本研究旨在利用崩塌潛感分析來預測崩塌發生之可能性，並使用不安定指數法判斷並區分山崩及土石流的可能發生區位，再針對崩塌所產生的體積進行預估及估算。
研究區域選擇嘉義縣阿里山鄉豐山村為對象，蒐集整理研究區內包含地形、地質及環境、氣候等因素以及莫拉克颱風引致邊坡破壞情形之影響；應用地理資訊系統ArcGIS為工具，基於不安定指數法之觀念，建立模型並繪製崩塌潛感圖，透過崩塌門檻值的選取探討崩塌模型成效、崩塌類型之分類及崩塌量體體積。當以編修前崩塌圖層做基礎潛感分析時，初始模型準確率達78.79 %，經過降階可以提高整體評估準確率至81.06 %；分類模型部分將崩塌分為山崩及土石流兩類，當只討論一種崩塌類型與未崩塌事件時，準確率皆可達85 %以上；但若將兩種混合討論時，準確率僅61.20 %。由崩塌潛感圖上可發現，當保守設定山崩及土石流之不安定指數門檻值分別為5.615及6.899時，可看出其可能發展區位及分布情形供預測參考。崩塌量體積部分則可以透過求取不同模型的模型破壞率配合一套土壤厚度模型，便可以對研究區事件下崩塌量體進行估算。
本研究之分析無論於預測崩塌、崩塌類型之分類或量體體積都是以邊坡破壞災害為主軸。災前的現地資訊即可對潛在可能發生的事件做出有效的估算，可供工程與防災的參考。

This study used the Instability Index Method to calculate an index which can determine the potential of collapse and distinguish between landslide and debris-flow. We chose a place around the Fong-Shan village in Chia-Yi county, Taiwan as a study area and typhoon Morakot (Aug. 2009) as the event of this analysis. Lithology, slope, aspect, height, normalization difference vegetation index (NDVI)…etc. were selected as causative factors, the maximum hourly rainfall index and event total rainfall were selected as the triggering factors. The Geographic Information System (GIS) was used as an analytic tool to build the susceptibility model and mapping.
After defining the threshold values of collapse and removing the low-correlation factors of model, we can know the classify and predictability of the susceptibility model. The result of the original susceptibility model shows 78.79 % correct. The accuracy increased to 81.06 % after removing the slope factor. If we want to find the landslide or debris-flow from this model, it shows over 85% correct, but if we want to find both of the landslide and debris-flow, the accuracy decreased to 61.20%.
The landslide susceptibility of this study area is determined by the Instability Index, the instability index and failure rate are calculated for each grid in the study area. By given those factors before the event happened we can complete the models and maps of landslide susceptibility in study region. Therefore, if we choose a proper soil-depth prediction model, the landslide volume can be estimated.

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