本研究之目的為建立可預測中部山區道路邊坡崩塌潛能、降雨時崩塌機率之預測模式，採用之分析方法為高斯過程，研究對象為中部地區－台21線及台8線兩條山區道路，另以台18線為比較案例道路。本研究選取民國93至94年間，對台21線造成災害的敏督利、艾利、海棠、馬莎、珊瑚與泰利颱風，以及台8線的敏督利、艾利、海棠、馬莎、泰利與龍王等6個颱風作為研究之致災事件，針對邊坡在各颱風侵襲時所造成之崩塌進行研究。本研究共蒐集及調查157筆訓練案例（其中崩塌案例佔76筆、未崩塌案例佔81筆），並以15項基本因子及1項誘發因子－降雨量，作為分析資料。此外，本研究還利用主成份分析方法將因子數（變數）減少，使其成為只具少數幾個有代表性且互相獨立的線性組合變數（主成份），並利用交互預測模式分析台21線、台8線、和台18線交互預測之結果。分析結果顯示，取最大的六個∼八個主成份，即可解釋變異之70%∼80%，確實可改善多變數所遭受之問題。崩塌濳能預測方面，訓練案例之正判率可提高至96.9%，測試案例之正判率亦可達98.4%，顯示本預測模式應用於中部山區道路具可行性。

This study proposes a process for evaluating the potential and probability of slope failure along the mountain roads (Routes T-21 and T-8) in central Taiwan during typhoons. Route T-18 is used here as the test case. The typhoons rainfall data gathered in 2004 and 2005 are adopted in this study including Mindulle, Aere, Haitang, Matsa, Sanvu, Longwang, and Tailim. The potential of failure is determined based on the inherent factors of slope. The probability of failure is determined by adding the triggering factor (i.e., rainfall) to the analysis. The statistical models of Gaussian process and discriminant analysis together with 76 failed slope cases and 81 not-yet-failed slopes are used here to carry out the comparative analysis. Although the Gaussian process is more complicated than the latter, the results predicted by Gaussian process show a higher accuracy. So Gaussian process is chosen here to predict where a slope will fail and at what potential and probability. Besides, this study also uses the Principal Components Analysis (PCA) method to reduce the number of multidimensional data sets and lower the dimensions of analysis. The results show that having input 6 to 8 principle components to PCA, the accuracy in predicting the landslides potential for training cases and test cases can be increased to 96.9% and 98.4%, respectively. It indicates that it is feasible to apply the proposed model to the mountain roads in central Taiwan.

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