類神經網路應用於土壤沖蝕指數模式建置之研究

Translated title of the thesis: Application of Neural Network on the Construction of Evaluation Model for Rainfall-induced Soil Erosion
  • 黃 雲彬

Student thesis: Master's Thesis

Abstract

近年來全球氣候異常變化,造成降雨量豐沛且降雨強度集中,而台灣位於季風氣候帶上,加上地形陡峻、坡短流急,因此降雨極易造成坡面之土砂沖蝕。再者,坡面土壤沖蝕應屬與地域性相關之研究,故若能針對上游集水區坡地表土沖蝕進行持續地調查與觀測,並建立一套屬於台灣的土壤沖蝕指數推估模式將有助於坡地水土保持相關工作之參考。 本研究針對全台灣各流域集水區,運用現地沖蝕釘試驗,進行坡面土壤沖蝕之調查及其資料庫的建置,並推算其土壤沖蝕量,再根據試區之自然環境,以通用土壤流失公式(USLE)推算其土壤沖蝕指數,進而探討降雨強度對土壤沖蝕之影響。本研究亦針對試區之土樣進行試驗室土壤試驗,並參考水土保持技術規範擇定各試區適用之土壤沖蝕指數。此外,本研究運用倒傳遞式類神經網路及MATLAB程式平台,建置一套土壤沖蝕之評估模式,本研究所考量之土壤沖蝕影響因子,包括覆?、坡度、距水系距離、高程、表土硬度及表土剪力強度等六項。 研究結果顯示,當觀測期間之累積雨量或平均有效時降雨強度增加,則土壤沖蝕量有隨之增加的趨勢,且平均有效時降雨強度之影響更為明顯。結果顯示,植生覆?及坡度對土壤沖蝕之影響較表土之硬度、剪力強度或透水性更為明顯。 本研究建構之土壤沖蝕類神經網路評估模式,所推算之沖蝕指數與現地量測沖蝕指數間之平均誤差約為19%,應有其合理之評估能力,期能做為估算土壤沖蝕指數之參考。
Date of Award2014 Aug 25
Original languageChinese
SupervisorJing-Wen Chen (Supervisor)

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