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我們的姓氏叫社會

為了解決力行產業道路的問題，作者黃木擇 這樣論述：

　　瞬間的高速攝影是詩 　　發現、捕捉、護貝，是詩人 　　凍結的面孔，光影保存在雲端 　　等待那隻抹平宇宙和謬思的小手 　　重新啟動社會的心跳   　　詩人黃木擇期許以詩作為見證時代、承載社會議題的參與者與共存者，詩集《我們的姓氏叫社會》呼應著他在非營利組織工作中，與各個生命經驗交織、既而產生共鳴，從「遺失本名」中社會邊緣的關懷共感，到「街道咆哮」對於社會現實面的控訴與諷喻，勾勒出「現代仿生」科技文明的荒謬感，最終以「土地母音」回歸對土地的疼惜與期盼。   本書特色   　　★「忘記如何輸送青春／街道忙碌地拾起口罩，砌一座／城」──2021優秀青年詩人．黃木擇的第一部詩集！   　　★從疫

情、街道抗爭、土地關懷、邊緣族群心聲，到現代科技如何操控著日常生活的機械與複製──詩人之眼敏銳地觀察，並提出質疑。   好評推薦   　　「當詩人遺失本名，詩就展開了。」──喜菡

力行產業道路進入發燒排行的影片

偏遠山區道路邊坡崩塌預測模型建構及應用 -以德基水庫集水區為例

為了解決力行產業道路的問題，作者劉蕙慈 這樣論述：

鑒於近年全球氣候變遷影響，世界各地常有氣候異常導致的災害事件傳出。因此，聯合國於2015年之世界減災會議中訂立「仙台減災綱領」(Sendai Framework for Disaster Risk Reduction)，希望能夠減少災害對經濟、人口等帶來的影響，臺灣也因應此綱領加速推動相關防災規劃作業，自國土計畫到都市計畫通盤檢討的災害專章皆有針對災害防救進行探討研究。臺灣山區常因短時間強降雨或長時間延時累積降雨強度過大，使山區道路邊坡崩塌事件頻傳，時常有道路阻斷形成山區孤島之情況發生，導致災後人員無法撤離、救災機具或物資無法順利進入，對於偏遠山區居民無疑會造成生命財產的損失；然國內外目前較

少研究針對山區避難據點或地區聯外道路遭遇災害時可通行使用情況進行探討。因此本研究以臺中市指認之偏遠地區，德基水庫集水區內之主要聯外道路台8線為例，蒐集101年至110年之歷史災害事件，並透過文獻探討歸納出國內外影響道路邊坡崩塌之潛勢因子，包括使用坡度、坡向、高程、地層、十年最大單日累積雨量、NDVI、距水系距離、距斷層距離、是否位於風景特定區等9項因子，應用羅吉斯迴歸方法進行山區道路邊坡崩塌預測模型之建構，建構結果發現因子對崩塌之影響程度為高程>雨量>坡度>距水系距離>NDVI>距斷層距離。後利用建構之模型進行台7甲線道路崩塌預測之實證及崩塌雨場臨界值之預測，台7甲線實證結果自2269個樣本中

成功預測1340個樣本預測準確率為54%；崩塌雨場臨界值則分為三個門檻值，分別為380mm、390mm及420mm；380mm為開始發生崩塌潛勢之臨界值， 390mm為第一次增加大量潛勢路段之臨界值，420mm為整體累積過程中增加最大量潛勢路段之臨界值。期透過本研究之模式建構及實證模擬結果，供相關規劃單位未來進行道路邊坡崩塌預測及避難據點聯外道路通行能力評估之參考依據。

臺灣山地紀行

為了解決力行產業道路的問題，作者程兆熊 這樣論述：

　　民國四十四年暑假，程兆熊教授率領教授團七人與學生四十五人，深入當時台中縣和平鄉、南投縣仁愛鄉、信義鄉山地調查園藝作物生長與分布情形，兼及一般地形、土壤、氣候及交通狀況。關於調查的科學研究成果，已於民國四十五年結集為《台灣中部山地園藝資源調查報告》（農復會特刊第十六號）。 　　本書則為程教授於學術研究之餘，以文學心靈與筆法，將山地踏查過程，依據時間順序與路程，一一記錄臺灣中部山地的人文印象。 　　尤為可貴的是，當時調查團隊在台中縣行經路線即為日後中部橫貫公路西段的路線；在南投縣仁愛鄉則為今日台14線及力行產業道路；在信義鄉則為台21線中段。在當時僅為山地保留區之部落間

道路，程教授文字間所保留的臺灣山林地景、原住民部落生活情形、人文經濟活動實況均為極難得的歷史紀錄，旁及調查過程的艱辛與個人內心感懷，使得全書內容活潑易讀。

陳有蘭溪流域大範圍崩塌潛勢判定模式之研究

為了解決力行產業道路的問題，作者吳承霖 這樣論述：

因台灣山區地勢陡峭且地質破碎，加上山坡地過度開發，每當梅雨或颱風帶來豐沛雨量時，即容易發生嚴重的土砂災害，尤其以莫拉克小林村之大規模崩塌事件最為嚴重。於小林村事件後，學者及政府相關單位對大規模崩塌事件之研究日益重視，但大規模崩塌案例較為稀少，故本研究以大範圍/大面積崩塌為研究主軸，並利用事件前後之衛星影像判釋大範圍/大面積崩塌事件，以提高研究案例之數量。本研究將陳有蘭溪流域劃分為219個崩塌潛勢集水區作為研究對象，並以事件前後SPOT衛星影像之該集水區NDVI差值大於0.2且坡度大於10度之總面積達10公頃視為大範圍/大面積崩塌。應用多變量統計進行相關性檢定、主成份分析，經篩選後選定8項影響

因子，包含地文因子:集水區總面積、集水區平均坡度、總曲率；材料因子:地層種類、距斷層距離、事件前平均NDVI；誘發因子:最大日雨量、最大時雨量。再以區別分析與羅吉斯迴歸分析以及類神經網路進行分析。並以集群分析進行分類，歸類各集群之特徵，並探討較容易發生大範圍/大面積崩塌集群之特性。區別分析與羅吉斯迴歸分析以及類神經網路判定結果顯示，整體分析結果準確率排序為類神經網路93.7%、羅吉斯迴歸分析92.2%、區別分析89%。由ROC曲線之AUC中，類神經網路AUC為0.819與區別分析AUC為0.824以及羅吉斯迴歸分析AUC為0.732都屬於較佳的判別能力，表示三種模型都可被予以採用。在集群分析中

，將研究之219個集水區依其因子特性進行分為四類集群，大範圍/大面積崩塌發生率由大到小依序為大面積集水區(B集群)66.67%、地層脆弱集水區(C集群)51.52%、曲率小集水區(D集群)35.56%、小面積集水區(A集群)4.05%，並在集群分析中發現當集水區總面積及總曲率以及集水區平均坡度較大者，較容易發生大範圍土砂災害。