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研究生: 李鈞宇
Jiun-Yu Li
論文名稱: 應用高斯過程建立新中橫公路邊坡崩塌預測模式之研究
Application of Gaussian Processes on Slope Failure Predication along Route T21 Road in Taiwan
指導教授: 廖洪鈞
Hung-Jiun Liao
卿建業
Jian-Ye Ching
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: 80
中文關鍵詞: 邊坡崩塌降雨高斯過程
外文關鍵詞: Slope Failure, Rainfall, Gaussian Processes
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本研究目的為建立邊坡崩塌潛能、機率預測模式,至新中橫公路-台21線現地調查之現地因子收集案例資料進行崩塌可能性預測。本研究所採用分析程為高斯過程,經由所收集到桃芝、敏督利、艾利、海棠、馬莎颱風之災損資料,共103筆案例(崩塌案例50筆、未崩案例53筆)進行邊坡崩塌之研究,並選取前人邊坡影響因子為地形、地質、岩層位態、風化及破碎程度、植被、水系、道路開闢、地震力及降雨之影響因子共16項。分析結果顯示其高斯過程和鑑別分析在崩塌潛能部分(以50%分類)正判率皆可得到90%以上,而40%以下為未崩塌 60%以上為崩塌 (40%~60%為不確定案例)正判率皆可達到85%以上,但不論是用那種機率分崩塌與否,高斯過程之誤判率皆比鑑別分析低,而在崩塌潛能部分之重要性因子排序為植被覆蓋面積百分比、坡高、曲率、坡趾開挖高度、植被覆蓋厚度,崩塌機率部分驗證降雨量跟崩塌機率有其正比關係,以崩塌機率部分之高崩塌潛能模式和一般崩塌潛能模式來進行分析,以建立完整之預測模式。


The main focus of this research is the evaluation of the probability on slope failure in Route T21 in central Taiwan. A full probabilistic analysis based on the Gaussian Process model is proposed to predict the landslide locations and occurrence times along Route T21. Two steps are considered here including the evaluation of failure potential and failure probability. The probability of failure is determined based on the inherent factors of the slope, man-made features and the amount of typhoon induced rainfall. The statistical models of Gaussian processes and Discriminant analysis are used together with 50 failed slope cases and 53 not-yet-failed slopes to establish the process. In general, the proposed statistical model can generate good results when used to evaluate the failure potential of road side slopes; but the accuracy of the landslide prediction is significantly decreased when the trigger factor of rainfall is taken into account. To increase the accuracy of the model, more rainfall records are needed to obtain 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 表目錄 Ⅷ 圖目錄 Ⅸ 第一章 緒論 1 1.1研究動機及目的 1 1.2研究內容 1 第二章 文獻回顧 3 2.1邊坡崩塌發生之概述 3 2.2邊坡崩塌之影響因子 3 2.2.1自然因素 4 2.2.2人為因素 5 2.3邊坡穩定分析 7 2.4山崩潛感分析 7 2.4.1定性的專家評分法 7 2.5統計學之邊坡穩定因子之研究 9 2.5.1定量的統計分析法 9 2.6 類神經網路(Neural Networks) 12 第三章 模式建立與分析方法 16 3.1分階式山區道路邊坡崩塌預測模式 16 3.1.1崩塌預測模式之介紹 16 3.1.2崩塌預測模式之建立 17 3.1.3崩塌預測模式之應用 18 3.2高斯過程 19 3.2.1貝氏分析 20 3.2.2高斯過程在二元分類分析上之應用 21 3.2.3 Hybrid Monte Carlo隨機取樣法 23 第四章 研究範圍與影響因子 26 4.1研究對象-新中橫公路台21線 26 4.1.1研究區域概述 26 4.1.2研究範圍及致災事件 28 4.2分析案例取得 28 4.2.1現場調查 28 4.2.2資料收集 29 4.3影響因子選取及量化 30 4.3.1基本因子 30 4.3.2變動因子 35 4.3.3誘發因子 35 第五章 分析結果討論與實例探討 37 5.1分析方法 37 5.1.1測試方法 38 5.1.2崩塌潛能預測模式 38 5.1.3崩塌機率預測模式 38 5.2因子重要性檢定 40 5.2.1崩塌潛能預測模式 40 5.2.2崩塌機率預測模式 40 5.3實例探討 40 5.3.1案例說明 41 5.4分析結果討論 41 第六章 結論與建議 44 6.1結論 44 6.2建議 45 參考文獻 46 附錄A 分析程式及參數設定 81 附錄B 崩塌案例(50筆)量化資料 89 附錄C 未崩塌案例(53筆)量化資料 93 附錄D 影響因子統計直條圖 97 附錄E 雨量量化值(高崩塌潛能) 103 附錄F 雨量量化值(一般崩塌潛能) 107 附錄G 程式碼 117 附錄H 崩塌潛能分析結果(50%分類) 120 附錄I 崩塌潛能分析結果(40%~60%為不確定案例) 126 附錄J 台18崩塌機率分析結果(高崩塌潛能 50%分類) 132 附錄K台18崩塌機率分析結果(高崩塌潛能40%~60%為不確定案例) 136 附錄L 台21崩塌機率分析結果(高崩塌潛能) 140 附錄M台21崩塌機率分析結果(一般崩塌潛能) 150 附錄N 鑑別分析之重要性因子性檢定 193 附錄O台21地震測站資料 195 附錄P台21雨量站資料 197 表 目 錄 表4-1 颱風基本資料 50 表4-2 研究區域內地層種類及量化方式 50 表4-3 影響因子及量化範圍 51 表5-1 崩塌潛能預測模式分析結果之比較 52 表5-2 台18線崩塌機率分析結果(高崩塌潛能) 52 表5-3 台21線崩塌機率分析結果(高崩塌潛能) 53 表5-4 台21線崩塌機率分析結果(一般崩塌潛能) 54 表5-5 崩塌潛能預測模式之因子檢定結果 56 表5-6 台21線121k+855及147k+850案例之因子量化值 57 表5-7 台21線121k+855及147k+850 案例分析結果 57 圖 目 錄 圖2-1 各種邊坡崩塌示意圖 58 圖3-1 山區道路邊坡崩塌預測模式 58 圖3-2 之函數形式 59 圖4-1 新中橫公路-台21線位置圖 59 圖4-2 研究範圍及現場調查點位置圖 60 圖4-3 各次颱風之崩塌案例佔全部崩塌案例之比例 60 圖4-4 自然因子-坡向示意圖 61 圖4-5 自然因子-坡度示意圖 61 圖4-6 自然因子-坡高示意圖 62 圖4-7 自然因子-曲率示意圖 62 圖4-8 新中橫公路-省道台21線沿線地質圖 63 圖4-9 自然因子-岩層位態示意圖 64 圖4-10 自然因子-岩塊規模示意圖 64 圖4-11 自然因子-岩塊體積百分比示意圖 65 圖4-12 自然因子-植被覆蓋面積百分比示意圖 65 圖4-13 自然因子-植被覆蓋厚度示意圖 66 圖4-14 集水區範圍決定方式 66 圖4-15 人為因子-坡趾開挖高度示意圖 67 圖4-16 人為因子-坡度改變量示意圖 67 圖4-17 921集集地震之最大水平地表加速度分布 68 圖4-18 桃芝颱風之區域累積降雨量分布 69 圖4-19 敏督利颱風之區域累積降雨量分布 70 圖4-20艾利颱風之區域累積降雨量分布 71 圖4-21海棠颱風之區域累積降雨量分布 72 圖4-22 馬莎颱風之區域累積降雨量分布 73 圖4-22 馬莎颱風之區域累積降雨量分布 73 圖4-23 72小時累積雨量示意圖 74 圖4-24 12小時尖峰雨量示意圖 74 圖5-1 台18線崩塌趨勢圖(加入雨量) 75 圖5-2 危險邊坡雨量1hr與崩塌機率歷時關係圖 75 圖5-3 桃芝颱風對台21線沿線崩塌機率分佈圖 76 圖5-4 敏督利颱風對台21線沿線崩塌機率分佈圖 77 圖5-5 艾利颱風對台21線沿線崩塌機率分佈圖 78 圖5-6 海棠颱風對台21線沿線崩塌機率分佈圖 79 圖5-7 馬莎颱風對台21線沿線崩塌機率分佈圖 80

參考文獻

1. Duane, S., Kennedy, A. D., Pendleton, B.J., and Roweth, D.(1987), “Hybrid Monte Carlo.”, Physics Letters B 195: 216-222.
2. Gibbs, M. N.(1997), “Bayesian Gaussian Processes for Regression and Classification”, PhD thesis, University of Cambridge.
3. Hansen, M. J.(1984), “Landslides Hazard Analysis.” In: Slope Instability(D. Brunsden and D. B. Prior, eds), Wiley, New York, pp. 523-602.
4. Hoek, E. and Bray, J.(1977), “Rock Slope Engineering”, Institution of Mining and Metallurgy.
5. Ives, J. D. and Bovis, M. J. (1978), “Natural hazards maps for land –use planning , San Juan Mountains, Colorado, U.S.A.”, Arctic and Alpine Research, 10(2), 185-212.
6. Jaynes, E. T.(1957), “Information theory and statistical mechanics”, Physical Review, 106, 620-630.
7. Jones, F. O., Embody, D. R., and Peterson, W. C.(1961), “Landslides along the Columbia River Valley”, Northeastern Washington, US Geol. Surv. Prof. 367, 98.
8. Juang, C. H., Burati, J. L., and Kalidindi, S. N.(1987), “A Fuzzy System for Bid Proposal Evaluation Using Microcomputers”, Civ. Engng. Syst., Vol.4, pp. 124-130.
9. Kienholz, H.(1978), “Maps of Geomophorlogy and Natural Hazards of Grindelwald, Switzerland, scale 1:10,000.”, Arctic and Alpine Research, 10, 169-184.
10. Neal, R. M.(1994), “Priors for infinite networks.”, Technical Report CRG-TR-94-1, Dept. of Computer Science, University of Toronto.
11. Neal, R. M.(1996), “Bayesian Learning for Neural Networks”, Number 118 in Lecture Notes in Statistics. New York: Springer.
12. Neal, R. M.(1997), “Monte Carlo implementation of Gaussian process models for Bayesian regression and classification.”, Technical Report CRG-TR-97-2, Dept. of Computer Science, University of Toronto.
13. Schmucker, K. J.(1984), “Fuzzy Sets”, Natural Language Computations, and Risk Analysis, Computer Science Press, Rockville, Maryland, 192pp.
14. Zadeh, L. A.(1965), “Fuzzy sets”, Information and Control, Vol.8, pp.338-353.
15. 王鑫、李光中(1989),「中橫公路道路邊坡的地貌分析(太魯閣段)」,行政院國科會防災科技研究報告78-30號,pp.11-13。
16. 王鑫、李光中(1991),「山地道路工程對邊坡的影響(新中橫公路-東埔段)」,行政院國科會防災科技研究報告80-23號。
17. 王淑慧(2000),「類神經網路應用於道路邊坡落石坍方預測之可行性研究-以阿里山公路為例」,碩士論文,國立台北科技大學材料及資源工程學系。
18. 李錫堤、黃健政(2005),「區域性山坡穩定分析之回顧與展望」,地工技術雜誌,第104期,第33-52頁。
19. 林振平(1991),「泥岩地區坡地破壞潛能分析」,碩士論文,國立成功大學土木工程研究所。
20. 吳文靖(1993),「條件機率應用於崩塌機率之研究」,碩士論文,國立成功大學資源工程學系。
21. 周晏勤、藍世欽、陳時祖(2001),「工程地質特性對道路邊坡穩定性影響」,第九屆大地工程學術研討會論文集,B005:1-7,桃園。
22. 洪如江(1979),「環境因素在台灣山崩中之應用」,邊坡穩定與坍方研討會論文專集,中國土木水利工程師學會,第147-172頁。
23. 洪如江(1981),「工程地質在自然邊坡穩定之作用」,工程環境會刊,第二期,第63-72頁。
24. 徐佳仕(2004),「數位圖資因子應用於山區道路邊坡穩定工程設置之研判」,碩士論文,國立台灣科技大學營建工程研究所。
25. 徐鐵良(1993),「地質與工程」,台灣工程基本資料叢書之四,中國工程師學會,第220-231頁。
26. 許茂雄(1979),「山坡開發地於砍伐樹林後之山崩預測模式」,土木水利季刊,第五卷,第四期,第5-24頁。
27. 許琦、李德河、莊長賢(1989),「模糊集理論在山崩潛感性分析之應用」,第三屆大地工程學術研究討論會,pp.23-33,墾丁。
28. 黃士昌(1998),「高雄旗山與楠梓地區公路邊坡之特性調查與崩滑破壞潛感分析」,碩士論文,國立成功大學土木工程研究所。
29. 張石角(1989),「陽明山國家公園環境敏感區及潛在災害地區之調查研究」,內政部營建署陽明山國家公園管理處。
30. 陳凱榮(2000),「中橫公路山崩潛感分級研究-以東勢-德基為例」,碩士論文,國立中央大學應用地質研究所。
31. 陳志豪(2002),「變質岩公路邊坡之破壞潛勢分析-以南橫公路啞口至新武段為例」,碩士論文,國立成功大學資源工程學系。
32. 陳崇華(2004),「台十一線海岸公路邊坡崩塌災害分析」,碩士論文,國立東華大學自然資源管理研究所。
33. 葉怡成(2001),「應用類神經網路」,儒林圖書有限公司,三版。
34. 楊智堯(1999),「類神經網路於邊坡破壞潛能分析之應用研究」,碩士論文,國立成功大學土木工程研究所。
35. 潘國樑(1985),台灣省重要都會區環境地質資料庫,工研院能源與礦物研究所。
36. 潘國樑(1996),「山坡地地質分析」,科技圖書,三版。
37. 鄭元振(1992),「地理資訊系統在區域邊坡穩定分析之應用-中橫公路天祥至太魯閣段」,碩士論文,國立成功大學資源工程研究所。
38. 賴季鋒(1999),「山坡地災害防治評估系統之研究」,碩士論文,國立成功大學都市計劃學系。
39. 謝豐隆(2000),「落石邊坡危險度與危害度分級與預報」,碩士論文,國立交通大學土木工程學系。
40. 魏鎮東(2001),「南橫公路邊坡落石坍方可能性之探討」,碩士論文,國立台北科技大學材料及資源工程學系。
41. 藍世欽(2000),「工程地質因子對道路邊坡穩定性之影響-以南橫公路甲仙至梅山段」,碩士論文,國立成功大學資源工程學系。
42. 蘭雅森(1999),「鑑別分析法應用於山坡地崩塌機率評估之研究」,碩士論文,國立台灣科技大學營建工程研究所。
43. 趙衛君(2005),「應用高斯過程建立分階式山區道路邊坡崩塌預模式之研究」,碩士論文,國立台灣科技大學營建工程研究所。
44. 佐藤忠信、寺田倫康(1985),「ファヅイ理論に基づく斜面崩壞資料の整理と崩壞予測法」,京大防災研究年報,第28號B-2,pp.63-86。
45. 李三畏(2005),「水資源工程系列」,財團法人中興工程科技研究發展基金會工程小叢書。
46. 廖洪鈞、李維峰、董家鈞、卿建業(2005),「坡地災害緊急搶修與復建整合技術研究(1/2)」,交通部科技顧問室研究計畫成果報告。
47. EbioTW-新中橫,http://www.dan-studio.com/leisure/jiayi/ix-New
JungHung.htm
48.林俊全(2004)「台灣的天然災害」,台灣地理百科,遠足文化

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