许 泰，鄂崇毅，蒋兴波，朱秀兰，李彦举，张 卓，张兆康，曾泳昕

(1.陇东学院能源工程学院，庆阳 745000；2.青海师范大学地理科学学院，西宁 810008；3.青海省自然地理与环境过程重点实验室，西宁 810008；4.甘肃省地质环境监测院，兰州 730050)

受构造、地形、水系、人类活动等因素的影响，地质灾害存在一定的空间分布规律；在不同季节或不同年份因气候、风化作用等的差异性，地质灾害具有一定的时间分布规律。基于地质灾害的时空分布特征及易发性与危险性分区评价，是国土资源部门地质灾害发展变化趋势研判的重要组成部分[1]。近年来，中国众多学者对地质灾害易发性提出了多种评价方法并进行了不同程度的应用研究，王念秦等[2-3]构建支持向量机(support vector machine，SVM)与逻辑回归(logistic regression，LR)模型并用于临潼区滑坡灾害易发性评价中，为滑坡易发性评价提供一种新的思路，在不同核函数下的支持向量机模型对长安区地质灾害危险性进行评价，通过分析与对比，最终确定径向基核函数(radial basis function，RBF)-SVM模型更适应于长安区滑坡灾害危险性评价。李利峰等[4]利用LR模型、SVM模型及SVM-LR融合模型开展山阳县境内滑坡灾害易发性评价研究，发现SVM-LR融合模型的预测性能更为优越。张志沛等[5]采用加权信息量模型(weighted information value，WIV)开展灞桥区滑坡易发性评价研究，发现WIV模型生成的易发性区划图的空间预测能力最好。王高峰等[6]运用层次分析法对六盘山镇滑坡各因子进行权重计算，完成了六盘山镇幅滑坡易发分区图；马思远等[7]应用LR模型对九寨沟地震滑坡危险性开展评价，发现LR模型的滑坡危险性评价图和滑坡实地发育情况十分契合。……