台灣山崩災害頻繁，山區災害預測，傳統是由專家至現地以經驗進行判斷，再對調查結果進行崩塌因子選擇及評分，此法需大量人力及物力，且較為主觀。因此本研究利用地理資訊系統(GIS)結合不安定指數法分析，建立曾文水庫集水區順向坡及非順向坡之崩塌潛勢預測模型。本研究利用ArcGIS產製各因子圖層並且進行疊加，最後得出崩塌潛感地圖。研究案例分為順向坡及非順向坡，分別利用了坡度、坡向、高程、與河道距離、與構造距離、地層、與道路距離及雨量等八項重要因子，進行不安定指數法分析，同時給予評分值及權重，並套疊出曾文水庫集水區之敏感區域。為了增加潛感圖之準確率，本研究將坡度20度以下之區域視為平地予以濾除，又即便河道範圍內產生崩塌，在畫崩塌目錄時，還是會視為是河道，所以河道範圍也予以濾除，再分為順向坡及非順向坡進行崩塌潛感之分析討論。在李佩玲(2016)曾文研究區中，未將順向坡納入考慮，所得出的AUC平均值為0.755，本研究嘗試將順向坡與非順向坡分別討論其預測準確率，研究結果表示順向坡之AUC平均值為0.845，非順向坡之AUC平均值為0.774，依照結果顯示，本研究將研究區域分為順向坡及非順向坡對模型預測的準確度有明顯提升。又不管有無濾除，順向坡之成效驗證結果遠高於非順向坡，未濾除之順向坡AUC值高達84.8%，驗證2016年崩塌目錄AUC值也達80.7%。顯示在內外部因子一致的狀況下，順向坡對於崩塌發生的權重值非常的高，在災害防治上必須注重。另外在地層因子中，最容易發生崩塌之地層為紅花籽層，相對較不易崩塌之地層為隘寮腳層及沖積層。坡度因子中，崩塌多集中在30度以上。

Landsliding is one of the most common natural disasters in Taiwan. To predict mountain disasters, the original method is for the experts to be at the scene to determine the landslide factors based on their own experiences and to score according to the results. This kind of method requires large amount of manpower and material resources and it is also more subjective. Thus, this study uses the Geographic Information System (GIS) combined with the Instability Index Method to establish the prediction model of the potential landslide of Zengwen Watershed with classify of dip slope and undip slope.
In this study, ArcGIS creates and superimposes each layers for the final penitential landslide map with key factor of dip slope and undip slope. Eight key factors, such as slope, aspect, elevation, distance to the river, distance to structure, bedding, distance to the road and rainfall, are respectively used to examine the instability index as well as giving the score value and weight, and to superimpose the images of the sensitizing zones of Zengwen Watershed.
To increase the accuracy of the landslide susceptibility map, this study has filtered out the flat area, which includes the areas below 20 degree slope. Moreover, rivers are not affected in spite of landslide within the river areas when formulating the landslide catalog, therefore, those areas have been filtered out. This study has analyzed and discussed the susceptibility landslide of area with dip slope and undip slope.
In the study conducted by Li (2016) at the Zengwen area, when dip slope is not taken into account, and the average AUC is 0.755. This study has discussed the forecast accuracy of dip slope and undip slope respectively. According to the results, dip slope AUC average is 0.845, and undip slope AUC average is 0.774, which indicates that analyzing dip slope and undip slope individually has increased the preciseness of the model prediction.
Regardless of filtration, dip slope is more effective in the result than undip slope. The AUC value of dip slope without filtration is up to 84.8%, which verifies the 2016 landslide catalog AUC average, which is 80.7%. When both internal and external factors are consistent, dip slope has a very high weight value for collapse, which must be taken into account for disaster prevention.
Furthermore, among the bedding factor, safflower seed layer is most likely to collapse; Stumbling layer and alluvial layer are relatively less likely. Most landslides occur at 30 degrees or more in slope factors.

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