本研究之目的為建立中央山地的大範圍邊坡崩塌潛能預測模式，採用之分析方法為高斯過程，研究範圍為脊梁山脈及雪山山脈兩大區域。其中，脊梁山脈共7143筆案例（崩塌案例3064筆、未崩塌案例4079筆），雪山山脈共3393筆案例（崩塌按例2504筆、未崩塌案例889筆）。各以平均坡度、坡度標準差、坡高、植生覆蓋率、平均坡向、挖方邊坡高差、岩體強度及順向坡有無等8項影響因子進行分析，探討高斯過程處理大量邊坡資料之適用性，並比較各因子的相對重要性。
分析結果顯示，高斯過程對大範圍之崩塌潛能預測效果並不佳。經探討區域空間與正判率的關係顯示，區域空間的縮小有助於正判率的提升，但空間過小會產生潛勢集中的誤判結果。檢討本研究大範圍分析結果不佳之原因，與影響因子的選擇及量化方式有關，本次所選擇之因子，均為可直接從數值地形模型(DTM)決定之，未必是影響邊坡穩定之最主要因子。另外，針對研究範圍中之山區道路做進一步的分析探討顯示，就道路邊坡之穩定性而言，脊梁山脈之正判率接近七成，雪山山脈之正判率接近八成，可作為脊梁、雪山山脈山區道路養護及防災之參考。

This study is to propose a process for evaluating the potentials of slope failure over large mountainous area in central Taiwan. The areas studied cover some portion of Hsuehshan mountain and Jiliang mountain. The Hsuehshan mountain cases are 3393 in total. Among them, 2504 are landslide cases and 889 are stable slope cases. The Jiliang mountain cases are 7143 in total. Among them, 3064 are landslide cases and 4079 are stable slope cases. The statistical model adopted here is Gaussian process. Eight influencing features are selected and input to Gaussian process namely: height of cut slope, average slope aspect, dip slope, standard deviation of slope angle, NVDI, rock strength, average slope angle, and height of slope. Then the potential of slope failure can be determined. The applicability of Gaussian process on estimating the landslide potential over large area is evaluated by inputting the slope information of Hsuehshan mountain and Jiliang mountain.
The results show that the potential of slope failure over large area can not be satisfactorily produced from the Gaussian process. By subdividing the studied area to smaller areas, the accuracy rate of Gaussian process can be improved until the size of studied area has been reduced to some critical value. The reasons which caused unsatisfactory output mainly comes from the way to generate the features for analysis. In fact, all the features used in this study can be directly obtained from the digital terrain model (DTM). But they may not be the most critical features to analyze slope stability. Further study on selecting adequate features is needed. Finally, if the studied subject is concentrated on the roadside slopes in mountainous area, the accuracy of the Gaussian process can be significantly improved. For example, the accuracy rate on the roadside slope stability evaluation can be increased to about 70% and 80% for Jiliang mountain and Hsuehshan mountain respectively.

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