專案詳細資料
Description
山崩潛感分析中的許多潛在因子是直接或間接取自地形資料,例如:坡度、粗糙度、曲率等地形因子,或取自與距離尺度有關的各種區位因子,或結合地形資料去做內插的雨量分布或震度分布等促崩因子。用不同尺度量測及運算出來的因子會有不同的輸出值,且並非高解析度地形資料就可以直接得到高效度的因子。對一個特定區域的特定目的而言,每一個因子都會存在一個最適量測尺度。光達數值地形模型是目前可取得的精確度最高且解析度最高的地形資料,其解析度高達1m。但過去的研究及本團隊的經驗上了解,使用高解析度的數值地形模型並不能獲得更好的分析成果,而有須要做每一個山崩潛感因子的最適量測尺度的考量。若能取得最適尺度的因子做分析,再加上光達數值地形模型固有的精確度,則必能建立出更好的山崩潛感模型。本計畫團隊去年在石門水庫上游集水區及曾文水庫上游集水區兩個不同地區及採用各四個代表性颱風誘發山崩資料,分析各山崩潛在因子在不同量測尺度下解釋山崩分佈的效度。研究過程中了解到因子的效度深受數值地形模型精確度及山崩測繪精確度的影響,因此本年度擬將重點放在選用高精度光達數值地形模型及重新在高解析度衛星影像上測繪與仔細檢查每一個降雨誘發山崩的多邊形物件,期能明確找到每場降雨誘發山崩事件中各個因子的最適量測尺度,並以最佳效度因子建立每個降雨事件的山崩潛感模型,比較由最佳效度因子建立的模型相對於原始因子建立的模型其成功率之增長情形暨以交叉驗證了解預測率之增長情形。研究區域仍選擇在曾文水庫上游集水區,但降雨事件則挑選賀伯颱風、桃芝颱風、敏督利颱風、20050615豪雨、20060609豪雨、莫拉克颱風、20110718豪雨、20120610 豪雨、20150523豪雨共九期獨立降雨事件做因子最適量測尺度及山崩潛感模型成功率及預測率增長情形的探討與比較。期藉由高精度數值地形模型及不同大小之降雨誘發山崩資料來精緻化因子最適量測尺度的選取,做出精緻化的事件山崩潛感模型,並將結果分享於世。
狀態 | 已完成 |
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有效的開始/結束日期 | 1/08/20 → 31/07/21 |
Keywords
- 山崩潛感分析
- 潛感因子
- 最適量測尺度
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。