專案詳細資料
Description
本計畫根據2015 坡地災害領域徵求課題2-2(大規模淺/深崩塌地調查、評估、分析、監測、及警戒基準)之第三項研究內容(坡地崩塌災害個案調查、水文地質分析及破壞機制探討、潛勢及規模評估),提出本子計畫第二年度與第三年度申請。總計畫鑑於淺層崩塌研究須結合由上到下的降雨、邊坡表面檢監測與地下條件來進行整體評估分析,藉由蒐集與分析大數據崩塌資料(子計畫一),並發展高精度降雨引發淺層崩塌模擬機制(子計畫二)與區域性降雨情境模擬機制(子計畫五),再結合淺層崩塌之非破壞檢測技術(子計畫三)與本子計畫監測技術(子計畫四),企圖提出淺層崩塌降雨警戒基準評估方法之建立與應用,以期能降低坡地災害衝擊。國內土石流相關監測研發已有一定基礎可供淺層崩塌監測參考,從依循Open GeospatialConsortium (OGC)各項標準規範建置之資訊平台,以及現場無線感測網路(Wireless Sensor Network,WSN),包含感測平台以及對應之感測器,但如何取得有效監測數據以供淺層崩塌研究,還需後續驗證。近來基於Arduino 的單晶片微電腦有其開放原始碼、價格優惠,以及易於操作等優勢,配合以微機電(MEMS)之感測元件,已可大量應用於自動控制領域,但於實務坡地災害應用有待探討;另外單頻Global Positioning System (GPS) 定位晶片也因為價格優勢,國外研究以短基線測站比對方式,將其位移量測精度提升以適用於坡地滑動監測;時域反射法(Time Domain Reflectometry, TDR)可用於地滑以及坡地含水量自動化監測使用,目前相關研究正開發低成本之TDR 單晶片主機,搭配低工耗長距離無線傳輸技術如LoRa,應可達到可犧牲式監測建構,因此本研究預計可基於低成本TDR 主機以及現有TDR 分層坡地含水量貫入器之成果,修訂為以WSN 基礎之TDR 單一坡地含水量剖面貫入器,藉以降低既有TDR 建置成本。綜合上述限制與需求,本研究於第一年度開發以Arduino 為基礎之監測主機,除可延伸以往土石流相關監測方法之外,並進行單頻GPS 定位精度評析;第二年度建構可犧牲式TDR 坡地含水量剖面貫入器,並進行示範場址實地評估,配合坡地質點影像分析(Particle TrackingVelocimetry, PTV)或數位影像相關係數法(Digital Image Correlation, DIC)驗證測試,然後再進行示範場址實地評估測試。基於設備安裝簡易、低成本之優勢下,作為降雨引發淺層崩塌之可犧牲式監測技術與系統,最後收集相關監測成果,提出包含非線性(non-linear)、時間序列(time series)或機器學習(machine learning)之預測方法,與其他子計畫結合之預警通報模式。
狀態 | 已完成 |
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有效的開始/結束日期 | 1/08/17 → 31/07/18 |
Keywords
- 淺層滑動
- 全球定位系統
- 時域反射技術
- 開放式平台
- 無線感測網路
- 影像辨識
指紋
探索此專案觸及的研究主題。這些標籤是根據基礎獎勵/補助款而產生。共同形成了獨特的指紋。