問題與目標
這篇文章主要探討南韓江原道地區因氣候變遷而面臨的山崩災害風險評估問題。研究的背景源自於近年來極端氣象事件頻繁發生,特別是在2013年濟州島威勢岳（Witse Oreum）地區單日降雨量高達810毫米的紀錄，不僅創下了5月的單日降雨量紀錄，同時也是單日降雨量第二高的事件，對當地造成了重創。這類極端降雨容易引發山崩等災害，對人民生命財產造成嚴重威脅。
江原道由於地理位置特殊，多為高海拔山區且地形起伏大，本就容易發生山崩。2006年該地區就因颱風艾維尼亞帶來的豪雨造成44人死亡或失蹤、5617公頃農地受損的慘重災情。在氣候變遷影響下，韓國氣象局Korea Meteorological Administration（KMA）通過Representative concentration pathways（RCP）推測到2100年該國年均降雨量將增加4.5-6%，且降雨將更加集中（圖一），這在年平均降雨量僅1300毫米的韓國會造成很大的衝擊，使得山崩風險更加提高。
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圖一、江原道降雨量變化趨勢 (圖片來源: 參考文獻)
採取的改善作為
本研究為評估在氣候變遷下江原道地區的崩塌潛勢變化以及致災因素的重要性，經過討論及文獻回顧後選擇使用基於GIS資料的空間分布模型（spatial distribution model）「MaxEnt」建置崩塌評估模型。
MaxEnt模型的運作原理是基於最大熵原理，這個原理源自統計力學，其核心思想是在已知部分訊息的情況下，應該選擇最不確定(熵最大)的分布作為預測模型。在這項研究中，MaxEnt模型整合了多種變數進行分析（圖二）：
- 氣候因素：包括日最大降雨量、連續5天最大降雨量、超過120mm降雨的天數等
- 地形因素：包括坡度、海拔高度等
- 地質因素：包括土壤深度、排水性、土壤類型等
- 植被因素：包括森林類型(針葉林/闊葉林/混合林)、天然林/人工林等
圖二、本研究獲取之崩塌致災特徵 (圖片來源: 參考文獻)
研究團隊依據圖三的流程進行模型的建置並通過兩次模型運算來優化評估結果：
第一次運算用於篩選出最重要的變數，剔除貢獻度低的因素
第二次運算採用了五折交叉驗證法（five fold cross-validation），將1000個山崩位置分為五組進行分析，最終得到平均AUC值為0.891的高準確度預測結果。
透過建置好的模型便可以將RCP推估資料加入模型進行未來氣候變遷下的崩塌狀況評估。
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圖三、模型建置流程 (圖片來源: 參考文獻)
成效
第一次模型運算結果：
研究團隊首先根據提取山崩位置的方法將數據分為三種類型進行測試：全部山崩位置(類型1)、森林內的山崩位置(類型2)、森林內最大的1000處山崩位置(類型3)。通過ROC驗證比較，類型3顯示出最高的AUC值，表明這種提取方法能提供最準確的統計預測。因此研究採用了森林內最大的1000處山崩位置作為基礎數據。並且在這個步驟中進行了所有特徵重要性的比較及評估，並選取了較重要的特徵進入第二次模型的運算（圖四、圖五）。
圖四、特徵重要性評估 (圖片來源: 參考文獻) 圖五、特徵重要性評估(jkinfe) (圖片來源: 參考文獻)
第二次模型運算結果：
在確定了最佳的山崩位置數據後，研究進行了第二次模型運算，採用五折交叉驗證方法，將1000個山崩位置分成五組進行分析。這次運算獲得了平均AUC值為0.891的結果，顯示出非常好的預測準確度。這個階段也發現日最大降雨量的重要性提高，而土壤排水的重要性則有所下降（圖六、圖七）。
圖六、最終使用特徵及重要性評估 (圖片來源: 參考文獻) 圖七、最終使用特徵重要性評估(jkinfe) (圖片來源: 參考文獻)
並且通過模型建置的過程，同時進行了特徵的通計分析，發現幾個關鍵的山崩觸發條件（圖八）：
- 當日最大降雨量達到200-250mm時，山崩發生機率最高
- 當超過120mm降雨的天數達到兩天以上時，風險顯著提升
- 連續五天降雨量超過500mm的地區，山崩機率增加
- 坡度在15-20度之間的地區最容易發生山崩
- 中等粗糙質地且排水良好的土壤較易發生山崩
- 人工林和針葉林比其他類型森林更容易發生山崩
圖八、各特徵之於崩塌影響區間 (圖片來源: 參考文獻)
未來山崩發生機率預測：
本研究使用2006年的山崩模型，結合RCP 4.5和8.5情境的氣候數據，預測了2011-2099年間每30年的平均風險。結果顯示未來山崩危險區域將增加到154平方公里，其中RCP 8.5情境比RCP 4.5情境多出約59平方公里的危險區域（圖九）。
圖九、未來推估崩塌潛勢地圖 (圖片來源: 參考文獻)
氣候變遷情境的不確定性分析：
考慮到氣候變遷預測的不確定性，研究團隊採用標準常態分布計算了七個降雨量統計值（最小值、±95%信賴區間、平均值、±90%信賴區間、最大值）。分析顯示最大值和最小值之間存在顯著差異，特別是在2070-2099年期間，反映出氣候變遷預測的高度不確定性（圖十）。
圖十、降水統計條件於崩塌狀況的不確定性評估 (圖片來源: 參考文獻)
土地利用關係分析：
研究發現都市化地區和農業用地與山崩危險區域有大量重疊。在RCP 8.5情境下，到2070-2099年（圖十一）：
- 40.60%的農業用地將位於山崩危險區
- 交通運輸、休閒設施和農業溫室等用地類型中，超過20%位於山崩危險區
- 高海拔農業區由於地理位置特性，特別容易受到山崩威脅
圖十一、崩塌易發生區域土地利用類型評估 (圖片來源: 參考文獻)
這些發現強調了在土地規劃決策中納入自然災害風險評估的重要性，特別是對於江原道這樣的山區地區而言。研究結果可以協助政府制定更安全的土地使用政策，減少未來可能的災害損失。
可供臺灣參考之處
本案例透過現有資料建立崩塌潛勢模型，並基於RCP推估資料對未來崩塌狀況的變化進行了解，同時也透過統計方法對崩塌致災因素有更深入的了解。
台灣同樣屬於受崩塌災害影響甚鉅的國家，在面對氣候變遷的衝擊時，更需要審慎的進行評估並盡量提前進行防減災應變。本案例使用的方法提供更多了解此議題的思路，並且相關統計建模方法也值得我們參考。
參考文獻
Kim, H. G., Lee, D. K., Park, C., Kil, S., Son, Y., & Park, J. H. (2015). Evaluating landslide hazards using RCP 4.5 and 8.5 scenarios.
Environmental Earth Sciences,
73(3), 1385–1400.
https://doi.org/10.1007/s12665-014-3775-7
參考網址
Evaluating landslide hazards using RCP 4.5 and 8.5 scenarios-Web of Science Core Collection