張志沛，魏在豪

(西安科技大學(xué)地質(zhì)與環(huán)境學(xué)院，西安 710054)

滑坡作為中國最常見的地質(zhì)災(zāi)害之一，會(huì)造成大量的人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失以及生態(tài)環(huán)境的破壞。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，21世紀(jì)初至今，中國因滑坡災(zāi)害而造成的人員傷亡數(shù)多達(dá)1 200人，可以預(yù)估的經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)50億～100億美元。

灞橋區(qū)是西安市受滑坡災(zāi)害影響最為嚴(yán)重的區(qū)域之一。一直以來，滑坡災(zāi)害對(duì)當(dāng)?shù)鼐用竦纳踩斐蓸O大威脅，并且嚴(yán)重制約著當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展。對(duì)該區(qū)域滑坡災(zāi)害易發(fā)性做出科學(xué)的評(píng)價(jià)，能夠?yàn)楫?dāng)?shù)赜嘘P(guān)部門采取防災(zāi)減災(zāi)、工程部署以及土地利用規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

中外許多學(xué)者對(duì)滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)進(jìn)行了研究，提出了多種評(píng)價(jià)方法，這些方法總體上可以歸納為三大類：知識(shí)驅(qū)動(dòng)方法(又稱定性方法)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法以及確定性方法[1]。知識(shí)驅(qū)動(dòng)方法主要根據(jù)歷史滑坡的屬性特征，借助專家先驗(yàn)知識(shí)對(duì)滑坡各影響因子的貢獻(xiàn)率(即權(quán)重)做出判斷，然后將不同貢獻(xiàn)率的各因子進(jìn)行加權(quán)疊加生成最終的滑坡災(zāi)害易發(fā)性區(qū)劃圖。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法是以概率論與統(tǒng)計(jì)分析為基礎(chǔ)的一種定量方法。該方法通過對(duì)已發(fā)生的滑坡災(zāi)害在各評(píng)價(jià)因子中出現(xiàn)的概率來分析各因子的權(quán)重，進(jìn)而判斷該事件在研究區(qū)內(nèi)分布的概率情況。常見的評(píng)價(jià)方法有二元或多元統(tǒng)計(jì)分析法[2]、邏輯回歸法[3]、頻率比法[4]、證據(jù)權(quán)法[5]、信息量法[6]、綜合貢獻(xiàn)率法[7]、支持向量機(jī)模型[8]、隨機(jī)森林模型[9]等。確定性方法主要根據(jù)斜坡的幾何特征、物理力學(xué)參數(shù)以及地下水文性質(zhì)等有關(guān)數(shù)據(jù)，建立評(píng)價(jià)模型來分析斜坡的穩(wěn)定性[10]，該方法要求具體的力學(xué)參數(shù)，因此對(duì)區(qū)域尺度的滑坡災(zāi)害評(píng)價(jià)并不合適。

盡管上述各評(píng)價(jià)模型被用于滑坡災(zāi)害預(yù)測(cè)研究中，但也存在兩方面不足：一方面，在采用單一模型對(duì)滑坡災(zāi)害進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，在確定各評(píng)價(jià)因子的權(quán)重時(shí)，多數(shù)考慮的是各評(píng)價(jià)因子一級(jí)指標(biāo)權(quán)重或者各因子分級(jí)狀態(tài)下的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重，并未考慮各因子分級(jí)狀態(tài)下真實(shí)的綜合權(quán)重，因此在進(jìn)行各因子疊加時(shí)，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的不準(zhǔn)確。阮沈勇等[11]利用信息量模型對(duì)滑坡進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，在確定評(píng)價(jià)因子權(quán)重方面，僅考慮了各因子二級(jí)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重，而未考慮其真實(shí)的綜合權(quán)重。另一方面，在采用多種模型進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，往往只是孤立的將各模型分別用于滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)中，然后對(duì)各模型進(jìn)行檢驗(yàn)與對(duì)比，并未考慮各模型之間的獨(dú)立性，造成模型選取的隨意性。Wang等[12]分別采用確定性系數(shù)模型與熵指數(shù)模型對(duì)中國寶雞千陽縣滑坡災(zāi)害進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)兩種模型的性能進(jìn)行了檢驗(yàn)與對(duì)比，但未對(duì)模型間的獨(dú)立性進(jìn)行檢驗(yàn)。

為此，采用加權(quán)信息量模型評(píng)價(jià)，加權(quán)信息量模型是一種將熵指數(shù)模型與信息量模型相結(jié)合的耦合模型，該模型考慮將評(píng)價(jià)因子的一級(jí)指標(biāo)權(quán)重與二級(jí)指標(biāo)權(quán)重相乘得到其綜合權(quán)重，能更加客觀的反映各影響因子不同分級(jí)指標(biāo)的真實(shí)權(quán)重，得出的評(píng)價(jià)結(jié)果也更加科學(xué)合理?；诖耍瑢?duì)模型間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果可以為評(píng)價(jià)模型選取提供一定的理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

灞橋區(qū)位于西安市東部，地理位置為東經(jīng)108°59′～109°16′，北緯34°10′～34°27′。全區(qū)總面積為324 km2，南北長約30.8 km，東西寬約26.5 km。屬暖溫帶半濕潤大陸性季風(fēng)氣候，四季分明，冷、暖、干、濕變化明顯。年平均氣溫為11.2～13.6 ℃，極端最高氣溫為41.8 ℃，最低氣溫為-20.5 ℃。多年平均降水量為630.78 mm。境內(nèi)河流主要為渭河及其支流浐河、灞河。地勢(shì)上呈現(xiàn)由東南向西北逐漸降低趨勢(shì)，地貌類型主要為河谷階地、黃土臺(tái)塬、低山丘陵。區(qū)內(nèi)主要地層巖性為沉積巖與巖漿巖，沿東西、北東、北西向斷裂構(gòu)造較為發(fā)育，褶皺不甚發(fā)育。區(qū)內(nèi)滑坡災(zāi)害點(diǎn)共計(jì)95處，其中土質(zhì)滑坡為80處，巖質(zhì)滑坡15處。區(qū)內(nèi)較為典型的滑坡為席王街道辦事處東蔣村滑坡如圖1所示。研究區(qū)地理位置以及區(qū)內(nèi)滑坡分布如圖2所示。

圖1 東蔣村滑坡Fig.1 Dongjiang village landslide

圖2 研究區(qū)地理位置及滑坡點(diǎn)分布Fig.2 Geographical location and landslide points distribution of the study area

2 評(píng)價(jià)模型的選擇

2.1 熵指數(shù)模型

熵指數(shù)模型(index of entropy,IOE)是以概率論以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析為基礎(chǔ)的一種分類預(yù)測(cè)模型。該模型可以通過各輸入變量的屬性值確定其在事件發(fā)生中所占的權(quán)重，每個(gè)輸入變量的權(quán)重用熵指數(shù)表示。該模型用在滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)中，既可以表示區(qū)域環(huán)境的無序程度，也可以表示各評(píng)價(jià)因素與滑坡發(fā)生的密切程度。熵指數(shù)越大表示在滑坡發(fā)生中所占的權(quán)重越大，反之亦然。其計(jì)算表達(dá)式如式(1)所示：

(1)

(2)

(3)

Himax=log2s

(4)

(5)

(6)

Wi=IiPi

(7)

式中：i為評(píng)價(jià)因子；j為各因子分級(jí)；b為評(píng)價(jià)因子各分級(jí)內(nèi)滑坡數(shù)與總滑坡數(shù)的比值；a為對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)因子分級(jí)面積與區(qū)域總面積的比值；Pij為評(píng)價(jià)因子各分級(jí)的相對(duì)密度；(Pij)為各因子分級(jí)的概率密度；Hi為熵值、Himax為最大熵值；s為因子分級(jí)數(shù)；Ii為評(píng)價(jià)因子信息率；Wi為評(píng)價(jià)因子權(quán)重，即熵指數(shù)；Pi為滑坡失效概率。

2.1 信息量模型

信息量模型最先被用在地質(zhì)找礦等領(lǐng)域,后來被許多學(xué)者用來做滑坡災(zāi)害評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)研究。信息量模型基本思想是:根據(jù)滑坡災(zāi)害發(fā)生區(qū)的現(xiàn)實(shí)情況與所提供的信息,將影響區(qū)域斜坡穩(wěn)定性的影響因素轉(zhuǎn)化為反映區(qū)域斜坡穩(wěn)定性的信息量值。其方法即是通過計(jì)算某些影響因素對(duì)研究區(qū)滑坡災(zāi)害發(fā)生所提供的信息量值(相對(duì)權(quán)重)大小來衡量評(píng)價(jià)影響因素與滑坡災(zāi)害發(fā)生的密切程度。信息量用條件概率計(jì)算,但實(shí)際滑坡樣本數(shù)據(jù)有限，因此一般用滑坡樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)頻率來近似代替條件概率。即:

(8)

式(8)中:I(XI,A)為評(píng)價(jià)因子指標(biāo)XI提供斜坡失穩(wěn)的信息量值；S為研究區(qū)總面積；N為研究區(qū)已發(fā)生滑坡的總數(shù)；SI為XI所占面積；NI為指標(biāo)XI內(nèi)發(fā)生滑坡的個(gè)數(shù)。

一般來說，滑坡災(zāi)害的發(fā)生受多種影響因素的共同作用，對(duì)同一研究區(qū)內(nèi)各影響因子的信息量值進(jìn)行求和，即可得到該研究區(qū)總的信息量值Ii；Ii為研究區(qū)滑坡災(zāi)害易發(fā)性指數(shù)。

(9)

式(9)中:p為研究區(qū)選取的評(píng)價(jià)因子總數(shù)。

3 評(píng)價(jià)因子的選取與分級(jí)

3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

所用數(shù)據(jù)主要包括滑坡編錄數(shù)據(jù)庫、灞橋區(qū)地質(zhì)災(zāi)害詳查報(bào)告、分辨率為30 m×30 m的高程數(shù)字模型影像圖(DEM)、比例尺為1∶50 000的地質(zhì)圖、降雨量數(shù)據(jù)、Landsat7 ETM遙感影像圖、路網(wǎng)圖和水系圖等。其中，滑坡編錄數(shù)據(jù)主要來源有：①陜西省國土資源部提供的歷史滑坡記錄；②陜西省氣象局提供的滑坡點(diǎn)數(shù)據(jù)；③野外區(qū)域調(diào)查以及借助遙感影像解譯作為滑坡災(zāi)害點(diǎn)補(bǔ)充數(shù)據(jù)；④DEM以及遙感影像圖主要通過地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站ASTER GDEM數(shù)據(jù)下載獲?。虎莸刭|(zhì)圖、路網(wǎng)圖以及水系圖通過91衛(wèi)圖下載獲??；⑥降雨量數(shù)據(jù)通過西安市氣象局降雨量站點(diǎn)獲取。

研究區(qū)共有95處滑坡災(zāi)害點(diǎn)，將這些滑坡點(diǎn)按70/30比例隨機(jī)分為兩部分，取其中一部分(67處)災(zāi)害點(diǎn)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，用于模型的建立；剩余部分(28處)災(zāi)害點(diǎn)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，用來對(duì)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行驗(yàn)證。

3.2 評(píng)價(jià)因子選取

評(píng)價(jià)因子的選取是進(jìn)行滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)的必要步驟。大量相關(guān)文獻(xiàn)表明坡度、坡向、地層巖性因子被廣泛地用于滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)中，而其他相關(guān)因子的選取取決于滑坡的類型、研究區(qū)地質(zhì)環(huán)境條件以及所采用的模型[13]。

評(píng)價(jià)因子的選取數(shù)量也是滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)中的關(guān)鍵點(diǎn)。評(píng)價(jià)因子選取數(shù)量太少，會(huì)使得評(píng)價(jià)模型出現(xiàn)欠擬合，降低預(yù)測(cè)結(jié)果精度；評(píng)價(jià)因子選取數(shù)量太多，則會(huì)使模型變復(fù)雜，運(yùn)行速率下降，得到的模型預(yù)測(cè)出現(xiàn)過擬合，同樣影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

結(jié)合大量相關(guān)文獻(xiàn)、滑坡編錄數(shù)據(jù)庫中滑坡自身特征以及研究區(qū)地質(zhì)環(huán)境條件、滑坡形成條件，選取12類評(píng)價(jià)因子，分別為坡度、坡向、高程、曲率、地形起伏度、地層巖性、地貌類型、斷層距離、水系距離、降雨量、道路距離、歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)。

3.3 評(píng)價(jià)因子圖層制作

圖3 評(píng)價(jià)因子圖層Fig.3 Evaluation factors layer

采用ArcGIS軟件提取各評(píng)價(jià)因子圖層，各圖層如圖3所示。其中坡度、坡向、高程、曲率、地形起伏度通過ArcGIS軟件表面處理工具以及柵格計(jì)算器工具對(duì)DEM進(jìn)行處理得到；地層巖性、地貌類型通過對(duì)地質(zhì)圖進(jìn)行矢量化后轉(zhuǎn)為柵格，然后對(duì)柵格進(jìn)行重分類獲得；斷層距離、水系距離、道路距離通過對(duì)各自底圖進(jìn)行矢量化后，利用歐式距離工具得到；降雨量圖層通過克里金插值法或者反距離權(quán)重法對(duì)站點(diǎn)數(shù)據(jù)插值獲??；NDVI通過對(duì)遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校準(zhǔn)等預(yù)處理，然后采用式(10)得到：

(10)

式(10)中：IR為近紅外波段；R為紅外波段。

3.4 評(píng)價(jià)因子分級(jí)

參照前人研究以及綜合考慮研究區(qū)自身特征，將坡度、坡向、高程、降雨量、斷層距離、水系距離、道路距離因子按照相等間隔法進(jìn)行分級(jí)；將曲率按凹型坡、凸型坡、直線型坡分為三類；地層巖性與地貌單元按不同類型進(jìn)行分級(jí)，其中地層巖性分類編號(hào)如下：1(全新統(tǒng)：以砂礫卵石為主)、2(全新統(tǒng)：以黏性土及砂、砂礫石層為主)、3(全新統(tǒng)：以礫卵石為主)、4(全新統(tǒng)：以砂礫漂石及黏性土為主)、5(全新統(tǒng))、6(上更新統(tǒng))、7(中更新統(tǒng))、8(下更新統(tǒng))、9(新近系)、10(古近系)、11(太古系)、12(燕山期花崗巖)；其余評(píng)價(jià)因子以自然間斷點(diǎn)法進(jìn)行分級(jí)，得到各評(píng)價(jià)因子分級(jí)如表1所示。

4 滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)結(jié)果

4.1 評(píng)價(jià)單元的劃分

在進(jìn)行區(qū)域滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)前，需要對(duì)整個(gè)研究區(qū)進(jìn)行單元?jiǎng)澐郑u(píng)價(jià)單元?jiǎng)澐值姆绞揭约皢卧竦拇笮《紩?huì)影響評(píng)價(jià)結(jié)果的精度。考慮到柵格單元?jiǎng)澐值暮唵我庄B加性優(yōu)點(diǎn)，采用柵格單元對(duì)整個(gè)研究區(qū)進(jìn)行剖分。采用DEM試驗(yàn)進(jìn)行回歸分析而得到的經(jīng)驗(yàn)公式[14]：

Gs=7.49+0.000 6S-2.0×10-9S2+

2.9×10-15C3

(11)

式(11)中:C為地形圖比例尺，將研究區(qū)劃分為30 m×30 m大小的柵格單元，共計(jì)390 277個(gè)。

4.2 熵指數(shù)模型的評(píng)價(jià)結(jié)果

采用熵指數(shù)模型公式求得的各評(píng)價(jià)因子一級(jí)指標(biāo)相對(duì)權(quán)重Wi如表1所示。由表1可知，坡度、高程、降雨量、地貌類型是影響該區(qū)滑坡災(zāi)害發(fā)生的主要因素，熵指數(shù)分別為1.39、1.26、0.79、0.76。研究區(qū)滑坡災(zāi)害易發(fā)性指數(shù)LSI按式(12)計(jì)算：

LSIIOE=(坡度×1.39)+(坡向×0.11)+(高程×1.26)+(曲率×0.05)+(地形起伏度×0.51)+(地層巖性×0.70)+(地貌類型×0.76)+(斷層距離×0.02)+(水系距離×0.22)+(降雨量×0.79)+(NDVI×0.12)+

(道路距離×0.12)

(12)

IOE模型計(jì)算得到的研究區(qū)LSI取值為9.07～32.85。采用自然間斷點(diǎn)法將LSI分為五個(gè)滑坡災(zāi)害易發(fā)性等級(jí)，分別為極低、低、中、高、極高易發(fā)等級(jí)，生成最終的易發(fā)性等級(jí)區(qū)劃，如圖4所示。

圖4 基于IOE模型的滑坡易發(fā)性區(qū)劃Fig.4 Landslide susceptibility based on IOE model

4.3 信息量模型的評(píng)價(jià)結(jié)果

采用信息量模型公式得到各評(píng)價(jià)因子分級(jí)狀態(tài)下的二級(jí)指標(biāo)信息量值IVij如表1所示。由表1可知，坡度為30°～40°，高程為900～1 100 m，降雨量為700～745 mm的黃土臺(tái)塬區(qū)，對(duì)應(yīng)分級(jí)內(nèi)的信息量值最大，表明此條件下最易誘發(fā)滑坡的發(fā)生。

對(duì)研究區(qū)同一評(píng)價(jià)單元的各評(píng)價(jià)因子分級(jí)的信息量值進(jìn)行疊加，得到整個(gè)研究區(qū)總信息量值，即滑坡災(zāi)害易發(fā)性指數(shù)LSI，其取值為-6.36～8.25。同樣采用自然間斷點(diǎn)法將LSI分為五個(gè)滑坡易發(fā)性等級(jí)，分別為極低、低、中、高、極高易發(fā)等級(jí)，生成最終的易發(fā)性等級(jí)區(qū)劃圖，如圖5所示。

圖5 基于IV模型的滑坡易發(fā)性區(qū)劃Fig.5 Landslide susceptibility based on IV model

4.4 加權(quán)信息量模型的評(píng)價(jià)結(jié)果

將IOE模型求得的評(píng)價(jià)因子一級(jí)指標(biāo)相對(duì)權(quán)重與對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)因子各分級(jí)的二級(jí)指標(biāo)相對(duì)權(quán)重(信息量)相乘，構(gòu)建加權(quán)信息量模型,求得的各評(píng)價(jià)因子分級(jí)狀態(tài)下加權(quán)信息量值如表1所示。研究區(qū)各評(píng)價(jià)單元的易發(fā)性指數(shù)用式(13)計(jì)算：

表1 不同模型下滑坡災(zāi)害點(diǎn)與影響因子間的空間關(guān)系Table 1 Spatial relationship between each landslide conditioning factor and landslide by different model

續(xù)表

(13)

式(13)中:F為評(píng)價(jià)因子數(shù)。

通過式(13)求得的LSI為-3.10～5.90。采用自然間斷點(diǎn)法對(duì)LSI進(jìn)行等級(jí)劃分，分為極低、低、中、高、極高易發(fā)五個(gè)等級(jí)，生成最終的易發(fā)性等級(jí)區(qū)劃圖，如圖6所示。

圖6 基于WIV模型的滑坡易發(fā)性區(qū)劃Fig.6 Landslide susceptibility based on WIV model

5 評(píng)價(jià)模型的檢驗(yàn)與對(duì)比

圖7 成功率曲線Fig.7 The success rate curve

利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)三種不同模型生成的滑坡災(zāi)害易發(fā)性區(qū)劃圖分別進(jìn)行測(cè)試，各模型生成的易發(fā)性區(qū)劃圖的空間預(yù)測(cè)能力通過AUC大小進(jìn)行衡量。AUC越高，代表模型的預(yù)測(cè)能力越好。通過將整個(gè)研究區(qū)各評(píng)價(jià)單元的易發(fā)性指數(shù)LSI按遞減順序排列，然后將其按10%的累積間隔分為10個(gè)等級(jí)，得到累積面積百分比，并將其作為x軸。將LSI對(duì)應(yīng)范圍的滑坡數(shù)量累積百分比作為y軸，得到滑坡災(zāi)害易發(fā)性區(qū)劃圖的成功曲線與預(yù)測(cè)率曲線。其中，通過比較訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與易發(fā)性區(qū)劃圖得到的成功率曲線，如圖7所示。由圖7可知，IOE、信息量模型(IV)、加權(quán)信息量模型(WIV)三種模型的AUC分別為0.76、0.84、0.88，模型的訓(xùn)練精度分別76%、84%、88%；通過比較驗(yàn)證數(shù)據(jù)集與易發(fā)性區(qū)劃圖得到的預(yù)測(cè)率曲線，如圖8所示。圖8可知，IOE、IV、WIV三種模型的AUC值分別為0.72、0.86、0.90，模型的預(yù)測(cè)能力分別72%、86%、90%。從AUC評(píng)價(jià)結(jié)果看出，三種模型成功率曲線與預(yù)測(cè)率曲線差異較大，其中WIV模型生成的易發(fā)性區(qū)劃圖的空間預(yù)測(cè)能力最好，表明該模型更適用此研究區(qū)滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)研究。

圖8 預(yù)測(cè)率曲線Fig.8 The prediction rate curve

6 評(píng)價(jià)模型的獨(dú)立性檢驗(yàn)

采用皮爾森相關(guān)分析法對(duì)三種不同的評(píng)價(jià)模型進(jìn)行獨(dú)立性檢驗(yàn)。首先提取不同模型下整個(gè)研究區(qū)評(píng)價(jià)單元的滑坡易發(fā)性指數(shù)LSI，然后將三組不同的LSI代入SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)性分析，得到各模型的相關(guān)性系數(shù)如表2所示。

表2 不同評(píng)價(jià)模型的相關(guān)性系數(shù)Table 2 Correlation coefficients of different evaluation models

從表2數(shù)據(jù)可知，IOE模型與IV模型、WIV模型間的相關(guān)性系數(shù)為0.3～0.5，呈低度相關(guān)；IV模型與WIV模型間的相關(guān)性系數(shù)為5～0.8，呈顯著相關(guān)。

7 結(jié)論

以灞橋區(qū)為研究區(qū)，采用加權(quán)信息量模型開展區(qū)內(nèi)滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)研究，取得了以下的結(jié)論。

(1)通過IOE模型得到各評(píng)價(jià)因子的相對(duì)權(quán)重，其中坡度、高程、降雨量、地貌類型是滑坡發(fā)生的主要影響因素，其相對(duì)權(quán)重分別為1.39、1.26、0.79、0.76。

(2)IOE、IV、WIV三種模型的訓(xùn)練精度分別76%、84%、88%；預(yù)測(cè)能力分別72%、86%、90%。其中WIV模型生成的易發(fā)性區(qū)劃圖的空間預(yù)測(cè)能力最好，表明該模型更適用此研究區(qū)滑坡災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)研究。

(3)采用皮爾森相關(guān)分析法對(duì)三種不同的評(píng)價(jià)模型進(jìn)行獨(dú)立性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明IOE模型與IV模型、WIV模型呈低度相關(guān)；IV模型與WIV模型呈顯著相關(guān)。