GIS支持下CF与Logistic回归模型耦合的九寨沟景区滑坡易发性评价*

罗路广 裴向军 黄润秋 裴 钻 朱 凌

(地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学)， 成都 610059， 中国)

0 引 言

2017年九寨沟“8·8”地震是四川省继汶川MS8.0级地震、芦山MS7.0地震以来的又一次强震(Fan et al.，2018)，诱发了大量的崩滑地质灾害，边坡岩土体结构受到不同程度的震裂损伤，加之区内降雨量大、人类活动频繁等特点使失稳概率急剧增高。震后九寨沟景区经过短暂的开放后，受强降雨诱发崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害的威胁，再次临时闭园。因此，基于GIS平台的滑坡易发性评价可以为危险范围预测及重点防治区域区划等方面提供理论依据与技术支撑。

滑坡易发性评价为滑坡危险性和风险评价的基础，它是指特定区域内多个影响因子组合导致滑坡发生的可能性。国内外学者利用某种单一数学方法及模型进行地质灾害易发性分析和评价(胡瑞林等， 2013)，如信息量模型、确定性系数法(CF)、支持向量机法(SVM)、证据权法及逻辑回归法(Logistic)、层次分析法(AHP)、频率比模型(FR)等，均取得了较好的应用效果(许冲等， 2009； Pradhan et al.，2010； 张艳玲等， 2012； 刘丽娜等， 2014； 韩振华等， 2015； 许英姿等， 2016； 戴岚欣等， 2017)，然而仍存在易发性影响因子的量化、各因子之间及同一因子不同特征值之间对地质灾害易发性的影响值确定的人为因素干扰等缺陷。因此，两种方法甚至多方法、多模型相互耦合是近年来新的探究方向，如基于地理加权回归模型的云南省地质灾害易发性评价(饶品增等， 2017)、采用聚类分析和最大似然法的汶川……