台灣由於地形陡峭及地勢複雜，每當豪大雨或地震觸發崩塌時，常常對山區及偏遠地區造成重大傷害。因此，如何準確地評估崩塌敏感地區成為關鍵的課題，而本研究希望藉由統計學中的證據權模型，建立可靠的崩塌潛感圖以提高預測崩塌發生的準確度。
本研究以2004年艾利颱風與2005年泰利颱風誘發陳有蘭溪集水區內崩塌為例，選取岩性、水系距離、道路距離、構造距離、坡度、坡向、高程、坡型、NDVI等研究區之崩塌參數來建構崩塌潛感圖，將上述各影響崩塌因子利用證據權重方法對各因子作權重值計算，並進行權重值加總繪出該群因子的崩塌潛感圖。
最後利用成功與預測率曲線進行驗證，在艾利事件中成功率曲線AUC值達最佳達0.864且在預測率曲線AUC值驗證後達0.8附近，而在泰利事件中成功率曲線AUC值最佳達0.841且在預測率曲線AUC值驗證後達0.78附近。顯示證據權模型對陳有蘭溪集水區內崩塌預測取得了良好的效果，且採用此方法結合地理資訊系統之分析功能，更可以客觀定量地評估各種影響因子對崩塌的影響程度。

In mountainous terrain such as Taiwan, severe landslides are commonly triggered by catastrophic earthquake and heavy rainfall brought by typhoons. Therefore, how to accurately assess landslide susceptibility becomes a crucial issue for landslide hazard mitigation in Taiwan. In this study, a statistical weight-evidence model is selected to establish a landslide susceptibility map to improve the accuracy of landslide prediction and to help the planning of landslide hazard mitigation.
In this study, landslides in the Chenyulan River watershed triggered by the Typhoon Aere in 2004 and the Typhoon Talim in 2005 were used to construct the landslide susceptibility map. Lithology, distance from landslide to river channel, distance from landslide to road, slopes gradient, slope aspects, elevations, topographic curvature, and NDVI; are used as evaluation parameters for establishment of susceptibility maps. For each parameter, a weighting value for landslide susceptibility can be derived, and the weight values of all the factors are then summed to generate the landslide susceptibility map.
The success and prediction rating curve are employed in this study to evaluate the results of the susceptibility map. In the case of the Typhoon Aere, the success rate of AUC is up to 0.864, and the prediction rate of AUC is approximately 0.8. In the case of the Typhoon Talim, the success rate of AUC is up to 0.841, and the prediction rate of AUC is approximately 0.78. The prediction results for both cases are in good agreement with actual landslides occurred in the Chenyoulan River Watershed. Therefore, this study illustrates that the Weighting Evidence Model is an efficiency and powerful approach to generate a reliable susceptibility map.

中文部分
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