山坡地社區智慧防災系統可行性研究-邊坡智能感測暨雲端運算

山坡地社區智慧防災系統可行性研究─

邊坡智能感測暨雲端運算

受 委 託 者 ： 財團法人中興工程顧問社

研 究 主 持 人 ： 沈哲緯

協 同 主 持 人 ： 冀樹勇

研 究 員 ： 林郁雯

計 畫 期 程 ： 中華民國 106 年 2 月至 106 年 12 月

計 畫 經 費 ： 新台幣 144 萬 6 千元

內 政 部建 築研 究 所業 務委 託 報告

中華民國

106 年 12 月

（本報告內容及建議，純屬研究小組意見，不代表本機關意見）

目次

目次 ... I

表次 ... III

圖次 ... V

摘要 ... XI

ABSTRACT ... XV

第一章 緒論 ··· 1

第一節

計畫緣起與背景 ··· 1

第二節

工作項目及進度說明 ··· 7

第二章 智慧防災示範社區 ··· 11

第一節

智慧防災示範社區初選 ··· 11

第二節

智慧防災示範社區決選 ··· 21

第三節

智慧防災示範社區監測系統規劃 ··· 27

第三章 邊坡獨立智能感測器建立 ··· 31

第一節

邊坡獨立智能感測器建置緣由 ··· 31

第二節

邊坡獨立智能感測器構建 ··· 33

第三節

現地安裝 ··· 53

第四章 邊坡即時監測與大數據分析平台建置 ··· 63

第一節

平台建置緣由與方法 ··· 63

第二節

系統架構與開發工具 ··· 65

第三節

分析方法與成果 ··· 71

第四節

即時監測資料展示介面 ··· 76

第五節

預警行動管理操作建議 ··· 85

第六節

監測資料分析 ··· 87

第五章 山坡地社區智慧防災物聯網規劃初擬 ··· 91

第六章 結論與建議 ··· 95

第一節

結論 ··· 95

第二節

建議 ··· 97

附錄一

評選委員意見回覆 ... 99

附錄二

專題演講 ... 105

附錄三

工作會議 ... 119

附錄四

專家座談會 ... 121

附錄五

期中報告審查委員意見回覆 ... 125

附錄六

期末報告審查委員意見回覆 ... 131

附錄七

新北市境內納入研究之山坡地社區 ... 137

附錄八

感測器型錄 ... 147

附錄九

伺服器規格 ... 153

參考書目 ... 157

表次

表

1-1

資料庫使用方式與使用權限 ... 4

表

1-2

各工作項目之研究進度 ... 10

表

2-1

智慧防災示範社區篩選

(SWOT 分析) ... 25

表

3-1

感測器簡易規格表 ... 56

表

4-1

資料庫更新圖資表 ... 69

表

4-2

監測警戒管理值 ... 73

圖次

圖

1-1

山坡地社區建築管理履歷資料庫入口網 ... 5

圖

1-2

山坡地社區建築管理履歷資料庫主要功能 ... 6

圖

1-3

計畫流程圖 ... 9

圖

2-1

智慧防災示範社區候選社區位置圖 ... 14

圖

2-2

大台北華城社區環境地質圖 ... 15

圖

2-3

大台北華城社區歷史災害 ... 15

圖

2-4

大台北華城社區整合風險圖 ... 16

圖

2-5

花園新城社區環境地質圖 ... 16

圖

2-6

花園新城社區歷史災害 ... 17

圖

2-7

達觀鎮

A2 社區環境地質圖 ... 17

圖

2-8

達觀鎮

A2 社區歷史災害與邊坡現況 ... 18

圖

2-9

伯爵山莊第一期環境地質圖 ... 18

圖

2-10

伯爵山莊第一期歷史災害 ... 19

圖

2-11

台北小別墅社區環境地質圖 ... 19

圖

2-12

台北小別墅社區歷史災害 ... 20

圖

2-13

大台北華城社區調查與民眾互動情形 ... 26

圖

2-14

監測系統架構圖 ... 28

圖

2-15

監測系統配置圖 ... 29

圖

3-1

傾斜感測單元與無線監測系統 ... 32

圖

3-2

邊坡獨立智能感測器系統架構圖 ... 39

圖

3-3

微控制器

Arduino ... 40

圖

3-4

傾斜儀

SCA100T ... 40

圖

3-5

傾斜儀電路圖 ... 40

圖

3-6

傾斜儀標定方法 ... 41

圖

3-7

傾斜儀透過

Arduino 標定結果 ... 41

圖

3-8

傾斜儀透過電錶標定結果 ... 42

圖

3-9

傾斜儀電壓轉換等效角度與參考角度關係圖 ... 42

圖

3-10

Bosch BME-280 集成環境感測器 ... 43

圖

3-11

Adafruit BME-280 模組 ... 43

圖

3-12

微型雨量計

(Argent Data Systems) ... 44

圖

3-13

電容式土壤含水量計

(Catnip Electronics) ... 44

圖

3-14

電容值與土壤體積飽和度關係圖 ... 45

圖

3-15

慣性量測單元

MPU-6050... 45

圖

3-16

慣性量測單元與傾斜角度之關係圖 ... 46

圖

3-17

慣性量測單元傾斜角度標定方法 ... 46

圖

3-18

無線傳輸模組

NRF24L01 ... 47

圖

3-19

模組化電路板 ... 47

圖

3-20

模組化電路圖 ... 48

圖

3-21

邊坡獨立智能感測器外構 ... 48

圖

3-22

防水盒上蓋外部

(微型雨量計與天線) ... 48

圖

3-23

防水盒下蓋外部

(防水環與集成環境感測器) ... 49

圖

3-24

防水盒內部 ... 49

圖

3-25

防水盒下蓋內部 ... 50

圖

3-26

微型百葉筒設計圖 ... 50

圖

3-27

微型百葉筒組裝完成圖 ... 51

圖

3-28

含水量計外殼 ... 51

圖

3-29

含水量計外殼設計圖 ... 52

圖

3-30

含水量計外殼組裝完成圖 ... 52

圖

3-31

福康公園東側邊坡感測器配置圖 ... 57

圖

3-32

雨量筒配置圖 ... 57

圖

3-33

邊坡獨立智能感測器安裝流程 ... 58

圖

3-34

土壤含水量計安裝示意圖 ... 59

圖

3-35

土壤含水量計安裝流程 ... 59

圖

3-36

資料擷取器安裝流程 ... 60

圖

3-37

電源供應系統施工過程 ... 60

圖

3-38

雨量筒安裝流程 ... 61

圖

4-1

邊坡即時監測與大數據分析平台建置流程 ... 64

圖

4-2

邊坡即時監測與大數據分析平台建置流程 ... 65

圖

4-3

Hadoop 系統架構圖... 70

圖

4-4

資料庫備份紀錄

(截至 12 月前) ... 70

圖

4-5

決策樹示意圖 ... 73

圖

4-6

氣象局雨量站分布與新北市徐昇多邊形網 ... 74

圖

4-7

即時邊坡穩定狀態 ... 74

圖

4-8

即時監測狀態 ... 75

圖

4-9

即時監測資料表 ... 75

圖

4-10

警戒簡訊管理頁面 ... 75

圖

4-11

即時監測資料展示介面 ... 78

圖

4-12

即時監測資料展示介面入口 ... 78

圖

4-13

即時監測資料展示介面區位說明 ... 79

圖

4-14

感測器定位 ... 79

圖

4-15

地圖圖例控制 ... 80

圖

4-16

子彈圖 ... 80

圖

4-17

歷時變化圖 ... 81

圖

4-18

時間區間選取功能 ... 82

圖

4-19

資料篩選功能 ... 83

圖

4-20

資料顯示功能 ... 83

圖

4-21

即時監測資料展示介面

(民眾版，電腦畫面) ... 84

圖

4-22

即時監測資料展示介面

(民眾版，手機畫面) ... 84

圖

4-23

預警行動管理操作建議 ... 85

圖

4-24

即時監測示警簡訊與電子郵件 ... 86

圖

4-25

土壤含水量變化趨勢 ... 87

圖

4-26

傾斜量變化趨勢 ... 88

圖

4-27

傾斜變化量變化趨勢 ... 89

圖

4-28

降雨量變化趨勢 ... 89

圖

5-1

山坡地社區智慧防災物聯網規劃方向架構圖 ... 93

摘要

關鍵詞：智慧防災示範山坡地社區、邊坡獨立智能感測器、邊坡即時監測與大數 據分析平台、智慧防災物聯網 壹、計畫緣起 臺灣歷經多起重大天然災害，廣域防救災技術已達世界水準，然多數防災架 構多以中央主管機關委託研發及應用，各類災害潛勢圖資、降雨預報及災害預警， 僅能達到鄉鎮層級或村里層級，社區層級或邊坡層級等局部區域大比例尺的防災 預警成果仍相當缺乏，致使地方政府難以聚焦於易致災區域，提前針對危險區域 進行減災操作或防災避難規劃，亦無法即時掌握現地資訊進行警戒操作，使區域 自主防災操作窒礙難行。雖大地工程與防災產業自動化監測儀器與技術相當成熟， 但其費用高昂。然山坡地住宅人口密集，一旦發生災害，其社會成本與生命財產 損失龐大。近年來，透過開放性網路共同協作平台即時運作與即時訊息傳輸網路 的建置等智慧防災技術已為國際趨勢。有鑑於此，善用無線感測技術、雲端運算、 大數據分析及區域型通報機制達成智慧防災物聯網，提升災害預防、應變及搶救 復建之機能，將山坡地社區防災層級由鄉鎮、村里精度提升至局部邊坡精度，透 過低成本、低功耗感測器及物聯網建構智慧防災網絡，協勤防災，突破現有防災 尺度瓶頸，實為關鍵且刻不容緩之議題。 貳、方法與過程 本計畫整合開源軟體、電機控制、無線感測技術，針對淺層滑動土壤邊坡建 立邊坡獨立智能感測器，並佈設於山坡地社區邊坡場域，透過監測數據、資料傳 輸、雲端運算功能，建置示範社區邊坡即時監測與大數據分析平台，即時掌握邊 坡風險警示狀況，提供系統化、科學化的防災管理資訊，建構山坡地社區邊坡崩 塌智慧防災系統雛形，以提前因應可能發生之災害，協助防救災資源調度、避難 警戒操作參考。未來若配合智慧行動裝置，應可達成區域型災害通報，完善山坡 地社區自主防災與智慧防災機制。 本(106)年度研究計畫具體目標如下： 一、建置適合山坡地社區邊坡崩塌監測之低成本、低功耗感測器，透過開源 程式、無線感測模組連結，完成邊坡獨立智能感測器組裝，引入物聯網

(Internet of Things, IoT)技術，促成智慧防災社區形成。。

二、以開源程式 (open source code)建立大數據分析雲端服務，介接邊坡獨立 智能感測器數據，輔以邊坡穩定分析，建置邊坡即時監測與大數據分析 平台，發佈Web service 並與內政部建築研究所(以下簡稱建研所)105 年 「山坡地社區建築管理履歷資料庫」進行連結與更新擴充，期發揮開放 資料、雲端服務與大數據加值應用價值。 三、妥善運用政府開放資料、無線感測技術及雲端運算，落實社區自主防災 與推動智慧防災物聯網具體產品。 四、就山坡地社區邊坡智慧防災物聯網四大元件 (無線感測器、雲端運算、 大數據分析、區域通報機制)，初擬前瞻性與智慧聯網發展構想，以為建 研所山坡地社區智慧防災推動期程、方向、工作項目與具體成果分年分 級規劃參考。 參、重要成果 一、智慧防災示範社區篩選方面 本計畫根據建研所104 年度及新北市 104 年度計畫，篩選新北市輔導山 坡地社區位於高崩塌崩風險斜坡單元、且經現地調查後評為高風險社區，且 具歷史災例、潛在災害之五處山坡地社區，依建研所105 年度易致災區域劃 設機制選取監測示範邊坡，並透過SWOT 分析及會議決選，以新店區大台北 華城社區作為智慧防災示範社區，並以社區內福康公園東側邊坡作為本計畫 監測場域，亦根據邊坡淺層崩塌特性與社區需求規劃邊坡獨立智能感測器設 置，並以商售儀器─雨量筒及土壤含水量輔助監測，建立完善即時監測系統 (於 106 年 9 月 22 日設置完成)。 二、邊坡獨立智能感測器建置方面 本計畫整合開源軟體、電機控制、無線感測技術，開發低功耗、低成本 之邊坡獨立智能感測器，適用於淺層崩塌土壤邊坡，可同時量測降雨量、氣 溫、相對濕度、大氣壓力、傾斜量、土壤含水量、土壤溫度、三軸向加速度 與角速度等物理量，本感測器已於106 年 12 月提出台灣新型專利申請。 一處邊坡建議至少搭配2 只感測器，一只置於滑動土體上以利量測邊坡 位移，另一只置於鄰近滑動土體以供比較。感測器安裝時須特別注意土壤回 填是否確實，否則極易造成含水量計未與土壤緊密接觸而產生讀數異常，也

容易造成降雨入滲後，水沿桿壁直接向下流至最深處含水量計導致積水使得 讀數暴增。另外安裝時須注意邊坡土壤風化層厚度以掌握可能滑動深度，製 做適當長度之感測器，否則感測器安裝至岩盤會造成土壤含水量計量測無效。 因本感測器安裝時對現地土壤擾動極大，故建議安裝完成3 個月、待現地土 壤性質回復後再依監測資料進行分析及預警。 三、邊坡即時監測與大數據分析平台建置方面 本計畫以開源程式建立邊坡即時監測與大數據分析平台，延續建研所 105 年度計畫成果建置之自然邊坡崩塌特性，以決策樹開發即時崩塌預測模 式，介接中央氣象局即時雨量資料進行自然邊坡即時崩塌預測，並整合現地 即時監測結果視覺化呈現邊坡穩定狀態並提供示警簡訊與電子郵件發布服 務，使管理者及社區居民可依據警戒燈號、示警資訊輔以預警行動管理操作 建議進行防災避難操作。 本平台除提供邊坡穩定分析、連結崩塌預測成果至資料庫外，亦介接邊 坡監測數據，以大數據視覺化工具呈現區域降雨與邊坡位移特性於網頁，提 供使用者線上閱覽即時監測數據、歷時變化。本計畫亦完成資料庫更新與備 份，擴充資料庫圖資(歷史災害紀錄、潛勢圖資等)，連結資料庫至邊坡即時 監測與大數據分析平台。 四、山坡地社區智慧防災物聯網規劃初擬方面 本計畫參考行政院應用科技方案、NGIS2020 方案、國內外智慧防災物 聯網技術，並完成山坡地社區智慧防災物聯網規劃研擬。日後將持續依此規 劃強化山坡地社區智慧防災技術，研發各式無線感測器，並串聯資料平台與 資訊發佈管道，連結物業保全監控系統，建置完善山坡地社區智慧防災物聯 網系統與服務。 肆、主要建議事項 建議一 人工邊坡智能感測器研發與應用：立即可行建議 主辦機關：內政部建築研究所 協辦機關：六都直轄市政府主管單位 山坡地社區開發需施作擋土設施，周緣邊坡也存在崩塌威脅，近年極端 降雨事件頻傳，邊坡監測及防災預警實為山坡地社區安居之重要議題。然以

往山坡地社區監測多以人工定時記錄，常遭遇山坡地社區局部降雨及邊坡位 移資訊無法即時協勤防災管理。鑑此，基於本期計畫成果已研發土壤邊坡智 能感測器，應致力研發人工邊坡智能感測器，整合微機電感測器、無線傳輸 技術與雲端分析技術，建構適合山坡地社區邊坡智慧防災監測儀器，將研發 監測儀器佈設於示範山坡地社區中人工邊坡牆面，透過監測獲致時序變化數 據，設定警戒管理值，提供管理者即時風險警示，配合網絡平臺達成災害警 示機制，預先進行邊坡巡勘與維護，以提升邊坡災害預防及應變作為，將山 坡地社區防災層面提升至人工邊坡局部危害徵兆觀測精度與建立智慧防災 網絡，以智慧防災系統達成山坡地社區自主防災目標。 建議二 山坡地社區智慧防災物聯網研發：中長期建議 主辦機關：內政部建築研究所 協辦機關：六都直轄市政府主管單位 政府部門積極推動 ICT 智慧科技應用，若以 ICT 智慧科技應用優化整 合防災產業上中下游技術，落實智慧防災科技，應符合現行社區自主與智慧 防災需求潮流，除提前因應全球氣候變異與極端氣候現象外，防災預警上亦 能達到事半功倍之效。坡地災害風險因人為開發及降雨加劇而日增，尤以人 口密集之山坡地社區為最，如何自動監測社區人工與自然邊坡穩定性，伺機 發佈預警維護與行動管理方案，成了山坡地社區最關鍵且迄今仍有待突破之 瓶頸。有鑑於此，跨領域整合電機控制、無線感測系統(雨量模組、微氣候模 組、位移模組等)、防災預警科技與區域通報機制等，研發邊坡獨立智能感測 系統，透過環境監測巨量數據管理及分析功能，建立防災決策儀表板，連結 物業(保全)監控系統、社區管委會電子公布欄(跑馬燈)、社區內部網站、APP 與社區廣播輔助發布災情通報訊息，透過物聯網技術整合各項系統元件、資 料串聯平台與發佈平台，研提「山坡地社區智慧防災物聯網」，達成社區智慧 防災目標應是未來中長期的重要議題。

ABSTRACT

Keywords：intelligent disaster prevention for hillside community, intelligent sensing stick of landslides, big data, IoT in intelligent disaster prevention.

The traditional automatic real-time monitoring system is very expensive, complex, and difficult to matain, which cannot be afforded by aged hillside communities. With the increasing popularity of electronic devices, more and more electronic components are readily available. Therefore, this project amis to develope a low-cost, low-power intelligent sensing stick for monitoring against rainfall induced landslides. A soil moisture sensor, a combined temeperature, humidity and atmospheric pressure sensor, a rain guage, an inertial measuring unit (IMU), and an inclinometer are integrated into intelligent sensing stick based on micro-electro-mechanical system (MEMS). The field moniroting data would be transmitted wirelessly to the remote server and saved to building management resume database (BMRD) which is established from previous project. This project would also construct a big data analysis platform to analyze the field moniroting data. The results could provide better disaster mitigation, emergency evacuation planning, and risk management in hillside communities.

The expected results in this project are listed as below:

1. Developing a low-cost, low-power intelligent sensing stick of landslides.

2. Constructing a big data analysis platform to analyze the field moniroting data and connect to BMRD.

3. Combining IoT, MEMS, cloud computation and warning value of moniroting to develop intelligent disaster prevention for hillside communities.

第一章 緒論

本章茲就計畫緣起、計畫背景、及工作進度進行說明。

第一節

計畫緣起與背景

壹、計畫緣起 臺灣歷經多起重大天然災害，廣域防救災技術已達世界水準，然多數防災架 構多以中央主管機關委託研發及應用，各類災害潛勢圖資、降雨預報及災害預警， 僅能達到鄉鎮層級或村里層級，社區層級或邊坡層級等局部區域大比例尺的防災 預警成果仍相當缺乏，致使地方政府難以聚焦於易致災區域，提前針對危險區域 進行減災操作或防災避難規劃，亦無法即時掌握現地資訊進行警戒操作，使區域 自主防災操作窒礙難行。雖大地工程與防災產業自動化監測儀器與技術相當成熟， 但其費用高昂。然山坡地住宅人口密集，一旦發生災害，其社會成本與生命財產 損失龐大。近年來，透過開放性網路共同協作平台即時運作與即時訊息傳輸網路 的建置等智慧防災技術已為國際趨勢。有鑑於此，善用無線感測技術、雲端運算、 大數據分析及區域型通報機制達成智慧防災物聯網，提升災害預防、應變及搶救 復建之機能，將山坡地社區防災層級由鄉鎮、村里精度提升至局部邊坡精度，透 過低成本、低功耗感測器及物聯網建構智慧防災網絡，協勤防災，突破現有防災 尺度瓶頸，實為關鍵且刻不容緩之議題。 本計畫整合開源軟體、電機控制、無線感測技術，針對淺層滑動土壤邊坡建 立邊坡獨立智能感測器，並佈設於山坡地社區邊坡場域，透過監測數據、資料傳 輸、雲端運算功能，建置示範社區邊坡即時監測與大數據分析平台，即時掌握邊 坡風險警示狀況，提供系統化、科學化的防災管理資訊，建構山坡地社區邊坡崩 塌智慧防災系統雛形，以提前因應可能發生之災害，協助防救災資源調度、避難 警戒操作參考。未來若配合智慧行動裝置，應可達成區域型災害通報，完善山坡 地社區自主防災與智慧防災機制。本計畫具體目標及效益如下六項： 一、篩選智慧防災示範山坡地社區，並以社區境內一處邊坡作為監測示範場 域，透過此場域監測成果達成邊坡即時監測及警示，提高智慧防災操作 至社區局部邊坡尺度。 二、研發適於山坡地社區邊坡淺層崩塌監測之低成本、低功耗感測器，透過

開源程式、無線感測模組連結，完成邊坡獨立智能感測器組裝與專利開 發設計，引入物聯網技術以助於促成智慧防災社區形成。 三、以開源程式建立大數據分析雲端服務，介接邊坡獨立智能感測器數據， 輔以建研所 105 年度計畫成果所建立自然邊坡崩塌特性提供邊坡穩定 分析，建置邊坡即時監測與大數據分析平台。 四、基於網路服務下視覺化呈現監測與分析成果，並與建研所105 年「山坡 地社區建築管理履歷資料庫」進行連結與更新擴充，發揮開放資料、雲 端服務與大數據加值應用價值。 五、妥善運用政府開放資料、無線感測技術及雲端運算，落實社區自主防災 與推動智慧防災物聯網具體產品。 六、研擬山坡地社區智慧防災物聯網架構，內容分就(1)無線感測器、(2)巨 量資料、(3)雲端運算、(4)區域通報機制等，初擬前瞻性與智慧聯網發展 構想，以為建研所山坡地社區智慧防災推動期程、方向、工作項目與具 體成果分年分級規劃參考。 貳、計畫背景 建研所於民國96~98 年間，執行為期三年坡地社區周緣環境地質災害判釋與 風險評估，財團法人中興工程顧問社 (以下簡稱中興社)於 97 年將蒐集自各單位 之圖資及影像整合至地理資訊系統(簡稱 GIS)資料庫內，建置「坡地社區災害風 險分析GIS 展示與查詢系統」，並結合風險評估與環境地質災害判釋以提供各坡 地社區的環境地質敏感區相關資訊。此外，該系統亦納入各坡地社區之調查成果 報告、災害照片、衛星影像及航空照片等資訊，以輔助各單位進行山坡地管理。 102~104 年間，建研所執行極端降雨對山坡地社區衝擊與警戒操作基準研究， 分就坡地災害衝擊區域、村里尺度、社區尺度及坡面尺度進行衝擊程度評估，並 以力學方法研擬人工邊坡與自然邊坡警戒基準值，研提防減災調適策略與疏散避 難警戒系統架構。105 年則透過大數據分析方法歸納人工邊坡與自然邊坡關鍵致 災因子與崩塌特性，研提易致災區域劃設機制，並以 97 年開發之「坡地社區災 害風險分析 GIS 展示與查詢系統」中資料為基礎，納入歷年山坡地社區坡地災 害研究成果與政府開放資料，建置「山坡地社區建築管理履歷資料庫」(圖1-1， http://210.242.161.205/abri/)，說明如下： 山坡地社區建築管理履歷資料庫以山坡地社區為單位，彙整建研所歷年山坡

地社區坡地災害研究成果、山坡地社區建築管理資料、建物設施或邊坡危險徵兆、 現地調查報告及安全檢查結果、災害歷史紀錄、災害潛勢資料、歷史地形貌與環 境地質、環境資源、遙測影像、雨量空間分布 (颱風事件、現況各重現期與氣候 變遷情境降雨)、防救災資源圖資(防救災相關單位、避難處所、防災地圖)及社經 資料 (建築物、路網、村里人口統計、村里財稅統計等)，以利調查研究成果展示、 動態查詢及互動統計，如圖1-2所示。透過網路版(Web-GIS)開發方式，藉由人性 化介面及易於操作的環境，讓使用者無需專業GIS 軟體即能於網頁上查看資料、 套疊圖層及進行基本統計分析，解決以往各式資料散落於不同政府單位，造成社 區防災操作困難之問題。而系統性整合山坡地社區歷年巡勘、安全檢查紀錄，並 提供資料上傳、下載維護功能，能初步提供山坡地社區災前整備、自主防災推動 及防救災作業輔助。另透過建研所102~103 年度計畫成果結合中央氣象局即時雨 量資訊，針對自然邊坡與人工邊坡需警戒與提示的相關資訊，於系統上使用燈號 (如紅、黃、綠)呈現其嚴重或相關程度，如圖 1-2(g)所示。本資料庫亦針對不同 使用者設計有不同使用操作權限，如表1-1，以協助一般民眾、山坡地社區居民 了解坡地災害與防災避難資訊，提供中央與地方政府進行山坡地社區災前整備、 監測管理與災害防治下一階段工作推動參考。 本資料庫雖饒富各式災害潛勢圖資、降雨預報與災害警戒資訊，然圖資尺度 多為鄉鎮或村里層級，鮮有社區或邊坡尺度等局部區域災害防救信息，造成地方 政府難以提前針對易致災區域規劃防減災措施，亦無法即時監控現地動態進行警 戒操作或災害應變。而山坡地社區監測多以人工定時記錄，輔以中央氣象局鄰近 雨量站進行預警，常遭遇坡地社區局部降雨及邊坡位移資訊無法即時協勤防災， 致使局部邊坡監測無法有效落實防災與警戒目的。且現有自動化監測儀器與技術 雖相當成熟，其費用仍高昂，以致山坡地社區管委會或原住民聚落難以負擔，造 成災害管理死角。 有鑑於此，本計畫整合電機控制、無線感測系統(雨量模組、微氣候模組、位 移模組等) 與物聯技術，研發低成本、低功耗之邊坡獨立智能感測器，並佈設於 現地、將監測資料及時傳透過雲端傳輸至山坡地社區建築管理履歷資料庫，有助 於減少人工記讀不均勻誤差與長期累積高昂人工費用，亦能提升記讀頻率與即時 監測預警發布時效。另透過環境監測巨量數據結合雲端運算環境、大數據分析， 提供管理者即時掌握邊坡動態及相關環境風險警示狀況，提供系統化、科學化的 防災管理基礎資訊，建構山坡地社區邊坡崩塌智慧防災系統雛形，將山坡地社區

防災層面提升至局部邊坡精度，以助於地方政府聚焦於易致災區域之防災、減災 或避難操作，完善山坡地社區自主防災目標。

表1-1 資料庫使用方式與使用權限

使用者 使用方式 使用權限 資料庫應用面向(層面)與權責 一般民眾 低 層 級 圖 層 查 閱、套疊、統計 無 1. 坡地災害查詢。 2. 雨量即時監控。 山坡地 社區 中 層 級 圖 層 查 閱、套疊、統計、 社區資料下載 無 1. 資料庫應用與查詢。(帳號由社區管理單 位行文申請) 2. 山坡地社區坡地災害徵兆分布，研擬社 區巡守隊或保全巡查重點區域。 3. 協助山坡地社區自主防災工作坊推動。 專業技師 或 研究人員 中 層 級 圖 層 查 閱、套疊、統計、 環域分析、社區 資料上傳下載 社 區 調 查 資料上傳 1. 專業技師巡檢或研究人員現地調查前資 料盤點與災害情勢分析。(帳號由技師公 會或研究機關行文申請) 2. 完整研究所需資料彙整。 3. 山坡地災情研判與趨勢分析。 政府機關 高 層 級 圖 層 查 閱、套疊、統計、 環域分析、社區 資料更新、圖層 更新 社 區 調 查 資料更新、 帳號申請、 資 料 庫 擴 充 與 加 值 應用 1. 社區調查資料維護管理，並回饋調查資 料擴充資料庫。 2. 帳號由各機關行文申請。 3. 山坡地社區災前整備、監測管理與災害 防治工作推動參考。 4. 應用資料庫加值成實務防災成果，協勤 地方政府推動防救災作業。 開發單位 社 區 調 查 資料更新、 圖層更新、 帳號更新 1. Web GIS 圖台與資料庫應用。 2. 資料庫網路服務分年分期規劃。 3. 成果發表與技術移轉。 註：低層級圖層為政府資料開放平臺圖資；中層級圖層為所有不含個人隱私(如 門牌等)圖資；高層級圖層為所有圖資。

資料來源：建研所

(2016)。

圖1-1 山坡地社區建築管理履歷資料庫入口網

(a) 行政區里查詢定位 (b) 社區查詢定位 (c) 優先關注敏感區查詢定位 (d) 重要設施查詢定位 (e) 統計分析 (f) 社區資料查詢 雨量說明：連接中央氣象局即時雨量資訊，雨 量警戒燈號綠燈表示時雨量 40mm 以下或 24 小時累積雨量400mm 以下；黃燈表示時雨量 40~50mm 或 24 小時累積雨量 400~500mm；紅 燈表示時雨量50mm 以上或 24 小時累積雨量 500mm 以上。 (g) 即時雨量資訊

圖1-2 山坡地社區建築管理履歷資料庫主要功能

資料來源：彙整自建研所

(2016)。

第二節

工作項目及進度說明

本計畫基於歷年山坡地安全檢查經驗彙整坡地監測需求，配合社區意願及參 考建研所 105 年度計畫易致災區域劃設成果篩選新北市一處輔導山坡地社區作 為智慧防災示範社區，並研發邊坡獨立智能感測器輔以商售監測儀器建置智慧防 災物聯網絡，透過邊坡即時監測與大數據分析平台即時掌握邊坡風險警示狀況， 以建構山坡地社區邊坡崩塌智慧防災系統雛形。計畫工作執行步驟與流程圖如圖 1-3，主要工作項目及其進度規劃如表1-2所示。本計畫已完成之工作項目說明如 下： 壹、蒐集完成本計畫需求之相關文獻，包括山坡地社區資料、邊坡獨立智能感測 器研發相關技術、邊坡即時監測與大數據分析平台建置方法及資料庫介接相 關文獻。 貳、基於歷年山坡地安全檢查經驗，彙整坡地監測需求 (包含必要性、具潛在或 已破壞邊坡災例、保全對象衝擊)、配合意願及參考建研所 105 年「山坡地 社區建築管理履歷資料庫建立與關鍵致災因子關聯性分析」計畫易致災區域 劃設成果，決選新北市新店區大台北華城社區作為智慧防災山坡地示範社區， 並以社區內福康公園旁之淺層滑動邊坡作為監測邊坡，規劃智慧防災監測系 統。 參、完成邊坡獨立智能感測器開發設置，並搭配商用感測儀器設置於前述監測場 址。本感測器並於106 年 11 月 30 日提送台灣新型專利申請。 肆、完成邊坡即時監測與大數據分析平台建置，並更新、擴充山坡地社區建築管 理履歷資料庫，提供即時邊坡穩定分析及監測資料展示介面。 伍、完成山坡地社區智慧防災物聯網初步規劃。 陸、民國 106 年 4 月 18 日上午 9:20 於中興社 2 樓訓練教室辦理第一次專題演 講，邀請梁鴻翎教授分享「SensorUp 跨域物聯網整合平台」；民國 106 年 6

月15 日下午 1:50 於中興社 2 樓訓練教室辦理第二次專題演講，邀請謝佑明 教授分享「資訊科技於大地工程監測之應用」，會議記錄詳附錄二。 柒、民國106 年 2 月 23 日下午 2:00 於建研所討論室就智慧防災示範社區初選、 監測系統架構規劃、邊坡獨立智能感測器規格及資料庫伺服器規格進行討論； 民國106 年 6 月 2 日下午 2:00 於建研所討論室就智慧防災示範社區、邊坡 獨立智能感測器、監測系統進行討論與核定，會議簽到單如附錄三。 捌、民國106 年 07 月 17 日下午 2:00 至 4:00 於中興社防災科技中心 5 樓中型會 議室完成專家座談會議，會議紀錄詳附錄四。

圖1-3 計畫流程圖

資料來源：本研究計畫成果。

表1-2 各工作項目之研究進度

月份 工作項目 一 月 二 月 三 月 四 月 五 月 六 月 七 月 八 月 九 月 十 月 十 一 月 十 二 月 備 註 1.智慧防災示範 社區篩選 以大台北華城 社區作為智慧 防災示範社區 2.邊坡獨立智能 感測器建立 3.邊坡即時監測 與大數據分析 平台建置 4.山坡地社區智 慧防災物聯網 規劃初擬 5.專家座談會 7/17 6.專題演講 第一場：4/18 第二場：6/15 7.研提後續計畫 構想 報告撰寫與 提交成果

△

7/20

▲

11/6 12/31

●

△期中 30 冊 ▲期末 30 冊 ●成果 30 冊, 電子檔2 份 研 究 進 度 ( 累 積 數 ) 10 20 30 40 45 55 65 70 75 85 95 100

資料來源：本研究計畫整理。

第二章 智慧防災示範社區

第一節

智慧防災示範社區初選

本計畫延續建研所105 年計畫成果，以新北市境內成立管委會且列為輔導之 140 處山坡地社區為智慧防災示範社區入選清單(詳如附錄七所示)，參考新北市 104 年「山坡地社區災害風險管理」及建研所 104 年計畫成果建立之崩塌風險評 估成果及社區總和風險評估成果，初步選取總和風險為中、高風險且位於高崩塌 潛感斜坡單元之山坡地社區作為候選社區，包含新店區11 處、汐止區 11 處、三 峽區3 處、淡水區 2 處及金山區 1 處(圖2-1)。 基於歷年山坡地安全檢查經驗，彙整坡地監測需求(包含監測必要性、具潛 在或已破壞邊坡災例、保全對象衝擊)、配合意願及參考建研所 105 年「山坡地 社區建築管理履歷資料庫建立與關鍵致災因子關聯性分析」計畫易致災區域劃設 成果，初選執行智慧防災示範山坡地社區共計五個候選社區 (汐止區兩個與新店 區三個)，配合易致災區域篩選社區境內或周緣有歷史災例、潛在滑動邊坡及具 邊坡滑動跡象者作為優先辦理社區。各社區說明如下： 壹、新店區大台北華城社區 大台北華城社區位於新店區華城里華城一路，社區範圍51.56 公頃。據地調 所地質圖，本社區位於大寮層，主要由砂岩和厚層頁岩，或砂岩、頁岩互層所組 成。據新北市五千分之一環境地質圖(如圖 2-2)，本社區位處山崩與地滑地質敏 感區(順向坡)，自民國 71 年完工後發生多次災害，包含社區內道路邊坡滑動致 使部分既有設施傾倒損壞、社區內福康公園地表陷落伴隨明顯張力裂縫等，造成 房屋損傷、危及社區居民安全。其中福康公園東側邊坡已持續滑動近 15 年，每 逢大雨事件後裂縫均持續擴大、差異沉陷日益顯著(如圖2-3所示)，尤其於 2015 年蘇迪勒颱風過後情勢更為加劇。新北市政府、中興社、技師公會及專家學者已 多次到場勘查，會勘共識該邊坡屬於滑動中邊坡，有監測預警與整治之必要。另 依據建研所104 年「極端降雨對山坡地住宅社區衝擊與警戒操作基準研究」計畫 坡地整合風險成果所示如圖2-4，該自然邊坡達到高風險，建議應加強觀測該邊 坡崩塌潛勢，輔以已設置之地中傾斜管與地下水觀測井結果，以協助發布預警或 避難作為。故初選本社區作為智慧防災示範社區，並依據建研所105 年度計畫研

提易致災區域劃設機制，以福康公園旁自然邊坡作為監測場址。 貳、新店區花園新城 花園新城社區位於新店區粗坑里花園二路，社區範圍28.53 公頃，地理條件 屬於典型的山谷形，地形坡向朝北。據地調所地質圖，本社區位於大寮層，主要 由砂岩和厚層頁岩，或砂岩、頁岩互層所組成。據新北市五千分之一環境地質圖 (如圖2-5)，本社區範圍多位於山崩與地滑地質敏感區內(順向坡及岩屑崩滑)，歷 史災害主要為人工邊坡破壞(如圖2-6(a)~(c))，近年伴隨極端氣候引致颱風、強降 雨(如 104 年杜鵑颱風、蘇迪勒颱風)造成部分自然邊坡崩塌(如圖2-6(d))。本社區 長期列為內政部營建署安全檢查表之A 級社區，其中花園二路一段一處高 5.6 公 尺的懸臂式擋土牆壁體嚴重開裂，每逢豪雨便會擴大裂隙，危及下方住宅，故建 議作為監測邊坡。 參、新店區達觀鎮A2 社區 達觀鎮A2 社區位於新店區達觀里，社區地理條件屬於典型的斜坡面，地形 坡向朝東北，社區範圍9.96 公頃。據地調所地質圖，本社區位於大桶山層，以黑 色硬頁岩為主，夾有灰至灰黑色細粒泥質變質砂岩。據新北市五千分之一環境地 質圖(圖2-7)，社區東南側分布有潛在順向坡，且全社區多位於舊崩塌地。本社區 歷史災例主要為人工邊坡破壞，其中較嚴重之案例為102 年 12 月連日豪雨引致 人工邊坡與自然邊坡崩塌(圖2-8(a))，大量土砂崩落並聚積於建物前 10 公尺，險 造成嚴重傷亡。社區後續已針對自然邊坡設置型框護坡及地錨擋土牆(圖 2-8(b)~(d))，針對舊有人工邊坡則重新施作地錨以延長使用壽命。建議可以該邊坡 作為監測場址，持續監控邊坡穩定以利發布避難警戒，並加強社區內其他擋土設 施與自然邊坡巡檢，以減低致災風險。 肆、汐止區伯爵山莊第一期 伯爵山莊第一期位於汐止區湖興里，社區範圍11.53 公頃。社區地理位置三 面環水，北側與東側有八連溪流過並匯入社區南側之基隆河。據地調所地質圖， 本社區主要位於南港層，由砂岩、粉砂岩及頁岩所組成，東北側則屬沖積層。據 新北市五千分之一環境地質圖(圖 2-9)，社區南側為順向坡敏感區，東側及西北 側則為河川沖積區域。據歷年調查紀錄顯示，受八連溪環繞影響，該社區有數次

邊坡滑動災害紀錄，造成路面塌陷、人工邊坡傾斜、結構物龜裂、地基淘空，其 中105 年 10 月因艾利颱風連日降雨導致社區東北側住宅旁邊坡崩塌，並受溪流 影響不斷掏刷土砂，造成民宅外圍牆破壞、地基淘刷(圖2-10)，新北市工務局暫 以鋼軌樁穩定邊坡，並規劃相關護岸工程以確保穩定邊坡，避免二次災害。故建 議以該邊坡作為監測場址，設置監測系統以掌控河川沖刷引致邊坡滑動、破壞情 形及結構物安全。 伍、汐止區台北小別墅社區 台北小別墅位於汐止區白雲里，社區範圍5.4 公頃。社區周緣地形陡峭，據 地調所地質圖，本社區主要位於大埔層與南莊層，地質岩性屬泥質砂岩及白砂岩、 頁岩互層。據新北市五千分之一環境地質圖(圖2-11)，社區南側為填土區。根據 新北市歷年現地調查記錄，除社區排水溝應加強清疏外，截至105 年以前未有災 例發生，且社區風險並非列屬高風險，僅社區周緣地形陡峭而需加強專注。然105 年10 月受艾利颱風外圍環流影響引致北台灣連日豪雨，造成社區旁填土區發生 崩塌，其後沿蝕溝兩側持續向上源淘刷，形成約500 平方公尺之崩塌地，並造成 民宅地基淘空，影響 6 棟民房並緊急疏散 34 名住戶(圖 2-12)。新北市工務局暫 以鋼軌樁穩定邊坡以避免建物地基淘空情形擴大，後續除噴漿護坡外，並拆除1 棟違章建築，同時針對其餘建物施行監測，以掌控建物傾斜變化。故建議以該邊 坡作為監測場址，加強邊坡監測輔以現場監測儀器，以即時掌握邊坡狀態、建物 安全，並協助當地居民自主防災。

(a) 新店區 (b) 汐止區

(c) 三峽區 (d) 淡水區

(e) 金山區

圖2-1 智慧防災示範社區候選社區位置圖

資料來源：本研究計畫成果。

圖2-2 大台北華城社區環境地質圖

資料來源：本研究計畫成果。

圖2-3 大台北華城社區歷史災害

資料來源：本研究計畫成果。

圖2-4 大台北華城社區整合風險圖

資料來源：建研所

(2014)。

圖2-5 花園新城社區環境地質圖

資料來源：本研究計畫成果。

圖2-6 花園新城社區歷史災害

資料來源：本研究計畫成果。

圖2-7 達觀鎮 A2 社區環境地質圖

資料來源：本研究計畫成果。

圖2-8 達觀鎮 A2 社區歷史災害與邊坡現況

資料來源：本研究計畫成果。

圖2-9 伯爵山莊第一期環境地質圖

資料來源：本研究計畫成果。

圖2-10 伯爵山莊第一期歷史災害

資料來源：本研究計畫成果。

圖2-11 台北小別墅社區環境地質圖

資料來源：本研究計畫成果。

圖2-12 台北小別墅社區歷史災害

資料來源：本研究計畫成果。

第二節

智慧防災示範社區決選

本計畫透過SWOT 優劣分析羅列候選社區之優勢、劣勢、機會與挑戰項目， 並根據前述5 個候選社區於每一項之評估排序給予評分，排序愈高之社區則該項 評分值愈高(最高 5 分)，排序相同則給予相同評分值。該評估排序係依據本計畫 執行團隊歷年調查經驗與社區服務經驗，於各評估項目下排列5 處候選社區程度 差異，例如監測需求上A 社區最為迫切，其次依序為 B、C、D、E 社區，則評 估排序結果為A>B>C>D>E，評分依序為 5、4、3、2、1。透過此分析方式，評 分結果如表2-1，各評分項目說明如下： 壹、優勢Strengths 優勢項目係考量候選社區本身條件作為智慧防災示範社區之優勢，包含有： 一、社區具監測需求 大台北華城與花園新城之建議監測邊坡皆正在滑動或位移且極可能發 生災害之社區；伯爵山莊第一期及台北小別墅建議監測邊坡則為已發生災害、 初步施作相關保護工程之情形，須透過監測確認邊坡破壞是否有擴大之情事 亦或已獲得控制，以上四項社區皆極具監測必要與迫切性，給予最高評分5 分。而達觀鎮A2 社區建議監測邊坡已全面完成保護與擋土牆新設工程，雖 可透過即時監測系統設置確保邊坡穩定，然其必要性與急迫性相對較輕微， 故給予評分4 分。 二、社區監測意願 根據多年社區調查與教育宣導經驗，社區合作意願與配合度大幅影響社 區防災相關操作之難易度及有效性，其中以大台北華城與台北小別墅社區監 測意願最高且相對最為積極，給予評分值5 分，其餘依序為伯爵山莊第一期、 花園新城與達觀鎮A2 社區，評分值分別為 4 分、3 分及 2 分。 三、邊坡位於易致災區域或具歷史災害 考量已有災害紀錄之社區先天或後天環境條件較差(例如水文或地質條 件、社區使用年份等)，可能再次發生災害，且社區災防意識較高，較有助於 作為智慧防災示範社區，故以達觀鎮A2 社區、伯爵山莊第一期、台北小別 墅之評分設為5 分；而花園新城及大台北華城兩社區建議監測邊坡位於易致 災區域，評分為4 分。

四、邊坡具滑動跡象或為潛在滑動邊坡 由於5 處候選社區之建議監測邊坡皆已發生滑動或破壞，故評分值皆為 5 分。 五、已具其他監測系統(可併用) 大台北華城、伯爵山莊第一期、台北小別墅社區內已設有其他監測系統， 整併後可完善監測網絡與智慧防災工作。其中大台北華城及台北小別墅社區 設有中興社開發之自動監測儀器，易於整合，故給予評分5 分；而花園新城 與達觀A2 社區並未設置監測儀器，故給予評分值 1 分。 六、符合本年度計畫監測目標(淺層滑動、土壤型) 本年度計畫研發邊坡獨立智能感測器以監測淺層土壤邊坡滑動，以供後 續建立降雨、土壤含水量、邊坡位移關聯，因此大台北華城、伯爵山莊第一 期、台北小別墅社區建議監測邊坡較為符合本年度計畫目標，故給予評分值 5 分。達觀鎮 A2 社區已設置型框護坡工程，無法提供感測器設置位置；花 園新城建議監測邊坡則為人工邊坡，故此2 社區評分為 1 分。 貳、劣勢Weaknesses 劣勢項目係考量候選社區本身條件作為智慧防災示範社區之劣勢，各項評比 以5 項候選社區排序，情狀最差者評為-5 分，反之則為-1 分，各項說明如下： 一、監測邊坡具爭議性(合理性、合法性) 考量示範社區之教育與示範性，不適宜以具爭議性之社區與邊坡作為示 範，須評估社區邊坡與周圍環境之合法性與合理性。其中台北小別墅災害邊 坡處受災住戶係為違章建築，不適宜作為示範案例，故評分為-5 分；伯爵山 莊第一期受災建物與自然河岸距離過小，亦不適為示範案例，評分為-4 分； 其餘社區較無此情狀，評分為-1 分。 二、邊坡已有工程計畫或已施作相關工程 工程施作將影響監測系統有效運行時間及監測有效性，且考量施工廠商 可能不便配合監測，故將已施作工程之達觀鎮A2 社區評為-5 分；伯爵山莊 第一期與台北小別墅已初步施作保護工程，評為-4 分；其餘評分為-1 分。 三、可能無法偵測到邊坡變動(監測有效性) 考量邊坡位移監測之有效性將影響智慧防災示範案例操作成效，例如已 施作完工之達觀鎮A2 社區建議監測邊坡近期內位移可能性極低，監測系統

於智慧防災之效用可能較難突顯，故本項評分為-5 分；大台北華城、花園新 城兩座建議監測邊坡皆尚未施作工程且邊坡持續位移，故評分為-1 分；而伯 爵山莊第一期、台北小別墅已初步施作工程，然邊坡位移可能性仍偏高，然 相較於前二社區，監測有效性稍低，故給予評分-2 分。 四、監測邊坡破壞可能性(示範社區長遠性) 考量邊坡位移破壞將影響智慧防災示範社區發展長遠性，故將最可能發 生破壞災例之大台北華城與花園新城評為-5 分；其次為伯爵山莊第一期、台 北小別墅評為-4 分；達觀鎮 A2 社區則評為-1 分。 參、機會Opportunities 機會項目係考量候選社區作為智慧防災示範社區之外在影響，包含： 一、提高社區居民防災意識 社區獲選為智慧防災示範社區後，除裝設監測系統外，也將協助社區了 解自身安全，透過即時監測與警戒資訊亦將提高社區防災意識，輔導社區居 民由排斥與被動轉為主動積極防減災，故根據社區現有資源條件及可能提升 防災意識之幅度給予排序評分，以大台北華城排序最高給予5 分、達觀鎮 A2 社區排序最低給予3 分、其餘社區給予 4 分。 二、提高社區自主防災能力 監測系統與智慧防災示範操作將可提高社區自主防災能力。考量達觀鎮 A2 社區因施作工程後，監測系統裝設後之監測成效不如其餘四處社區高， 可能較難提高社區自主防災能力，故該社區給予較低評分。 三、提高社區監測意願及改善意願 社區作為智慧防災示範社區後，可進一步提高監測意願、同意擴展監測 物聯網絡並提供社區資源，協助改善相關問題(包含邊坡改善、居民協調等)， 故依據歷年現地調查及訪談經驗給予排序評分，以大台北華城、花園新城為 最高，其次為伯爵山莊、達觀鎮A2 社區與台北小別墅。 肆、挑戰Threats 挑戰項目係考量候選社區作為智慧防災示範社區之環境挑戰，包含： 一、不同政府單位管理權責 部分社區建議監測邊坡管理權則可能跨屬不同政府單位，而非屬社區管

轄，例如伯爵山莊第一期邊坡災害發生後介入之單位即包含有新北市工務局 與河川局等，若作為智慧防災示範社區，後續協調較為困難，且可能衍生其 餘問題。故將伯爵山莊及台北小別墅評分為-5 分；其餘評分為-1 分。 二、資料傳輸不穩定性 山坡地社區常受限於社區內部與周圍建物、周緣環境影響以及電信業者 影響而導致資料傳輸訊號不穩定，故依據歷史監測經驗評比社區資料傳輸條 件進行排序評分，以大台北華城、台北小別墅等條件較差之社區評為-5 及-4 分；其餘社區評為-1 分。 透過前述分析方式，綜合評分結果如表2-1，以大台北華城之總評分最高， 其他依序為花園新城、伯爵山莊第一期、台北小別墅、達觀鎮A2 社區，故於 106 年6 月 2 日與建研所第二次工作會議決議(簽到單如附錄三)以大台北華城作為智 慧防災示範社區，並進行智慧防災監測系統規劃。圖 2-13 為大台北華城社區民 眾互動情形，包含瞭解社區災害紀錄、社區現有災防相關設施，及協助社區居民 瞭解監測系統設置目的與智慧防災操作應用。其中與社區居民互動過程可發現， 在不影響社區原有環境與美觀條件下，居民對於監測系統裝設及應用等接受度高， 甚至積極協助巡檢感測器狀況。惟社區居民對於監測系統警語、相關說明文宣之 用詞較為敏感，日後於社區推廣時應留意。

表2-1 智慧防災示範社區篩選(SWOT 分析)

評分內容 大台北 華城 花園 新城 達觀鎮 A2 社區 伯爵山莊 第一期 台北 小別墅 優 勢 社區具監測需求 +5 +5 +4 +5 +5 社區具監測意願 +5 +3 +2 +4 +5 邊坡位於易致災區域 或具歷史災害 +4 +4 +5 +5 +5 邊坡具滑動跡象 或為潛在滑動邊坡 +5 +5 +5 +5 +5 已具其他監測系統 (可併用) +5 +1 +1 +4 +5 符合本年度計畫監測目標 (淺層滑動、土壤型) +5 +1 +1 +5 +5 劣 勢 監測邊坡具爭議性 (合理性、合法性) -1 -1 -1 -4 -5 邊坡已有工程計畫 或已施作相關工程 -1 -1 -5 -4 -4 可能無法偵測到邊坡變動 (監測有效性) -1 -1 -5 -2 -2 監測邊坡破壞可能性 (示範社區長遠性) -5 -5 -1 -4 -4 機 會 提高社區居民防災意識 +5 +4 +3 +4 +4 提高社區自主防災能力 +5 +5 +3 +5 +5 提高社區監測意願及改善意願 +5 +5 +3 +4 +3 挑 戰 不同政府單位管理權責 -1 -1 -1 -5 -5 資料傳輸不穩定性 -5 -1 -1 -1 -4 總分 35 28 13 25 18

資料來源：本研究計畫成果。

圖2-13 大台北華城社區調查與民眾互動情形

資料來源：本研究計畫成果。

第三節

智慧防災示範社區監測系統規劃

本社區福康公園產生有3m 與 15m 滑動弧，其中 15m 滑動弧由多組小型滑 動弧組成，成因與破壞機制較為複雜，故本計畫就3m 滑動弧處淺層崩塌進行監 測與討論。淺層崩塌之破壞面位於地下水位以上，土壤屬於非飽和狀態，降雨入 滲導致向下飽和區域出現滲流力，而土壤非飽和的基質吸力消失導致土壤剪力強 度降低，進而引發淺層破壞。故本計畫量測降雨後土壤入滲狀況(土壤含水量變 化)及地表傾斜量，以即時掌握邊坡安全狀況。而地表位移量雖最能直接反應淺 層破壞(當位移量在短時間內快速增加時便可能發生破壞)，然降雨引致崩塌通常 於短時間強降雨內發生，因此地表位移量較不適於日後淺層崩塌預警與防災操作。 故本計畫主要監測標的為降雨量、土壤含水量及地表傾斜量，透過開源軟體、電 機控制、無線感測技術整合雨量、氣溫、濕度、氣壓、土壤含水量、邊坡傾斜等 感測模組以建立邊坡獨立智能感測器(詳細說明如第三章)，並輔以商售感測儀器 (雨量筒、土壤含水量，非契約項目)佈設於山坡地社區邊坡場域，透過監測數據、 資料傳輸、雲端運算功能，建置示範社區邊坡即時監測與大數據分析平台，以即 時掌握邊坡風險警示狀況，並提供當地居民與社區管委會防減災與避災操作參考。 本計畫監測系統架構如圖2-14，由感測儀器、資料擷取器、供電系統與遠端 伺服器四部分所組成。感測儀器如前所述，包含有本計畫研發邊坡獨立智能感測 器以及二種商售感測儀器(原預計增設地表位移計，因社區住戶安全及感測器維 護考量而取消設置)，各感測儀器皆採有線連接資料擷取器，透過資料擷取器供 應電力並做資料儲存與傳輸。感測器主要分布於監測邊坡，一只邊坡獨立智能感 測器設置於滑動塊體上以量測邊坡位移，另一只則設置於鄰近滑動塊體安全處以 作為比較基準，商售土壤含水量計則設置於邊坡獨立智能感測器(鄰近滑動塊體) 旁以供感測器校驗。考量雨量筒應設置於開闊空地，自雨量筒中心線 45 度角內 應無任何障礙物，故雨量筒另設置於社區管理中心後方空地，系統配置如圖2-15。 電源供應系統依據感測器設置位置而有兩種，一為監測邊坡之供電方式，因邊坡 旁10 公尺有一路燈，故主要由路燈供電，然路燈僅於天色暗時或晚上才會通電 啟動，故搭配有鉛酸蓄電池(裝設於資料擷取器中)以提供不斷電監測；二為雨量 筒供電方式，因雨量筒設置位置緊鄰建築，可透過插頭連接建物電力提供不斷電 監測。當資料擷取器接收所有感測儀器資料後，即透過3G 網路即時傳輸至遠端 伺服器，以記錄即時監測資料，並透過即時監測與大數據分析平台即時進行分析

運算、呈現監測結果於網路服務。 由於本監測場域邊坡範圍較小，故僅需於滑動邊坡上下設置2 只邊坡獨立智 能感測器即可；日後如將感測器應用於較大範圍邊坡場域，則可考量設置多只感 測器以利建立面狀監測系統，助於分析水文變化歷程以精進邊坡穩定分析與崩塌 預測。

圖2-14 監測系統架構圖

資料來源：本研究計畫成果。

圖2-15 監測系統配置圖

資料來源：本研究計畫成果。

第三章 邊坡獨立智能感測器建立

本章茲就邊坡獨立智能感測器建置緣由、感測器構建以及安裝等項進行說明。

第一節

邊坡獨立智能感測器建置緣由

臺灣大地工程與防災產業自動化監測儀器與技術相當成熟，但其費用高昂， 山坡地住宅管委會難以負擔，然坡地住宅人口密集，一旦發生災害，其社會成本 與生命財產損失龐大，實有必要發展低成本、低功耗無線感測器，透過韌體開發 控制硬體裝置，使各項無線感測模組相互連結作動，達成具獨立性、即時性之邊 坡監測，並完成邊坡獨立智能感測器組裝，實地監測結合物聯網 (IoT)、大數據 分析，完成兼具低成本、低功耗優勢的邊坡尺度崩塌監測及預警成果。 邊坡崩塌依其破壞深度可分為淺層破壞與深層破壞，其破壞機制與致災條件 皆有不同，本計畫以常見之降雨引致淺層崩塌為感測器設計監測標的。相關監測 技術包含有Uchimura et al. (2008, 2013) 研發之傾斜感測單元與無線監測系統(圖 3-1)，整合地表傾斜感測器、土壤含水量感測器、地下微型傾斜感測器與資料接 收端，監測地表變動與土壤含水量變化並透過無線傳輸將資料傳送至遠端監控中 心以進行邊坡破壞預警；張達德等人(2013)應用加速度規結合 Zigbee 無線感測網 路建置無線傾度感測計，並於國道三號架設監測系統，透過遠端管理平台監控歷 時傾度資料；交通部運輸研究所105 年度「公路邊坡崩塌監測之無線感測網路模 組研發」計畫委託國立成功大學張文忠教授與國立交通大學黃安斌教授研發土層 無線監測模組，整合傾斜儀與數位土壤水分計等微機電系統感測器，以建置分布 式淺層土層感測網路。綜整前述可發現國內外無線邊坡感測器研發多整合地表位 移相關感測器與土壤含水量計，然雨量作為淺層崩塌主要致災因子，且現有防災 警戒操作與預警仍以其易於觀測與提早預測之優勢作為警戒評斷標準，於過去開 發研究中皆鮮少結合雨量監測，進行降雨-土壤含水量-邊坡位移之分析。 鑑此，本團隊整合現行市面無線感測模組，透過開放原始碼撰寫韌體控制單 板機或單板電腦，結合低成本、高穩定之無線感測模組(包含雨量、氣溫、濕度、 氣壓、土壤含水量、傾斜量等)，基於多重感測基礎開發邊坡獨立智能感測器，提 供示範山坡地社區建議邊坡應用與介接大數據分析平台，除完成山坡地社區智慧 防災系統可行性研究，亦可產生具體邊坡監測產品供各界應用。本感測器已研發

完成並著手撰寫專利申請文件(非契約工作項目)，預計於 107 年 8 月完成專利申 請。

圖3-1 傾斜感測單元與無線監測系統

第二節

邊坡獨立智能感測器構建

本邊坡獨立智能感測器可同時具備淺層邊坡破壞預警以及蒐集各項環境因 子功能，以利大數據分析使用，且為利於將來廣泛佈設、易於維護，以低成本、 低 功 耗 為 主 要 訴 求 ， 採 用 大 量 微 機 電 感 測 器 模 組(Micro Electro-Mechanical Systems, MEMS)，包含有高精度傾斜儀(Inclinometer, INC)、絕對氣壓計(Barometer, BAR)、溫濕度計(Hygrometer, HYG)、微型雨量計(Rain Gauge, RG)、土壤含水量 計(Soil Moisture Sensor, SMS)、六軸慣性量測單元(Inertial measuring unit, IMU)。 圖 3-2 為感測器系統架構，以微控制器(Micro Control Unit, MCU)負責蒐集各感 測模組之資料，並同步輸出給無線傳輸模組以及記憶模組，並以一防水盒作為外 殼。所有感測器數據將在系統啟動後透過無線電將上述各感測器資料傳遞至鄰近 之中繼站，並同步儲存在一記憶卡內，且各筆量測資料皆帶有系統時間戳記，可 在災後取出記憶卡回溯訊號中斷時之數據。感測器各元件與外構說明如下： 壹、邊坡獨立智能感測器元件 一、微控制器MCU

現有市售具有開源軟體(Open Source Software, OSS)的主流微控制器有 Arduino、樹梅派(Raspberry Pi)、Linkit、Intel Edison 四種。其中 Arduino 為 微控制器，包含大量I/O 腳位，可直接與電子元件連結，開發難度相對較低， 且透過 USB 介面連結電腦便可刷入其韌體，使得 Arduino 在開發上較具優 勢；樹梅派係微型化電腦，運算能力上勝過Arduino，然而樹梅派需掛載擴 充面板方可提供足夠數量的輸入端，空間耗用較大；Intel Edison 成本較高， 且開源軟體少，開發難度與成本皆高；Linkit 則缺乏記憶體管理單元(Memory Management Unit, MMU)，故本計畫決定採 Arduino 作為微控制器。

Arduino Uno(圖3-3)搭載 ATmega328 微處理器，其時脈高達 16MHz， 且具14 支數位 I/O 接腳，其中包含有一組 SPI(Serial Peripheral Interface Bus) 介面以及一組 I2_{C(Inter-Integrated Circuit)介面，I}2_{C 更支援單一匯流排最多}

可和112 個節點通訊，足以應付多數模組間之數位資料傳輸。另外配有 6 支 類比訊號接腳，可透過微控制器內含之類比/數位轉換器(Analog/Digital Convert-er, A/DC)將類比訊號轉換成數位訊號，亦可作為數位 I/O 接腳使用， 滿足多數感測器的功能需求，且尺寸僅長2.7”(約 6.9cm)、寬 2.1”(約 5.4cm)，

易於收納，工作電壓5V，輸入電壓介於 7~15V 也適用多數市售充電電池。 二、高精度傾斜儀INC

傾斜儀可以觀察長期潛變下地表傾斜角度之變化，並做為最終評估邊坡 滑動之依據，因此邊坡預警對傾斜儀之解析度要求相當高。高精度傾斜儀採 以Murata Electronics 所生產之傾斜儀 SCA100T(圖3-4)，具有±90 度量測範 圍下最小之解析度，可達0.0035 度(10Hz BW 類比輸出)，並內建有 10bit 解 析度之A/DC，使其同時支援類比訊號與數位 SPI 雙輸出模式，與微控制器 間通訊相當彈性，其缺點為價格較為高昂。

根據Murata Electronics 建議之電路圖(圖3-5)製作一 SCA100T 測試板， 分別透過 Arduino 以及精密電錶與電源供應器進行比例類比電壓輸出標定 (圖 3-6)，並以一振弦式傾斜儀作為參考基準，Arduino 標定結果如圖 3-7， 電錶標定結果展示如圖 3-8，圖 3-9 則展示電錶量得電壓經過 Murata Elec-tronics 建議之電壓-角度關係轉換後之角度與振弦式傾斜儀量測角度間之關 係，結果顯示SCA100T 具有足夠之線性、重複性以及解析度。 三、集成環境感測器(BAR, HYG) 現有市售絕對氣壓計以及溫濕度計多為個別感測器，感測器數量的增加 將導致韌體開發難度的上升、功耗的增加、空間的壓縮以及硬體整合上的困 難，故本計畫採用Bosch 公司推出之集成環境感測器 BME-280(圖3-10)，整 合有溫度、濕度與氣壓的量測功能，並由Adafruit 將其模組化(圖3-11)，同 時支援I2_{C 與 SPI 二種數位通訊界面，提供完整的開源軟體，且最大工作電} 流僅 3.6 μA，非常省電，故採 BME-280 作為本案之溫溼度以及氣壓計模 組。規格如下： 溫/濕/壓解析度：0.01 °C/0.008 %RH/0.18 Pa 溫/濕/壓範圍：-40~85 °C /0~100 %RH/30~110 kPa 溫/濕/壓雜訊：0.005 °C /0.02 %RH/0.2 Pa 四、微型雨量計RG 市售工業級雨量計售價高昂、體積龐大、沉重，甚難與邊坡獨立智能感 測器進行硬體整合，且現行裝設皆須為其鋪設平臺，將大幅增加施工成本， 故本計畫選用Argent Data Systems 推出之微型雨量計(圖3-12)，體積僅 4.75" x 2.38" x 3"，且相當輕巧，易於與智能感測器之硬體整合，且售價僅工業級 雨量計的1/50，滿足本案低成本之需求。其量測精度為 0.011” (0.2794mm)。

五、土壤含水量計SMS

市售土壤含水量計可分為電阻式與電容式，並以電容式較經濟，故本計 畫採用由Catnip Electronics 所設計製作之電容式含水量計(圖3-13)，其具有 低成本、高解析度與高重複性等優勢，量測範圍為0~100%，圖3-14為含水 量計測得之讀值與土壤體積飽和度關係圖，測試之土壤為麥寮砂，土壤飽和 度係使用市售Decagon Devices 出廠之 EC-5 測得，圖中可見 Catnip 具備足 夠之線性度，解析度可達0.1777 %。與 EC-5 相比，EC-5 使用之量測頻率為 70MHz 高於 Catnip 的 16MHz，具有較佳之重複性與抗干擾性，但其售價約 為 Catnip 的 20 倍，且 EC-5 採用類比輸出，於訊號傳輸過程中亦受其他含 水量計訊號與電源干擾，且 Arduino ADC 僅 10bit，解析度有限，相較之 下Catnip 同時支援 I2_{C 與 SPI 二種數位通訊界面，不僅訊號抗干擾力強，與} 控制器間傳輸更為彈性。值得注意的是，土壤含水量計於不同土壤之讀數略 有差異，建議於不同安裝地點個別取土樣進行含水量計標定可提升含水量計 讀數準確性。 六、慣性量測單元IMU 慣性量測單元廣泛應用於飛行器、汽車導航、娛樂與運動器材之中，做 為軌跡追蹤主要感測單元，包含有三軸向重力感測器以及三軸向陀螺儀，分 別提供三軸向線性加速度與三軸向角速度。由於軌跡運算相當複雜，而TDK InvenSense 所生產之 MPU-6050 六軸 IMU(圖 3-15)內建一 MCU，除了同一 般六軸 IMU 可提供三軸向之線性加速度與角速度外，該 MCU 已嵌入運算 韌體，可將六軸資料轉換成軌跡運算所需之歐拉角(Euler angles)，大幅簡化 韌體開發難度並降低系統MCU 負擔，蒐集之六軸資料將來可運用於軌跡運 算，故本研究採用TDK InvenSense 所生產之 MPU-6050。此外 IMU 亦可提 供傾斜角度資訊，圖3-16顯示MPU-6050 所測得之 X 向與 Y 向線性加速度 與同向傾斜角度變化之關係，結果相當線性且高重複性，標定方法如圖3-17 所示。 七、無線傳輸模組 無線數據傳輸平台包含有wi-fi、藍牙、GSM、zigbee 等相關技術，選用 條件除考量低功耗之外，因邊坡滑動多發生於強降雨時，而水對電磁波的傳 遞具有相當程度的干擾，因此亦須考量穿透屏蔽能力，而傳輸距離以及傳輸 網路陣列則可降低中繼站數量，間接降低成本需求，亦為選擇上之考量。為

此，各種適用於本計畫之無線通訊模組條列如下： (一) Radio frequency (RF) 最為廣泛使用之無線訊號傳輸模組，由於具有智能調整以及可延伸 傳輸的特性，使其幾乎適用各種狀況，對多系統平台的支援也使其更便 於擷取。傳輸距離可達 1km(此處討論之傳輸距離皆以戶外無訊號屏蔽 環境為例)。 (二) XBee

採 用 低 速 率 無 線 個 人 區 域 網(WPAN, Wireless Personal Area Network)，具有多種頻段訊號發送能力，可因應環境條件選擇高頻或低 頻發送訊號，低頻訊號傳輸較不受水的訊號屏蔽所影響。支援雙向傳輸， 可藉此建立各智能感測器間的傳輸網路陣列，傳輸距離約750m。 (三) CC1200DK 適用長距離數據傳輸，外接天線模組可使其傳輸距離達到 2.3km。 (四) RC522 採用RFID 傳輸技術，傳輸距離相當短，但具有最強的訊號遮蔽穿 透能力，可穿透1m 水深，利於災後感測器回收時發送訊號定位使用。 (五) CE0700 採用手機 GSM 傳輸技術，只要鄰近區域有基地台即可傳輸數據， 無須另外架設傳輸中繼站。 其中，RFID 傳輸技術優勢為極短距離內高穿透傳輸，但不適用長距離 傳輸。考慮災害時常伴隨惡劣天候條件，GSM 傳輸技術則仰賴基地台與監 測地區距離，且有監測需求地區基地台密度通常較低，容易受到降雨造成之 訊號屏蔽影響。XBee 係屬 ZigBee 傳輸技術之衍生，此類傳輸技術具有資料 不同步的缺點，且耗電量約為 RF 的 10 倍左右，將減少監測模組在災害間 之運作時間。相較於CC1200DK，RF 具有低功耗、高速率、多頻點、低應 用成本以及便於開發等優勢，故本計畫決定以 RF 傳輸技術的衍生技術 NRF24L01 作為無線傳輸模組。 由於NRF24L01 之電路與元件已完全模組化(圖3-18)，使其便於開發， 而其低工作電壓(1.9V~3.6V)與工作電流(<25mA)使其具備低功耗之優勢，高 速傳輸(2Mbps)並支援多達 125 頻點，滿足多點通信與跳頻通訊之需求。 NRF24L01 集成了所有與 RF 協議相關的高速信號處理功能，包括自動重發