易发性评价

摘要： 为提高地震滑坡易发性评价精度,从多模态数据融合角度提出一种新的地震滑坡易发性评价模型。以芦山地震为例,从多源数据中提取15种滑坡影响因子,将这些影响因子按4种不同类型的模态数据进行融合;以斜坡单元为评价单元,利用多模态分类模型评价地震滑坡易发性,并与逻辑回归模型比较;最后分别采用基于受试者工作特征曲线和区划滑坡灾害点密度2种精度评价方法对评价结果进行检验。结果表明,基于多模态分类模型的地震滑坡易发性评价结果具有更高的精度,其评价结果的曲线下面积、高易发区-极高易发区的滑坡灾害点密度分别为0.86、2.24个/km^(2),均优于逻辑回归模型,表明该模型在区域内具有较好的适用性。研究结果从数据融合角度为提高地震滑坡易发性评价精度提供了新思路。

摘要： 以利川市谋道—建南线性廊道区为研究区,选取高程、坡度、坡型(剖面曲率)、构造缓冲距离、工程地质岩组、地表水缓冲距离、地形湿度和线性工程缓冲距离8个评价因子进行地质灾害易发性评价,基于研究区130个地质灾害点随机抽取100个样本数据,采用信息量模型进行计算,共划分出低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区4个等级。结果表明,极高易发区面积为39.84 km^(2),高易发区面积为105.49 km^(2),分别占研究区总面积的11.92%和31.56%,其地质灾害点数分别占总数的77%和16%,其中极高易发区地质灾害点密度为1.93处/km^(2),明显高于其他易发等级,表明评价结果可靠。此研究可为该区地质灾害防治和经济建设提供科学依据。

摘要： 应用瞬态降雨入渗和基于网格的区域边坡稳定模型(TRIGRS),选取研究区土体的物理力学参数、环境水文地质参数和气象参数,分析了2010年“8·13”特大暴雨过程中汶川县映秀镇红椿沟流域内的边坡稳定性。将模拟得到的不稳定区域与实际发生滑坡的区域进行对比分析,检验模型的合理性。结果显示,TRIGRS模型可以用来计算区域边坡的稳定系数。模拟结果与“8·13”特大暴雨诱发的滑坡较为吻合。随着降雨强度和降雨量的增大,红椿沟流域内不稳定的区域逐渐增大。在降雨历时较长的情况下,随着降雨的持续,红椿沟流域内仍有可能形成新的滑坡。

摘要： 以凯里市鱼洞河流域为研究对象,选取高程、降雨、地质岩组、坡向、地质构造、矿山采空区、河谷水文、坡度8个致灾因子,经专家确定各致灾因子之间重要程度,再利用层次分析法(AHP)计算得到各因子的权重,最后采用GIS的空间分析功能进行叠加分析。将研究区划分为高危险区、中危险区和低危险区三个区,为鱼洞河流域开发建设、防灾减灾和环境治理决策提供一定技术参考。

摘要： 地质灾害易发性评价是防灾减灾工作部署、灾害预警以及风险管控的基础,针对评价因子在量纲、性质等方面的差异以及评价模型的适用性、准确性等问题,以陕西省子长市作为研究区,引入信息量(information value,INF)模型与遗传算法(Genetic Algorithm,GA),提出一种信息量融入GA优化支持向量机(Support Vector Ma-chines,SVM)模型的地质灾害易发性评价方法。首先,从研究区的地形地貌、地质环境、生态环境三个方面选取坡度、坡向、河流距离、土地利用类型等9个评价因子,利用INF模型将各评价因子量纲进行统一,构建样本数据集;然后,利用GA迭代求解SVM关键参数c和g的最优值;最后,将全区点集属性数据代入训练好的模型中求解并输出子长市地质灾害易发性指数值,将该值代入ArcGIS软件得到地质灾害易发性区划图,并采用受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线对模型预测结果的精度进行检验。结果表明:采用信息量融入GA优化SVM模型得到的子长市地质灾害易发性评价结果的准确率为93%,优于INF模型和INF-SVM模型;研究区内地质灾害极高、高易发区集中分布于研究区中南部、西部,地质灾害中易发区主要沿部分道路及支流呈树枝状散布,地质灾害低、极低易发区在整个研究区内分布最广。该研究结果可为同等地质条件下的地质灾害易发性评价提供一定的参考,同时也可为研究区内地质灾害防治工作提供理论依据。

摘要： 以往对于怒江流域泥石流的研究大多关注支流泥石流对干流的影响,而对支流内群发性泥石流易发性的研究较少。迪麻洛河为怒江左岸一级支流,因其凸型斜坡地貌、变质软岩分布、断裂剪切破坏及新构造运动间歇性抬升产生的丰富物源等特征在怒江上游具有代表性。野外调查揭示,流域内泥石流主要分为沟谷型、坡面型和沟谷-坡面复合型3种,且多发育于迪麻洛河左岸。基于水文响应单元,从地质、地貌、降雨量、物源条件、人类工程活动等方面选取8项评价因子。针对各因子对不同类型泥石流影响程度的不同,采用层次分析法赋予各因子不同的权重。最后结合信息量法,分类剖析不同类型泥石流的易发性。结果表明:各类泥石流易发性高和极高的地区主要地层为石炭系第四段(C^(d))、第五段(C^(e))等岩性软弱地层;主要沿着道路建设等人类工程活动强烈的地区分布;越靠近断裂带易发性越高。随着易发性等级的提高,泥石流发育比例和相对发育比例也相应增高;各类型泥石流AUC达83.34%、90.07%和84.39%,评价结果合理,可为怒江支流泥石流防治规划与预测预报提供科学依据,为西南深切峡谷变质软岩区群发性泥石流防灾减灾提供理论和技术参考。

摘要： 区域滑坡易发性评价是开展区域滑坡地质灾害危险性、风险性评价的基础。结合新疆伊宁县野外地质调查数据,采用数据挖掘技术分析研究区黄土滑坡控制性因素,以此作为挑选致灾因子的判据。通过BP神经网络模型来构建区域滑坡易发性预测模型,采用训练良好的BP神经网络模型,结合整个研究区DEM数据和遥感解译数据,得出研究区滑坡灾害易发性分区图,为当地区域滑坡的预防和治理决策提供一定参考。

摘要： 顺层岩质滑坡突发性强,破坏性大,是危害山区城镇安全的重要灾害类型之一。发育软弱夹层的顺向斜坡是顺层岩质滑坡的高发区,区域顺层岩质滑坡易发性评价应融入软弱夹层的控滑机制和空间分布不确定性分析。以万州区铁峰乡为研究区,在软弱夹层物质结构及空间分布详细调查的基础上,分析了原生沉积、构造变形和表生改造作用下区内页岩和泥岩两类软弱夹层发展为滑动面的演化机理,总结了顺层岩质滑坡的变形破坏机理。考虑软弱夹层空间分布的不确定性,提出了软弱夹层垂向分布和有效控滑深度范围内软弱夹层控滑贡献度的计算模型。提取了软弱夹层类型和控滑贡献度等表征顺层岩质滑坡控滑结构的关键指标,结合地形地貌、斜坡结构、水文地质及人类工程活动4类要素,构建了顺层岩质滑坡易发性评价指标体系。针对万州区铁峰乡河谷南侧的顺向坡区段,以斜坡为评价单元,采用层次分析法对研究区顺层岩质滑坡开展了易发性评价。结果显示研究区内侏罗系珍珠冲组泥化夹层和自流井组页岩层是顺层岩质滑坡的主要控滑层位,极高易发区和高易发区占比分别为9.7%和25.8%,岩质斜坡单元下伏软弱夹层分布情况和斜坡前缘开挖情况是影响滑坡灾害易发性的主要因素,建房和道路开挖等人类工程活动极易诱发顺层岩质滑坡灾害。与不考虑软弱夹层相关指标的易发性评价结果相比,本文方法的结果更符合实际情况。

摘要： 湖南省怀化市为新兴区域交通枢纽城市,在近年来的大量工程活动影响下,城区发生多起岩溶塌陷灾害,对当地人民群众生命财产安全和城市发展造成较大威胁。依托岩溶塌陷专项地质调查成果,选择岩溶发育程度、到断层的距离、土层结构、土层厚度、岩溶水位波动幅度、岩溶水位与基岩面关系、地下水开采强度、岩溶塌陷密度8个因素作为评价因子,运用层次分析法建立岩溶塌陷易发性多因素判别模型,并系统研究各因素对岩溶塌陷形成的影响作用,确定各因素权重赋值。在此基础上,运用地理信息系统(GIS)技术,对怀化地区进行岩溶塌陷易发性评价,结果显示:怀化地区岩溶塌陷高、中易发区面积分别为107.48km^(2)、157.13km^(2),分别占易发区总面积的34.7%、50.7%;区内穿越岩溶塌陷高易发区、中易发区的各类交通线路长度分别为16.4km、88.9km,占穿越易发区总线路长度的12.9%和69.9%,受岩溶塌陷地质灾害威胁较大。

摘要： 四川省地形高低悬殊,岩性构造发育,各类地质灾害频发,开展地质灾害易发性评价具有重要意义。崩塌、泥石流属于广义上的滑坡,以四川省丹巴县为例,从考虑不同滑坡类别的区域性地质灾害易发性出发综合考虑崩塌、滑坡、泥石流的空间概率分布。基于ArcGIS通过高精度数字高程模型共选取高程、坡度等10个地质灾害关键控制因素,采用信息量模型对综合地质灾害进行了易发性评价。最终通过ArcGIS的单元统计(Cell Statistics)功能实现多个栅格图层最大值法合成综合易发性,进一步利用受试者工作特征曲线(ROC)验证单种滑坡类别易发性模型的精度。按照自然断点法将研究区划分为极低、低、中、高、极高易发区,高易发区和极高易发区主要集中分布在章谷镇、太平桥乡以及甲居镇等地。研究结果证明信息量模型能对单类地质灾害进行评价,栅格最大值法是获取综合易发性的一种有效评价方法。

摘要： 以三峡库区秭归至巴东段为研究区,从多源空间数据中提取9个致灾因子作为区域滑坡易发性分析的评价指标,基于Boosting集成学习原理,训练和构建梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型,利用训练好的GBDT模型对研究区进行滑坡易发性分析与评价,并与随机森林模型和信息量模型进行对比分析.通过受试者工作特征曲线和曲线下的面积对三种模型进行精度评价,结果表明GBDT模型预测精度为98.9％,高于其它两种模型,表明该模型在滑坡易发性评价中具有较高的预测能力.

摘要： 本文依托上犹县1∶5万地质灾害调查项目成果,在总结上犹县地质环境条件与地质灾害发育特征的基础上,选取了灾点密度、坡型、坡高、坡度、岩土类型、断裂影响、降雨强度、斜坡汇水能力、工程活动强度9项评价指标,运用层次分析法建立递推层次模型,构造判断矩阵,通过数学计算得出各评价指标对地质灾害易发性影响的权重排序.结果表明基于层次分析法构建的评价模型与野外调查数据拟合度较好,评价结果较为理想,证明了层次分析法在地质灾害易发性评价中应用的可行性与实用性,对赣南地区的地质灾害研究工作具有一定的指导意义.

摘要： 泥石流易发性评价是风险评价的前提,是防灾减灾工作的重要依据.在对白龙江流域中下游泥石流灾害进行实地调查的基础上,首先依据泥石流物源发育特点,选取坡向、地层岩性、构造密度、地震密度4个评价因子,采用确定性模型与灰色关联组合方法,进行泥石流物源敏感性评价.最后从形成泥石流最为本底的地形和物源两大孕灾条件分析,筛选出物源敏感性、坡面侵蚀程度、沟床比降、沟壑密度等因子,运用AHP模型进行区域泥石流易发性区划.结果表明:59.06％的泥石流物源分布和52.03％的泥石流沟处于高易发区以上地区,85.62％的泥石流物源分布和81.76％的泥石流沟处于中易发区以上地区,同时泥石流流域物源面积的比率b/a也随之增大.说明以层次分析法为基础的泥石流易发性计算结果与实际情况比较吻合,划分结果较为理想,评价结果可为该区域工程建设及城镇规划提供防灾减灾参考依据.

摘要： 自然与人为因素对于滑坡灾害的发生和易发性评价的结果都有不同的影响.通过使用逻辑回归和随机森林模型以自然因素为指标体系进行易发性评价,其结果准确度为0.7639、0.8884,略高于以人为因素为指标体系的评价.因此可以断定,自然因素对于易发性评价准确度的影响高于人为因素.同时,部分人为因素会导致易发性评价结果准确度降低.

摘要： 川藏铁路加查至朗县段地处西藏自治区东南部,该区新构造活动强烈,地质构造复杂且历史强震频发,一系列大型～巨型滑坡在该区密集分布.本文基于滑坡遥感解译和野外调查验证,建立了川藏铁路加查-朗县段的滑坡空间数据库,选取高程、坡度、坡向、平面曲率、地层岩性、距河流距离、距断裂带距离、距道路距离和NDVI以及年平均降雨量等10个滑坡影响因子,基于ArcGIS软件平台,采用证据权模型,进行滑坡易发性评价.根据滑坡易发性指数(LSI)的分布特征,结合野外地质调查的认识,按滑坡易发程度将研究区划分为4个级别,即极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区,分别占研究区总面积的17.43％、22.64％、32.21％、27.72％.研究表明,极高易发区、高易发区主要分布在人类工程活动较多的西南部,沿着雅鲁藏布江及其支流呈带状分布,中、低易发区主要分布在植被覆盖率较高、人类工程活动相对较少的东北部.极高易发区和高易发区内发育的滑坡数量约占滑坡总数的88％,研究结果与已知滑坡的分布情况较吻合,采用成功率曲线对易发性评价结果进行检验,正确率达到了83％,具有较高的精度.易发性评价结果较好地反映了研究区内滑坡发育分布现状,可以为该区重大工程规划建设和防灾减灾提供理论指导和参考依据.

摘要： 地质灾害的评价主要包括敏感性评价、危险性评价、易损性评价与风险性评价.其中,敏感性评价又叫易发性评价,起源于20世纪70年代,近几十年随着地质灾害损失的日益严重和相关学科理论与技术的迅速发展而兴起的,特别是随着地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术评价方法的引入,对于地质灾害危险程度的研究进人高速发展阶段,国内外研究者相继取得一些具有代表意义的研究成果.

摘要： 地质灾害的分布和易发特性极大地制约着水电工程梯级电站规划和枢纽建筑物布置,为此本文在遥感解译和实地调查的基础上,开展了基于AHP和GIS技术的帕隆藏布地质灾害易发性评价方法研究.通过分析区域地质环境和地质灾害的发育、分布特征,选取灾害点发育密度、地层岩性、断裂构造、坡度、植被、降雨和地震等7个评价指标建立递阶评价指标体系,同时采用层次分析法构建判断矩阵,并求出各指标综合权重值,在GIS平台中进行运算,得到帕隆藏布流域地质灾害易发性分区.通过地质灾害易发性分区,可为地质灾害区域预警、预防提供依据,并为梯级电站规划、枢纽建筑物布置提供技术支撑,评价方法可为同类工程提供参考.

摘要： 地质灾害的易发性评价是区域地质灾害预警的基础,具有重要的指导意义.文章基于北京市平谷区1∶5万地质灾害详细调查,对其地质灾害的发育特征、分布规律及影响因素进行了详细地分析.运用GIS空间分析功能,对影响地质灾害演变的区域构造断裂、工程地质岩组、植被覆盖率、地形坡度和人类工程活动等因素进行了综合分析,采用频率比模型完成了地质灾害易发评价区划.结果显示:平谷区地质灾害分布主要与地形地貌、构造断裂及人类工程活动相关,这与实际情况较为一致.根据评价结果可将平谷区地质灾害易发性划分为4个等级.其中,地质灾害高易发区面积125.6km2,占11.7％;中易发区面积273.02km2,占25.4％;低易发区总面积为326.89km2,占30.4％;不易发区面积349.49km2,占32.5％.评价结果可为平谷区地质灾害防治规划提供依据.

摘要： 区域滑坡易发性评价对于滑坡灾害的中长期预测预报具有十分重要的意义,而评价结果能否符合实际情况,取决于能否科学、合理地确定评价因子.本文以三峡库区秭归到巴东段为研究区,首先利用ArcGIS、SAGA GIS以及ENVI软件从遥感影像和数字高程模型中获得初始58个滑坡评价因子,在相关性分析和主成分变换对因子进行筛减和合并后,将剩余的滑坡评价因子分为控制因素和影响因素两大类,并采用粗糙集(Rough Set,RS)理论对其分别属性约简,生成由20个滑坡评价因子组成的核因子集,最后运用支持向量机模型(Support Vector Machine,SVM)对筛选出来的核因子集进行训练和预测,得到区域滑坡易发性评价结果,并将本文提出的环境因素筛选方法与传统的将所有环境因素一同进行筛选的方法进行了比较.研究结果表明,本文提出的方法在预测精度(76.9％)和准确性(曲线下面积为0.939)方面均优于传统方法(53.6％,0.912以及72.8％,0.932).

摘要： 区域地质灾害易发性评价是地质灾害早期预警的基础.为了探索区域地质灾害易发性评价方法,在枣阳市1:5万地质灾害详细调查和数据库建设的基础上,分析地质灾害的发育分布规律及影响因素,利用ArcGIS技术结合加权信息量模型方法完成枣阳市地质灾害的易发性评价区域.研究结果为不易发区1743.7km2,占全县面积的53.12％;低易发区1315,72km2,占40.15％;中易发区126.18km2,占3.85％;高易发区91.36km2,占2.79％.高易发区主要分布在河流侵蚀、断裂附近和人类工程活动强烈区域.通过实例探索研究,地质灾害易发性评价由定性评价上升到定量评价.

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的滑坡易发性评价方法，包括：选取滑坡易发性区域的多个滑坡影响因子，根据多个滑坡影响因子获取多个影响因子层，将多个影响因子层分别输入卷积神经网络CNN的不同通道，通过多通道加权卷积模块对提取的特征加权融合，通过层数自适应网络模块利用信息熵聚类法分类后进行层数自适应分类卷积，输出堆叠后的特征图，输入全连接层获得整合特征图，使用Softmax层对整合特征图进行概率回归，输出滑坡易发性评价结果。该方法以信息增益比对各因子层提取到的特征进行多通道加权，提高模型训练的收敛速度，针对对不同信息丰富程度的影响因子分类进行自适应层数的卷积运算，解决层数优选问题。

摘要： 本发明涉及地震灾害危险评估方法，公开了一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法，包括如下步骤：(1)收集滑坡致灾因子特征数据并预处理，并根据滑坡致灾因子特征数据的内在属性区别将相关的滑坡致灾因子特征数据相结合，以得到不同类型的滑坡致灾因子模态数据；(2)采用随机森林原理获得各类滑坡致灾因子模态数据的相似度图形；(3)采用非线性融合方法融合多种滑坡致灾因子模态数据的相似度图形，以生成相似度融合图；(4)在相似度融合图的基础上通过相关分类算法得到滑坡敏感性图以评价震区滑坡易发性。本发明一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法能够快速而精确地实现地震滑坡危险性评价。

摘要： 本申请提供一种地质灾害易发性评价的确定方法及装置。方法包括：对影响因子和待评价区域进行初始化；从N个所述影响因子中排除一个待校准的影响因子，采用剩余的N‑1个所述影响因子开展地质灾害易发性评价；根据所述N个影响因子，开展地质灾害易发性评价；通过循环调整过程实现对所述待校准的影响因子的校准；根据满足AUC

摘要： 本发明公开了一种基于Bagging策略PU‑learning的滑坡易发性评价方法：基于Bagging策略的PU‑learning(PU‑bagging)是一种学习策略，实际实现过程中依赖基学习器，本发明选取支持向量机SVM作为基学习器；从大量未标记样本点集合U中每次随机选取负例集合ut，将少量标记滑坡样本点视为正例集合P，二者可组成训练集，采用支持向量机SVM作为基学习器可训练得训练模型；将取样本和训练基学习器的过程重复T次，就得到了一个由T个基学习器组成的Bagging模型；由于随机性，T个采样集合各不相同，因此T个基学习器也各不相同；再引入投票策略对所有支持向量机模型的预测结果进行处理，得到最终的滑坡易发性评价结果。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的滑坡易发性评价方法，包括：选取滑坡易发性区域的多个滑坡影响因子，根据多个滑坡影响因子获取多个影响因子层，将多个影响因子层分别输入卷积神经网络CNN的不同通道，通过多通道加权卷积模块对提取的特征加权融合，通过层数自适应网络模块利用信息熵聚类法分类后进行层数自适应分类卷积，输出堆叠后的特征图，输入全连接层获得整合特征图，使用Softmax层对整合特征图进行概率回归，输出滑坡易发性评价结果。该方法以信息增益比对各因子层提取到的特征进行多通道加权，提高模型训练的收敛速度，针对对不同信息丰富程度的影响因子分类进行自适应层数的卷积运算，解决层数优选问题。

摘要： 本发明公开了一种基于地表形变和孕灾环境条件的滑坡易发性评价方法，利用动态因子进行滑坡易发性评价，该评价方法具体包括以下步骤：获取滑坡易发性评价目标区域的滑坡静态因子和动态因子；根据滑坡静态因子，建立随机森林模型进行目标区域的滑坡易发性评价，获得第一易发性评价结果；建立第一易发性评价结果与动态因子的列联矩阵，获得第二易发性评价结果；通过GIS对第一易发性评价结果和第二易发性评价结果进行对比整合。将滑坡动态因子添加到滑坡易发性评价模型中，能够使得评价结果更加精确。

摘要： 本发明公开了一种滑坡易发性评价方法及系统。该方法包括：基于待研究地区的基础数据选取评价因子；通过频率比模型赋予评价因子权重；采用SPSS软件对评价因子进行多重共线性诊断，并剔除存在多重共线性的因子；基于剩余评价因子的权重值，通过逻辑回归模型对地质灾害易发性进行等级划分；基于SAR数据生成平均形变速率图；基于平均形变速率图和地质灾害易发性等级建立关联矩阵；基于关系矩阵对地质灾害易发性等级进行修正。本发明一方面利用频率比—逻辑回归耦合模型解决了单一模型对滑坡易发性评价的精度低等缺点，另一方面利用InSAR解决了因地形条件复杂，导致真实的历史滑坡数据集难获取的局限性，同时利用InSAR结果对滑坡易发性等级进行优化。

摘要： 本发明提供一种滑坡样本数据不完善地区的滑坡易发性评价方法，包括以下步骤：S1、获取研究区历史地质资料，根据滑坡破坏的控制因素和触发因素归纳出滑坡破坏模式，并根据滑坡破坏模式选取滑坡样本；S2、在所述滑坡样本中选择滑坡易发性评价因子，并将各滑坡易发性评价因子输入频率比模型获得滑坡易发性评价指数；S3、根据滑坡易发性评价指数对研究区划分为不同程度的易发区。本发明的有益效果：易发性评价方法不需要利用大量历史滑坡样本数据，而是基于研究区滑坡破坏模式选取滑坡样本，解决了滑坡样本数据不完善地区难以开展滑坡易发性评价工作的问题，减少了滑坡易发性评价工作对历史滑坡数据的依赖性。

摘要： 本发明公开了一种基于GIS与集成学习的山洪灾害易发性评价方法，应用多元自适应回归样条(MARS)和随机森林(RF)算法作为集成学习基础模型，采用人工神经网络(ANN)算法集成，以多个小流域矢量单元为研究对象，选用多个山洪特征因子为回归自变量。本发明以矢量小流域作为基本研究单元，可以更加精确的分析小流域区域易发程度，从而精准定位山洪易发的小流域。同时将山洪灾害调查评价成果与机器学习、智能算法相结合，从而进行山洪灾害易发性评估与制图，提供的评价方法计算精确，原理可靠，操作过程易学简便，能够普遍适用于省级尺度山洪灾害易发性评价的需要，为山洪灾害防治提供辅助决策。

摘要： 本发明公开了了一种基于GBDT‑LR和信息量模型的滑坡易发性评价方法，本发明结合研究区域滑坡发育的特点，基于GIS和Python等软件，综合考虑前人研究成果，最终确定13个评价因子，基于信息量模型（I）、梯度提升决策树‑逻辑回归（GBDT‑LR）算法构建滑坡易发性评价模型，采用Borderline‑Smote算法解决滑坡样本的不对称问题，通过频率比、十折线交叉验证和ROC曲线对评价模型进行评估，最终制成贵池区易发性区划图，并结合实际情况分析所制成的滑坡易发性区划图的合理性；为滑坡发生的可能性提供参考，为政府治理滑坡灾害提供科学的参考依据。