基于加權信息量法和邏輯回歸信息量法的定南縣地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)

王成楠， 宋 勇， 趙 影， 張 勇, 向興達， 胡旭東

(1.江西省地質(zhì)環(huán)境調查研究院,江西 南昌 330000;2.江西九江揚子塊體東部地球動(dòng)力學(xué)野外科學(xué)觀(guān)測研究站，江西 九江 332006；
3.江西省地震局,江西 南昌 330000；
4.東華理工大學(xué),江西 南昌 330013)

定南縣是江西省山體滑坡、崩塌地質(zhì)災害易發(fā)區之一，是地質(zhì)災害防治重點(diǎn)縣?？h內山地丘陵面積較大，而且山高坡陡，巖石風(fēng)化強烈，殘坡積層發(fā)育，地質(zhì)災害極易發(fā)生，此外山區居民切坡建房、修路比較常見(jiàn)，導致定南縣地質(zhì)災害多發(fā)易發(fā)。根據江西省地質(zhì)環(huán)境信息平臺(https://171.34.52.5:4100/)數據及現場(chǎng)調查資料，1949—2021年全縣共發(fā)生地質(zhì)災害509處，因地質(zhì)災害死亡15人，直接經(jīng)濟損失50.2萬(wàn)元，潛在威脅人口2 532人，威脅財產(chǎn)4 137.5萬(wàn)元。為提高當地政府地質(zhì)災害防治能力，將地質(zhì)災害防治工作的重點(diǎn)從災后治理向災前預防轉移，對全縣地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)意義重大(彭珂等，2017)。

近年來(lái)，針對不同地質(zhì)環(huán)境條件，中外學(xué)者對地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)進(jìn)行了大量研究，取得了良好的應用效果，但由于區域不同，孕災地質(zhì)條件差異，目前沒(méi)有形成統一的評價(jià)方法(姜伏偉等，2017；
van Westen，et al., 2006)。地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)常用方法包括層次分析法(郭瑞等，2016)、證據權法(Sandric，et al.，2019)、信息量法(魯霞等，2020)、確定性系數法(劉月等，2020)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法(朱文慧等，2021)、邏輯回歸法(方然可等，2021)、綜合指數法(楊德宏等，2015)等。單一方法在地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)上有其優(yōu)勢和不足，如信息量法具有物理意義明確、易于建模、能客觀(guān)反映評價(jià)結果等優(yōu)勢，但未考慮各評價(jià)因子對地質(zhì)災害發(fā)生的貢獻率；
邏輯回歸法可以通過(guò)簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸反映復雜非線(xiàn)性關(guān)系，但無(wú)法處理多類(lèi)型數據合并問(wèn)題；
確定性系數法能客觀(guān)反映評價(jià)因子對地質(zhì)災害的貢獻值，但容易忽略各因子之間的關(guān)聯(lián)性。因此，為了提高易發(fā)性評價(jià)的準確性，多種方法結合是近年來(lái)新的發(fā)展方向(李朗平等，2017；
周曉亭等，2022)。如陳慧敏等(2021)基于信息量法和確定系數法結合在茂縣開(kāi)展地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)，樊芷吟等(2018)基于信息量與邏輯回歸耦合模型在汶川縣開(kāi)展地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)，郭子正等(2019)基于滑坡分類(lèi)和加權頻率比模型在萬(wàn)州區開(kāi)展滑坡易發(fā)性評價(jià)。諸多研究成果表明，相比單一易發(fā)性評價(jià)模型，多方法結合的耦合模型在評價(jià)精度、準確度等方面有一定優(yōu)勢(王雷等，2020)。

筆者以江西省定南縣為研究區，選取坡度、起伏度、工程地質(zhì)巖組和距構造距離等8個(gè)評價(jià)因子，采用加權信息量法和邏輯回歸信息量法分別對縣域地質(zhì)災害易發(fā)性進(jìn)行評價(jià)，對兩種耦合模型的評價(jià)結果做檢驗分析，并選取可靠性更高的方法為定南縣地質(zhì)災害防治工作提供數據參考，為縣域地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)提供經(jīng)驗。

定南縣位于江西省最南端，東界安遠縣、尋烏縣，南界廣東省龍川縣、和平縣，西界龍南市，北界信豐縣。地理坐標為東經(jīng)114°47′36″～115°22′55″，北緯24°33′53″～25°03′49″，總面積為1 319 km2，屬亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候區，氣候溫和、雨量充沛。定南縣位于贛粵邊境九連山脈北部，地勢東、西、北三面高，中南部略低并向南傾斜，形如菱角?？h域內地貌類(lèi)型主要為侵蝕構造中低山地貌和構造剝蝕丘陵地貌，縣域巖漿巖發(fā)育，面積較大，各鄉鎮均有出露，地層巖性、構造及工程地質(zhì)條件比較復雜，人類(lèi)工程活動(dòng)頻繁，主要為道路建設、居民切坡建房等(圖1)。

圖1 研究區概況圖

2.1 信息量法

信息量法是一種由信息論衍生出來(lái)的統計評價(jià)方法，由美國信息論學(xué)者Shannon(譚玉敏等，2015)提出，國內地質(zhì)學(xué)家晏國珍(黃潤秋等，2008)等首次將其應用到地質(zhì)災害預測中。對于不同地質(zhì)環(huán)境條件，控制因素對地質(zhì)災害的影響程度有所不同。信息論認為地質(zhì)災害能否發(fā)生與預測過(guò)程中各種控制因素信息量的數量有關(guān)，可通過(guò)建立信息量評價(jià)模型來(lái)實(shí)現。以已發(fā)地質(zhì)災害點(diǎn)控制因素為依據，通過(guò)計算不同評價(jià)因子信息量，建立地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)模型。信息量越大，表明該區域地質(zhì)災害發(fā)生可能性越大(施成艷等，2016)。評價(jià)因子i各分類(lèi)指標的信息量值Ii計算公式為：

(1)

式中，Ni為第i個(gè)評價(jià)因子分類(lèi)指標中已發(fā)生的地質(zhì)災害柵格單元數，Ai為第i個(gè)評價(jià)因子分類(lèi)指標柵格單元總數，N為研究區中分布的地質(zhì)災害柵格單元總數，A為研究區劃分的柵格單元總數。

2.2 加權信息量

確定性理論由肖特里菲等學(xué)者于1975年提出(陳慧敏等，2021)，是一種不準確推理模型，在地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)中常被用于判斷評價(jià)因子權重。計算公式為：

(2)

式中，CF為地質(zhì)災害發(fā)生的確定性系數，pa為評價(jià)因子分類(lèi)指標a中存在的地質(zhì)災害柵格單元數與分類(lèi)指標a的柵格單元總數之比，ps為整個(gè)研究區發(fā)生地質(zhì)災害柵格單元數與研究區柵格單元總數之比。CF的取值范圍為[-1,1]，(0，1]表示發(fā)生地質(zhì)災害的可能性大，且值越大，地質(zhì)災害越易發(fā)生；
[-1，0)表示發(fā)生地質(zhì)災害的可能性小，且值越小，地質(zhì)災害越不易發(fā)生；
若值趨向于0，則無(wú)法判斷。

評價(jià)因子權重Wi計算公式為：

Wi=CF(i,max)-CF(i,min)

(3)

式中，CF(i,max)為第i個(gè)評價(jià)因子確定性系數的最大值，CF(i,min)為第i個(gè)評價(jià)因子確定性系數的最小值。

各評價(jià)因子信息量與權重相乘即可構成加權信息量模型，公式為：

(4)

2.3 邏輯回歸信息量

邏輯回歸是一種廣義線(xiàn)性回歸(杜國梁等，2021)。在該模型中，通過(guò)邏輯回歸分析，對地質(zhì)災害發(fā)生的概率P(易發(fā)性指數)與不發(fā)生的概率1-P之比取自然對數，建立線(xiàn)性回歸關(guān)系(杜國梁等，2021)，公式為：

(5)

z=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn

(6)

式中，x1，x2，…，xn為地質(zhì)災害評價(jià)因子，β0為常數項，β1，β2，…，βn為邏輯回歸系數。

2.4 研究思路

借助ArcGIS軟件，分別采用加權信息量法和邏輯回歸信息量法對定南縣地質(zhì)災害易發(fā)性進(jìn)行評價(jià)，具體思路如下：

①依據野外調查資料，分析研究區引發(fā)地質(zhì)災害的地質(zhì)環(huán)境條件，選取易發(fā)性評價(jià)因子，并做好相應基礎資料的整理工作；
②為便于量化各評價(jià)指標，確定恰當的柵格單元大小，借助ArcGIS重分類(lèi)和提取工具統計評價(jià)因子在相應區間的災害點(diǎn)信息；
③根據信息量公式(1)計算各評價(jià)因子信息量值，借助ArcGIS柵格計算器重新賦值，獲取單因子的信息量柵格圖層；
④建立加權信息量模型，即通過(guò)式(2)、(3)和(4)得出各評價(jià)因子權重，將各信息量圖層賦予權重得到加權信息量模型；
⑤建立邏輯回歸信息量模型，即將計算得到的信息量值作為邏輯回歸模型的自變量，是否發(fā)生地質(zhì)災害作為因變量，代入到SPSS軟件中參與邏輯回歸分析，得到邏輯回歸系數β，最后用式(5)和式(6)計算得到易發(fā)性指數P，從而得到邏輯回歸信息量模型；
⑥利用ArcGIS區域統計分析功能，分別統計兩種模型不同易發(fā)區間的面積占比、災害占比及災害點(diǎn)密度等信息，并用SPSS軟件對其精度進(jìn)行檢驗；
⑦選取可靠性更高的方法對定南縣地質(zhì)災害易發(fā)性分區結果進(jìn)行分析。

3.1 評價(jià)因子選取

選取何種影響因素構建評價(jià)因子體系將直接影響地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)的可靠性，本次研究在以往研究和現場(chǎng)調查的成果上，從影響和控制地質(zhì)災害發(fā)生的基礎地質(zhì)條件和誘發(fā)條件綜合考慮選取評價(jià)因子參與易發(fā)性評價(jià)(陳飛等，2020)。

充分考慮定南縣自然地理特征、數據的可獲取性、研究尺度(劉任鴻等，2021)等相關(guān)要求，筆者選取了坡度、起伏度、工程地質(zhì)巖組、距構造距離、距河流距離、土地利用類(lèi)型、年均降雨量、距道路距離等8個(gè)指標構建易發(fā)性評價(jià)指標體系(圖2)。

圖2 地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)指標體系

3.2 數據來(lái)源

根據江西省地質(zhì)環(huán)境信息平臺數據(https://171.34.52.5:4100/)，定南縣1949—2021年共發(fā)生地質(zhì)災害509處，其中滑坡點(diǎn)和崩塌點(diǎn)共計505處，泥石流點(diǎn)4處?？紤]到該縣主要地質(zhì)災害類(lèi)型為滑坡和崩塌，并且滑坡與崩塌孕災地質(zhì)環(huán)境條件和泥石流存在一定差異，故筆者選取其中的505處滑坡與崩塌點(diǎn)作為歷史災害點(diǎn)數據。

數字高程模型(DEM)數據來(lái)源于地理空間數據云平臺(http://www.gscloud.cn/)，下載數據分辨率為30 m；
坡度通過(guò)研究區DEM數據和ArcGIS表面分析功能獲??；
起伏度通過(guò)研究區DEM數據和ArcGIS鄰域分析功能獲??；
工程地質(zhì)巖組、構造和河流數據來(lái)源于定南縣1∶5萬(wàn)工程地質(zhì)圖；
土地利用類(lèi)型數據來(lái)源于FROM-GLC平臺(http://data.ess.tsinghua.edu.cn/)；
降雨量數據來(lái)源于定南縣氣象站多年年均降雨量(2010—2019年)；
道路來(lái)源于Open Street Map平臺(https://master.apis.dev.openstreetmap.org/)。

3.3 評價(jià)指標分析

3.3.1 坡度

坡度與地質(zhì)災害的關(guān)系非常密切，是孕災重要因子之一。坡度不僅影響斜坡體的應力分布、斜坡表面松散層的厚度和植被發(fā)育，還在一定程度上影響地表水徑流和地下水補給方式，進(jìn)而影響斜坡整體穩定性(劉岳霖等，2019)。結合區域地形條件，將坡度劃分為5個(gè)類(lèi)別，即0～10°、10°～20°、20°～30°、30°～40°、>40°，如圖3a所示。經(jīng)統計分析發(fā)現，定南縣地質(zhì)災害多集中在坡度10°～20°和20°～30°兩個(gè)區間內。從災害點(diǎn)密度來(lái)看，雖然坡度大于40°區間災害點(diǎn)數量?jì)H有5處，但分布面積較小，所以導致該區間災害點(diǎn)密度高。

起伏度是一定范圍海拔最高點(diǎn)與最低點(diǎn)之差，能較直觀(guān)地反映地表局部起伏變化情況，起伏度越大，斜坡體表面松散層越容易滑動(dòng)，坡體失穩，進(jìn)而引發(fā)地質(zhì)災害(方然可等，2021)。筆者將起伏度劃分為6個(gè)類(lèi)別，即0～20 m、20～40 m、40～60 m、60～80 m、80～100 m、>100 m，如圖3b所示。由圖可見(jiàn)，定南縣地質(zhì)災害多集中在起伏度40～60 m，60～80 m兩個(gè)區間，該區間段地質(zhì)災害點(diǎn)共計370處，災害占比73.27%。

3.3.3 工程地質(zhì)巖組

工程地質(zhì)巖組直接影響著(zhù)巖土體的強度、應力分布及巖體結構等，巖土體不同，斜坡體穩定性也不同，地質(zhì)災害發(fā)育程度也不一樣。依據定南縣巖土體類(lèi)型，將全縣巖土體劃分為8類(lèi)工程地質(zhì)巖組，分別為：堅硬的塊狀侵入巖巖組(Y1)；
較堅硬、堅硬的塊狀火山熔巖，火山碎屑熔巖夾中厚—厚層狀火山碎屑巖巖組(Y2)；
較堅硬、堅硬的片狀片巖巖組(B1)；
較堅硬、堅硬的薄—厚層狀板巖、變碎屑巖、千枚巖巖組(B2)、較堅硬、堅硬的中厚—厚層狀砂巖、砂礫巖、頁(yè)巖巖組(S1)；
軟弱的、較堅硬的薄—厚層狀砂巖、砂礫巖、泥巖巖組(S2)；
較堅硬、堅硬的中—厚層狀弱巖溶化透鏡灰巖、砂巖、泥巖(T)；
一般黏性土(Q)。由圖3c可見(jiàn)，堅硬的塊狀侵入巖巖組是研究區主要巖土類(lèi)型，該區域災害點(diǎn)數量最多，有224處，但分布面積也大，面積占比58.30%，因而造成此區域災害點(diǎn)密度為29.28處/100 km2，并不算高。而一般黏性土層由于分布面積小，災害點(diǎn)密度為119.58處/100 km2，反而最高。

3.3.4 距構造距離

定南縣巖漿活動(dòng)頻繁，經(jīng)歷了晉寧、加里東、印支、燕山及喜馬拉雅等多次構造運動(dòng)，構成了復雜的構造格局。構造通過(guò)作用斜坡的巖土體結構進(jìn)而破壞坡體內部穩定(梁麗萍等，2019)。以構造線(xiàn)為中心，借助ArcGIS鄰域分析功能，向外緩沖5個(gè)等級，分別為<500 m、500～1 000 m、1 000～2 000 m、2 000～4 000 m、>4 000 m，如圖3d所示。從圖可見(jiàn)，距構造距離2 000～4 000 m區間內面積占比最大，災害點(diǎn)密度也最大。

3.3.5 距河流距離

河流是誘發(fā)滑坡崩塌等地質(zhì)災害的關(guān)鍵因素之一，河流的側向侵蝕作用會(huì )造成斜坡坡腳應力更加集中，導致斜坡前緣受力不均，進(jìn)而使坡體失穩；
下蝕作用也會(huì )加速巖層風(fēng)化，增加斜坡整體勢能，最后誘發(fā)地質(zhì)災害(丁軍等，2010)。借助ArcGIS鄰域分析功能，將河流向外緩沖6個(gè)等級，分別為<200 m、200～400 m、400～600 m、600～800 m、800～1 000 m、>1 000 m，如圖3e所示。由圖可見(jiàn)，河流與地質(zhì)災害的發(fā)生密切相關(guān)，與河流距離越近，越容易引發(fā)地質(zhì)災害。

3.3.6 土地利用類(lèi)型

近年來(lái)，出現許多缺乏特色的旅游產(chǎn)品。旅游產(chǎn)品大多呈現同質(zhì)化，是旅行社運營(yíng)管理方面存在的主要問(wèn)題。整體而言，當前我國旅行社在旅游產(chǎn)品介紹、選擇以及推廣方面，缺乏令人耳目一新的地方。當游客選擇旅游產(chǎn)品時(shí)，面對豪無(wú)地方特色、大同小異的旅游產(chǎn)品商品，其消費念頭很可能被打消。

土地利用類(lèi)型可以反映地區植被的覆蓋情況，也會(huì )影響斜坡整體穩定性(魏東等，2020)。根據FROM-GLC平臺提取的數據資料，將定南縣土地利用類(lèi)型劃分為8類(lèi)，分別為農田、森林、草原、灌木地、濕地、水域、不透水表面、裸地。由圖3f可見(jiàn)，不透水表面區段地質(zhì)災害點(diǎn)密度最高，為145.80處/100 km2。

3.3.7 年均降雨量

定南縣屬于季風(fēng)濕潤氣候區，降雨量較多。降雨滲入坡體會(huì )增加其質(zhì)量及滑動(dòng)動(dòng)力勢能，降低巖土體抗剪強度，使坡體失穩，從而誘發(fā)地質(zhì)災害(李明波等，2018)。將研究區多年年均降雨量劃分為4個(gè)類(lèi)別，即<1 650 mm、1 650～1 750 mm、1 750～1 850 mm、>1 850 mm。如圖3g可見(jiàn)，年均降雨量大于1 850 mm區段災害點(diǎn)密度最大，為69.21處/100 km2。

圖3 評價(jià)因子對地質(zhì)災害發(fā)育貢獻統計

3.3.8 距道路距離

定南縣在區域上屬于中低山丘陵地貌，山區村莊主要沿道路兩側分布，而開(kāi)挖坡腳修建道路容易造成斜坡不穩，直接或者間接影響地質(zhì)災害的發(fā)生，因此用道路這一評價(jià)指標來(lái)表征人類(lèi)工程活動(dòng)。與河流類(lèi)似，借助ArcGIS鄰域分析功能，以主要道路為中心做5個(gè)等級的緩沖區，分別為<100 m、100～200 m、200～500 m、500～1 000 m、>1 000 m，如圖3h所示。經(jīng)統計發(fā)現，定南縣地質(zhì)災害整體呈現距道路越近，災害點(diǎn)密度越高的特點(diǎn)。距道路100 m以?xún)葏^段是地質(zhì)災害高發(fā)區，災害點(diǎn)密度高達140.30處/100 km2。

3.4 評價(jià)因子信息量

結合前人研究成果，本次定南縣地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)柵格單元大小選定為30 m×30 m。借助ArcGIS重分類(lèi)功能獲取8個(gè)評價(jià)因子分級圖，如圖4所示。根據信息量公式(1)計算各評價(jià)因子分級信息量值，統計結果見(jiàn)表1。定南縣地質(zhì)災害在坡度>40°，起伏度40～60 m，一般黏性土層(Q)，距構造距離2 000～4 000 m，距河流距離0<200 m，不透水表面，降雨量>1 850 mm，距道路距離<100 m的區域內信息量最大。

圖4 評價(jià)因子分級圖

表1 評價(jià)因子分級信息量值

4.1 加權信息量法權重

以信息量法計算得到的評價(jià)因子信息量為基礎，用確定系數法公式(2)計算各因子的確定性系數，再用公式(3)計算各評價(jià)因子權重，如表2所示。研究區土地利用類(lèi)型、工程地質(zhì)巖組、距道路距離對地質(zhì)災害發(fā)生影響較大，其權重分別為1.738、1.678、1.668，距構造距離對地質(zhì)災害發(fā)生影響最小，權重為0.228。

表2 各評價(jià)因子權重

4.2 評價(jià)因子共線(xiàn)性診斷

邏輯回歸計算的前提條件是評價(jià)因子不能存在共線(xiàn)性，否則會(huì )影響計算結果的準確性。筆者采用方差膨脹因子(VIF)診斷評價(jià)因子是否存在共線(xiàn)性(金朝等，2021)。

(7)

式中，R2是因變量對其他自變量回歸的復測系數。

使用SPSS軟件對評價(jià)因子做共線(xiàn)性診斷，統計其VIF值，統計結果見(jiàn)表3。結果顯示8個(gè)因子VIF值在1.020～1.217之間，均小于5，說(shuō)明各因子之間不存在共線(xiàn)性，符合邏輯回歸計算要求。

表3 各評價(jià)因子VIF計算結果

4.3 邏輯回歸信息量法

利用ArcGIS鄰域分析功能，制作以災害點(diǎn)為中心，500 m距離的緩沖區，在緩沖區以外隨機抽取505個(gè)點(diǎn)作為非地質(zhì)災害點(diǎn)，與災害點(diǎn)共同組成訓練樣本，共計1 010個(gè)點(diǎn)?；贏(yíng)rcGIS提取各點(diǎn)的評價(jià)因子信息量值，并將數據輸入到SPSS軟件中進(jìn)行邏輯回歸分析，各評價(jià)因子分級信息量值作為自變量，是否發(fā)生地質(zhì)災害作為因變量(0表示未發(fā)生地質(zhì)災害，1表示已發(fā)生地質(zhì)災害)，邏輯回歸信息量模型計算結果如表4所示?；貧w分析需要通過(guò)比較因子的Sig.值判斷自變量對因變量影響的顯著(zhù)性，當Sig.值小于0.05時(shí)，表明評價(jià)因子具有統計意義，該回歸模型系數有效。由表4可知坡度、起伏度、工程地質(zhì)巖組、距構造距離、距河流距離、土地利用類(lèi)型、年均降雨量、距道路距離等8個(gè)評價(jià)因子的Sig.值均小于0.05，因此，各評價(jià)因子回歸系數(β)是有效的，代入公式(6)中計算得到z，再將z值代入公式(5)得到易發(fā)性指數P。

表4 邏輯回歸信息量模型計算結果

5.1 評價(jià)結果

基于8個(gè)因子的信息量柵格圖層，根據加權信息量法計算得到各因子權重Wi值(表2)，借助ArcGIS柵格計算器功能將Wi值代入公式(4)即得到加權信息量法易發(fā)性評價(jià)柵格圖，采用自然斷點(diǎn)法重分類(lèi)成4類(lèi)，即極高易發(fā)區、高易發(fā)區、中易發(fā)區、低易發(fā)區，如圖5a所示。

根據邏輯回歸模型計算得到的z值，借助ArcGIS柵格計算器功能將z值代入公式(5)即得到邏輯回歸信息量法易發(fā)性評價(jià)柵格圖，采用自然斷點(diǎn)法重分類(lèi)成4類(lèi)，即極高易發(fā)區、高易發(fā)區、中易發(fā)區、低易發(fā)區，如圖5b所示。

圖5 不同評價(jià)模型地質(zhì)災害易發(fā)性分區圖

兩種方法計算得到的極高易發(fā)區和高易發(fā)區主要分布在老城鎮、歷市鎮、天九鎮、龍塘鎮、鵝公鎮中心地帶以及主干道附近，分區結果與已發(fā)生地質(zhì)災害點(diǎn)分布規律基本吻合。

利用ArcGIS區域統計分析功能，分別統計加權信息量法和邏輯回歸信息量法不同易發(fā)分區面積、面積占比、災害數量、災害占比和災害點(diǎn)密度等信息，如表5所示。

表5 不同評價(jià)模型地質(zhì)災害易發(fā)分區統計表

5.2 評價(jià)結果檢驗

地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)結果是否準確合理關(guān)系到模型的可靠性，因此評價(jià)結果需要進(jìn)行精度檢驗(杜謙，2017；
劉希林等，2017)。精度檢驗主要是利用SPSS軟件獲得受試者特征曲線(xiàn)(ROC)和曲線(xiàn)下的面積(AUC)值檢驗分區的精度。

ROC曲線(xiàn)可用于檢驗評價(jià)結果的精度，其以假陽(yáng)性率(未發(fā)生災害單元被正確預測的比例，即1-特異性)為橫坐標，以真陽(yáng)性率(災害單元被正確預測的比例，即靈敏度)為縱坐標，AUC值用來(lái)評價(jià)模型預測的準確性，檢驗地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)分區的可靠性，值域為0.5～1。模型預測效果的好壞取決于A(yíng)UC值大小，一般認為，當AUC值為0.5、0.5～0.7、0.7～0.9、0.9～1、1時(shí)，預測評估的準確性分別為無(wú)效、較低、較高、很高和非常高(張曦等，2018)。

通過(guò)SPSS軟件繪制兩種評價(jià)方法ROC曲線(xiàn)(圖6)，檢驗結果顯示：加權信息量法AUC值為0.843，邏輯回歸信息量法AUC值為0.853(表6)，說(shuō)明本研究區采用兩種耦合方法對地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)精度均較高。

圖6 不同評價(jià)模型地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)結果ROC曲線(xiàn)

表6 不同評價(jià)模型AUC檢驗結果

5.3 評價(jià)結果分析

評價(jià)結果檢驗顯示，邏輯回歸信息量法AUC值比加權信息量法高0.01，邏輯回歸信息量法的精度和適用性要優(yōu)于加權信息量法。主要原因在于信息量法能較好處理復雜的多因子組合問(wèn)題，地質(zhì)災害的發(fā)生條件一般比較復雜，近似一個(gè)非線(xiàn)性系統環(huán)境，邏輯回歸法可以較好處理不同因子間非線(xiàn)性相關(guān)性問(wèn)題。就定南縣域情況而言，邏輯回歸法與信息量法耦合的模型評價(jià)結果與實(shí)際情況更相符。

筆者以邏輯回歸信息量法為例，將地質(zhì)災害易發(fā)分區統計結果與評價(jià)因子分級信息表結合得到如下分析結果。

定南縣極高易發(fā)區面積為196.30 km2，面積占比14.88%。從區域來(lái)看，該區域主要分布在巋美山鎮三亨村、老城鎮老城村和黃沙口村、歷市鎮、天九鎮天花村、鵝公鎮田心村、嶺北鎮月子村。從分布特點(diǎn)來(lái)看，極高易發(fā)區整體呈現條帶狀，主要分布在各鄉鎮主要河流的沿岸，靠近主干道相對集中的區域。該區域人口相對密集，人類(lèi)工程活動(dòng)比較活躍，受道路建設等影響較大，斜坡巖土體結構易遭到破壞，發(fā)生地質(zhì)災害的可能性較高。據統計，區內共發(fā)生了363處地質(zhì)災害，災害占比71.88%，災害點(diǎn)密度184.92處/100 km2。

定南縣高易發(fā)區面積為188.06 km2，面積占比14.26%。從分布來(lái)看，呈團狀包圍在極高易發(fā)區邊緣，距離河流、道路較近。該區域人口也較多，人類(lèi)工程活動(dòng)強度僅次于極高易發(fā)區。極高易發(fā)區和高易發(fā)區內共發(fā)生了454處地質(zhì)災害，災害占比89.90%，災害點(diǎn)密度達到118.12處/100 km2，定南縣已發(fā)地質(zhì)災害點(diǎn)基本出現在這兩個(gè)區域。

定南縣中易發(fā)區面積為243.84 km2，面積占比18.49%。中易發(fā)區在各個(gè)鄉鎮分布不均，該區域與河流、道路的分布有著(zhù)明顯的聯(lián)系，大都分布在極高易發(fā)區、高易發(fā)區周邊，是高易發(fā)區和低易發(fā)區之間的過(guò)渡區域。區內共發(fā)生29處地質(zhì)災害，災害占比5.74%，災害點(diǎn)密度11.89處/100 km2。

定南縣低易發(fā)區面積690.80 km2，面積占比52.37%。低易發(fā)區呈塊狀，零星分布在各鄉鎮內，其中巋美山鎮西南區域、老城鎮西北區域、鵝公鎮東南區域以及歷市鎮與嶺北鎮、龍塘鎮三個(gè)鄉鎮交界區域面積較大。該區域人類(lèi)工程活動(dòng)強度較低，且距離道路、河流較遠，植被覆蓋率較高，發(fā)生地質(zhì)災害的可能性較低。區內共發(fā)生22處地質(zhì)災害，災害占比4.36%，災害點(diǎn)密度3.18處/100km2。

(1)以江西省定南縣為研究對象，以已發(fā)地質(zhì)災害點(diǎn)為基礎，選取坡度、起伏度、工程地質(zhì)巖組、距構造距離、距河流距離、土地利用類(lèi)型、年均降雨量、距道路距離等8個(gè)評價(jià)因子，采用加權信息量法和邏輯回歸信息量法完成了定南縣地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)工作。

(2)利用SPSS軟件對兩種耦合模型評價(jià)結果進(jìn)行精度檢驗，計算得到加權信息量模型AUC值為0.843，邏輯回歸信息量模型AUC值為0.853，由此可見(jiàn)采用兩種評價(jià)模型進(jìn)行地質(zhì)災害易發(fā)性評價(jià)精度均較高，但本區域邏輯回歸信息量模型的準確性略高，能夠更客觀(guān)準確對定南縣地質(zhì)災害易發(fā)性進(jìn)行評價(jià)。

(3)根據邏輯回歸信息量模型將研究區分為4個(gè)區段，其中極高易發(fā)區面積196.30 km2、高易發(fā)區面積188.06 km2、中易發(fā)區面積243.84 km2、低易發(fā)區面積690.80 km2，分別占定南縣總面積的14.88%、14.26%、18.49%、52.37%。

(4)定南縣地質(zhì)災害極高易發(fā)區主要分布在各鄉鎮主要河流的沿岸，靠近主干道相對集中的區域。高易發(fā)區呈團狀包圍在極高易發(fā)區邊緣，距離河流、道路較近。為保障人民群眾生命財產(chǎn)安全，建議加強上述區域地質(zhì)災害隱患點(diǎn)的排查和防治工作。