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圖 新聞投稿
2023-08-01
使用空間模式分析探索自然災害的脆弱性和韌性之間的關係
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【本篇報導由地理學系 廖學誠教授研究團隊提供】

本研究探索臺灣東北部宜蘭地區自然災害脆弱性和韌性的空間分布狀況,經由空間顯示韌性–脆弱性模型(SERV)來量化自然災害的脆弱性和韌性,主要包括洪水和土石流事件,由於宜蘭獨特的地形和降水特性,這是研究區域中最常見的自然災害。為了提供簡要的結果,本研究應用主成分分析(PCA)來整合相關變量,此外,亦使用空間自相關分析,來探討空間型態和空間差異,並採用地理加權回歸(GWR),來驗證SERV的有效性。經由GWR的結果得知,SERV是有效且無偏誤的,此外,空間自相關分析結果顯示出山區極其脆弱,缺乏足夠的韌性。相較之下,平原地區的城市地區,則顯示出低脆弱性和高韌性。山區與平原地區的空間差異顯著,地形是最重要的因素之一。山區海拔高、坡陡,是社會經濟發展的重大障礙,這種情況會導致高脆弱性和低韌性。相反地,平原地區的城市地區,具有經濟社會發展的有利地形,以致於形成一個低脆弱性和高韌性的特色。


自然災害的脆弱性和韌性概念已普遍應用於災害管理領域,近年來,已經陸續發展出多種模型和指標,用來調查自然災害的脆弱性和韌性。然而,大多數模型和指標忽略了空間差異和空間型態,以致於大多數研究的結果無法提供明確的空間觀點。由於空間差異和空間型態是不可忽視的因素,因為人類是災害事件的重要主體之一,人類的特徵,如年齡、財富和職業,在空間上是高度變異的,因此,人類創造了空間差異,進而影響對自然災害的脆弱性和韌性。此外,地形等自然環境因素也對人類和空間差異有顯著影響,且與自然災害的脆弱性和韌性息息相關。

本研究探索臺灣東北部宜蘭地區自然災害脆弱性和韌性的空間分布狀況,經由空間顯示韌性–脆弱性模型(SERV)來量化自然災害的脆弱性和韌性,主要包括洪水和土石流事件,由於宜蘭獨特的地形和降水特性,這是研究區域中最常見的自然災害。為了提供簡要的結果,本研究應用主成分分析(PCA)來整合相關變量,此外,亦使用空間自相關分析,來探討空間型態和空間差異,並採用地理加權回歸(GWR),來驗證SERV的有效性。經由GWR的結果得知,SERV是有效且無偏誤的,此外,空間自相關分析結果顯示出山區極其脆弱,缺乏足夠的韌性。相較之下,平原地區的城市地區,則顯示出低脆弱性和高韌性。山區與平原地區的空間差異顯著,地形是最重要的因素之一。山區海拔高、坡陡,是社會經濟發展的重大障礙,這種情況會導致高脆弱性和低韌性。相反地,平原地區的城市地區,具有經濟社會發展的有利地形,以致於形成一個低脆弱性和高韌性的特色。

原文出處:Sung, C. H., & Liaw, S. C. (2021). Using spatial pattern analysis to explore the relationship between vulnerability and resilience to natural hazards.International journal of environmental research and public health, 18(11), [5634]. https://doi.org/10.3390/ijerph18115634

本文出處:研究發展處研究亮點

原始連結:https://rh.acad.ntnu.edu.tw/tw/article/content/218

廖學誠 教授 | 地理學系

廖學誠教授為美國科羅拉多州立大學地球資源系博士,自2001起任職於國立臺灣師範大學地理學系,現任為地理學系教授兼圖書館館長。研究專長為自然地理、環境永續及人文生態。

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