Logistic回归模型在滑坡易发性制图中的应用

王茂胜+梁松涛+郭俊强+宋宁+高朋

摘 要：利用GIS技术，对Logistic回归模型在区域滑坡灾害危险性评价的应用进行了改进，弥补了同类研究中直接使用标准的多元回归或者聚类分析的不足；对滑坡影响因子数据采用的新的处理方式，避免了滑坡危险性Logistic 回归模型評价使用虚拟变量所带来的缺陷。在白龙江武都河段的实例应用表明，研究结果对防灾减灾具有实际的指导意义。

关键词：地理信息系统；Logistic 回归模型；滑坡灾害；易发性制图

中图分类号：X43，P208 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）09-0210-03

Abstract：Using GIS technology， the Logistic regression model in the application of the regional landslide hazard assessment is improved， and make up for the study of its kind directly using the standard multiple regression or the lack of clustering analysis； For landslide impact factor data using the new approach， to avoid the landslide risk evaluation of Logistic regression model using virtual variables caused by defects. In the bailong river Wudu Segment all instances of the application shows that the results of the study has practical guiding significance to the disaster prevention and mitigation.

Key words：GIS； Logical Regression； Landslide Hazard； Susceptibility Mapping

1 引言

滑坡灾害易发性评价方法可以分为定性方法和定量方法。定性方法主要依赖于评价人员的主观经验对滑坡的变形失稳危险性进行定性描述，对个人专业知识背景有较高的要求，在过去20年的文献中很突出。进入20世纪80年代后，随着计算机技木的发展和GIS的兴起，在危险性评价中越来越多研究使用定量方法[1]，如统计方法。定量方法是一种典型的数据驱动的方法，因此具有很高的客观性和需要更少的专家知识，但这些方法的成功使用依赖于数据的数量、质量和可靠性。

利用多元回归模型进行滑坡灾害易发性评价，已有的研究对于定量的要素如坡度和高程等，大多数是划分成若干等级，对每个等级作为一个虚拟变量参与评价。而且使用标准的多元回归或者聚类分析进行滑坡灾害易发性评价，多数的研究均忽略了多元分析方法中样本数据的正态分布假设。

本文基于GIS技术和Logistic回归模型实现了一种较为客观的滑坡危险度评价定量模型，在一定程度上克服了定性模型和已有的定量模型的主观性较强、准确性较差等缺陷。……