刘 婷，谭建民，郭 飞，潘宇晨，王 力

(1.三峡库区滑坡灾害教育部重点实验室 三峡大学，湖北 宜昌 443000；2.中国地质调查局武汉地质调查中心 中南地质科技创新中心，湖北 武汉 430205)

中国近70%的国土为山地，频发的滑坡灾害使人民的生命安全和财产受到了极大的威胁。仅2019年，全国共发生地质灾害6 181起，共造成211人死亡、13人失踪、75人受伤，直接经济损失27.7亿元[1]。江西省赣州市位于大别-罗霄山地区，地势复杂，构造发育，且受人工切坡和降雨的影响地质灾害频发，是我国地质灾害的多发区和易发区。赣州当地因灾致贫阻碍人民经济发展，成为脱贫攻坚战的一大壁垒。因此积极开展滑坡灾害易发性评价已成为防灾减灾、振兴经济的重要工作部署，其中权重值的合理界定对评价结果的准确性起关键作用。

目前，滑坡灾害易发性评价主要是基于统计分析理论，国内外很多学者都提出各种不同的评价模型，如人工神经网络(ANN)[2]、信息量[3]、支持向量机[4]等。但这些模型在使用时对评价指标权重的确定多依赖于主观判断。

合理的指标权重直接影响易发性评价结果的准确性，有不少学者对此进行了探讨，有的通过Pearson积矩相关系数和显著性检验[5]来验证指标相互独立；或是通过指标状态的相关性分析[6]，去除与多个指标相关性都较大的指标[7]，以此避免重复计算部分因素影响。同时也有学者借助层次分析法[8-10]、灰色关联法[11]、频率比算法或模型[12-14]来计算指标的权重值；而有的引入粒子群法[15]或信息增益率优化模型[16]，计算权重值。……