一座山、一條溪流、一片看似平坦的土地，在一般人眼中或許只是熟悉的生活風景；但對地形研究者來說，山坡上的一道陡崖、溪谷旁的一處階地，甚至河道邊一片不起眼的礫石堆積，都可能是探查土地長期變動的線索。

最近發生在喜馬拉雅山區倫德河（Lhende Khola）的冰岩崩塌，造成重大災難，引發許多關注。臺灣位於板塊交會處，山區地形陡峭、地質條件複雜，可以說是迷你版的喜馬拉雅山。我們雖然沒有當代的冰河，但是颱風與豪雨期間，山坡上的岩石、土砂可能因爲崩塌而向下移動，進入溪溝後再被流水搬運，最後堆積在河谷或溪流出口處。這些侵蝕、搬運與堆積作用不只改變地表，也會在地景中留下各種可辨識的地形（landforms）。當我們能看懂這些地形，就能更進一步了解一個地方曾經如何改變，以及哪些環境條件值得在防災工作中特別留意。

這正是「土砂災害地形特徵圖」想告訴我們的事：從讀懂土地留下的痕跡開始，認識我們所處的環境。 地形特徵圖能夠呈現與土砂災害相關的地形特徵及作用，並藉由地圖視覺化，將專業調查成果轉化為防災工作者與在地社區可以共同閱讀、討論的資訊。

提到「地形圖」，許多人首先想到的是學生時代學過的等高線：等高線密集代表坡度較陡，等高線稀疏則表示地勢較平緩。這類等高線地形圖（Topographical map）可以告訴我們山有多高、谷有多深，也能協助判讀道路、河流與聚落所在的位置。

然而，地形特徵圖（Geomorphological map）看的不只是「高低」，而是進一步嘗試回答「這片地形是什麼？又可能是如何形成的？」

地形特徵圖是一種以圖示方式呈現地景分類的地圖，透過不同的點、線、面、符號與色彩，描繪地形、地表及近地表地質材料的分布狀態。換句話說，等高線地形圖是單純的描寫地表的「形態」，地形特徵圖則進一步辨識某些特定形態所構成的「地形單元」。

例如，一片靠近河流、表面平坦而且比現今河床稍高的土地，可能是河流過去留下的「河階」；山谷出口向外展開、由土石逐漸堆積形成的扇狀平地，則可能是「土石流扇」或其他沖積地形；山坡上突然出現的陡峭坡面，也可能是崩塌所形成的崩崖。這些地形的存在，都記錄著不同的地形作用。

因此，閱讀地形特徵圖，並不是只尋找地圖上哪裡「危險」，而是理解一個地方的山坡、溪谷、河流與聚落，如何在長時間的地形演育中彼此連結。

山區的土砂災害往往不是一個孤立的點。

一場強降雨發生時，土砂可能先由坡地的崩塌區產出，沿著溪溝向下搬運；進入主要河谷後，部分土砂暫時堆積，使谷床逐漸抬高；當大量土石衝出狹窄山谷，也可能在谷口較寬廣的地方散開並堆積，形成扇狀地形。之後若河流重新下切，原有的堆積面又可能成為位置較高的階地。

從這個角度來看，崩崖、崩塌地、溪溝、埋積谷床、土石流扇、河階等地形，就像一頁頁土地留下的「履歷」。它們記錄了土砂曾經產生、搬運與堆積的位置，也幫助我們從整體環境理解土砂移動的可能路徑。

以常見的土砂災害相關地形為例，崩崖是崩塌或地滑區域上方常見的陡壁；溪溝或蝕溝則可能成為山坡上土砂與流水匯集、向下輸送的通道；當大量碎屑堆積於河谷，使原先較窄的谷底淤高，可能形成平坦的埋積谷床；土石流衝出谷口後，因坡度減緩而向外散開堆積，則可能形成土石流扇。河流若經過多次下切，也會留下不同高度的河階或小階。這些都是地形特徵圖試圖呈現的重要資訊。

看到某一種地形，可以推論說這裡曾發生過什麼樣的地形作用，未來也會再發生類似作用，但是，並不等於可以直接斷言「下一次災害一定會在這裡發生」。因為造成顯著地形變化、甚至致災的作用，通常需要多項環境條件搭配，才會發生。所以，地形特徵圖的主要用途，不是立即性的災害應變，而是提供理解環境的基礎：讓我們知道眼前的平地、山坡與河谷並非一成不變，而是長期地形作用下的結果，及隱藏著可能的風險。

地形特徵圖看起來像是一張由許多彩色點、線、面符號組成的地圖，但每一個圖徵背後，其實都有一連串的資料蒐集、判釋與現地查核工作。

首先，研究人員會蒐集既有研究文獻、地質資料、歷年航照與正射影像，以及數值地形模型（DEM）等資料。利用高解析度的數值地形資料，製作地形陰影圖、坡度圖等，讓原本不容易從平面影像看出的坡折、谷地或階面變得更加清楚，再據此初步圈繪不同地形特徵單元。

但這時電腦上的地圖只是初稿。

完成室內判釋後，還必須到現場。研究團隊會攜帶初步判釋成果進行野外調查，觀察實際坡面、河床、地表材料與土地利用狀況，確認各種地形單元的範圍，也透過空拍影像補充鳥瞰視角。若現地觀察與原先判釋不同，就回到室內重新修正。

其中還有一項很特別的資料來源——住在當地的人。

有些環境變化未必完整記錄在研究報告裡或圖像資料中，例如某條溪流以前從哪裡經過、哪一次颱風後河床突然變高、某片土地過去曾經是農地還是溪床。這些長期生活累積的地方經驗，可以補充航照與地形資料無法說完的故事。因此，在地訪談也是製圖工作的一部分，蒐集內容包含災害經歷、傳統地名、土地利用、環境觀察及社區防災經驗等。整體製圖流程包含既有資料蒐集、地形判釋與編修、現地調查與檢核、訪談、地圖設計等環節，並且撰寫圖幅說明書。

換句話說，一張地形特徵圖並不是靠電腦「算」出來的，而是結合數值資料的高度、影像的視野、研究者的判釋，以及居民對土地的記憶，彙整出一個地方的地形故事，而搭配地圖的圖幅說明書，可以將這些故事傳承下去。

雲林縣古坑鄉華山村及鄰近桂林村，是114年度土砂災害地形特徵圖的示範區之一。完成的「古坑－大湖口溪－001」圖幅中，除了崩壞作用地形外，河流作用地形尤其多樣，包括河蝕崖、沖積扇、土石流扇、低位河階、扇階、埋積谷床、舊流路與小階等；另外也可見到構造作用形成的斷層崖。

如果站在較高處俯瞰華山一帶，很容易注意到山麓地帶分布著一塊塊相對平坦的土地。乍看之下，它們或許只是農地、道路或聚落所在地，但從地形的角度來看，這些平地並不完全相同。有些是不同高度的河階，有些與舊河道的位置有關，溪谷中也可看見明顯的土砂埋積現象。為了呈現當地「東西向河谷與河階台地交替」的地形特色，地圖的插圖和圖幅說明書都利用空拍照片、平面地圖與立體地形圖相互對照，協助讀者理解不同階面以及舊流路的位置。

製圖過程中，在地居民的記憶也是重要線索。現地調查時，居民曾指出華山溪旁過去舊流路所在的位置；研究團隊也實際前往大尖山、二尖山一帶俯瞰整體河階特徵，並到大湖口溪上游觀察谷床明顯埋積的現況。

華山的地形故事，也與歷史災害緊密相連。921集集地震後，大尖山、二尖山一帶曾發生多處崩塌，坡地鬆動的土石在後續豪雨中成為土砂來源；民國90年納莉颱風期間，華山溪也曾發生嚴重土石流災害。近年如113年凱米颱風期間，苦苓腳野溪原有崩塌區亦再次發生崩塌並形成土石流，影響下游道路及設施。

如果只看單一次災害，我們看到的是某一年、某場雨造成的影響；但把歷史災害位置與地形特徵一起放回地圖上，就能從更長的時間尺度理解：災害事件雖然發生在某一天，孕育它的地形環境卻是長時間逐步形成的。

這正是「讀地形」的意義。

理解地形特徵圖時，有一項界線非常重要：地形特徵圖不是用來精準的預言某個地方何時一定會發生災害。

降雨量、地震、坡地狀況以及人為土地利用等因素，都可能影響災害是否發生以及規模大小。地形特徵圖主要回答的問題是——「我們生活在什麼樣的地形環境裡？」

當居民在地圖上找到自己的住家、道路與熟悉的溪流，再進一步看到附近的河階、舊流路、崩塌地或土石流扇，抽象的「災害潛勢」便開始與自己生活的環境產生連結。因此，114年度的計畫不只是完成地圖，也在華山村與臺東大鳥村辦理社區工作坊及教育推廣，讓居民在地圖前分享對環境變化的觀察與受災經驗，再將這些資訊帶回製圖與說明書中。

地圖於是成為一種共同語言與對話的平台。

專業人員可以透過它說明地形作用與調查成果；居民則可以指出「這裡以前不是這樣」、「老人家說那條溪曾經從另一邊走」、「某次颱風後這裡堆了很多土砂」。當科學調查與地方經驗在同一張地圖上相遇，防災不再只是單向傳遞知識，而是彼此交換資訊、共同理解環境的過程。

天氣預報可以告訴我們下一場雨可能什麼時候來，監測與警戒系統可以協助掌握災害發生前環境的變化；地形特徵圖所提供的，則是另一個尺度的資訊——土地過去走過的路或說地形變化的歷程。

喜馬拉雅山區或臺灣山區在在發生的自然災害案例，告訴我們的是，看似靜止的地形，其實都是環境持續變動後留下的痕跡。尤其山區源流河段，山高谷深，那些接近谷底的平緩地，不乏是過去因為谷床淤埋，河流再下切後所殘餘的階地，可能幾百年、幾千年甚至更久才發生一次，對漫長的地形演育來講這是「常態」，未來也必然會再發生。但山區的平地太少，這些地形常是聚落或主要交通線分布之處，一旦發生極大規模的事件，對於山區人類生活經驗來說，就是鉅變！所以心態一定要調整！！

認識這些痕跡，不代表我們可以精確預知下一場災害何時發生，卻能讓我們更了解腳下過去這片土地曾經發生什麼，面對未來豪雨時，哪些環境特性值得多一分關注，以及在防災演練時如何做出更周全的「情境設定」。從看見地形，到理解形成地形的作用；從認識土地過去的變化，到討論未來如何與風險共處，地形特徵圖希望做的，正是把專業調查成果轉化成一張大家都能共同閱讀的地圖。

讀地形，是認識土地；懂風險，是理解環境。當各級防災同仁與居民的心態調整了，相信地形真的會變動，極端災害有可能發生，才會在極為有限的預警時間內，積極行動，也才會主動的為下一場風雨，多做一分準備。

相關地形特徵圖成果圖台：

(1)　農村水保署 巨量空間資訊系統（ BigGIS ）https://gis.ardswc.gov.tw/
(2)　臺灣師範大學 地形特徵圖地圖平台 https://atlas.geo.ntnu.edu.tw/

主要參考資料來源：

[1]農業部農村發展及水土保持署，《114年土砂災害主題式地形特徵圖產製及應用成果報告書》，中華民國114年12月。

附註：本文初稿根據上述結案報告，藉由生成式人工智慧（Generative AI）輔助整理與撰寫初稿。全文內容均經全體作者親自審閱、校核與修正，並由作者增補相關圖表與現場照片，全體作者對本文內容負最終文責。