基于频率比-随机森林模型的滑坡易发性评价

邓念东，崔阳阳，郭有金

(西安科技大学地质与环境学院，西安 710054)

滑坡是中国山地丘陵地区一种常见的地质灾害，严重威胁着区域基础设施和人员的安全。根据中国地质环境监测院《2018年全国地质灾害通报》显示，2018年全国共发生滑坡1 631起，造成112人死亡，直接经济损失达14.7亿元。因此，开展滑坡易发性研究，预测区域滑坡发生的概率，已成为当前地质灾害防治领域内的研究热点。总体上而言，滑坡易发性可概括为：在一定的时空领域内，在一系列地质环境因素的耦合作用下，发生滑坡的可能性[1-3]。近年来，中外众多学者开始研究滑坡易发性，从其所采用的研究方法来看，可大致分为三种类型：统计学模型、机器学习模型和耦合模型。

王文俊等[4]基于GIS(geographic information system)平台，采用模糊综合评判法开展四川省珙县崩塌、滑坡易发性研究，其研究结果与实际情况较为吻合。石松菊等基于RS(remote sensing)与GIS平台，采用空间信息量法，以鄂西清江流域隔河岩水库库区为例开展库区滑坡易发性研究，结果显示73.17%的已知滑坡分布于滑坡高易发区内，表明研究结果的准确性较高[5]。许冲等[6]基于层次分析法，在汶川震后灾区滑坡遥感解译的基础上进行滑坡易发性研究，该研究为汶川震后重建、减轻未来可能遭受的滑坡灾害提供了可靠的依据。郭靖[7]以黔西玄武岩地区为例，采用二元逻辑回归模型进行滑坡易发性研究，结果表明83.23%的滑坡位于极高(高)易发区，评价结果与滑坡分布基本一致，验证了研究结果的可靠性。……