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氣候變遷下外來入侵植物空間擴散與防治規劃之研究

為了解決Kappa alpine 台灣的問題，作者黃靜宜 這樣論述：

生物入侵已被視為全球生物多樣性與生態系服務的主要威脅之一，且近年備受關注的氣候變遷，亦可能助長入侵範圍的擴張。囿於有限的資源，有效掌握入侵種潛在的擴散途徑，有助於遏阻或減緩其族群的蔓延。本研究主要目標是整合多項空間建模理論與技術，預測氣候變遷下入侵植物的潛在分布與擴散途徑，並進一步規劃空間防治策略。首先，選擇具有威脅性的49種入侵植物，蒐集並整合其物種出現紀錄與環境資料，以最大熵建模技術模擬各物種之棲地適宜性；其次，基於棲地適宜性結果建構侵略性指標，評估2070年代的代表濃度途徑（representative concentration pathway, RCP）2.6（暖化減緩）和8.5（

暖化加劇）兩種氣候情境下，各物種的分布動態及侵略風險；第三，針對具高侵略性的物種，應用MigClim細胞自動機模式預測氣候變遷下的可定殖棲地範圍；最終，在地景連接度的概念下，應用形態空間格局分析工具與電路理論，識別可能的擴散途徑，據以建構地景層級之入侵防治策略。研究結果顯示，多數入侵植物之棲地適宜性，主要受與溫度相關的變項所影響，如年均溫及溫度變異性。基於棲地適宜性所建構的侵略性指標發現，含羞草（Mimosa pudica）、美洲含羞草（Mimosa diplotricha）、倒地鈴（Cardiospermum halicacabum）、蒺藜草（Cenchrus echinatus）與南美蟛蜞

菊（Sphagneticola trilobata）等5種，是未來最具侵略性之風險物種，且對於RCP8.5情境的反應最明顯。此外，根據MigClim模擬這5種入侵植物的擴散發現，除蒺藜草外，其餘物種在RCP8.5情境下，可定殖棲地增幅都超越50%，倒地鈴甚至突破100%。入侵防治優先性的規劃結果則顯示，南美蟛蜞菊因同時擁有較大的優先攻擊與防禦面積，是相對需要投注資源的物種；含羞草與倒地鈴兩種，則應著重未來風險區位的防禦。總體而言，本研究發現受氣候變遷之影響，各入侵植物在空間上的擴散特徵皆有所差異，因此，規劃防治策略時，綜合考量攻擊、防禦性及優先性等面向，將有利控制族群的蔓延。

整合空間資料與隨機森林演算法比對像元式與物件式分析於崩塌潛勢評估

為了解決Kappa alpine 台灣的問題，作者鄭詠心 這樣論述：

在現今氣候變遷的影響下，各種天然災害影響著人類生存的環境，具有付出代價最高、最致命天然災害的名單中，坡地崩塌災害榜上有名，其對人的社會帶來巨大的破壞以及環境威脅無法忽視。如何提供與崩塌地相關的重要空間資訊給行政單位制訂完備的減災法規以及政策甚為重要。本研究旨在使用機器學習方法於曾文溪流域的研究區域內，進行崩塌地潛勢預測，該流域為台灣最容易發生崩塌地的區域之一。因此，本研究以光達資料為時間基準，蒐集2009年至2015年曾文溪流域的相關空間數據，彙整出14個因子和崩塌地資料庫之資料，以隨機森林演算法建立崩塌地預測模型。同時採用像元式與物件式兩種分析方法建構模型，並進行比較。其結果顯示，基於像元

式分析方法所獲得的高潛勢崩塌地的預測結果準確率為91.4％；以物件式分析方法所獲得的高潛勢崩塌預測結果準確率為86.5％。而Kappa係數評估結果，像元式分析方法達到0.83而物件式分析方法為0.73。此研究顯示，基於隨機森林演算法於曾文水庫集水區進行崩塌地潛勢預測時，透過於像元式分析中採用較粗分析尺度的移動窗口，以及於物件式分析中採用不同因子或變數進行物件分割獲取最佳分割單元，能對地形因子、水文因子、地質因子以及土地覆蓋因子進行潛勢預測分析中獲得較佳的成果。另外，兩種分析方法都顯示出，土地利用、地下水補給量和與舊崩塌地的距離，是研究區域中促發高潛勢崩塌地的最重要三個影響因素。