基于MaxEnt模型的滑坡易发性评价
——以攀枝花市为例

屈新星, 李道安, 何云玲, 余 岚, 闫文波

(云南大学 地球科学学院, 昆明 650201)

滑坡是岩土体沿滑坡面迅速发生位移的一种过程，在岩土体变形中规模大、数量多、危害严重、性质比较复杂[1]。滑坡易发性，即滑坡基于当地环境条件在一个地区发生滑坡的概率；易发性不考虑滑坡发生的时间或频率，也不考虑预期滑坡发生的破坏程度[2]。构建科学的预测模型，即依据滑坡灾害潜在区域内各种环境要素的空间分布，预测滑坡的易发程度，可为滑坡防灾减灾提供科学的参考依据[3]。

目前国内应用最为广泛的滑坡易发性评价方法主要有两类[4]：一类是定性分析方法，主要依靠主观经验打分确定因子权重；一类是定量分析方法，通过数理统计建立模型。定量分析方法中的信息量模型是通过计算各个影响因素对地质灾害发生破坏所提供的信息量贡献值，作为定量分区的指标，以信息量的大小来表示各个影响因素与地质灾害的密切程度，灾害发生的概率随信息量值的增大而变大[5-6]；这种方法逐渐成为区域地质灾害预测评估的常用方法之一[7]。

国外学者主要是通过概率、二元统计模型、模糊逻辑、AHP(Analytic Hierarchy Process)模型、熵指数模型等进行滑坡易发性研究。如：Mokarram等[8]使用了ROC(Receiver Operating Characteristic Curve)和AUC(Area Under Curve)方法对fuzzy logic(模糊逻辑)和AHP模型产生的滑坡易发性进行验证，最终fuzzy logic模型(89.7%)在研究区域(伊朗)的表现优于AHP(81.1%)模型。Akgun等[9-10]利用Logistic回归方法建立了磁化率模型对土耳其西部滑坡易发性进行评估；并通过似然—频率比和加权线性组合模型评估土耳其东北部滑坡易发性。……