滑坡灾害危险性评价模型比较

通过对庆元地区滑坡灾害的详细研究，比较讨论了单变量评价、决策树评价与逻辑回归法等3种滑坡危险性评价模型在实际应用中的效果。单变量模型最为简单，计算方便，得到的结果也具有较高的准确性，当收集到的滑坡因素越多，对滑坡发育的刻画越精确，则最终评价结果也越可信；决策树算法能迅速从大量样本中归纳出一般规则，并具有较高的精度，但其结果也受到训练样本数量大小和样本维数即参与评价的因素集数量的影响；逻辑回归模型具有计算方法简单、评价结果物理意义明确等突出优点，但需要有大量样本数据的支持才能取得较好的效果。     

滑坡危险性评价中关键因素的筛选

影响滑坡发育的因素是多方面的，各因素之间又相互影响、相互制约，而且不同因素对滑坡发育的贡献有很大差异，要准确合理地进行区域滑坡危险性评价，首先必须对各致灾因素之间的关系进行详细分析，合理选择参加评价的关键因素。针对这个目的，提出了综合考虑滑坡敏感性综合指标（IEL）和单因素方差分析结果（P）进行关键因素筛选的方法。首先采用百分比分段的方法进行致灾因素数据的类别划分，然后分别计算各致灾因素的两种指标大小，综合考虑两种指标以实现滑坡关键因素的筛选，当IEL和P指标都满足条件时，才能归入到关键因素中。将该方法应用于庆元地区滑坡灾害危险性评价，获得了比较满意的结果，筛选结果符合实际情况。