行政院國家科學委員會專題研究計畫 成果報告
總計畫：台北都會區土地使用變遷模式之研究(II)
研究成果報告(完整版)
計 畫 類 別 ： 整合型 計 畫 編 號 ： NSC 95-2621-Z-002-015- 執 行 期 間 ： 95 年 08 月 01 日至 96 年 07 月 31 日 執 行 單 位 ： 國立臺灣大學建築與城鄉研究所 計 畫 主 持 人 ： 林峰田 計畫參與人員： 學士級-專任助理：曾慶原 講師級-兼任助理：胡傳中 報 告 附 件 ： 出席國際會議研究心得報告及發表論文 處 理 方 式 ： 本計畫可公開查詢中 華 民 國 96 年 10 月 31 日
台北都會區土地使用變遷模式之研究
第二期
期末報告書
計畫編號：NSC 95-2621-Z-002-015
執行期間：2006/08/01 ~ 2007/07/31
計畫類別：一般型研究計畫(整合型)
報告類別：研究成果報告(完整版)
可立即公開
計畫主持人： 林峰田 教授
專任助理： 胡傳中碩士
中華民國九十六年十月
目錄
第一章 研究目的及方法 1 第一節 研究目的 1 第二節 研究範圍 1 第三節 研究方法 2 第二章 土地使用判釋 5 第一節 判釋方法 5 第二節 新店地區土地使用變遷概況 6 第三節 判釋問題 11 第三章 建物變遷預測模式 15 第一節 新店各分區建物變遷預測模式建置 17 第二節 新店各區建物變遷預測模式綜合分析討論 78 第四章 預測模式討論 86 第一節 建物變遷預測模式探討（三城湖地區） 86 第二節 第一期無建物之建物變遷預測模式探討 103 第五章 結論與建議 115 參考文獻 117 計畫成果自評 118 附錄(國際學術研討會論文)A Study on Potentiality for Breeding Communities in the Taipei Metropolitan Area
表目錄
表 1 新店地區研究分區名稱及面積 4 表 2 建物覆蓋率判釋分類表 5 表 3 農作地、林地、草生地、濕地、裸露地、魚塭覆蓋率判釋分類表 5 表 4 水體覆蓋率判釋分類表 6 表 5 判釋項目與經建版地形圖圖例項目的對應表 14 表 6 建成區預測模式指標 16 表 7 新店地區 1976 至 1987 年建物網格數量變化情形 17 表 8 新店地區 1987 年實際建物數量變化與 BLR 預測建物數量變化比較 18 表 9 新店地區建成區 1987 年實際建物量變化與 BLR 預測建物量變化比較 19 表 10 新店地區建成區 BLR 預測建物量模式指標 19 表 11 新店地區 1987 年實際建物量變化與 MLR 預測建物量變化比較 21 表 12 新店地區建成區 1987 年實際建物量變化與 MLR 預測建物量變化比較 22 表 13 新店地區建成區 MLR 預測建物量模式指標 22 表 14 建物面積值分組表及組內誤差 23 表 15 迴歸預測建物值與組別關係表 24 表 16 新店地區 1987 年真實建物面積與迴歸預測建物面積表 24 表 17 新店地區迴歸預測建物面積值（10 以內）與網格數量關係 25 表 18 新店地區 1987 年真實與迴歸預測建物面積表（預測值未達 3 屬分組 0） 25 表 19 新店地區 1987 年真實建物網格數量與 LR 預測建物網格數量比較 25 表 20 新店地區建成區 1987 年真實建物網格數量與 LR 預測建物網格數量比較 26 表 21 新店地區建成區 LR 預測建物量模式指標 26 表 22 LR 預測新店建物新增量與真實建物新增量可接受誤差與預測正確率關係 29 表 23 LR 預測新店建物新增量誤差值 10 之內網格數量表 31 表 24 新店都市計畫區非水源特定區內 1976 至 1987 年建物網格數量變化情形 31 表 25 新店都市計畫區非水源特定區內 1987 年實際與 BLR 預測建物量變化比較 33 表 26 新店都市計畫區非水源特定區內建成區 1987 年實際與 BLR 預測建物量變化比較 33 表 27 新店都市計畫區非水源特定區內建成區 BLR 預測建物量模式指標 33 表 28 新店都市計畫區非水源特定區內 1987 年實際與 MLR 預測建物量比較 36 表 29 新店都市計畫區非水源特定區內建成區 1987 年實際與 MLR 預測建物量變化比較 36 表 30 新店都市計畫區非水源特定區內建成區 MLR 預測建物量模式指標 36 表 31 新店都市計畫區非水源特定區內 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 38 表 32 新店都市計畫區非水源特定區內建成區 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 38 表 33 新店都市計畫區非水源特定區內建成區 LR 預測建物量模式指標 38 表 34 新店地區都市計畫區非水源特定區 LR 迴歸預測量與真實新增量誤差 40 表 35 新店都市計畫區水源特定區內 1976 至 1987 年建物網格數量變化情形 41 表 36 新店都市計畫區水源特定區內 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 42表 37 新店都市計畫區水源特定區內建成區 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 42 表 38 新店都市計畫區水源特定區內建成區 BLR 預測建物量模式指標 42 表 39 新店都市計畫區水源特定區內 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 44 表 40 新店都市計畫區水源特定區內建成區 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 44 表 41 新店都市計畫區水源特定區內建成區 LR 預測建物量模式指標 44 表 42 新店非都市計畫區非水源特定區內 1976 至 1987 年建物網格量變化情形 47 表 43 非都市計畫區非水源特定區內 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 48 表 44 新店非都市計畫區非水源特定區內建成區 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 48 表 45 新店非都市計畫區非水源特定區內建成區 BLR 預測建物量模式指標 49 表 46 非都市計畫區非水源特定區內 1987 年真實與 LR 預測建物量變化比較 50 表 47 新店非都市計畫區非水源特定區內建成區 1987 年真實與 LR 預測建物量變化比較 50 表 48 新店非都市計畫區非水源特定區內建成區 LR 預測建物量模式指標 50 表 49 新店非都市計畫區水源特定區內 1976 至 1987 年建物網格數量變化情形 52 表 50 新店非都市計畫區水源特定區內 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 54 表 51 新店非都市計畫區水源特定區內建成區 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 54 表 52 新店非都市計畫區水源特定區內建成區 BLR 預測建物量模式指標 54 表 53 新店非都市計畫區水源特定區內 1987 年真實與 LR 預測建物量變化比較 56 表 54 新店非都市計畫區水源特定區內建成區 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 56 表 55 新店非都市計畫區水源特定區內建成區 LR 預測建物量模式指標 56 表 56 新店安坑都市計畫區 1976 至 1987 年建物網格數量變化情形 59 表 57 新店安坑都市計畫區 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 60 表 58 新店安坑都市計畫區建成區 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 60 表 59 新店安坑都市計畫區建成區 BLR 預測建物量模式指標 60 表 60 新店安坑都市計畫區 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 62 表 61 新店安坑都市計畫區建成區 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 62 表 62 新店安坑都市計畫區建成區 LR 預測建物量模式指標 62 表 63 新店三城湖 81 格 1976 至 1987 年建物網格數量變化情形 65 表 64 新店三城湖 81 格 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 66 表 65 新店三城湖 81 格建成區 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 66 表 66 新店三城湖 81 格建成區 BLR 預測建物量模式指標 66 表 67 新店三城湖 81 格 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 68 表 68 新店三城湖 81 格建成區 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 68 表 69 新店三城湖建成區 LR 預測建物量模式指標 68 表 70 新店三城湖 81 格 1987 年真實與 BLR 預測建物有無新增變化比較 70 表 71 新店三城湖 81 格建成區 1987 年真實與 BLR 預測建物有無新增變化比較 70
表 75 新店山區 90 格建成區 1987 年真實與 BLR 預測建物有無新增變化比較 73 表 76 新店山區 90 格建成區 BLR 預測建物量模式指標 74 表 77 新店山區 182 格 1976 至 1987 年建物網格數量變化情形 75 表 78 新店山區 182 格 1987 年真實與 BLR 預測建物有無新增變化比較 76 表 79 新店山區 182 格建成區 1987 年真實與 BLR 預測建物有無新增變化比較 76 表 80 新店山區 182 格建成區 BLR 預測建物量模式指標 77 表 81 新店各分區預測有無建物或建物量模式綜合比較表 78 表 82 新店各分區預測有無建物或建物量模式指標相關表 79 表 83 新店各分區預測有無新增建物或建物新增量模式綜合比較表 84 表 84 新店各分區預測有無新增建物或建物新增量模式指標相關表 84 表 85 新店三城湖、山區建物新增預測模式指標 85 表 86 三城湖地區 BLR 預測「有無建物」及「有無新增建物」選取自變數 90 表 87 三城湖地區 BLR 預測第三期建物有無鄰近建物面積參數自變數比較 97 表 88 三城湖地區 BLR 預測 2005 年有無建物與 2000 年真實建物比較 103
圖目錄
圖 1 研究範圍 1 圖 2 新店地區建物面積量變遷 3 圖 3 新店地區研究分區圖 4 圖 4 新店地區 1947 年土地使用比例 6 圖 5 新店地區 1976 年土地使用比例 7 圖 6 新店地區 1987 年土地使用比例 7 圖 7 新店地區 2000 年土地使用比例 8 圖 8 新店地區 1947 年建物分佈 9 圖 9 新店地區 1976 年建物分佈 9 圖 10 新店地區 1987 年建物分佈 10 圖 11 新店地區 2000 年建物分佈 10 圖 12 新店地區 1976 年至 1987 年建物變化較大區域 11 圖 13 經建版地形圖遠東 ABC 全球企業總部地區比較 13 圖 14 新店地區三處建物預測模式小分區 14 圖 15 LR 預測新店建物新增量與真實建物新增量可接受誤差與預測正確率關係 30 圖 16 LR 預測新店建物新增量可接受誤差與未預測到網格數量關係 30 圖 17 變化網格數比例與預測正確涵概率關係 80 圖 18 變化網格數比例與 s-cpt-c 值關係 81 圖 19 三城湖地區 BLR 預測 1987 年有無建物與真實建物比較 88 圖 20 三城湖地區無地價 BLR 預測 1987 年有無建物與真實建物比較 93 圖 21 三城湖地區 BLR 預測第三期(1998)年有無建物與真實建物比較 95 圖 22 三城湖地區 BLR 預測第三期(1998)年有無建物與真實建物比較（去除鄰近建物面積自變數） 98 圖 23 三城湖地區 BLR 預測 1976 年有無建物與真實建物比較 100 圖 24 三城湖地區 BLR 預測 2005 年有無建物與 2000 年真實建物比較 102 圖 25 新店地區假設第一期無建物及公用設施 1987 年預測及真實建物量差異 105 圖 26 新店都市計畫區非水源特區內假設第一期無建物及公用設施 1987 年真實與預測建物量差異 107 圖 27 新店地區 1987 年建物分佈圖 109 圖 28 新店地區假設 1976 年建物為農作地預測 1987 年建物圖 110 圖 29 新店地區假設 1976 年建物為農作地 1987 年建物預測及真實面積值差異 110 圖 30 新店都市計畫區非水源特定區 1987 年建物分佈圖 113 圖 31 新店都市計畫區非水源特定區假設 1976 年建物為農作地預測 1987 年建物 113 圖 32 新店都市計畫非水源特定區假設 1976 年建物為農作地 1987 年建物真實與預測值差異 114第一章
研究目的及方法
第一節
研究目的
本研究上一(第一)期之研究重點在基礎資料建置及土地利用判釋(林峰 田、陳玫蓉，2006)。本(第二)期承續上一期之成果，主要研究目的在於利用早 期土地使用資料，以迴歸方法預測地區未來可能的空間發展模式。並比較在不 同空間、不同尺度、以及不同迴歸方法下，空間發展預測模式的差異。並對迴 歸預測模式的內容及預測準確度加以討論。第二節
研究範圍
本研究範圍為台北縣新店市，包含都市計畫區及非都市計畫區。新店市面 積約 120.23 平方公里。東鄰石碇鄉；南鄰烏來鄉；西鄰三峽鎮、土城市；北鄰 中和市、台北市文山區。新店市地勢南高北低，屬雪山山脈分支之丘陵地帶， 自南邊海拔 1,000 公尺之大桶山向北逐漸降低至台北盆地邊緣。新店溪南北向 貫穿本市。第三節
研究方法
本研究在預測新店地區的建物數量及分佈情形，分做兩種預測方式，一種 是預測網格未來是否會有建物或是網格的建物面積量，一種是預測該網格未來 是否會新增建物或是網格的建物面積新增量。
國內外土地利用變遷相關研究的預測方法多結合地理資訊系統
(Geographic Information Systems, GIS)及數理分析方法，如： Logistic Regression（Binary Logistic Regression 或 Multinomial Logistic Regression）或 Linear Regression 迴歸方法(Chen and Verburg,2000; Geoghegan et al.2001;Newling, 1966; Verburg et al. 1999; Serneels and Lambin, 2001; Verburg et al. 2002; Verburg and Verkamp 2005)。本研究 也是採用這些分析方法。茲簡要介紹如下：
一、Logistic Regression：
β：係數。
X：自變數，第一期網格的屬性值，如網格的道路寬度、坡度等。
Pi：在 Binary Logistic Regression，Pi 表示預測網格是否有建物（或是否有 新增建物）的機率，若 Pi>0.5 則表示網格於第二期時有建物（或有新增建
物）。在 Multinomial Logistic Regression，若網格建物面積未來有多種
類型的可能性，則網格於第二期時變為 Pi 值最高的 i 類型。 二、Linear Regression：
Y =β
0
+β
1
X
1i
+…+β
k
X
ki
β：係數。 X：自變數，第一期網格的屬性值，如網格的道路寬度、坡度等。 Y：網格第二期建物面積預測值（或建物面積新增量預測值）。下圖為新店地區 1947 年、1976 年、1987 年、2000 年的總建物面積變化情 形。由於 1947 年至 1976 年時間間隔過長，變化太大，而 1987 年至 2000 年建 物量幾乎沒有改變。本研究目前先採用 1976 年及 1987 年的土地資料，以 1976 年為第一期資料來預測 1987 年（第二期）的建物數量及分佈情形。 台北縣新店建物覆蓋面積變遷 7106500 7100500 6335000 3077500 0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 6000000 7000000 8000000 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 時間西元年 面積㎡ 圖 2 新店地區建物面積量變遷 迴歸的計算方法，是以第二期（1987 年）的建物數量資料為依變數 Y 值， 自變數 X 值為第一期（1976 年）網格的土地使用資料，如各種土地使用的覆蓋 率、交通狀況、是否有公用設施等，以迴歸方式計算建物 1976 年至 1987 年的 數量及分佈預測模式。
BLR（Binary Logistic Regression）採用的依變數資料為「有無建物」或 「有無新增建物」。MLR（Multinomial Logistic Regression）、LR（Linear
Regression）採用的依變數資料為「建物數量」（MLR 分為五組：網格內建物面
積比例 0%、10%、35%、65%、90%）或「建物新增數量」。
最後利用預測模式所推得的第二期建物資料，與真實第二期（1987 年）的 建物資料做比較，用以評估該預測模式是否具有預測能力。
內）、安坑都市計畫區。用以比較不同分區的建物預測模式，是否會因分區不同 而有差異，如採用的自變數、預測準確率的差異等。某些分區因為建物網格數 量有限，例如可能第二期的高建物面積網格（如 90%）的網格數量不到 30，樣 本數不足，故無法使用 MLR 來建置建物預測模式。分區如下圖所示。 圖 3 新店地區研究分區圖 表 1 新店地區研究分區名稱及面積 分區名稱 網格數 面積 A：新店都市計畫區（非水源特定區內） 1,670 格 16,700,000 M2 B：新店都市計畫區（水源特定區內） 781 格 7,810,000 M2 C：非都市計畫區（非水源特定區內） 3,395 格 33,950,000 M2 D：非都市計畫區（水源特定區內） 5,649 格 56,490,000 M2 E：安坑都市計畫區 492 格 4,920,000 M2
第二章
土地使用判釋
第一節
判釋方法
本研究將新店地區劃分為 100M×100M 的網格資料，以早期新店的航空照片 圖或是經建版地形圖為底圖，判釋網格內的土地利用情形。 航照圖為 1947 年資料；經建版地形圖共有 3 版，第一版為 1976 年、第二 版為 1987 年、第三版為 2000 年。總共有 4 個時期的土地使用判釋資料。 判釋的項目包含網格內的建物覆蓋率、交通、水體覆蓋率及類別、農作地 覆蓋率、林地覆蓋率、草生地覆蓋率、濕地覆蓋率、裸露地覆蓋率、公用設施 類別、魚塭覆蓋率。建物覆蓋率分為 5 組類別，水體覆蓋率分為 2 組，其餘項 目覆蓋率分為 4 組，詳如下表所列。 表 2 建物覆蓋率判釋分類表 建物覆蓋率 （Y%） 組別 （%） Y＝ 0 0 0＜Y≦ 20 10 20＜Y≦ 50 35 50＜Y≦ 80 65 80＜Y≦100 90 表 3 農作地、林地、草生地、濕地、裸露地、魚塭覆蓋率判釋分類表 農作地、林地、草生地、濕地、裸露地、魚塭覆蓋率 （Y%） 組別 （%） Y＝ 0 0 0＜Y≦ 30 15 30＜Y≦ 60 45 60＜Y≦100 80表 4 水體覆蓋率判釋分類表 水體覆蓋率 （Y%） 組別 Y＝ 0 0 0＜Y≦ 30 1 30＜Y≦100 2
第二節 新店地區土地使用變遷概況
新店地區 1947 年、1976 年、1987 年、2000 年的各類土地使用面積如下圖 所示，圖文字標示依序為為類別、面積（M2 ）、面積比例。 圖 4 新店地區 1947 年土地使用比例 1947年土地使用比例 已開發地, 3980500, 4% 農作地, 9038000, 10% 草生地, 974000, 1% 林地, 79952500, 84% 裸露地, 737000, 1% 濕地, 366500, 0% 魚塭, 0, 0%圖 5 新店地區 1976 年土地使用比例 圖 6 新店地區 1987 年土地使用比例 1984年土地使用比例 已開發地, 8936000, 10% 農作地, 8695500, 10% 草生地, 586000, 1% 林地, 72289000, 79% 裸露地, 54000, 0% 魚塭, 0, 0% 濕地, 0, 0% 1976年土地使用比例 已開發地, 8286000, 9% 農作地, 9047500, 10% 草生地, 464500, 1% 林地, 72875000, 80% 裸露地, 90000, 0% 魚塭, 0, 0% 濕地, 0, 0%
圖 7 新店地區 2000 年土地使用比例 新店地區自 1947 年至 2000 年，最大比例的土地使用類別為林地約佔 80%， 其次為農作地及已開發地（網格內有建物或道路等人造物）。自 1987 年起，已 開發地面積超越農作地面積。 林地面積自 1947 年至 1976 年變化-8.85%，1967 至 2000 年變化量僅 0.87%。 農作地 1947 至 1976 年間面積沒有太大變動，1976 年至 2000 年面積有減小， 但幅度不大約 7%。已開發地面積 1947 年至 2000 年增加了 131%；1976 年至 2000 年增加了 12.18%；但 1987 年至 2000 年 13 年間，只增加 0.08%而已，改變量非 常小。公共設施方面，自 1976 年起，寺廟跟墓地皆明顯增加。 新店建物覆蓋面積 1947 年至 1976 年增加了 105.8%，1976 年至 1987 年增 加了 12.1%，而 1987 年至 2000 年 13 年間，只增加 0.08%。新店地區不同年代 建物覆蓋分佈如下圖所示，顏色越深表建物覆蓋率越高。 2000年土地使用比例 已開發地, 8969500, 10% 農作地, 8412500, 9% 草生地, 589000, 1% 林地, 73507500, 80% 裸露地, 57000, 0% 魚塭, 0, 0% 濕地, 0, 0%
圖 10 新店地區 1987 年建物分佈
圖 11 新店地區 2000 年建物分佈
坑、台北小城、玫瑰中國城、三城湖一帶；「3」是青潭山區一帶；「4」是直潭 淨水廠一帶；「5」是大台北華城一帶；「6」是楓橋渡假村。 圖 12 新店地區 1976 年至 1987 年建物變化較大區域
第三節
判釋問題
本研究新店地區土地使用的判釋，是以早期黑白航空照片及經建版地形圖 為底圖來做判釋，然而在實際判釋時發現許多問題，詳述如下： 建物： 建物無法由圖面判斷樓層高，且不同版本的經建版地形圖，建物繪製大小農作地： 果林屬於農作地類別，在經建版地形圖有標示可以判別，但農作地的果林 部分，在 1947 年空照圖無法區分果林與林地。 林地： 林地 1976 年至 2000 年面積變化不大，變化量僅 0.87%，可能與地形圖繪 製精確度有關，某些地區土地使用沒有改變，但是因為經建版地形圖版本不同， 空地會出現留白或是塗滿綠色（林地）的差異。 草生地： 經建版地形圖圖例無「草生地」類別。以「綠地」圖例表示為草生地。 道路： 1947 年空照圖判釋因照片不清楚，或是有樹木遮蓋，可能有部分道路未判 出。道路寬度在空照圖無法快速精確的判釋，而經建版地形圖也無法準確區分 道路寬度。 水體： 1947 年空照圖判釋的水體網格數明顯較少（1,309 格），與經建版地形圖（一 版 1,754 格、二版 1,973 格、三版 1,983 格）格判釋水體網格數量差距約 35%， 經對照發現是因空照圖不清楚，未判出水體。 公共設施： 空照圖公共設施不易判釋。僅能由操場辨識出學校。 裸露地： 空照圖判釋，河岸顏色較白的地（沒有草木）判為裸露地。經建版地形圖 判釋，河川中的孤島判為裸露地，
總結 1947 年空照圖無法判釋的地物有： 一、樓層高（經建版地形圖也無法判釋）。 二、魚塭。 三、濕地。 四、公用設施（僅可利用操場判釋學校）。 五、果園。 總結造成判釋誤差的原因有： 一、顯示器不同造成亮度、對比、清晰度不同，影響最大 二、網格顯示比例大小不同，造成判釋不同 三、空照圖本身不清楚。 四、空照圖、地形圖無法疊合 不同年代空照圖、地形圖座標的誤差影響判釋準 確度。 五、判釋經驗不足（例如河川，彎曲且呈不同程度深色變化，可能被判為林地）。 六、道路寬度的判斷比較困難。空照圖無法快速準確判釋道路寬度，而經建版 地形圖無準確標示道路寬度。 七、空照圖中樹林會概住其他地物如道路、河川、建物等，造成判釋誤差。 八、經建版地形圖的繪製正確度造成誤差，除了繪製方式不同造成的誤差如建 物大小、林地有無塗綠色外，地形圖本身的資料正確度也可能有問題，如 下圖，1976 年、1987 年遠東 ABC 全球企業總部已成立繪有建物，但 2000 年的資料卻沒有建物。 1976 年 1987 年 2000 年
本研究判釋項目與地形圖圖例項目沒有完全相符，二者間的對應表如下 所示。經建版地形圖中的工廠及礦場沒有出現在判釋項目中。 表 5 判釋項目與經建版地形圖圖例項目的對應表 判釋項目 經建版地形圖 建物 建築區 農作地 水田、茶林、蔗田、果園農場、旱作地 林地 樹林、矮林 草生地 綠地 裸露地 鹽田 濕地 沼澤或濕地、泥地 魚塭 魚池 交通 國道、省道、線道、其他道路、大道、 小路、鐵路 公用設施 政府或公所、警察局、學校、墓地、廟 或教堂、發電廠、變電所、水廠、加油 站、郵局、電信局、電台、氣象台、瞭 望台 水體 河流或湖 N/A 工廠、礦場
第三章
建物變遷預測模式
本研究除了建置新店地區的建物變遷預測模式外，尚將新店地區分作新店 都市計畫區（水源特定區內、水源特定區外）、非都市計畫區（水源特定區內、 水源特定區外）、安坑都市計畫區分別建置建物變遷預測模式，並可比較不同地 區建物預測模式的差異，分區如圖 3 所示。除了上述分區外，另外挑選了較特 殊的三塊小地區（如下圖）建置建物預測模式，探討建物變化比例、預測範圍 大小對預測模式的影響(Cohen, 1960; Costanza, 1989; Uebersax, 2002)。圖 14 新店地區三處建物預測模式小分區
A：三城湖 81 格 B：山區 90 格 C：山區 182 格
建物、Multinomial Logistic Regression 預測 1987 年網格內建物面積（若樣
本數不足則不做）、Linear Regression 預測 1987 年網格內建物面積、Binary
Logistic Regression 預測 1987 年網格內有無新增建物、Linear Regression 預測 1987 年網格內建物新增面積。沒有用 Multinomial Logistic Regression 來預測新店地區 1987 年有無新增建物是因為建物新增量依變數共 17 組（-90、 -80、-65、-55、-35、-30、-25、-10、0、10、25、30、35、55、65、80、90）， 而因為樣本數有限，並非每組都能有 30 個以上的樣本，故未用 Multinomial Logistic Regression 來作新店建物的新增量預測。 模式建置後，將檢視模式的總正確預測涵概率（預測量等於真實量網格數/ 總網格數）尤其對建物有變化網格區域的模式預測能力作分析。此外針對建成 區（1976 年或 1987 年有建物的網格區域），訂定 5 項指標，來檢驗預測模式的 預測能力，5 項指標為： 表 6 建成區預測模式指標 指標名稱 指標計算方式 說明 q-crt-b BLR：1-[abs（(Pn+Pu)-(In+Iu)）/(In+Iu)] 其他：預測建物總面積/真實建物總面積 1987 年有建物網格 數量預測正確 程度（無位置正確） s-crt-b 1-[abs（(Vmm+Vuu+Vrr)-T）/T] 預測正確網格佔總網格數比例（有 位置正確） q-crt-c 1-[abs（(Pn+Pr)-(In+Ir)）/(In+Ir)] 實際有變化網格數量與預測變化 網格數量比例（無位置正確） s-crt-c 1-[abs((Vnn+Vrr)-(Pn+Pr))/(Pn+Pr)] 預測會變化網格中，真實會變化的 比例（有位置正確） s-cpt-c 1-[abs（(Vnn+Vrr)-(In+Ir)）/(In+Ir)] 真實有變化網格中，預測會變化的 比例（有位置正確） 實際新增 實際不變 實際減少 正確率 預測新增 Vnn Vnu Vnr Pn
預測無新增 Vun Vuu Vur Pu
預測減少 Vrn Vru Vrr Pr
第一節
新店各分區建物變遷預測模式建置
一、新店地區建物變遷預測模式：
新店地區 1976 年至 1987 年的建物變化情形如下表，表格欄位依照網格內 建物面積佔網格面積百分比分類，百分比越高表網格內建物面積較大的網格。 網格總數為 12,058 格，網格內建物面積自 1976 年至 1987 年有變化的網格數 量，僅佔全部網格數量的 1.95%（235 格），包含新增 1.79%（216 格），減少 0.16% （19 格）。 表 7 新店地區 1976 至 1987 年建物網格數量變化情形 1976年建物網格數 Total .00% 10.00% 35.00% 65.00% 90.00% 1987年 建物 網格數 .00% 9,848 15 1 0 0 9,864 10.00% 100 1,188 3 0 0 1,291 35.00% 31 11 294 0 0 336 65.00% 11 3 4 169 0 187 90.00% 37 14 0 5 324 380 Total 10,027 1,231 302 174 324 12,058（一）新店地區 Binary Logistic Regression 預測 1987 年有無建物
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1(a) buil76 .776 .026 883.630 1 .000 2.173
neig0876 .013 .001 141.427 1 .000 1.013 roaddi76 -.003 .000 49.782 1 .000 .997 Constant -3.671 .114 1040.416 1 .000 .025 a Variable(s) entered on step 1: buil76, neig0876, roaddi76.
Classification Table(a) Observed Predicted buil84yn Percentage Correct .00 1.00 Step 1 buil84yn .00 9841 23 99.8
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 1742.569(a) .553 .902
a Estimation terminated at iteration number 9 because parameter estimates changed by less than .001.
模式選取自變數有 1976 年建物面積、鄰近建物面積、道路距離。報表中 B 為係數；Sig 為顯著性（0.05 以下為顯著）；Exp(B)表自變量存在對依變數的影 響，如 buil76（1976 年建物量），每增加一單位的建物量，預測有建物的機率 會增加為原來的 2.447 倍。 總正確預測涵概率為 98.40%（11,865/12,058），建物實際建物有變化的網 格中，預測也變化的正確預測涵概率為 4.62%（9/195）。而預測有新增的網格 共 16 格，其中實際也新增的網格數為 9，正確率達 56.25%。 表 8 新店地區 1987 年實際建物數量變化與 BLR 預測建物數量變化比較 實際新增 179 實際不變 11,863 實際減少 16 正確率 預測新增 16 9 7 0 56.25% 預測無新增 12,042 170 11,856 16 98.46% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概率 5.03% 99.94% 0.00% 98.40%
由於在此 Binary Logistic Regression 的依變數是指「1987 年有無建物」， 故表格中「實際新增」僅包含「從無建物變為有建物」的網格，而未包含「1976 年就有建物而建物數量增加」的網格。表格中「實際不變」是指 1976 年及 1987 年皆有建物的網格（不論建物數量有無改變），除了建物數量不變的網格外，尚 包含「1976 年有建物且建物數量增加」、「1976 年有建物且建物數量減少（但仍 有建物）」的網格。「實際減少」為 1976 年有建物、1987 年無建物的網格。 實際新增的網格僅有 5.03%有預測到，實際減少的網格則完全沒有預測 到，實際有變化的網格的正確預測涵概率是 4.62%。
若僅挑選建成區（1976 年有建物或是 1987 年有建物的網格），實際與預測 變化情形比較如下表所示。針對預測模式建成區預測能力指標如表 10。 表 9 新店地區建成區 1987 年實際建物量變化與 BLR 預測建物量變化比較 實際新增 實際不變 實際減少 預測新增 9 0 0 9 預測不變 170 2,015 16 2,201 預測減少 0 0 0 0 179 2,015 16 2,210 表 10 新店地區建成區 BLR 預測建物量模式指標 指標名稱 指標值 q-crt-b 0.9927 s-crt-b 0.9158 q-crt-c 0.0462 s-crt-c 1.0000 s-cpt-c 0.0462
（二）新店地區 Multinomial Logistic Regression 預測 1987 年建物數量
Parameter Estimates
a The reference category is: 90.00.
真實面積 0 9,864 真實面積 10 1,291 真實面積 35 336 真實面積 65 187 真實面積 90 380 正確率 預測面積 0 10,018 9,849 97 27 10 35 98.31% 預測面積 10 1,241 15 1,191 15 4 16 95.97% 預測面積 35 278 0 2 273 3 0 98.20% 預測面積 65 139 0 0 0 137 2 98.56% 預測面積 90 382 0 1 21 33 327 85.60%
buil84(a) B Std. Error Wald Df Sig. Exp(B)
95% Confidence Interval for Exp(B) Lower Bound Upper Bound .00 Intercept 19.301 .831 539.095 1 .000 buil76 -1.179 .041 810.287 1 .000 .308 .284 .334 neig0876 -.022 .002 180.273 1 .000 .978 .975 .981 wood76 -.112 .009 143.837 1 .000 .894 .878 .911 waterall 2.146 .424 25.601 1 .000 8.549 3.723 19.629 10.00 Intercept 15.394 .810 361.265 1 .000 buil76 -.314 .014 489.759 1 .000 .730 .710 .751 neig0876 -.007 .001 37.474 1 .000 .993 .991 .995 wood76 -.119 .009 174.432 1 .000 .888 .872 .904 waterall 1.859 .385 23.304 1 .000 6.418 3.017 13.653 35.00 Intercept 11.511 .780 217.690 1 .000 buil76 -.164 .011 218.660 1 .000 .849 .830 .867 neig0876 -.004 .001 16.222 1 .000 .996 .995 .998 wood76 -.125 .009 189.081 1 .000 .882 .867 .898 waterall 1.159 .358 10.471 1 .001 3.188 1.580 6.433 65.00 Intercept 7.153 .692 106.770 1 .000 buil76 -.089 .009 103.971 1 .000 .915 .900 .931 neig0876 -.002 .001 12.693 1 .000 .998 .996 .999 wood76 -.099 .009 112.170 1 .000 .906 .890 .923 waterall .918 .310 8.789 1 .003 2.505 1.365 4.596
正確預測涵
概率 99.85% 92.25% 81.25% 73.26% 86.05% 97.67%
Pseudo R-Square
Cox and Snell .648 Nagelkerke .873 McFadden .770
採用的自變數有 1976 年建物面積、鄰近建物面積、林地面積、水體。總正 確預測涵概率為 97.67%（11,777/12,058）。
關於 Multinomial Logistic Regression 自變數的挑選，可能某些自變數 在某些建物面積組類別不顯著，例如假設水體在 65、90 組不顯著但在 10、35 顯著，但是可能 65、90 類組的網格沒有水體所以計算 Logistic Regression 效用時不會造成影響，故雖然水體沒有在所有建物類組都顯著，但還是選擇。 而例如道路，如果在全部建物類別都有道路的存在，就需要全部建物類別都顯 著才會選取道路作為自變數。 有變化網格正確預測涵概率為 9.79%（23/235）。預測會變化的網格共 85 格，其中 23 格實際也有變化，正確率為 27.06%。 表 11 新店地區 1987 年實際建物量變化與 MLR 預測建物量變化比較 實際新增 216 實際不變 11,823 實際減少 19 正確率 預測新增 76 14 61 1 18.42% 預測不變 11,973 202 11,762 9 98.24% 預測減少 9 0 0 9 100.00% 正確預測涵概率 6.48% 99.48% 47.37% 97.74% 表格中「實際新增」為建物量有新增的網格，但不考慮新增的量，因此實
建物實際與預測變化情形比較及模式指標如下表。 表 12 新店地區建成區 1987 年實際建物量變化與 MLR 預測建物量變化比較 實際新增 實際不變 實際減少 正確率 預測新增 14 53 1 68 預測不變 202 1,922 9 2,133 預測減少 0 0 9 9 216 1,975 19 2,210 表 13 新店地區建成區 MLR 預測建物量模式指標 指標名稱 指標值 q-crt-b 0.9230 s-crt-b 0.8801 q-crt-c 0.3277 s-crt-c 0.2987 s-cpt-c 0.0979 （三）新店地區 Linear Regression 預測 1987 年建物數量 Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.630 .313 5.207 .000 buil76 .921 .007 .865 133.835 .000 farm76 -1.582E-02 .004 -.019 -3.629 .000 grass76 -2.416E-02 .012 -.007 -2.039 .042 neig0876 1.143E-02 .001 .070 10.655 .000 private 4.235E-03 .001 .011 3.275 .001 road76 -2.652E-02 .013 -.007 -1.985 .047 roaddi76 -4.718E-04 .000 -.010 -2.895 .004 school76 -1.008 .513 -.007 -1.962 .050 waterall -.718 .158 -.017 -4.537 .000 wood76 -1.254E-02 .004 -.023 -3.365 .001 a Dependent Variable: buil84
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .936(a) .876 .876 6.41956
a Predictors: (Constant), wood76, private, grass76, school76, road76, waterall, roaddi76, buil76, farm76, neig0876
採用自變數有 1976 年建物量、農作地、鄰近建物量、道路、道路距離、學 校、水體、林地面積。 由於 1987 年的真實資料是以離散的數字（0%、10%、35%、65%、90%）來代 表群組資料，而迴歸預測值是連續性的資料，故無法直接採「預測值等於實際 值」的概念來表示預測正確，而若用「可接受誤差」來比較預測值與真實值， 也就是預測值跟實際值差異在某種誤差值範圍內算是可接受的話，以此方式確 認迴歸模式的預測準確度，可能會有問題，如可接受誤差值如果為 5，若是預 測值落在-5 至 5、5 至 15、30 至 40、60 至 70、85 至 95 之外的預測數字，也 就是 15 至 30、40 至 60、70 至 85、95 以上，皆會被認定為預測不準確的數字。 例如迴歸預測數值如果是 75，既不符合 65 群組的接受誤差範圍（60 至 70）， 也不符合 90 群組的誤差範圍（85 至 95），故一定會被當作是「預測不準確」。 若是以最大組內誤差 15（如表 14 所示）當作是可接受誤差，則也會出現 錯誤，因為群組代表值 0 跟群組代表值 10 相差值僅 10，若可接受誤差 15，那 麼如果迴歸預測 1987 年建物量值為 0，而 1987 年真實建物量為 10，二者誤差 為 10，也算是在可接受誤差內，變成預測準確的情形，但其實是沒有預測到建 物量是由 1976 年的建物量 0 變成 1987 年的建物量 10。 表 14 建物面積值分組表及組內誤差 群組代表值 群組範圍 組內誤差 0 0 0 10 0- 20 10 35 20- 50 15 65 50- 80 15 90 80-100 10
表 15 迴歸預測建物值與組別關係表 迴歸預測網格建物面積（Y%） 組別（%） Y≦ 0 0 0＜Y≦20 10 20＜Y≦50 35 50＜Y≦80 65 80＜Y 90 表 16 新店地區 1987 年真實建物面積與迴歸預測建物面積表 真實面積 0 9,864 真實面積 10 1,291 真實面積 35 336 真實面積 65 187 真實面積 90 380 正確率 預測面積 0 2,704 2,682 18 4 0 0 99.19% 預測面積 10 8,554 7,181 1,270 38 14 51 14.85% 預測面積 35 302 1 3 294 4 0 97.35% 預測面積 65 174 0 0 0 169 5 97.13% 預測面積 90 324 0 0 0 0 324 100.00% 正確預測涵 概率 27.19% 98.37% 87.50% 90.37% 85.26% 39.30% 再細查原始迴歸數值資料發現（表 17），迴歸值有負值（-3 之內），且預測 值 0 至 3 之間有大量網格為實際建物面積值為 0 的網格。若將預測值-3 以上且 未達 3 的網格規類於建物量為 0 的組別，則真實與預測值情況變為如表 18 所 示。總正確預測涵概率達 97.69%。真實建物有變化的網格地區，正確預測涵概 率為 10.64%（25/235）。
表 17 新店地區迴歸預測建物面積值（10 以內）與網格數量關係 新店地區迴歸預測建物面積值 網格數 -2.X 1 -1.X 79 0.X 2,624 1.X 6,838 2.X 404 3.X 56 4.X 14 5.X 4 6.X 4 7.X 2 8.X 1 9.X 71 10.X 479 表 18 新店地區 1987 年真實與迴歸預測建物面積表（預測值未達 3 屬分組 0） 真實面積 0 9,864 真實面積 10 1,291 真實面積 35 336 真實面積 65 187 真實面積 90 380 正確率 預測面積 0 9,946 9,792 88 25 9 32 98.45% 預測面積 10 1,312 71 1,200 17 5 19 91.46% 預測面積 35 302 1 3 294 4 0 97.35% 預測面積 65 174 0 0 0 169 5 97.13% 預測面積 90 324 0 0 0 0 324 100.00% 正確預測涵 概率 99.27% 92.95% 87.50% 90.37% 85.26% 97.69%
表 19 新店地區 1987 年真實建物網格數量與 LR 預測建物網格數量比較 實際新增 216 實際不變 11,823 實際減少 19 正確率 預測新增 81 25 56 0 30.86% 預測不變 11,977 191 11,767 19 98.25% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概率 11.57% 99.53% 0.00% 97.79% 針對建成區建物實際與 Linear Regression 預測變化情形比較及模式指標 如下表。 表 20 新店地區建成區 1987 年真實建物網格數量與 LR 預測建物網格數量比較 實際新增 實際不變 實際減少 預測新增 25 0 0 25 預測不變 191 1975 19 2185 預測減少 0 0 0 0 216 1975 19 2210 表 21 新店地區建成區 LR 預測建物量模式指標 指標名稱 指標值 q-crt-b 0.9033 s-crt-b 0.9050 q-crt-c 0.1064 s-crt-c 1.0000 s-cpt-c 0.1064
（四）新店地區 Binary Logistic Regression 預測 1987 年有無新增建物
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1(a) buil76 -.081 .010 62.222 1 .000 .923
grave76 .579 .424 1.864 1 .172 1.784 neig0876 .007 .001 89.852 1 .000 1.007 roaddi76 -.003 .001 47.455 1 .000 .997 water1 -.374 .203 3.394 1 .065 .688 water2 -2.325 1.013 5.263 1 .022 .098 wood76 -.004 .002 2.702 1 .100 .996 Constant -3.127 .189 274.266 1 .000 .044 a Variable(s) entered on step 1: buil76, grave76, neig0876, roaddi76, water1, water2, wood76.
Classification Table(a) Observed Predicted newyn Percentage Correct .00 1.00 Step 1 newyn .00 11843 3 100.0 1.00 207 4 1.9 Overall Percentage 98.3 a The cut value is .500
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 1878.558(a) .020 .125
a Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001.
採用自變數有 1976 年建物面積、鄰近建物面積、墓地、水體、道路距離、
林地面積，R2
（五）新店地區 Linear Regression 預測 1987 年有無新增建物 Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2.024 .314 6.442 .000 buil76 -7.820E-02 .007 -.207 -11.339 .000 farm76 -1.681E-02 .005 -.057 -3.716 .000 grass76 -2.814E-02 .012 -.022 -2.377 .017 neig0876 1.066E-02 .001 .184 9.939 .000 roaddi76 -5.970E-04 .000 -.037 -3.753 .000 school76 -1.076 .514 -.020 -2.093 .036 water1 -.680 .188 -.034 -3.612 .000 water2 -1.883 .457 -.045 -4.124 .000 wood76 -1.449E-02 .004 -.074 -3.715 .000 road76 -2.580E-02 .013 -.019 -1.921 .055 a Dependent Variable: new
Model Summary(b) Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .121(a) .015 .014 6.40820
a Predictors: (Constant), road76, grass76, school76, water2, farm76, water1, buil76, roaddi76, neig0876, wood76 b Dependent Variable: new
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 7305.079 10 730.508 17.789 .000(a)
Residual 493889.465 12027 41.065 Total 501194.544 12037
a Predictors: (Constant), road76, grass76, school76, water2, farm76, water1, buil76, roaddi76, neig0876, wood76 b Dependent Variable: new
採用自變數為 1976 年建物面積、鄰近建物面積、農地面積、草生地面積、 道路距離、學校、水體、林地面積、道路。
由於是預測建物新增量，故無法如同預測建物量將預測值推回各個建物面
積值代表組別，在此採用「可接受誤差」，即預測建物新增值與真實建物新增值
若「可接受誤差」設定為 0，則預測準確率幾乎為 0，若將可接受誤差設為 最小組距誤差 10（表），同樣也會出現「實際由 0 變為 10，預測由 0 變為 0」（誤 差 10）卻算是準確預測的情況，故可接受誤差必須小於 10。可接受誤差大小與 預測準確率的關係如表 22 所示。有變化網格的預測準確率，由可接受誤差 9 的 18.3%至可接受誤差 10 的 41.7%增幅最大。然而可接受誤差 10 內所猜到的變 化網格 98 格，全部都是原建物量為 0 變為建物量 10 類型的網格（佔總變化網 格數 42.55%），其他變化類型的網格（佔總變化網格數 57.45%）全部沒有預測 到。 表 22 LR 預測新店建物新增量與真實建物新增量可接受誤差與預測正確率關 係 可接受 誤差 (%) 無變化網格 預測正確數 無變化網格 預測正確率 有變化網格 預測正確數 有變化網格 預測正確率 預測準確 網格數 0 1 0.01% 0 0.00% 1 1 8,905 75.32% 0 0.00% 8,905 2 10,388 87.86% 0 0.00% 10,388 3 10,920 92.36% 0 0.00% 10,920 4 11,238 95.05% 0 0.00% 11,238 5 11,441 96.77% 0 0.00% 11,441 6 11,572 97.88% 3 1.28% 11,575 7 11,666 98.67% 7 2.98% 11,673 8 11,723 99.15% 19 8.09% 11,742 9 11,775 99.59% 43 18.30% 11,818 10 11,823 100.00% 98 41.70% 11,921 11 11,823 100.00% 113 48.09% 11,936 12 11,823 100.00% 113 48.09% 11,936 13 11,823 100.00% 113 48.09% 11,936 14 11,823 100.00% 114 48.51% 11,937 15 11,823 100.00% 115 48.94% 11,938 16 11,823 100.00% 115 48.94% 11,938
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 2 4 6 8 10 12 14 16 可接受預測誤差% 預 測 正 確 率 % 有變化網格 無變化網格 圖 15 LR 預測新店建物新增量與真實建物新增量可接受誤差與預測正確率關 係 0 25 50 75 100 125 150 175 200 225 250 275 300 325 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 可接受誤差 未 預 測 到 網 格 數 量 圖 16 LR 預測新店建物新增量可接受誤差與未預測到網格數量關係 再仔細觀察，可接受誤差 10 之內的 98 格網格，真實誤差是-5.236 到-9.958 之間，詳細分配表如下表所示。
表 23 LR 預測新店建物新增量誤差值 10 之內網格數量表 預測建物新增量誤差(x) 網格數量 網格數量比例 -6＜x≦-5 3 3.06% -7＜x≦-6 4 4.08% -8＜x≦-7 12 12.24% -9＜x≦-8 24 24.49% -10＜x≦-9 55 56.12% 雖然說誤差-5 至-10 間有 98 格網格，都是真實建物量由 0 變為 10 的網格， 但因為真實建物值群組 0 跟群組 10 建物量相差僅 10，故迴歸預測新增值若是 在 0 至 5 間（誤差為-5 到-10），結果會比較偏預測網格建物量由群組 0 依舊維 持群組 0（預測無變化），而迴歸預測新增值若是在 5 至 10 間（誤差為 0 至-5）， 預測結果會比較偏預測網格建物量由群組 0 變為群組 10 的結果（預測有增加）。 然而預測誤差 0 至-5 網格量為零，表示幾乎完全沒有預測到網格有新增建物量 的情形。預測網格變化能力等同無。
二、新店都市計畫區（非水源特定區內）建物變遷預測模式
新店都市計畫區（非水源特定區內）共 1,670 格，其中建物數量有變化的 網格數佔 4.49%（75 格），含新增 3.83%（64 格），減少 0.66%（11 格）。 表 24 新店都市計畫區非水源特定區內 1976 至 1987 年建物網格數量變化情形 1976年建物網格數 Total .00 10.00 35.00 65.00 90.00 1987年 建物 網格數 .00 533 8 1 0 0 542 10.00 29 412 2 0 0 443 35.00 8 9 206 0 0 223 65.00 4 1 2 140 0 147 90.00 2 4 0 5 304 315（一）新店都市計畫區（非水源特定區內）Binary Logistic Regression 預測 1987 年建物量
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1(a) building76 .573 .035 268.575 1 .000 1.773
neighboor76 .008 .001 33.723 1 .000 1.008 road76 .066 .020 10.863 1 .001 1.068 Constant -3.548 .263 182.673 1 .000 .029 a Variable(s) entered on step 1: building76, neighboor76, road76.
Classification Table(a) Observed Predicted building84yn Percentage Correct .00 1.00 Step 1 building84yn .00 532 10 98.2 1.00 39 1089 96.5 Overall Percentage 97.1 a The cut value is .500
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 372.324(a) .646 .901
a Estimation terminated at iteration number 10 because parameter estimates changed by less than .001.
採用之自變數有 1976 年建物面積、鄰近建物面積、道路寬度。總正確預測
涵概率為 98.84%（1,617/1,670），建物實際建物有變化的網格中，預測也變化
的正確預測涵概率為 7.69%（4/52），實際新增的網格有 9.30%被預測到，實際
減少的網格則完全沒有預測到。預測有變化的網格共 5 格，其中實際也變化的 網格數為 4，正確率達 80.00%。
表 25 新店都市計畫區非水源特定區內 1987 年實際與 BLR 預測建物量變化比 較 實際新增 43 實際不變 1618 實際減少 9 正確率 預測新增 5 4 1 0 80.00% 預測不變 1665 39 1617 9 97.12% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概 率 9.30% 99.94% 0.00% 98.84% 建成區變化與預測模式指標如下。 表 26 新店都市計畫區非水源特定區內建成區 1987 年實際與 BLR 預測建物量變化比 較 實際新增 43 實際不變 1085 實際減少 9 正確率 預測新增 4 4 0 0 100.00% 預測不變 1133 39 1085 9 95.76% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概 率 9.30% 100.00% 0.00% 95.78% 表 27 新店都市計畫區非水源特定區內建成區 BLR 預測建物量模式指標 指標名稱 指標值 q-crt-b 0.9920 s-crt-b 0.9578 q-crt-c 0.0769
（二）新店都市計畫區（非水源特定區內）Multinomial Logistic Regression 預測 1987 年建物量
Parameter Estimates
b uilding84(a) B Std. Error Wald df Sig. Exp(B)
95% Confidence Interval for Exp(B) Lower Bound Upper Bound
1 0.00 Intercept -3.781 .314 144.724 1 .000 building76 .579 .036 253.202 1 .000 1.785 1.662 1.917 farm76 .009 .004 4.899 1 .027 1.009 1.001 1.017 government76 19.644 4.488 19.155 1 .000 339935204.7 53 51386.297 2248769595924.909 neighboor76 .009 .001 36.209 1 .000 1.009 1.006 1.012 road76 .070 .020 11.922 1 .001 1.073 1.031 1.116 water1 -.413 .329 1.577 1 .209 .661 .347 1.261 3 5.00 Intercept -9.350 .575 264.430 1 .000 building76 .794 .040 392.098 1 .000 2.213 2.046 2.394 farm76 .013 .007 3.486 1 .062 1.013 .999 1.028 government76 18.701 3.586 27.197 1 .000 132336270.6 48 117311.553 149285284619.481 neighboor76 .014 .002 50.329 1 .000 1.014 1.010 1.017 road76 .082 .029 7.765 1 .005 1.085 1.025 1.150 water1 -1.075 .507 4.501 1 .034 .341 .126 .921 6 5.00 Intercept -17.527 .962 331.833 1 .000 building76 .939 .042 489.670 1 .000 2.557 2.353 2.778 farm76 .056 .015 14.169 1 .000 1.058 1.027 1.089 government76 18.250 2.497 53.427 1 .000 84349141.14 7 632050.413 11256661606.802 neighboor76 .016 .002 51.111 1 .000 1.016 1.012 1.021 road76 .100 .037 7.339 1 .007 1.105 1.028 1.188 water1 -1.416 .657 4.643 1 .031 .243 6.694E-02 .880 9 0.00 Intercept -31.627 1.591 394.984 1 .000 building76 1.114 .045 606.586 1 .000 3.048 2.789 3.330 farm76 .129 .030 18.719 1 .000 1.138 1.073 1.207 government76 18.502 .000 . 1 . 108469748.6 76 108469748.676 108469748.676 neighboor76 .019 .002 60.954 1 .000 1.020 1.015 1.025
road76 .053 .043 1.501 1 .221 1.054 .969 1.147 water1 -2.247 .817 7.559 1 .006 .106 2.130E-02 .525
a The reference category is: .00.
真實面積 0 542 真實面積 10 443 真實面積 35 223 真實面積 65 147 真實面積 90 315 正確率 預測面積 0 570 531 28 8 3 0 93.16% 預測面積 10 440 10 413 9 2 6 93.86% 預測面積 35 209 1 2 204 2 0 97.61% 預測面積 65 146 0 0 2 139 5 95.21% 預測面積 90 305 0 0 0 1 304 99.67% 正確預測涵 概率 97.97% 93.23% 91.48% 94.56% 96.51% 95.09% Pseudo R-Square
Cox and Snell .907 Nagelkerke .953 McFadden .785 模式採用自變數有 1976 年建物面積、鄰近建物面積、水體、農作地面積、 機關用地、道路寬度。總正確預測涵概率為 95.09%（1,591/1,670）。建物實際 建物面積有變化的網格中，預測面積也變化的正確預測涵概率為 5.33% （4/75），實際新增的網格有 6.25%被預測到，實際減少的網格則完全沒有預測 到。預測有變化的網格共 9 格，其中實際也變化的網格數為 4，正確率達 44.44%。 建成區變化與預測模式指標如表 29、表 30 所示。
表 28 新店都市計畫區非水源特定區內 1987 年實際與 MLR 預測建物量比較 實際新增 64 實際不變 1,595 實際減少 11 正確率 預測新增 9 4 5 0 44.44% 預測不變 1661 60 1590 11 95.73% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概率 6.25% 99.69% 0.00% 95.45% 表 29 新店都市計畫區非水源特定區內建成區 1987 年實際與 MLR 預測建物量變化比 較 實際新增 實際不變 實際減少 預測新增 4 3 0 7 預測不變 60 1,059 11 1,130 預測減少 0 0 0 0 64 1,062 11 表 30 新店都市計畫區非水源特定區內建成區 MLR 預測建物量模式指標 指標名稱 指標值 q-crt-b 0.9704 s-crt-b 0.9349 q-crt-c 0.0933 s-crt-c 0.5714 s-cpt-c 0.0533
（三）新店都市計畫區（非水源特定區內）Linear Regression 預測 1987 年建 物量 Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.911 .394 4.852 .000 building76 .919 .010 .915 94.687 .000 neighboor76 9.033E-03 .001 .062 6.314 .000 slope76 -8.768E-02 .027 -.018 -3.255 .001 water1 -1.244 .417 -.016 -2.984 .003 water2 -1.793 .908 -.010 -1.974 .049 a Dependent Variable: building84
真實面積 0 542 真實面積 10 443 真實面積 35 223 真實面積 65 147 真實面積 90 315 正確率 預測面積 0 501 474 23 4 0 0 94.61% 預測面積 10 509 67 418 13 5 6 82.12% 預測面積 35 211 1 2 206 2 0 97.63% 預測面積 65 145 0 0 0 140 5 96.55% 預測面積 90 304 0 0 0 0 304 100.00% 正確預測涵 概率 87.45% 94.36% 92.38% 95.24% 96.51% 92.34% Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
採用自變數有 1976 年建物面積、鄰近建物面積、水體、坡度。R2 值為 0.958。 在迴歸預測值未達 3 屬建物面積 0 類組的假設下，總正確預測涵概率為 92.34%。建物實際建物面積有變化的網格中，預測面積也變化的正確預測涵概 率為 21.33%（16/75），實際新增的網格有 25.00%被預測到，實際減少的網格則 完全沒有預測到。預測有變化的網格共 75 格，其中實際也變化的網格數為 16， 正確率達 21.33%。建成區變化與預測模式指標如表 32、表 33 所示。 表 31 新店都市計畫區非水源特定區內 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 實際新增 64 實際不變 1595 實際減少 11 正確率 預測新增 75 16 59 0 21.33% 預測不變 1595 48 1536 11 96.30% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概率 25.00% 96.30% 0.00% 92.93% 表 32 新店都市計畫區非水源特定區內建成區 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 實際新增 64 實際不變 1062 實際減少 11 正確率 預測新增 16 16 0 0 100.00% 預測不變 1121 48 1062 11 94.74% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概率 25.00% 100.00% 0.00% 94.81% 表 33 新店都市計畫區非水源特定區內建成區 LR 預測建物量模式指標 指標名稱 指標值 q-crt-b 0.9824 s-crt-b 0.9481
q-crt-c 0.2133
s-crt-c 1.0000
s-cpt-c 0.2133
（四）新店都市計畫區（非水源特定區內）Binary Logistic Regression 預測 1987 年有無新增建物
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1(a) building76 -.077 .012 40.405 1 .000 .926
graveyard76 1.051 .451 5.426 1 .020 2.860 neighboor76 .006 .001 31.524 1 .000 1.006 slope76 -.057 .024 5.745 1 .017 .945 water1 -.870 .351 6.158 1 .013 .419 Constant -2.775 .258 115.721 1 .000 .062 a Variable(s) entered on step 1: building76, graveyard76, neighboor76, slope76, water1.
Classification Table(a) Observed Predicted new76yn Percentage Correct .00 1.00 Step 1 new76yn .00 1606 0 100.0 1.00 62 2 3.1 Overall Percentage 96.3 a The cut value is .500
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 457.078(a) .050 .181
a Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.
模式採用自變數為 1976 年建物面積、墓地、鄰近建物面積、坡度、水體。 但 R2
（五）新店都市計畫區（非水源特定區內）Linear Regression 預測 1987 年有 無新增建物 Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.911 .394 4.852 .000 building76 -8.130E-02 .010 -.387 -8.379 .000 neighboor76 9.033E-03 .001 .298 6.314 .000 slope76 -8.768E-02 .027 -.087 -3.255 .001 water1 -1.244 .417 -.074 -2.984 .003 water2 -1.793 .908 -.050 -1.974 .049 a Dependent Variable: new
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .217(a) .047 .044 7.04423 a Predictors: (Constant), water2, slope76, water1, building76, neighboor76
採用自變數有建物、鄰近建物面積、坡度、水體。R2 值低僅 0.04。實際建 物量有變化的地區，誤差都在 9 以上，可以說預測模式完全無法預測變化地區 的變化情形。 表 34 新店地區都市計畫區非水源特定區 LR 迴歸預測量與真實新增量誤差 實際新增量 迴歸預測量與 真實新增量誤差 說明 -35 34～ 35 不準 -25 24～ 26 不準 -10 9～ 12 不準 0 -5～ 7 若±5 內可接受正確率為(1583/1595)99.25% 10 -10～ -5 不準（以-5 做為預測結果群組 0 跟 10 的分界） 25 -25～-20 不準 30 -28～-24 不準 35 -34～-30 不準
55 -55～-54 不準 65 -63～-60 不準 80 -78～-74 不準 90 -86～-82 不準
三、新店都市計畫區（水源特定區內）建物變遷預測模式
新店地區都市計畫區（水源特定區內）1976 年至 1987 年的建物變化情形 如下表，網格總數為 781 格，建物數量有變化的網格數量僅佔全部網格數量的 1.28%（10 格）。 表 35 新店都市計畫區水源特定區內 1976 至 1987 年建物網格數量變化情形 building76 Total .00 10.00 35.00 65.00 90.00 building84 .00 574 0 0 0 0 574 10.00 6 172 0 0 0 178 35.00 3 1 21 0 0 25 65.00 0 0 0 3 0 3 90.00 0 0 0 0 1 1 Total 583 173 21 3 1 781（一）新店都市計畫區（水源特定區內）Binary Logistic Regression 預測 1987 年有無建物
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1(a) neighbor76 .020 .008 6.112 1 .013 1.020
wood76 -.020 .012 2.828 1 .093 .981 building76 2.394 158.550 .000 1 .988 10.955 Constant -4.050 .559 52.448 1 .000 .017 a Variable(s) entered on step 1: neighbor76, wood76, building76.
Classification Table(a) Observed Predicted building84yn Percentage Correct .00 1.00 Step 1 building84yn .00 574 0 100.0
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 82.341(a) .650 .949
a Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found.
採用之自變數有 1976 年建物面積、鄰近建物面積、林地面積。總正確預測 涵概率為 98.85%（772/781），預測結果完全沒有新增或減少，也就是有建物變 化的網格，完全沒有被預測到。建成區變化與預測模式指標如表 37、表 38 所 示。 表 36 新店都市計畫區水源特定區內 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 實際新增 9 實際不變 772 實際減少 0 正確率 預測新增 0 0 0 0 N/A 預測不變 781 9 772 0 98.72% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概 率 0.00% 100.00% N/A 98.85% 表 37 新店都市計畫區水源特定區內建成區 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 實際新增 實際不變 實際減少 預測新增 0 0 0 0 預測不變 9 198 0 207 預測減少 0 0 0 0 9 198 0 207 表 38 新店都市計畫區水源特定區內建成區 BLR 預測建物量模式指標 指標名稱 指標值 q-crt-b 1.0000 s-crt-b 0.9565 q-crt-c 0.0000 s-crt-c N/A s-cpt-c 0.0000
（二）新店都市計畫區（水源特定區內）Linear Regression 預測 1987 年建物 量 Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .501 .152 3.291 .001 building76 .988 .011 .953 90.082 .000 wood76 -5.022E-03 .003 -.021 -1.962 .050 a Dependent Variable: building84
真實面積 0 574 真實面積 10 178 真實面積 35 25 真實面積 65 3 真實面積 90 1 正確率 預測面積 0 583 574 6 3 0 0 98.46% 預測面積 10 173 0 172 1 0 0 99.42% 預測面積 35 21 0 0 21 0 0 100.00% 預測面積 65 3 0 0 0 3 0 100.00% 預測面積 90 1 0 0 0 0 1 100.00% 正確預測涵 概率 100.00% 96.63% 84.00% 100.00% 100.00% 98.72% Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .958(a) .917 .917 2.49077 a Predictors: (Constant), wood76, building76
採用自變數有 1976 年建物面積、林地面積。R2
值為 0.917。在迴歸預測值 未達 3 屬建物面積 0 類組的假設下，總正確預測涵概率為 98.72%。建物實際建
表 39 新店都市計畫區水源特定區內 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 實際新增 10 實際不變 771 實際減少 0 正確率 預測新增 0 0 0 0 N/A 預測不變 781 10 771 0 98.72% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概率 0.00% 100.00% N/A 98.72% 表 40 新店都市計畫區水源特定區內建成區 1987 年真實與 LR 預測建物量比較 實際新增 10 實際不變 197 實際減少 0 正確率 預測新增 0 0 0 0 N/A 預測不變 207 10 197 0 95.17% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概率 0.00% 100.00% N/A 95.17% 表 41 新店都市計畫區水源特定區內建成區 LR 預測建物量模式指標 指標名稱 指標值 q-crt-b 0.9354 s-crt-b 0.9516 q-crt-c 0.0000 s-crt-c N/A s-cpt-c 0.0000
1987 年有無新增建物
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1(a) building76 -.231 .118 3.849 1 .050 .794
farm76 .003 .008 .129 1 .719 1.003 graveyard76 -17.588 6689.014 .000 1 .998 .000 neighbor76 .014 .008 2.810 1 .094 1.014 powerplant76 -16.216 27817.650 .000 1 1.000 .000 road76 .023 .036 .428 1 .513 1.024 roaddistance76 -.004 .005 .611 1 .435 .996 school76 -16.395 12474.964 .000 1 .999 .000 slopelevel .355 .461 .595 1 .440 1.427 temple76 -14.641 16254.442 .000 1 .999 .000 water176 .220 .791 .077 1 .781 1.246 water276 -17.354 4494.939 .000 1 .997 .000 wood76 -.031 .016 3.948 1 .047 .969 Constant -4.076 1.213 11.283 1 .001 .017 a Variable(s) entered on step 1: building76, farm76, graveyard76, neighbor76, powerplant76, road76, roaddistance76, school76, slopelevel, temple76, water176, water276, wood76.
Classification Table(a) Observed Predicted new76yn Percentage Correct .00 1.00 Step 1 new76yn .00 771 0 100.0 1.00 10 0 .0 Overall Percentage 98.7 a The cut value is .500
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 88.660(a) .023 .182
a Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found.
R2
建物量 Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .512 .178 2.880 .004 building76 -1.812E-02 .011 -.061 -1.616 .106 road76 1.900E-02 .011 .062 1.718 .086 water276 -.468 .318 -.055 -1.473 .141 wood76 -6.218E-03 .003 -.089 -2.329 .020 a Dependent Variable: new76
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .112(a) .013 .008 2.48512 a Predictors: (Constant), wood76, road76, building76, water276
R2
四、非都市計畫區（非水源特定區內）建物變遷預測模式
新店地區非都市計畫區（非水源特定區內）1976 年至 1987 年的建物變化 情形如下表，網格總數為 3,395 格，建物面積有變化的網格數僅佔全部網格數 量的 0.77%（26 格）。 表 42 新店非都市計畫區非水源特定區內 1976 至 1987 年建物網格量變化情形 building76 Total .00 10.00 35.00 65.00 90.00 building84 .00 3095 0 0 0 0 3095 10.00 14 254 0 0 0 268 35.00 7 0 11 0 0 18 65.00 1 0 0 5 0 6 90.00 3 1 0 0 4 8 Total 3120 255 11 5 4 3395（一）非都市計畫區（非水源特定區內）Binary Logistic Regression 預測 1987 年建物量
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1(a) building76 .951 .076 157.076 1 .000 2.588
roaddistance76 -.006 .002 7.743 1 .005 .994 water76 1.372 .426 10.346 1 .001 3.942 slope76 -.073 .032 5.348 1 .021 .929 Constant -2.898 .665 18.965 1 .000 .055 a Variable(s) entered on step 1: building76, roaddistance76, water76, slope76.
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 281.789(a) .401 .893
Classification Table(a) Observed Predicted building84yn Percentage Correct .00 1.00 Step 1 building84yn .00 3095 2 99.9 1.00 25 273 91.6 Overall Percentage 99.2 a The cut value is .500
採用之自變數有 1976 年建物面積、道路距離、水體、坡度。總正確預測涵 概率為 99.20%（3,368/3,395），因為預測結果為完全沒變化，故建物實際建物 有變化的網格，完全沒預測到，正確預測涵概率為 0%。建成區變化與預測模式 指標如表 44、表 45 所示。 表 43 非都市計畫區非水源特定區內 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比較 實際新增 26 實際不變 3369 實際減少 0 正確率 預測新增 0 0 0 0 N/A 預測不變 3395 26 3369 0 99.23% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概率 0.00% 100.00% N/A 99.23% 表 44 新店非都市計畫區非水源特定區內建成區 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比 較 實際新增 實際不變 實際減少 預測新增 0 0 0 0 預測不變 25 275 0 300 預測減少 0 0 0 0 25 275 0 300
表 45 新店非都市計畫區非水源特定區內建成區 BLR 預測建物量模式指標 指標名稱 指標值 q-crt-b 1.0000 s-crt-b 0.9167 q-crt-c 0.0000 s-crt-c N/A s-cpt-c 0.0000 （二）非都市計畫區（非水源特定區內）Linear Regression 預測 1987 年建物 量 Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .384 .097 3.951 .000 building76 .995 .012 .812 80.364 .000 roaddistance76 -8.847E-04 .000 -.020 -2.009 .045 a Dependent Variable: building84
真實面積 0 3,095 真實面積 10 268 真實面積 35 18 真實面積 65 6 真實面積 90 8 正確率 預測面積 0 3,120 3,095 14 7 1 3 99.20% 預測面積 10 255 0 254 0 0 1 99.61% 預測面積 35 11 0 0 11 0 0 100.00% 預測面積 65 5 0 0 0 5 0 100.00% 預測面積 90 4 0 0 0 0 4 100.00% 正確預測涵 概率 100.00% 94.78% 61.11% 83.33% 50.00% 99.23% Model Summary
a Predictors: (Constant), roaddistance76, building76 模式採用自變數有 1976 年建物面積、道路距離。總正確預測涵概率為 99.23%（3,369/3,395）。因為預測結果為完全無變化，故實際建物面積有變化 的網格中，預測面積也變化的正確預測涵概率為 0%（0/26）。建成區變化與預 測模式指標如表 47、表 48 所示。 表 46 非都市計畫區非水源特定區內 1987 年真實與 LR 預測建物量變化比較 實際新增 26 實際不變 3,369 實際減少 0 正確率 預測新增 0 0 0 0 N/A 預測不變 3,395 26 3,369 0 99.23% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概率 0.00% 100.00% N/A 99.23% 表 47 新店非都市計畫區非水源特定區內建成區 1987 年真實與 LR 預測建物量變化比 較 實際新增 實際不變 實際減少 預測新增 0 0 0 0 預測不變 26 274 0 300 預測減少 0 0 0 0 26 274 0 300 表 48 新店非都市計畫區非水源特定區內建成區 LR 預測建物量模式指標 指標名稱 指標值 q-crt-b 0.8190 s-crt-b 0.9133 q-crt-c 0.0000 s-crt-c N/A s-cpt-c 0.0000
（三）非都市計畫區（非水源特定區內）Binary Logistic Regression 預測 1987 年有無新增建物
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1(a) roaddistance76 -.007 .002 7.311 1 .007 .993
slope76 -.101 .035 8.123 1 .004 .904 water76 1.189 .429 7.690 1 .006 3.285 wood76 .029 .014 4.358 1 .037 1.029 Constant -4.536 1.191 14.514 1 .000 .011 a Variable(s) entered on step 1: roaddistance76, slope76, water76, wood76.
Classification Table(a) Observed Predicted newyn Percentage Correct .00 1.00 Step 1 newyn .00 3369 0 100.0 1.00 26 0 .0 Overall Percentage 99.2 a The cut value is .500
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 267.275(a) .011 .129
a Estimation terminated at iteration number 9 because parameter estimates changed by less than .001.
R2
（四）非都市計畫區（非水源特定區內）Linear Regression 預測 1987 年新 增建物量 Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .373 .094 3.988 .000 roaddistance76 -8.534E-04 .000 -.034 -1.969 .049 a Dependent Variable: new
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .034(a) .001 .001 3.62802 a Predictors: (Constant), roaddistance76
R2
五、非都市計畫區（水源特定區內）建物變遷預測模式
新店地區非都市計畫區（水源特定區內）1976 年至 1987 年的建物變化情 形如下表，網格總數為 5,649 格，建物數量有變化的網格數量僅佔全部網格數 量的 0.51%（29 格）。 表 49 新店非都市計畫區水源特定區內 1976 至 1987 年建物網格數量變化情形 building76 Total .00 10.00 35.00 65.00 90.00 building84 .00 5318 0 0 0 0 5318 10.00 20 258 0 0 0 278 35.00 7 0 31 0 0 38 65.00 1 0 1 10 0 12 90.00 0 0 0 0 3 3 Total 5346 258 32 10 3 5649（一）非都市計畫區（水源特定區內）Binary Logistic Regression 預測 1987 年建物量
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1(a) road76 .075 .026 8.507 1 .004 1.078
roaddistance76 .001 .000 17.120 1 .000 1.001 slope76 -.113 .026 18.929 1 .000 .893 building76 2.517 112.654 .000 1 .982 12.389 Constant -3.676 .564 42.551 1 .000 .025 a Variable(s) entered on step 1: road76, roaddistance76, slope76, building76.
Classification Table(a) Observed Predicted building84yn Percentage Correct .00 1.00 Step 1 building84yn .00 5318 0 100.0
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 303.456(a) .325 .902
a Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found.
採用之自變數有 1976 年建物面積、道路寬度、道路距離、坡度。總正確預 測涵概率為 99.50%（5,621/5,649）。預測結果是完全無變化，故建物實際建物 有變化的網格中，預測有變化的正確預測涵概率為 0%（0/28）。建成區變化與 預測模式指標如表 51、表 52 所示。 表 50 新店非都市計畫區水源特定區內 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比 較 實際新增 28 實際不變 5621 實際減少 0 正確率 預測新增 0 0 0 0 N/A 預測不變 5649 28 5621 0 99.50% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概率 0.00% 100.00% N/A 99.50% 表 51 新店非都市計畫區水源特定區內建成區 1987 年真實與 BLR 預測建物量變化比 較 實際新增 實際不變 實際減少 預測新增 0 0 0 0 預測不變 28 303 0 331 預測減少 0 0 0 0 28 303 0 331 表 52 新店非都市計畫區水源特定區內建成區 BLR 預測建物量模式指標 指標名稱 指標值 q-crt-b 1.0000 s-crt-b 0.9154
q-crt-c 0.0000 s-crt-c N/A s-cpt-c 0.0000 （二）非都市計畫區（水源特定區內）Linear Regression 預測 1987 年建物量 Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .790 .180 4.388 .000 building76 .994 .005 .934 183.082 .000 farm76 -5.040E-03 .003 -.016 -2.006 .045 roaddistance76 1.609E-04 .000 .010 2.338 .019 slope76 -8.591E-03 .003 -.014 -3.043 .002 water76 -.247 .074 -.017 -3.323 .001 wood76 -6.457E-03 .002 -.027 -3.000 .003 a Dependent Variable: building84
真實面積 0 5,318 真實面積 10 278 真實面積 35 38 真實面積 65 12 真實面積 90 3 正確率 預測面積 0 5,346 5,318 20 7 1 0 99.48% 預測面積 10 258 0 258 0 0 0 100.00% 預測面積 35 32 0 0 31 1 0 96.88% 預測面積 65 10 0 0 0 10 0 100.00% 預測面積 90 3 0 0 0 0 3 100.00% 正確預測涵 概率 100.00% 92.81% 81.58% 83.33% 100.00% 99.49% Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .945(a) .892 .892 1.66034
度、水體。總正確預測涵概率為 99.49%（5,620/5,649），R2 值是 0.89。預測結 果是完全無變化，故建物實際建物有變化的網格中，預測有變化的正確預測涵 概率為 0%（0/29）。建成區變化與預測模式指標如表 54、表 55 所示。 表 53 新店非都市計畫區水源特定區內 1987 年真實與 LR 預測建物量變化比較 實際新增 29 實際不變 5,620 實際減少 0 正確率 預測新增 0 0 0 0 N/A 預測不變 5,649 29 5,620 0 99.49% 預測減少 0 0 0 0 N/A 正確預測涵概率 0.00% 100.00% N/A 99.49% 表 54 新店非都市計畫區水源特定區內建成區 1987 年真實與 LR 預測建物量比 較 實際新增 實際不變 實際減少 預測新增 0 0 0 0 預測不變 29 302 0 331 預測減少 0 0 0 0 29 302 0 331 表 55 新店非都市計畫區水源特定區內建成區 LR 預測建物量模式指標 指標名稱 指標值 q-crt-b 0.8953 s-crt-b 0.9123 q-crt-c 0.0000 s-crt-c N/A s-cpt-c 0.0000
