杨 硕，李德营，严亮轩，黄 元，王明哲

(中国地质大学(武汉)工程学院，湖北 武汉 430074)

我国重庆长江支流乌江流域地形陡峻，地质环境复杂，是滑坡灾害高发区。重庆乌江河谷地区受河流底蚀作用，深切基岩，河谷紧束，在乌江河谷两岸形成高陡岸坡，滑坡地质灾害沿河谷地带多发。该地区滑坡多沿乌江河谷地带的高陡岸坡呈条带状分布，对河谷地区的居民区构成了严重威胁。因此，研究乌江河谷地区高陡岸坡滑坡地质灾害的发育特征，并开展滑坡地质灾害易发性评价，对保护当地社会经济发展具有重要意义。

滑坡地质灾害易发性评价是从空间尺度对滑坡发生的可能性进行预测，能有效支持国土空间规划。目前，国内外学者广泛采用的滑坡地质灾害易发性评价模型大致可以分为启发式模型、确定性模型和数理统计模型。其中，启发式模型主要依靠专家的专业知识和经验建立滑坡地质灾害易发性评价模型，其缺点是存在较大的主观性；确定性模型主要考虑滑坡物理力学过程，多通过计算灾害体的稳定性系数来进行滑坡地质灾害易发性评价，常用的模型有无限斜坡模型，但该模型多需要确定地下水水位和滑带土强度参数，难以适用于大区域滑坡地质灾害易发性区划；数理统计模型以工程地质类比法为基础，常用的模型有信息量模型、证据权法等。随着人工智能算法的不断成熟与发展，基于机器学习的滑坡地质灾害易发性评价模型的研究日趋活跃，常用的有决策树模型、支持向量机模型和神经网络模型等。……