暴雨所引致之邊坡崩塌一直都是山區道路維護工程上，所必須面對之重要課題。本研究收集分析九二一集集地震後桃芝、納莉及敏督利等三個颱風侵襲臺灣期間，阿里山公路沿線上邊坡所發生之38筆崩塌及48筆未崩塌邊坡案例之邊坡特性、集水區面積、地層種類、植生以及降雨等資料，從中篩選出邊坡崩塌影響因子，作為建立邊坡崩塌機率模式之依據。由於降雨為崩塌機率模式中唯一具有變動性之誘發因子，另為適切地反映阿里山公路區域降雨特性，本研究採用反距離權重法，建立一個區域雨量模式。經與公路沿線五座雨量觀測計之觀測資料比對後，確認該雨量模式之適用性，並選擇一個以72小時累積雨量為基礎之降雨參數，作為代表降雨之影響因子。於建立邊坡崩塌機率模式之前，先以主成分分析法針對降雨以外之影響因子進行分析，獲得影響邊坡崩塌主控成份。之後再合併降雨參數，根據貝氏分類理論及高斯程序建立邊坡崩塌積率模式，決定公路沿線邊坡崩塌之雨量因子門檻值，作為邊坡維護優先順序之參考依據。最後本研究將以阿里山公路於莫拉克颱風期間崩塌之邊坡為例，說明該門檻值對於暴雨引致邊坡崩塌預警之應用。

Rainfall induced landslide has been a major issue for the mountain road mitigation. To determine the mitigation priority of the roadside slopes, a probabilistic model to evaluate the stability of the landslide, especially the up-slopes failure, is proposed in this study. This model is developed using Bayesian classification theorem, historical rainfall and landslide data, and an artificial intelligence skill – Gaussian process. The slope database to establish the model includes 48 not-failed slopes and 38 post Chi-Chi earthquake landslides occurred during typhoons. All the slope data were collected from the roadside slopes along the Aishan mountain road in Taiwan. Parameters needed for this model include the up-slope features, catchment area, lithology, vegetation coverage and rainfall data. Among the parameters, rainfall is considered to be the triggering factor of landslide and estimated based on a local rainfall model by an elevation modified inverse distance weighting method. In addition, each slope has also demonstrated a unique failure probability relationship with the 72-hour accumulated rainfalls. Such a relationship is adopted to define a threshold rainfall factor which is used as an index to estimate the likelihood of landslide occurrence under a rainfall event. Using the threshold rainfall factor of each slope, a priority list is proposed for the mitigation of roadside up-slopes along the Alishan mountain road. Finally, a possible application of the threshold rainfall to landslide warning is demonstrated with landslides during Morakot typhoon.

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