第三節 研究區域

第一章 緒論

第一節 研究動機與研究目的

土地利用，一種以人類意圖為中心，對地表景觀加以改造的作為，已對局部 或廣大地區的植被、水文及微氣候等自然環境條件造成影響。環境科學家與環境 管理者皆關心土地利用及地景型態(landscape pattern)的大規模改變，以及此種改 變對溪流、溼地及河口環境在水文及生態過程上的累積影響。如 Valiela 及 Bowen(2002)對輸入至美國麻州 Waquoit Bay 集水區氮的循環加以模式化，在此 地區氮的輸入來源為大氣沉降、肥料使用及廢水排放，研究結果顯示1938-1990 年間集水區氮負荷量漸增，三者提供氮負荷量的相對大小取決於集水區地景鑲嵌 狀態(mosaics)。因此，土地利用改變會對溪流水質造成影響。

溪流中污染物來自於點源(point)及非點源(non-point)的排放提供，土地利用 對水質的影響即屬於非點源污染。點源污染由於可直接量測，較易實行管制，達 到減量目的；非點源污染其來源面積較大、較不確定，不易量化，以都市及農業 地區逕流水所挾帶的污染物為主要來源，如農業活動為增加農作物產量而大量使 用化學肥料及農藥，以及其他不當的作業方式(practice)實行，皆會造成大量污染 物、營養鹽及沉積物流入溪流中，溪流中高的營養鹽及沉積物負荷量會對人類和 水生生態系統造成不利的影響(Allan et al., 1997)。因此，非點源污染對於溪流水 質所造成的影響，我們需要尋求有效的方法來評估。

對於各種土地利用與溪流水質關係的探究至今已有豐碩的研究成果(陸象豫 等，1999；Beaulac and Reckhow, 1982; Young et al., 1996)，然而，這些研究往往 是在小試驗區內實行，雖累積了各類土地利用對水質影響之結果，但如馬賽克般 的鑲嵌地景，裡面包含了聚落、農田及森林等多樣的土地利用景觀，對於水-土 間的互動關係，其實呈現了進一步的複雜性。在獨立區塊中可能發現一些不良的 生態過程，如開墾造成土砂沖蝕，建地生活污水排放，但如把其置於地景尺度層 級中，受干擾與未受干擾的區塊(patch)並列雜陳，彼此間生態過程的運行，可能 使整個地景最終呈現出的反應不同於受干擾區塊的個別反應。實際上集水區常同 時存在二類以上的土地利用，因此，有需要就較大面積集水區中存在多種土地利 用類型對溪流水質的綜合影響加以研究。

台灣島內溪流上游的集水區原本應為林木蓊鬱，但在人類迫於生計壓力和經 濟利益的誘使下，這些上游集水區邊際土地漸漸由森林轉變為農田、果園、菜園 及屋舍等農村景觀。農業生態系統提供了多樣的財貨與服務，這些財貨為人們生 活所必需(不論是鄉村或都市)，但由於地力維持及病蟲害驅除之需要，密集的土 地使用常伴隨著化肥及農藥的大量施灑。水里溪上游集水區，其地景的基質

(matrix)雖仍為森林，但已有多樣的區塊鑲嵌於其中，包括了房舍、菇寮、草地、

茶園及檳榔園等，其中尤以檳榔園為最多，水里溪上游集水區土地覆蓋由森林漸 轉變為農業土地利用會對溪流水質及溪流生態造成何種程度的影響，值得深入探 討。

南投縣魚池鄉五城村，為位於水里溪上游集水區的一個村落，於2002 年成 立蓮花池護溪保育發展協會，推行溪流生態保育運動，以期改善溪流環境惡化及 保育水棲生物，使五城社區能朝向生態休閒產業發展。由於護溪協會成立不久，

目前執行較好的工作項目為社區環境美化及溪流巡守(賴玉芳、廖學誠，2005)，

但溪流巡守只是巡視有無人為活動干擾溪流生態，如電魚、毒魚及傾倒垃圾等，

對於土地利用所產生的非點源污染，是否對溪流水質造成影響則未有任何了解，

此外，謢溪協會成立初期所確立之常務工作，即有包括溪岸無農藥觀念之推廣，

故協會原本即有意將溪岸農業活動實行對溪流生態之影響納入管理範圍。所以，

溪流保育不僅需要在地社區的看守與維護以減少人為活動的干擾，其保育成效亦 有賴於集水區土地利用組成的良好及健康。

為研究探討或說明集水區土地利用型態對溪流水質的影響，本研究以水里溪 上游的五城溪集水區及其所包含的四條支流，即蛟龍溪、火培坑溪、旱溪、水社 水尾溪等四個子集水區為研究對象，藉由五個集水區間不同土地利用型態的比 較，探討其與溪流水質變數間關係，希望可以用土地利用組成比例及空間配置來 解釋水質變動的情形。本文亦運用地景生態學的理論途徑，透過對集水區地景鑲 嵌體中水、土砂及營養流動過程的了解，來說明不同土地利用型態對溪流水質的 影響。研究結果可作為衡量集水區土地經營型態之優劣標準，提供集水區未來土 地利用規劃時的參考依據。具體而言，本文的研究目的希望能達成以下三個目標：

一、分析五個集水區溪流水質變數與流量關係，且探討水質變數於集水區間的差 異，此外，並對水質變數、取樣點及取樣月份進行多變量分析；

二、了解土地利用類型與溪流水質關係，並比較整個集水區與不同濱水帶寬度之 土地利用組成，何者對溪流水質影響較大；

三、探討集水區地景生態指標與溪流水質關係。

第二節 文獻回顧

土地利用與溪流水質關係的研究已經有很長久的歷史，前人的研究已顯示二 者間的關係，但這些研究通常只針對某一種土地利用項目，如陸象豫等(1999)研 究檳榔園、陳鴻烈等(2000)研究山葵園土地利用對水質之影響，亦有以營養輸出 係數(nutrient export coefficient)形式呈現出各類土地利用每年每公頃所輸出營養 鹽對水質的影響(李國忠、盧英秀，1998；Beaulac and Reckhow, 1982; Young et al., 1996)，雖然也有些研究嘗探討大面積集水區多種土地利用對水質的影響，但其 僅對取樣點附近之土地利用作一般性描述，並對水質變數加以分析，未見其對二 者間的關連作明確的連接(黃景春等，1995；Ngoye and Machiwa, 2004)。所以，

先前的研究多為小面積或未考慮土地利用的形態及其於空間上的配置，但隨著遙 測影像資料、GIS、電腦運算技術及地景生態學理論的提供，使得大面積淡水生 態系統與地景間關連的分析成為可能，由地景生態學所發展出量化地景結構的地 景生態指標，應用於了解人類活動對淡水生態系統的影響，提供了一有效的途徑 (Aspinall and Pearson, 2000; Griffith, 2002; O'Neill et al., 1997)。以下，先對地景生 態學理論基礎作一說明，其次，將對土地利用與溪流水質關係研究作一回顧分 析，分成二部分加以探討：回顧比較整個集水區與濱水區緩衝帶，何者對水質影 響較大的相關研究；回顧運用地景生態指標於水質關係的相關研究。

一、地景生態學

「地景生態學」(landscape ecology，或稱景觀生態學)一詞是由德國生物地理 學家Carl Troll 於 1939 年提出，其產生源於歐洲區域地理學及植被科學(vegetation science)的研究傳統和受新興航空照相技術所刺激，地景生態學基本上結合了地 理學者的空間途徑與生態學者的功能途徑而形成，其貢獻在於為土地管理及土地 利用計劃提供必要的知識(Turner et al., 2001)。任何地景鑲嵌體(mosaics)基本上可 以 區 分 為 三 種 相 對 均 質 的 空 間 單 元 ， 即 區 塊(patch) 、廊道(corridor) 及基質 (matrix)。區塊為一相對均質的非線性區域，與周邊環境的特性及外觀不同，區 塊一些常見的屬性，如大小、形狀、數量及邊緣等，這些屬性對於生產力、生物 多樣性、土壤及水等有著廣泛的生態意涵。廊道為與二側毗連區域不同的一帶狀 或狹長型區塊，常見的屬性為彎曲度、寬度及連接性等，影響著生物、物質及營 養等的流動。基質為在一鑲嵌地景中的背景生態系統或為主要的土地利用型態，

範圍廣、連接度高及動態過程中為主控因子等為其特徵(Forman, 1995)。

地景生態學強調各種時空間尺度下地景型態(landscape pattern)或地景結構 (landscape structure)與生態過程(ecological process)間的交互作用，地景型態包括 地景內不同生態系的面積、形狀、組成、數量及地理位置，而生態過程係指各地

景要素間的相互作用，即不同生態系統間的能流、物質流及物種流(金恆鑣等，

2002；薛怡珍等，2002)。地景生態學既然強調地景型態與生態過程間的交互作 用，地景型態的描述與量化是必需的，且為了描述一地景隨時間的變遷或比較二 個地景以上的異同性，遂發展出地景生態指標來量化地景特徵(Turner et al., 2001)。

二、整個集水區 vs. 濱水帶

許多研究指出土地利用對水質影響的一般關係(Beaulac and Reckhow, 1982;

Ngoye and Machiwa, 2004; Young et al., 1996)，然而，有些研究者呈現另一研究議 題，即比較整個集水區與不同寬度濱水帶，何者影響水質情況的重要性較大。如 Basnyat 等(2000)依據集水區的特徵，如土壤水文、土地覆蓋及地形，決定「貢 獻區」(contributing zone)的寬度，「貢獻區」被定義為溪岸的緩衝帶，由於土地 利用實行及其他人類活動，提供營養及其他非點源污染物質至地表及地下水流的 來源區，作者發現貢獻區的土地利用組成對於硝酸鹽的解釋變異量較整個集水區 為佳；Sliva 及 Williams(2001)於加拿大安大略南部的三個集水區研究中發現，整 個集水區地景特徵對於水質影響略較濱水帶100 公尺之影響為大。但有些研究發 現集水區尺度與不同濱水帶寬度，二者對水質影響大小似乎沒有差異，如Osborne 及Wily(1988)於美國伊利諾州 Salt Fork 農業集水區的研究中發現，不同寬度的濱 水 帶 對 於 溶 解 磷(SRP) 及硝酸鹽的解釋變異量似乎沒有差別；Hunsaker 及 Levine(1995)於伊利諾州東南部 Wabash River 集水區的研究中也支持鄰近溪流的 土地利用對於模式化水質變動並非關鍵因子。

因此，整個集水區與不同濱水帶寬度，何者對水質的影響較大似乎未有定 論，持續至今仍為一爭論議題。但Hunsaker 及 Levine(1995)認為在溪流與受干擾 的高地間有森林或草地的小集水區中，通常會支持濱水帶較整個集水區對水質影 響為重要的說法，且 Johnson 等(2001)也支持河流級序較大的大面積集水區，土 地利用比例可以解釋大部分的水質變動，然而，在小面積的集水區，尤其為河流 上游的一級河，土地利用的空間型態對於水質變動的解釋則變得較為重要。Sliva 及 Williams(2001)則認為此種爭論之不確定性，部份來自於每一集水區有一組獨 特影響水質的地景特徵，而部份因為集水區尺度的全盤性調查，極度耗費時間及 資源，因而只能藉由個別研究結果來推論及假設。無論如何，濱水帶植被對於減 少溪岸沖蝕、攔阻來自於鄰近土地營養鹽及農藥流入溪流的益處(丁昭義、陳信 雄，1979；Anbumozhi et al., 2005; Basnyat et al., 2000)，和濱水帶植被遮蔭能產 生較低溪流水溫的影響(Anbumozhi et al., 2005; Nagasaka and Nakamura, 1999)已 被證實，因此，濱水帶植被的減少意味著將對水質產生不利的影響。

三、地景生態指標與水質關係

地景生態學的概念是要分析地景型態對生態過程的影響，地景型態的計量方 法(地景生態指標)對於監測地景改變所造成的生態資源風險，提供了一有效的評 估工具。許多學者鼓勵運用地景生態指標於集水區水質的研究，如O’Nell 等(1997) 認為氮、磷、濁度及水溫四項溪流狀況指標與地景特性(土地覆蓋、地形及土壤) 密切相關，因溪流中很大部份的營養鹽及泥砂是由周邊地區透過逕流所匯入，所 以地景特性與溪流狀況的相關性可作為指標，能夠連接地景型態與水質間的關 係，其他更細緻的指標包括：土地利用至溪流的距離、濱水帶長度及寬度的改變 等。Heggem 等(2000)利用地景生態指標來評估美國路易斯安那州 Tensas 集水 區，二十年來土地利用改變對人、水資源及森林的影響，運用的指標包括森林覆 蓋的改變、最大及平均嵌塊體大小、路與溪流交會點的數量等。

雖然地景生態指標被建議為一研究水質的有利工具，但目前仍只有相對較少 的研究實際量化呈現出地景生態指標與水質間的關係。如 Hunsaker 及 Levine (1995)於美國伊利諾州東南部 Wabash River 集水區的研究，認為土地利用組成比 例及空間型態指標(邊緣數量、優勢度及聚集度)對於描繪水質特性是有用的，解 釋變異量(R²)達 40-86%，但土地利用組成比例對於總磷及電導度的解釋變異量較 空間型態指標為強。Jones 等(2001)分析地景生態指標預測河水中營養鹽及沉積 物負荷量的能力，結果顯示地景生態指標對於河水中氮、溶解磷及懸浮沉積物具 有高度的解釋變異量，分別為 65-86%、73%及 79%，尤其是集水區中農業、濱 水帶森林、大氣中硝酸鹽沉降及道路等指標的數量具有高度影響。Johnson 等 (2001)認為對於位在美國賓州內的集水區，地表水污染預測的最佳地景尺度指標 為土地利用比例，如農地［大部分為排種作物(row crop)］比例可解釋地表水水 質中大部分氮負荷量的變異情形，而農地及草生地的比例則可對污染潛在指標 (pollution potential index)的變異作大部分的解釋，然而，對於氮負荷量及污染潛 在指標的變異，農地及草生地的比例如能再加上地形特徵的考量將增強對上述二 者的解釋變異量。蔡志偉等(2004)以頭汴坑溪上游集水區為對象，利用皮爾森 (Pearson)相關分析，探討研究區內土地利用型態與水質間的關係，研究結果雖顯 示許多土地利用比例與水質變數間具有顯著相關性，但卻較少對二者間之關連性 作明確的說明。

上述研究雖然嘗試找出地景生態指標與水質間的關係，但此些研究大量地依 賴地景組成生態指標(composition metrics)，少有使用空間型態指標(configuration metrics)。而曾正輝(2002)與史瓊雯(2003)雖皆運用了地景組成指標及空間型態指 標來量化地景，得到了許多空間型態指標與水質變數間呈現顯著相關性的結果，

但文中卻未對二者間為何有相關性作進一步的探討。Kearns 等( 2005)也體認到一

些研究試圖闡明土地利用與水質間關係，多使用地景組成指標，因此，他針對都 市及都市化中的集水區，使用空間型態指標來捕捉都市發展的空間型態及其與環 境變數(尤其為水質)間的交互作用。結果顯示區塊密度及分布、區塊形狀及地景 分區(landscape subdivision)此二類型的指標能解釋 84 個集水區土地利用的變異 量達85%，雖得空間型態指標能較佳地辨識出都市集水區的地景型態，但作者卻 未將地景生態指標與水質變數作進一步的相關分析，且作者認為地景組成指標的 解釋力雖然較少，但其提供了研究區重要的背景資訊。

第三節 研究區域

研究區為水里溪上游之集水區，位於南投縣魚池鄉西北部，介於東經 120 ° 51' 57" ~ 120° 54' 13"，北緯 23° 51' 37" ~ 23° 56' 06"之間，總面積為 2036.08 公 頃，位置及面積與魚池鄉內之五城村相當，但研究區面積略較為大(圖 1-3-1)。研 究區海拔高度介於475-1020 公尺，區內最高點為貓囒山(1020 公尺)。

氣象狀況根據位於研究區內的林業試驗所蓮華池分所氣象觀測站(海拔高 744 公尺)，測站於 1961-1996 年之資料(林業試驗所，1997)顯示，年平均降雨量 約為2181.3 mm，5 月~ 9 月降雨量較多，佔全年降雨量之 78.7%，可劃分為溼季，

10 月-翌年 4 月降雨量較少，佔全年降雨量之 21.3%，可視為乾季，故年降雨量 雖豐沛，但乾溼季分明；年均溫為20.8℃，年平均蒸發散量為 1032.9 mm，年平 均相對濕度達85.6%，月降雨量及月均溫分布如圖 1-3-2 所示。

地質條件依據經濟部中央地質調查所出版之埔里五萬分之一臺灣地質圖說 明書，研究區地質屬於新生代第三紀始新世至漸新世的白冷層及位於其上的漸新 世水長流層：白冷層主要以厚層至塊狀粗粒或白色礫質的石英岩質砂岩為其特 徵，其中夾有灰色的緻密砂岩和暗灰色硬頁岩或板岩的互層，凸鏡體之薄煤層或 炭質頁岩常有數層，位於中上部較多；水長流層組成岩層以暗灰色或黑灰色頁岩 或硬頁岩為主要岩性，偶間夾薄層至暗灰色細粒泥質砂岩或粉砂岩，岩性單調，

本層常有海綠石(黃鑑水等，2000)。

地形條件依照林朝棨(1957)的臺灣地形劃分，研究區地形屬於埔里盆地群西 側之小盆地群，以砂岩及頁岩互層(白冷層)或頁岩夾砂岩層(水長流層)而成，其 中頁岩層對河蝕之抵抗力較砂岩層為弱，容易被切割，故頁岩層部分大致呈開闊 之谷平地，而鄰接之砂岩部分大致為峽谷，所以形成小盆地之地形，故研究區地 形深受地質之影響。侵蝕所形成之盆地匯聚逕流形成溪流，研究區內有蛟龍溪、

火培坑溪、旱溪及水社水尾溪，四條溪流匯聚之後名為五城溪，五城溪水往西注 入水里溪流向明湖及明潭水庫。

土壤條件參照葛錦昭等(1978)對林業試驗所蓮華池分所試驗集水區之土壤 狀況描述及山地農牧局(1984)對南投縣山坡地土壤調查之報告，研究區土壤為趨 紅化作用之黃壤，因成土時間長久，淋溶劇烈，鹽基性物質流失，土壤性質不佳，

質地粘重，土層亦深；pH 值多屬極強酸至強酸性(pH 值 4.5-5.5)，有機質含量約 1%，如有良好覆蓋，則有機質含量可高至 5%；陽離子交換量多在 10 me/100g 左右。一般而言，黃壤之養分不佳，土壤之管理需注意施肥及酸性改良等。

土地利用情形藉由林壯沛(2002)的研究可初步了解研究區土地利用狀況，其 研究指出蛟龍溪集水區大部份為公有地，以人工林或天然闊葉林為主，森林佔集 水區面積的88%，檳榔佔 5%，其他佔 7%，土地利用單純；火培坑溪集水區一

圖1-3-1 研究區域位置圖

半為公有地，一半為私有地，人工林及天然闊葉林佔69%，檳榔佔 19%，而花 圃、茶園、菜園、果園、農地及房舍合佔12%，土地利用較複雜。

圖1-3-2 蓮華池地區 1961-1996 年各月份雨量及溫度分布圖 (林業試驗所，1997)

溫度(℃)

0 100 200 300 400 500

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 月份

降雨量 (mm)

0 5 10 15 20 25 30

第四節 研究方法

研究方法主要分為二大部份，第一部份為水文資料分析，第二部份為土地利 用分類及其與水質變數之相關分析，研究流程如圖1-4-1 所示。詳細研究方法如 下所述：

一、水文資料

於2004/01- 2005/02 間共 14 個月，每月月底於研究區五個取樣點進行溪水 採樣及流量測量，五個取樣點位置為整個五城溪集水區出口(標示為 WC-5)及其 四個子集水區出口，子集水區出口分別為蛟龍溪(標示為 WC-1)、火培坑溪(標示 為WC-2)、旱溪(標示為 WC-3)及水社水尾溪(標示為 WC-4)。分成水質及水量二 部分加以說明：

1、水質部分：pH、溶氧(DO)、電導度(EC)、水溫(T)等水質檢測項目，使用攜帶 式儀器，於取樣點現地測量，並以瓢掬法取水樣500 ml 一瓶於高密度塑膠瓶 中，水樣冷藏於 4℃冰箱中，送至農委會特有生物研究保育中心實驗室分析 主要陽離子(Ca²⁺、Mg²⁺、Na⁺、K⁺、NH4+)及陰離子(F^-、Cl^-、SO42-、NO3-

、 HCO3-)。

2、流量部分：藉由測量河道斷面積且使用流速儀測量流速而獲得溪流瞬間流量。

二、土地利用分類

首先，對林務局農林航空測量所出版的比例尺 1/5000 第五版像片基本圖 (1999)進行數化而獲得集水區邊界範圍，接著藉由對群立科技股份公司出版的 2003 年 6 月比例尺 1/5000 彩色正射影像圖的判釋及數化而得出土地利用數值 圖，數化以 ArcGIS 9 地理資訊系統軟體進行，輔以像片基本圖及 2005/9/24-25 之田野調查加以比對及校整，得出8 種土地利用類型，分別為建地、森林、草地、

檳榔園、茶園、農用地(除檳榔園及茶園以外的農業用地)、裸露地及水體(表 3-2-1)。

三、地景生態指標計算

為了進行地景型態分析，本研究將數化完成屬於向量形式的土地利用圖層，

轉換成1m × 1m 的網格形式，土地利用網格圖層藉由 McGarigal 等(2002)所研發 的FRAGSTATS version 3.3 軟體計算地景生態指標。雖然許多研究已發展出許多 地景生態指標，但這些指標一般可歸類於三個分類項目中，分別為地景組成指標 (landscape composition)、空間型態指標(spatial configuration)、碎形(fractals)(Turner et al., 2001)。由於不同的生物物理環境下，地景生態指標對水質變數的敏感性及

圖1-4-1 研究流程圖

數位航照影像資料

結論與建議 計算集水區及

不同濱水帶寬 度土地利用之 組成比例

土地利用組成 比例與水質相

關分析

水質變數、取 樣點及取樣時 間多變量分析

比較二者對水 質影響 水文資料蒐集

水質樣本分析

水質變數變異 數分析 (ANOVA)

計算集水區土 地利用之類型

指標

地景指標與水 質相關分析 研究動機與目的

比較二者對水 質影響

結果與討論

土地利用數化與分類 文獻回顧

類型指標與水 質相關分析 計算集水區及

不同濱水帶寬 度土地利用之 地景指標

解釋力不同(Jones et al., 2000)，本研究參照其他地景生態指標與水質的相關文 獻，挑選最常使用的指標且含括衡量區塊不同面向的指標，這些指標皆為許多研 究在分析地景型態時廣為使用的(McGarigal et al., 2002)，衡量的面向包括區塊 的面積/密度/邊緣、形狀、聚集/散佈及多樣性等四部分。研究區中計算的地景生 態指標如表1-4-1 所示，將分別計算五個集水區不同濱水帶寬度的地景生態指標 (距溪流 25 公尺、50 公尺、75 公尺及 100 公尺)及整個集水區的地景生態指標。

四、統計分析

本文在計算統計分析量時，皆採用SPSS 13.0 統計軟體進行。以單因子變異 數分析(One-Way ANOVA)比較集水區間各水質變數的差異，事後比較(Post Hoc Test)使用 Duncan 檢定法(顯著水準訂為 0.05)。集水區之土地利用組成百分比例 及計算之地景生態指標值，分別與各水質變數進行相關分析(皮爾森積差相關)。

五、多變量分析(Multivariate analysis) (一)因素分析

各水質變數值的高低反映了溪流水質不同的面向，為了能在眾多水質變數中 找出影響溪流水質變異的潛在因素，本研究藉由因素分析法(factor analysis)探求 之，其主要特色在於能將原有眾多變數的資料以較少的因素(factor)來解釋，但又 能保持原資料所提供之大部份資訊(張健邦，1997；楊世瑩，2005)。在對變數進 行因素分析之前，應先進行 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)取樣適切性檢定及 Barlett 球形檢定(Barlett’s test of sphericity)，以確定資料的分析效果與資料是否適合進行 因 素 分 析( 楊 世 瑩 ， 2005) 。 因 素 的 萃 取 ， 本 研 究 以 主 成 份 分 析 法(principal component analysis; PCA)萃取潛在可能的因素或成份(component)，通常只保留解 釋量較大的幾個主成份代表所有的變項，達到簡化大量變數成為較少主成份數的 目的(邱皓政，2000)。至於應縮減成為幾個主成份(因素)，可依據特徵值(eigenvalue) 的大小，一般而言，建議保留大於1 的特徵值(張健邦，1997)，本研究萃取特徵 值大於1 的因子，並輔以陡坡檢定(scree test)來檢視特徵值曲線的變化。

為了使變數間的變異最大化且獲得較可解釋的因素負荷(factor loading)型 態，將萃取出的因素，經過數學的轉換，使因素或成份具有清楚的區隔，能夠反 映出特定的意義，稱為因素轉軸(factor rotation)，轉軸的方法有許多種，本研究 採用一般最廣為使用的直交轉軸法中的最大變異法(varimax)(楊世瑩，2005)，此 法將因素之間進行最大的區隔，具有因素結構較為簡單、解釋較為容易及概念較 為清晰等優點(邱皓政，2000)。因素負荷量(factor loading)為因素分析的主要結果 之一，因素負荷量可以視為原來變數與因素間的一種線性相關係數(Xie et al,

2005)。因素負荷量絕對值的大小代表萃取因素與變數間的相關程度，負荷量接 近±1 顯示因素與變數間有高度相關，負荷量接近 0 則代表二者間有低度相關，

為解釋上的方便及需要，本研究設定變數之因素負荷量>0.5 者，表示變數與此因 素具有「中度」相關，而因素負荷量>0.75 者，表示變數與此因素具有「高度」

相關，相似的區分亦見於其他的研究中(Singh et al., 2004; Wayland et al., 2003;

Zeng and Rasmussen, 2005)。

(二)集群分析

集群分析(cluster analysis)為將資料中性質相近的觀察值(case)或變數歸類成 同一集群的一種多變量統計方法，其目的在於達到事物(object)的集群化，使集 群內變異相對地較集群間變異為小(張健邦，1997；Dillon and Goldstein, 1984)，

亦即集群內之事物具有較高度同質性，而集群間之事物則具有較高度異質性。集 群分析試圖將一組事物簡化資訊成為許多子集群，故集群分析亦可視為資料縮減 的一種方法(Dillon and Goldstein, 1984)。為了將事物歸類，必需衡量事物間的相 似性(similarity)，通常以計算事物間的距離或相似性為衡量基準，本研究以歐幾 里得距離平方(squared Euclidean distance)為計算相似性的方法。

建立集群的方法有許多種，其中最常使用的方法為階層(hierarchical method) 及非階層(non-hierarchical method)的集群分析法：階層集群分析中最廣為使用的 為凝聚法(agglomerative method)中的華德法(Ward’s method)，階層集群分析結果 可利用樹形圖(dendrogram)來展示，易於瞭解集群相互間的階層結構關係(曾國 雄、鄧振源，1986)，較適合運用於小的資料組；非階層集群分析中以 K 平均數 法(K-means method)最常被使用，此法最大優點在於執行速度較快，但最大問題 在於如何決定其K(集群個數)，以及如何安排其集群種子(cluster seed) (楊世瑩，

2005)。因為階層集群分析法最適合用於確實能從自然階層特性中形成群組的資 料型態(Dillon and Goldstein, 1984)，如集水區中的子集水區可透過水系將各子集 水區相連，最後形成一較大的集水區，故本研究採用階層集群分析法中的華德法 (Ward’s method)來進行集群分析。本研究進行集群分析的各水質變數先進行 Z 分 數轉換，以去除各水質變數不同單位所造成的影響。

表1-4-1 研究區中計算的地景生態指標

指標 縮寫 公式及描述 單位 範圍 層級

面積/密度/邊緣指標

區塊數量 (Number of patches)

NP NP=n_i

ni = 地景中類型i 區塊總數。

同類型區塊的個數

無 NP≥1，無上限 地景中同類型區 塊只有一個時，值 為1

類型/

地景

區塊密度 (Patch density)

PD

(

)( )

PD= nⁱ

ni = 地景中類型i 區塊總數。

A = 總地景面積(m²)。

同 類 型區 塊總 數 除以 總地 景 面 積，乘以10⁴，再乘以100 (轉換 成100 公頃)

N/100 ha

PD>0

受限於網格大小

地景

邊緣密度 (Edge density)

ED

) 10000

1 ( A

e ED

m

k

∑

= =

e

A = 總地景面積(m²)。

同類型區塊的總邊緣長度除以地 景總面積，再乘以10⁴ (轉換成公 頃)

ｍ/ha ED≥0，無上限 地景由同類型區 塊組成時，值為0

類型/

地景

地景形狀指 標

(Landscape shape index)

LSI

i i

e LSI e

= min

e

min

e

在一給定的區塊數目下，同類型 區塊的總邊緣長度除以相同條件 下可能之最小總邊緣長度

無 LSI≥1，無上限 地景由唯一的區 塊組成或同類型 區塊極度緊密(或 近正方形)時，值為 1；當同類型區塊 變得較分散時(即 同類型區塊的邊 緣長度增加)，值漸 增

類型/

地景

表1-4-1 研究區中計算的地景生態指標(續)

最大區塊指 標(Largest patch index)

LPI

( )

( )

max

A a LPI

ij n

= j=

a

A = 總地景面積(m²)。

同類型區塊中之最大區塊面積除 以總地景面積，再乘以100(轉換 成百分比)

% 0<LPI≤100 同類型區塊中的 最大區塊漸變小 時，值趨近0；當 整個地景由單一 區塊組成時，值等 於100

類型/

地景

面積加權平 均區塊面積 (Area-weigh ted mean patch area)

ARE A_A M

⎟⎠

⎜ ⎞

⎝

= ⎛

10000 1 aij

AREA

a

同類型每一區塊面積乘以區塊比 例豐富度(即區塊面積除以該類 型區塊總面積)，加總後，再除以 10⁴ (轉換成公頃)

ha AREA_AM>0，無 上限

範圍受限於網格 大小及地景範圍

類型/

地景

面積加權平 均旋轉半徑 (Area-weigh ted mean radius of gyration)

GYR ATE_

AM

∑

= ^z

r h

Z

ijr

GYRATE

1

hijr = 網格ijr (位於區塊 ij 中)與區

塊ij 重心的距離，計算方式 依據網格中心至網格中心距 離。

z =區塊 ij 的網格數。

同類型各區塊中每一網格與區塊 重心之平均距離，乘以區塊比例 豐富度(即區塊面積除以該類型 區塊總面積)

m GYRATE_AM≥0

，無上限 同類型區塊中之 區塊由單一網格 組成時，值為0；

區塊範圍增加，值 漸增

類型/

地景

表1-4-1 研究區中計算的地景生態指標(續) 形狀指標

面積加權平 均形狀指標 (Area-weight ed mean shape index)

SHA PE_A M

Pij SHAPE Pij

= min

Pij = 區塊 ij 的周長(m)。

min Pij =區塊 ij 的最小周長(m)。

在一給定的同類型區塊面積下，

區塊的總周長除以相同條件下可 能之最小總周長，乘以區塊比例 豐富度(即區塊面積除以該類型 區塊總面積)

無 SHAPE ≥1，無上 限

當區塊高度緊密 時(正方形或近正 方形)，值等於 1；

當區塊形狀變得 較不規則時，值漸 增

類型/

地景

面積加權平 均區塊碎形 維度指標 (Area-weight ed mean patch fractal dimension index)

FRA C_A M

( )

aij

FRAC Pij

ln 25 . 0 ln

= 2

Pij = 區塊 ij 的周長(m)。

a

區塊總周長取對數後乘以2 倍，

除以區塊面積取對數，乘以區塊 比例豐富度(即區塊面積除以該 類型區塊總面積)。周長經過網格 誤差校正

無 1≤ FRAC≤2 當形狀為非常簡 單的邊緣時，如正 方形，值接近1；

當形狀高度扭曲 時，值接近2

類型/

地景

聚集/散佈性指標

相鄰性指標 (Contagion index)

CON

TAG ^{( )}

) 100 ) (

ln(

2 ) ln(

1

1 1

1 1

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥

⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢⎢

⎢⎢

⎢⎢

⎢⎢

⎢

⎣

⎡

⎥⎥

⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢⎢

⎣

⎡

⎥⎥

⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢⎢

⎣

⎡

×

⎥⎥

⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢⎢

⎣

⎡

⎥⎥

⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢⎢

⎣

⎡

+

=

∑∑^{= =} ∑ ∑

=

=

m g Pi g g Pi g

CONTAG

m

i m

k m

k ik ik m

k ik ik

Pi =i 類型區塊在地景中佔有的面 積比例。

gik = i 與 k 類型區塊毗鄰的網格 數，依據double-count 方法。

m = 地景中存在幾種類型區塊。

為觀察到的相鄰性與在一給定區 塊類型下的最大可能相鄰性之比 例

(%) 0<CONTAG≤100 當各類型區塊分 解及散佈 (intersperse)最大 化時，值接近0，

反之，則等於100

地景

表1-4-1 研究區中計算的地景生態指標(續)

塊狀指標 (Clumpiness index)

CLU MPY

⎥⎥

⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢⎢

⎣

⎡

⎟−

⎠

⎜ ⎞

⎝

= ⎛

∑

k ik

ii

e g

GivenGi g

min

1

⎥⎥

⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢⎢

⎣

⎡

−

−

<

− <

= Pi

Pi Gi

else Pi Pi forGi Pi

Pi Gi CLUMPY

1

, 5

&

gii = i 類型區塊與同類區塊毗鄰 的網格數，依據double-count 方法。

gik = i 與 k 類型區塊毗鄰的網格 數，依據double-count 方法。

min

e

Pi =i 類型區塊在地景中佔有的面 積比例 。

為同類型區塊同類毗鄰比例與隨 機分布下預期結果的偏離比例

無 -1≤CLUMPY≤1 當同類型區塊散 佈極大化時，值為 -1，隨機散佈時，

值為0，而緊密聚 集時，值接近1

類型

同類毗鄰比 例

(Percentage of like adjacencies)

PLA

DJ

( )

1 ⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢⎢

⎣

⎡

=

∑

= m

k ik ii

g PLADJ g

gii = i 類型區塊與同類區塊毗鄰 的網格數，依據double-count 方法。

gik = i 與 k 類型區塊毗鄰的網格 數，依據double-count 方法。

同類型區塊同類毗鄰網格數與同 類型區塊之所有毗鄰網格總數的 比例

(%) 0≤PLADJ≤100 當同類型區塊分 解(disaggregate)最 大化，且無同類型 區塊毗鄰時，值等 於0，反之，則等 於100

類型/

地景

表1-4-1 研究區中計算的地景生態指標(續)

分割指標 (Splitting index)

SPLI

T

∑

=

= _n

j

aij

SPLIT A

1 2 2

a

A = 總地景面積(m²)。

總地景面積平方除以區塊面積平 方總和，加總同類型每一區塊

無 1≤SPLIT≤地景中 的網格總數 地景由單一區塊 組成時，值為1；

當同類型區塊面 積漸減少及被切 割成較小區塊 時，值漸增

類型/

地景

聚集指標 (Aggregation index)

AI

( )

max ⎥

⎦

⎢ ⎤

⎣

⎡

= →

ii ii

g AI g

gii = i 類型區塊與同類區塊毗鄰 的網格數，依據single-count 方法。

max→gii = i 類型區塊的最大同類 毗鄰網格數，依single-count 方法。

同類型區塊同類毗鄰網格數除以 同 類 型區 塊最 大 同類 毗鄰 網 格 數，再乘以100(轉換成百分比)

% 0≤ AI ≤100 當同類型區塊散 佈極大化時，值為 0；當區塊極度聚 集成唯一及緊密 的區塊時，值接近 1

類型/

地景

多樣性指標

Shannon 多 樣性指標 (Shannon’s diversity index)

SHDI

∑ ( )

=

×

−

= ^m

i

i Pi

P SHDI

1

ln

Pi =i 類型區塊在地景中佔有的面 積比例。

負的各區塊類型比例豐富度的總 和

無 SHDI≥0，無上限 地景只包含一個 區塊時，值等於 0；當不同區塊類 型的數目增加或 其面積的分布比 例較平均時，值漸 增

地景

表1-4-1 研究區中計算的地景生態指標(續)

Shannon 均 勻度指標 (Shannon’s evenness index)

SHEI

( )

m Pi Pi SHEI

m

i

ln ln

∑

=

×

−

=

Pi = i 類型區塊在地景中佔有的 面積比例。

m = 地景中存在幾種類型區塊。

負的各區塊類型比例豐富度的總 和除以區塊類型數目的對數

無 0≤SHEI≤1 地景只包含一個 區塊時，值等於 0；當不同區塊種 類間面積的分布 比例較平均時，值 等於1

地景

1. 各指標計算公式依據 FRAGSTATS version 3.3 (McGarigal et al., 2002)。

2. 指標的面積加權(AM, area-weighted mean)計算於類型層級為 ，而於

地景層級則為 。

∑∑

∑∑

= =

= = ⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢⎢

⎣

⎡

⎟⎟

⎟⎟

⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎜⎜

⎜

⎝

⎛

= ^m

i n

j m

i n

j ij ij ij

a x a

AM

1 1

1 1

∑

∑

= ⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢⎢

⎣

⎡

⎟⎟

⎟⎟

⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎜⎜

⎜

⎝

⎛

= ⁿ

j n

j ij ij ij

a x a AM

1 1