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前期崩塌與因子重要性於崩塌潛勢評估模型表現之研究

為了解決台灣生物醫學排名的問題，作者葉宗鑫 這樣論述：

台灣位處板塊交界帶，山坡地比例約占全島的74%，在921大地震後使原本脆弱的地質更加不穩定，加上全球受極端氣候影響加劇，從海棠、敏督利、辛樂克颱風，到後來的莫拉克颱風等超級強颱的頻繁出現，引發山區崩塌和土石流災害，造成生命財產的損失。由此可知，當務之急就是能針對山坡地的易崩特性加以預測、警戒，並在天災來臨前提前預警，是未來在坡地災害管理中最重要的課題。前人的研究花費大量心力於平衡資料和不平衡資料的分析，但其結果顯示出平衡資料(1:1)擁有較優異的預測表現；而在因子的選用上，則是以6個地文因子加上前五年崩塌地占比和雨量因子去做訓練以及驗證。為了增加預測模型的準確性，本研究於平衡資料(1:1)上

做更深入的研究。至於在崩塌因子的方面，則是先新增地文因子，再透過隨機森林(RF)演算法找出最具影響力之因子，做出排名跟比重，最後將前幾名的因子提出，另外建模，並和前人研究做比較，取得準確性較高的預測模型。根據研究結果可以發現，挑出重要因子後，會將各個因子的影響力放大，使得整體預測模型的準確度上升。因此，為了得到更加優秀的預測模型，需將不同模型中同為重要性高的因子取出並額外建立出擁有最高準確度之模型，而經過驗證後也證實該模型確實有最好的Accuracy，不過卻導致Precision或Recall兩種指標的數值起伏不定的問題，其原因會於本文中做更深入的探討及分析。依研究成果顯示，15因子之崩塌預測

模型之驗證結果呈現出最佳的品質指標數值，而該模型之因子數與前人研究相比更是減少了許多，不僅大幅降低前處理的製作時間仍能保有其準確率，並驗證前期崩塌因子的重要性。因此在後續崩塌潛勢評估的分析，應納入前期崩塌因子，與驅動因子(雨量)一同建立適合防災應變運用之評估模型。