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研究生: 李建宗
Chien-Tsung Li
論文名稱: 應用高斯過程建立台北縣山區道路邊坡崩塌預測模式之研究
Application of Gaussian Processes on Slope Failure Predication along Taipei County Mountain Road
指導教授: 卿建業
Jian-Ye Ching
廖洪鈞
Hung-Jiun Liao
口試委員: 董家鈞
Jia-Jyun Dong
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工程學院 - 營建工程系
Department of Civil and Construction Engineering
論文出版年: 2006
畢業學年度: 94
語文別: 中文
論文頁數: 335
中文關鍵詞: 台北縣山區道路邊坡崩塌潛能崩塌機率降雨預測模式
外文關鍵詞: potential, probability, slope failure, mountain road, Taipei County, Gaussian processes
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  • 本研究之目的為建立可預測台北縣山區道路邊坡崩塌潛能、降雨時崩塌機率之邊坡崩塌預測模式,對於未降雨時的高崩塌潛能路段,提供相關單位作為平時道路養護之參考;降雨時邊坡發生崩塌的時機,可提供相關單位作為建立預警及防災的系統。所採用之分析方法為高斯過程,研究對象為台北縣地區-北28、北31、北33、北107、北108等五條山區道路,主要針對研究路線在過去象神、納莉、艾利、馬莎、泰利及龍王等六次颱風侵襲時,所造成之邊坡崩塌進行研究,共蒐集及調查200筆訓練案例(其中崩塌案例佔89筆、未崩塌案例佔111筆)及39筆訓練案例(其中崩塌案例佔17筆、未崩塌案例佔22筆)。並以15項潛在因子及1項誘發因子-降雨量,作為分析資料。由分析結果顯示在崩塌潛能預測方面,訓練案例之正判率已達92% ,測試案例之正判率已達84.6% ,顯示本預測模式應用於台北縣地區其他山區道路之可行性。在針對一般崩塌潛能之崩塌機率預測方面,即加入降雨量的預測模式,可依不同颱風路徑類別及降雨量,作為預測台北縣山區道路邊坡崩塌機率預測之參考。


    This study proposes a process for evaluating the potential and probability of slope failure along the mountain road in Taipei County. It is aimed to simulate the procedure of dealing with slope maintenance problem in practice. Two steps are considered including the evaluation of failure potential and failure probability. The probability of failure is determined based on the inherent factors of the slope and the triggering factor of rainfall. The statistical models of Gaussian processes and discriminant analysis together with 89 failed slope cases and 111 not-yet-failed slopes are used to establish the process. Although the former is more complicated than the latter, the accuracy of the results predicted by Gaussian processes is more satisfactory. So it is more appropriated to be used to predict where and at what potential and probability of a slope to fail. The goal of this research is to provide the high potential sections of collapse, give the reference maintained as the road in the relevant unit. The opportunity that collapses happens in the slope when the rainfall, can offer to the relevant unit as the system setting up prewarning and taking precautions against natural calamities. However, it is still difficult to predict when a slope failure will occur so far. More rainfall records are needed to get a better idea about the possible amount of rainfall at a specific slope site during a typhoon.

    目 錄 中文摘要 I 英文摘要 II 誌謝 III 目錄 IV 圖目錄 VIII 表目錄 X 第一章 緒論 1-1 1.1 研究動機及目的 1-1 1.2 研究流程 1-2 1.3 研究內容 1-3 第二章 文獻回顧 2-1 2.1 邊坡崩塌之類型 2-1 2.2 邊坡崩塌之影響因子 2-5 2.2.1 自然因子 2-5 2.2.2 人為因子 2-7 2.2.3 時間因子 2-9 2.3 邊坡崩塌影響因子之相關研究 2-10 2.4 邊坡崩塌之相關研究 2-13 2.4.1 鑑別分析法 2-15 2.4.2 類神經網路分析法 2-17 2.4.3 迴歸分析法 2-19 2.4.4 不安定指數分析法 2-20 2.4.5 條件或然率分析法 2-21 2.4.6 模糊集理論 2-21 2.4.7 高斯過程分析法 2-22 第三章 資料說明與量化 3-1 3.1 研究資料說明 3-1 3.1.1 研究地區概述 3-1 3.1.2 研究範圍及致災事件 3-5 3.2 分析案例取得 3-8 3.2.1 資料蒐集 3-9 3.2.2 現地調查 3-10 3.3 影響因子量化 3-11 3.3.1 潛在因子 3-12 3.3.2 誘發因子 3-24 3.4 研究限制 3-29 第四章 分析模式與理論 4-1 4.1 分析模式 4-1 4.1.1 分析模式之說明 4-1 4.1.2 分析模式之建立 4-3 4.1.3 分析模式之應用 4-7 4.2 分析理論 4-7 4.2.1 貝氏分析 4-8 4.2.2 高斯過程在二元分類分析上之應用 4-9 4.2.3 隨機取樣法-Hybrid Monte Carlo 4-11 4.3 分析程式 4-14 4.3.1 高斯過程-Software for Flexible Bayesian Modeling 4-14 4.3.2 鑑別分析-SPSS for Windows 4-15 第五章 分析結果與討論 5-1 5.1 崩塌潛能預測之比較 5-1 5.1.1 崩塌潛能預測分析結果 5-1 5.1.2 崩塌潛能預測之重要性影響因子 5-6 5.2 崩塌機率預測之比較 5-12 5.2.1 針對一般崩塌潛能之崩塌機率預測分析結果 5-12 5.2.2 針對高崩塌潛能之崩塌機率預測分析結果 5-14 5.3 綜合討論 5-16 第六章 實例測試 6-1 6.1 實例說明 6-1 6.2 測試模式 6-4 6.3 測試結果 6-4 6.3.1 崩塌潛能測試之結果 6-4 6.3.2 崩塌機率測試之結果 6-7 第七章 結論與建議 7-1 7.1 結論 7-1 7.2 建議 7-2 參考文獻 8-1 附錄 附錄A 北28號道路案例量化資料 A-1 附錄B 北31號道路案例量化資料 B-1 附錄C 北107號道路案例量化資料 C-1 附錄D 測試案例量化資料 D-1 附錄E 研究路線對影響因子之統計直條圖 E-1 附錄F 案例類型對影響因子之統計直條圖 F-1 附錄G 研究區域地層資料 G-1 附錄H 台北地區地震測站資料 H-1 附錄I 台北地區雨量測站資料 I-1 附錄J 高斯過程之分析參數設定 J-1 附錄K 高斯過程之分析輸入指令 K-1 附錄L 高斯過程之崩塌潛能分析輸出結果 L-1 附錄M 高斯過程之崩塌機率分析輸出結果 M-1 附錄N 鑑別分析之崩塌潛能分析輸出結果 N-1 附錄O 鑑別分析之崩塌機率分析輸出結果 O-1 圖 目 錄 圖3.1 台北縣地區環境位置圖 3-2 圖3.2 台北雨量站之年累積雨量統計圖 3-3 圖3.3 台北雨量站之月平均雨量統計圖 3-3 圖3.4 北28號道路研究範圍及案例分佈圖 3-6 圖3.5 北31號道路研究範圍及案例分佈圖 3-7 圖3.6 北107號道路研究範圍及案例分佈圖 3-7 圖3.7 崩塌案例佔各次颱風比例圖 3-11 圖3.8 坡向量化示意圖 3-13 圖3.9 坡度量化示意圖 3-14 圖3.10 坡高量化示意圖 3-14 圖3.11 曲率量化示意圖 3-15 圖3.12 研究區域地層種類圖 3-17 圖3.13 傾向量化示意圖 3-19 圖3.14 傾角量化示意圖 3-19 圖3.15 岩塊規模量化示意圖 3-20 圖3.16 岩塊體積百分比量化示意圖 3-20 圖3.17 植被覆蓋面積百分比量化示意圖 3-21 圖3.18 植被覆蓋厚度量化示意圖 3-21 圖3.19 集水區面積量化示意圖 3-22 圖3.20 921集集地震最大水平地表加速度分佈圖 3-23 圖3.21 坡趾開挖高度量化示意圖 3-24 圖3.22 坡度改變量量化示意圖 3-24 圖3.23 象神颱風累積降雨量分佈圖 3-26 圖3.24 納莉颱風累積降雨量分佈圖 3-26 圖3.25 艾利颱風累積降雨量分佈圖 3-27 圖3.26 馬莎颱風累積降雨量分佈圖 3-27 圖3.27 泰利颱風累積降雨量分佈圖 3-28 圖3.28 龍王颱風累積降雨量分佈圖 3-28 圖4.1 邊坡崩塌預測模式系統圖 4-2 圖4.2 雨量選擇時間說明圖 4-6 圖4.3 函數形式圖 4-12 圖5.1 颱風侵台路徑示意圖 5-14 圖5.2 北28號道路里程與崩塌潛能及高程關係圖 5-16 圖5.3 北31號道路里程與崩塌潛能及高程關係圖 5-17 圖5.4 北107號道路里程與崩塌潛能及高程關係圖 5-17 圖6.1 測試路線環境位置圖 6-2 圖6.2 北33號道路研究範圍及案例分佈圖 6-3 圖6.3 北108號道路研究範圍及案例分佈圖 6-3 表 目 錄 表2.1 邊坡崩塌分類表 2-1 表2.2 前人研究之邊坡崩塌分析方法統計表 2-23 表3.1 致災颱風統計表 3-8 表3.2 影響因子分類及量化說明表 3-12 表3.3 研究區域地層種類統計表 3-18 表4.1 邊坡崩塌潛能預測模式說明表 4-3 表4.2 針對一般崩塌潛能之崩塌機率預測分析說明表 4-5 表4.3 針對高崩塌潛能之崩塌機率預測分析說明表 4-5 表4.4 邊坡崩塌預測模式分析資料表 4-6 表5.1 崩塌潛能預測分析結果-LOO法預測(A) 5-2 表5.2 崩塌潛能預測分析結果-LOO法預測(B) 5-2 表5.3 崩塌潛能預測分析結果-自我預測(A) 5-3 表5.4 崩塌潛能預測分析結果-自我預測(B) 5-4 表5.5 崩塌潛能預測分析結果-交互預測(A) 5-5 表5.6 崩塌潛能預測分析結果-交互預測(B) 5-5 表5.7 崩塌潛能預測分析結果-交互預測(C) 5-6 表5.8 北28號道路影響因子重要性檢定結果 5-8 表5.9 北31號道路影響因子重要性檢定結果 5-8 表5.10 北107號道路影響因子重要性檢定結果 5-9 表5.11 北28&北31道路影響因子重要性檢定結果 5-10 表5.12 北28&北107道路影響因子重要性檢定結果 5-10 表5.13 北31&北107道路影響因子重要性檢定結果 5-11 表5.14 北28&北31&北107道路影響因子重要性檢定結果 5-11 表5.15 針對一般崩塌潛能之崩塌機率預測分析結果 5-13 表5.16 針對高崩塌潛能之崩塌機率預測分析結果 5-15 表6.1 崩塌潛能測試分析結果 6-5 表6.2 北33號道路影響因子重要性檢定結果 6-6 表6.3 北108號道路影響因子重要性檢定結果 6-6 表6.4 北33&北108道路影響因子重要性檢定結果 6-7 表6.5 針對一般崩塌潛能之崩塌機率測試分析結果 6-8 表6.6 針對高崩塌潛能之崩塌機率測試分析結果 6-8

    參考文獻

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