段 調查面積 （含水體）（m2） 坡度（degree） 點雲密度 （pt./0.01 m2） 單一 DEM 的平 均誤差 （m） DoD 的平均高程 不確定性（m） 平均值 標準差 平均值 標準差 PDB 5856.2 13.9 12.2 42.5 321.3 0.060 0.183 CCS 9474.6 10.3 10.6 56.1 350.6 0.030 0.083 JWC 14017.3 6.3 7.6 4.3 15.3 0.048 0.122 (A) PDB-lb (B) PDB-pb (C) CCS (D) JWB 表 2 研究河段的網格坡度、點雲密度以及誤差估算等資訊
(A) (B) (C) (D)
研究結果
（一）侵淤體積的誤差估計方法比較
本研究分別計算採用空間均一誤差以及空間差異誤差兩種方法所估算的歷年侵淤體積（圖 6）。比較各個時期兩種方法的差異，大體而言，在 PDB 以及 JWB 兩處，採用空間均一誤差所估 算的體積略多於空間差異誤差，然而在 CCS 中則有三個時期的體積估算是前者略少於後者。當侵 淤體積>1,000 m3時，兩者的體積估計之間的差異小於 10%。雖然以這兩種誤差估計方式所估算的 侵淤體積略有不同，但並不影響本研究探討不同規模洪水事件對於各河段的影響。然而，採用空 間差異誤差來呈現河段的空間侵淤變化，較能反映出立霧溪高起伏的河床，也能反映出調查時的 點雲密度，因此本研究後續的呈現與討論將以空間差異誤差所得的體積估算來進行探討。（二）河道型態變化
1. 普渡橋（PDB） PDB 一帶為峽谷河段，屬於受限型河谷，底岩的出露主控了河道形貌。河道與沉積單元的位 置在研究期間十分穩定，大於 1 m 的巨礫不均勻地散布在右岸的凸洲上，呈現出較左岸的側洲更 為粗糙的表面。沙洲表面積的變化反映出調查當日的流量狀況（表 1）。各時期 DEM 相減所得的 DoD（圖 7），呈現出整體的高程變化沒有超過 ±1 m。2011 年一月至七月間河道並沒有發生明顯 的高程變化（圖 7A），七月至九月大部分的區域發生侵蝕（圖 7B），而後兩期的堆積區域稍大於 侵蝕區域（圖 7C、D）。2011 年的七月至九月，挖蝕與填積發生在沉積物儲存單元的不同部位， 側洲的下游處發生堆積而上游處發生侵蝕，此一分布在下兩個階段時又再次反轉。 圖 7 普渡橋（PDB）各時期的 DoD。虛線和實線分別代表前期與後期的河道邊界。(B) 06/Jan/2011 - 07/Jul/2011 (A) 20/Mar/2009 - 06/Jan/2011 (C) 07/Jul/2011 - 08/Sep/2011 (D) 08/Sep/2011 - 15/Dec/2011 2. 長春祠（CCS） 曲流內部（左岸）的堆積形成高約 2 m 的穩定沉積單元。除此之外，此河段的河床形貌與河 道位置在研究期間不斷地改變，河道有時流經河谷中央，有時流經曲流外側，有時兩者皆有。DoD 的結果（圖 8）呈現 2009-2011 年間的侵蝕較堆積旺盛。最顯著的蝕夷發生在 2009 的三月到 2011 的一月。中間的沙洲完全被侵蝕掉，造成高程減少約 3 m（圖 8A）。在 2011 年的前兩期，侵蝕與 堆積發生在河段的不同部位（圖 8B、C），兩條河道間的河床發生明顯的增積。2011 年的最後一 期，侵蝕再次主控此河段（圖 8D）。雖然因為淹沒區較大而使得可供比較的區域減少，但野外的 觀測證實整個河段均發生侵蝕。 圖 8 長春祠（CCS）各時期的 DoD。虛線和實線分別代表前期與後期的河道邊界。
3. 錦文橋（JWB） 2010 年四月時，主流從河谷中央流過（圖 9A），2011 年一整年則保持在左岸的位置（圖 9B-D）。 2013 年的一月河道型態發生顯著的變化，主流位移至中央並形成以河中洲與出露底岩區隔出的多 條小河道（圖 9E）。DEM 上凸出的土堤為人工於河床上的河砂挖掘與堆積（圖 3H）。2010 年四 月存在的土堤於 2011 年一月前已被洪水完全夷平（圖 9A）。2011 年九月的土堤於該年 12 月前被 侵蝕掉三分之二，並於 2013 年一月的調查中完全消失（圖 9E）。DoD 的結果顯示在整個研究期 間，除了 2011 年的前半年有薄層河床堆積之外，此河段都是以侵蝕為主。2013 年一月調查到深 達 3 m 的侵蝕，使得過去以沖積層覆蓋為主的河床也露出底岩河床（圖 3I）。 圖 9 錦文橋（JWB）各時期的 DoD。虛線和實線分別代表前期與後期的河道邊界。 06/Jan/2011 - 07/Jul/2011 21/Apr/2010 - 06/Jan/2011 07/Jul/2011 - 08/Sep/2011 15/Dec/2011 - 24/Jan/2013 (A) (B) (E) (C) 08/Sep/2011 - 15/Dec/2011 (D)
（三）侵蝕/堆積的體積變化與相關洪水事件
三個河段各時期的侵蝕/堆積的體積變化以及挖/填的平均深度如表 3 所列。需要注意的一點 是，從形貌收支法估算的體積變化代表的是最保守估計的沉積物搬運量，因為搬運過程中，沉積 物可能直接通過該河段，或是河段內的搬運，但沒有呈現明顯的表面形貌變化（Eaton and Lapointe, 2001; Lindsay and Ashmore, 2002; Fuller et al., 2003a）。雖然受限河段 PDB 在研究期間的河道型態
變化微乎其微，但兩個沉積單元在颱風南瑪都之後仍舊經歷了明顯的體積變化。引起了側洲 604 m3 與凸洲 772 m3 的侵蝕（平均侵蝕深度約為 0.7 m）。至於在部分受限河段與非受限河段，最大的體 積變化量發生在 2011 年 12 月至 2013 年一月的 JWB （7,556 m3），以及 2009 三月至 2011 一月的 CCS （5,948 m3）。挖蝕深度超過 1 m 且伴隨著河道平面型態的改變。以整個研究期間來說，三 個河段的總侵蝕體積要比總堆積體積來的大。對於 CCS 和 JWB 來說，幾乎所有的時期都是淨侵 蝕狀態（侵蝕體積>堆積體積），顯示這兩個河段這幾年來呈現向下蝕夷的趨勢。相較之下，PDB 河段的侵蝕量並非一直都大於堆積量，甚至在某些時期，堆積量還大於侵蝕量。 體積變化的規模可以與洪水事件的時序相扣連，如 CCS 河段的最大侵蝕量（5,948 m3）所 發生的時期經歷了莫拉克、帕瑪、凡那比等三個颱風事件，JWB 河段的調查資料反映出河道受到 凡那比颱風的衝擊而產生大量的侵蝕體積（2,804 m3）。相比之下，2011 年的上半年，少量的體積 變化反映出一個無洪水事件的平靜時期（日流量均未過超過 50 m3 s-1）。而後九月的南瑪都颱風在 三個河段都造成大量的侵蝕。發生在一個月後的一場暴雨具有相似規模的流量，在 CCS 與 JWB 引發了更多的侵蝕（在 CCS 中，較大的淹沒面積低估了侵蝕的體積）。然而，河段 PDB 在這場事 件中的體積變化要比之前的南瑪都颱風小得多。研究期間最大的事件為發生在 2012 年八月的蘇拉 颱風（Saola，回歸期=3.5 年），它與後續的天秤颱風（Tembin）共同造成了於 JWB 最大量的侵蝕 體積（7,556 m3），並且顯著地改變了河川形貌。然而，2012 年的兩個颱風在河段 PDB 所造成的 侵蝕量反倒不如 2011 年的南瑪都。
討 論
（一）受限河段與非受限河段對於洪水事件的地形反應
各時期 DoD 的結果顯示，受限河段與非受限河段對於同一洪水事件的反應程度並不見得相同 （表 3）。2012 年的兩個颱風的規模較 2011 年的南瑪都颱風來的大，他們在部分受限河段 JWB 造 成了很大的侵蝕深度（1.03 m），反觀在 PDB 的侵蝕深度就少得多（側洲為 0.10 m，凸洲為 0.23 m）， 甚至在此發生了堆積（側洲為 0.35 m，凸洲為 0.32 m）。受限河段的體積變化與洪水規模並沒有 呈現正比例關係（參考 Fuller and Basher, 2013; Toone et al., 2014）。過去的研究提出洪水受到局部 的河谷侷限可能會增強河川功率，增加形貌大幅改變的可能性（Fuller, 2008; Thompson and Croke,2013）。本研究中，陡峭的河川坡降以及狹窄的河谷的確在 PDB 造成了較另兩處河段為大的單位
河川功率（表 4），從歷次調查的照片比對後發現，2012 年的颱風事件將原先堆放在 PDB 的凸洲
上近 2 m 的巨礫群移除（圖 4C）。然而，高的河川功率並沒有在 PDB 造成大量的蝕夷。這應可歸
穩定的沉積單元，雖然在高流量事件中會產生顯著的表面沉積物移動，但是新的沉積物又會在洪 水退水時在原處被堆積下來，觀察顯示此兩個沉積單元的表層沉積物覆蓋在每一次的洪水事件過 後都發生改變。儘管局部的挖填可能會在沉積單元內重新分配顆粒的分布，但是受制於受限河段 中由底岩和巨礫（大於 5 m）所組成的抗力邊界，使得整體河道形貌改變有限。這呈現出此河段 對於洪水事件的彈性反應。相比之下，部分受限河道以及非受限河道因具有較寬廣的河谷以及豐 富的沉積物，對於洪水事件的反應較為敏感。沉積單元如由礫石和砂組成的河中洲與側洲容易在 洪水事件中發生侵蝕與搬運。以上結果凸顯出河谷侷限以及地形單元的組成與配置是影響河道的 調整是否敏感的關鍵因子。
（二）小至中等規模洪水的地形有效性
洪水的地形有效性可被定義為沉積物搬運的總量，或著是河道形貌上的改變量（Wolman and Miller, 1960; Wolman and Gerson, 1978）。這與洪水能量、河道形貌、沉積物組成以及河段連結度有密切相關（參考 Hooke, 2003）。以立霧溪中的三個研究河段為例，以上的關係可用圖 10 的概念 圖來呈現。河谷形貌以及不同大小的沉積物質的再移動與可得性（availability），在此三個河段中 有很明顯的不同，而這會影響該河道對於洪水事件的反應。沉積物的組成反映了該河段的沉積物 輸入以及搬運能力。PDB 的凸洲上的沉積物組成的淘選度不佳，從大於 4 m 的巨礫到最細的砂都 有。至於 CCS 河段的沉積物儲存單元主要由礫石和砂組成，散布著 2 m 的巨礫。下游河段 JWB 則幾乎沒有巨礫分布，組成主要是細粒沉積物以及部分礫石。在立霧溪河道系統中，陡急的受限 河道在頻繁的洪水事件擾動之下，很有效率地將上游來源區的山崩物質向下游地區搬運（Kuo and Brierley, 2014）。上下游之間的縱向連結度佳，造成這些河段中直徑< 0.5 m 的沉積物頻繁且定期 地被擾動。至於大於 2 m 的巨礫，多半來自於河段附近的落石或山崩，不定期的進入河床中，這 些最粗粒的物質，常見地分布在河段 PDB 與部分的 CCS 中，對於河道形貌施加了顯著的影響 （Leopold, 1992），也影響了河床上細粒沉積的分布型態。
表 3 三個調查河段的侵蝕 /淤積體積估計與相對應的洪水事件。括弧內的數字為平均挖 /填深度。 lb 與 pb 分別代表側洲與凸洲。 表 4 單位河川功率指數 。 使用集水面積來代替流量導出河川功率的估計 值 (參考 F ry ir s e t a l. , 2 0 0 7 ; K u o a n d B ri e rl e y, 2 0 1 4 ) 。
圖 10 以概念圖呈現河谷形貌、邊坡輸入以及連結度如何影響三個研究河段的沉積物組成以及被 移動的頻率。陡峭的地形造成很高的地景連結度，因此在小至中等規模的洪水事件中，礫 石和砂頻繁地被移動，而從邊坡來的巨礫則不定期地進入河谷中。PDB 河段中的 2 m 粗粒 物質，在小規模洪水事件中可能被搬動，但同樣大小的物質在 CCS 河段則不易被搬動。 河道形貌的監測結果，顯示了即便在研究期間沒有較大規模的事件（回歸期超過 5 年），小規 模的洪水（1-2 年）仍舊可以淹沒河床中所有的沙洲（圖 3E、G），並且再次帶動礫石和砂，不論 是在受限或是非受限河段，都創造出局部的挖填。而在河段 PDB，小規模的事件甚至有能力移動 凸洲上近 2 m 的巨礫，但在河段 CCS 中相同大小的巨礫則無法被搬動。較寬的河谷造成較低的單 位河川功率，使得巨礫被搬動的周期較受限河段 PDB 來的長。2012 年的中等事件颱風蘇拉，三 周後緊接而來一個小事件天秤颱風，此時之前的洪水尚未完全退至平常流量，連續發生的颱風不 僅造成大幅擾動沉積物，更是改變了非受限河段 CCS 以及部分受限河段 JWB 的河道配置。在 2011 年整年，河段 JWB 的主流均沿著左岸流動，表示該年度的兩個小規模洪水事件並沒有造成河道位 置的重新調整。相比之下，2012 年的兩個颱風在 JWB 河段引發了顯著的侵蝕，表層的細粒沉積 物被沖刷帶走，致使河床底岩露出，讓原先的河道變成多河道。在此情況下，中等洪水可以帶走 河床沉積物，並驅動底岩的下切作用。此觀察結果呼應了前人的研究，認為台灣底岩河川的高下 切速率主要是由頻繁的中等洪水驅動，而非少見的極端流量事件（Hartshorn et al., 2002; Barbour et
al., 2009）。 溪畔壩的流量調節可能會弱化了小規模洪水對於其下游河段的衝擊，如此會加大了小規模與 中等規模事件所造成的地形功之間的差異。2009 至 2012 年間，大約每年有 400 ~ 600×106 m3的流 量被溪畔壩截走以供水力發電（表 5）。2012 年的中等事件造成該年度有 1,583×106 m3的高入流量，
是 2011 年的兩倍。此兩年度溪畔壩均截走約 600×106 m3的水量，但此數值僅占 2012 年入流量的 38%，卻占了 2011 的 72%，因此 2012 年的出流量是 2011 年的四倍，這對於下游河段造成較顯著 的洪水衝擊。 表 5 溪畔壩歷年的水流量調節（2009-2012）（單位：106 m3） 年份 入流量 提供水力發電的水量 出流量 2009 1339 523 816 2010 743 415 328 2011 823 590 233 2012 1583 603 980
結 論
本研究使用陸域雷射掃描儀監測立霧溪三處河段於 2009 年至 2012 年河道對於洪水的反應， 結果顯示河谷侷限性以及地形單元的組成與配置影響了各河段的反應差異。此一高度連結的地景 加上頻繁的洪水事件造成這些河段中直徑< 0.5 m 的沉積物頻繁且定期地被擾動。至於大於 2 m 的 巨礫，多半來自於河段附近的落石或山崩，不定期的進入河床中。年洪水有能力再次帶動礫石和 砂，創造出局部的挖填，不論是在受限或是非受限河段。而非受限河谷因具有較寬的河谷造成較 低的單位河川功率，使得巨礫被搬動的周期較受限河段來的長。受限河段其底岩的出露以及穩定 的沉積單元限制了河道型態的改變。2012 年相繼發生的中等與低規模事件有足夠的能力在部分受 限以及非受限河段重塑河道的配置。 溪畔壩的流量調控可能增大了低與中等規模所作地形功的差異。河床局部挖填位置的頻繁改 變，印證了在此地景中，小至中等規模事件的地形有效性。這反映出一個活躍造山帶的河川系統， 特色為陡急的河道、沉積物儲存空間十分有限的狹窄谷床，但具有豐富的沉積物來源。河道形貌 的持續監測將可協助我們理解大規模事件（回歸期 10 年以上甚至是百年以上）。幫助我們解開此 類高動態的地景中規模與頻率的關係。謝 辭
本文內容節錄自郭鎮維的博士論文，作者獲教育部九十八年度留學獎學金補助，於此致謝。 野外調查工作有梁克帆、朱德原、陳昱安及許立志先生的協助，十分感謝他們的支援。本研究部 分成果亦發表於國際期刊 Geomorphology，第 235 期，第 1-14 頁。引用文獻
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投稿日期：104 年 08 月 26 日 修正日期：104 年 12 月 16 日 接受日期：104 年 12 月 24 日
