台灣地區人民生活用水大都來自於水庫，因此水庫的品質相當的重要。而水庫集水區因受地形、地質、氣候、人文與土地利用等因素影響，極易發生崩塌現象，致使水庫淤積大量砂石，其對人民生活造成影響。故本文選擇曾文水庫集水區為研究區域，目的是進行了解各邊坡穩定因子如何影響到各小集水區之崩塌地密度，以供後續集水區治理參考及建立集水區防災保育基本數值資料。
　　研究中，先利用航空照片判釋方式收集崩塌地分佈及土地利用資料，除了土地利用外，也收集地形、地質以及氣象等資料，作為影響崩塌地密度之因子。將影響因子量化後，再將集水區域劃分為157個小集水區。先做山崩密度和個別因子間之線性迴歸，再以類神經網路和複迴歸分析進行計算多項因子分析，同時考慮各因子之權重，最後比較其結果。
　　分析結果中，發現若將所有8項影響因子均做分析，因子的特性會彼此之間產生影響，其結果就會產生一些不合理的結果。例如，山崩密度與高度、坡度或雨量成負相關。當剔除相關性高的因子，則可把因子的特性顯現出來，獲得較合理之結果。另外，就土地利用（建築密度、農地密度等）因子來說，以山崩密度與其之線性迴歸結果是負相關。這是因為當建築密度或農地密度單獨與崩塌地密度做相關性檢定時，受到高度及坡度等更顯著之因子影響，而產生之現象。若ㄧ起與其他相關性不高之因子做複迴歸分析時，會得到正相關之結果，如此得到之推論是，當建築密度或農地密度增高時，對山坡地之穩定其實是不利的。

　　The landslides in the reservoir basin affect the effective life of the reservoir and the quality of water supply. Many factors may affect the stability of the slopes in the reservoir basin, such as topography, geology, climate, humanity activity and land utilization. This study chose the Tseng-Wen reservoir basin, which is 481 square km in size, to study the affect of the influence factors on the landslide. Since the study area is too big for cell by cell operation method such as GIS method, the landslide density of each small catchment was then calculated, and the relationship between the influence factors and the landslides densities was then postulated by multiple regression and neural network methods. The landslide density of each catchment area is defined as the ratio of the landslide area divided by the whole area of the catchment.
　　The first step of this study is to divide the reservoir basin into 157 small cactchment by ArcGIS. Then the landslide inventory and land use map of the study area were made by aerial photo interpretation by using 20 cm ground resolution digital aerial photos and Stereo Graphics Monitor Screen. All the topographic data such as elevation, roughness of elevation, slope angle, and the roughness of the slope angles, are derived from the 40m DEM of the study area. The annual precipitation data was obtained from the weather stations among and near the study area, and the average annual precipitation of each small catchment was obtained by Kriging method.
　　In the first step of the data analysis, the coefficients of correlation between each pair of data (4 topographic factors, 2 land use factors, 1 climate factor, 1 geology factor, and the landslide density data) were examined. It is found that many influence factors are closely related, in other words, many influence factors are not independent from each other. It is also found that two lad use factors, farm land and construction land density, are negatively related to the landslide density. If all the eight influence factors are put into analysis by the multiple regression and neural network methods, some unreasonable results may be obtained such as negative correlation between slope angle (or annual precipitation) with the landslide density. However, if the real independent factors are used in the analysis work, all the unreasonable result will disappear, and the land use densities will also show a positive correlation with the landslide density. It is concluded that the topographic factors are the most affective factors on the stability of the slopes in the study area, and the negative correlation between land use factors and landslide density is caused by the stronger relationship between the topographic factors and landslide density.

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