GIS与分组数据Logistic模型在斜坡稳定性评估中的应用

"基于GIS的分组数据Logistic模型在斜坡稳定性评价中的应用 (2005年)" 本文探讨了如何运用基于GIS（地理信息系统）的分组数据Logistic模型来评估斜坡稳定性，尤其关注于地质灾害如滑坡的风险评估。分组数据Logistic回归是一种统计方法，专门用于处理因变量为定性（比如二元，如发生/不发生滑坡）而自变量为分类的情况。加权最小二乘法在这里被用作求解Logistic回归方程的工具。 研究选取了重庆市巫山县新城西区作为实验区，分析了五种可能影响斜坡稳定性的关键因素：岩性、坡度、高程、地下水位埋深以及与最近构造线的距离。这些因素被视为自变量，而历史滑坡的发生情况则作为因变量。通过这种方法，研究人员构建了一个分组数据Logistic回归方程，以量化这些因素对斜坡稳定性的影响。 为了验证模型的有效性，进行了回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验。模型的拟合精度通过滑坡发生概率的判据进行评估，即当滑坡发生概率为0.1579时，模型能够正确识别滑坡发生样本的判对率为72.55%，对于未发生滑坡的样本，判对率为79.69%。这意味着模型在区分可能发生滑坡的斜坡和相对稳定的斜坡方面具有一定的准确性和可靠性。 这一研究的意义在于，它提供了一种结合地理空间数据和统计模型的方法，用于地区性斜坡稳定性评估，对于预防和管理地质灾害具有实际应用价值。GIS技术的集成使得数据的收集、处理和分析更加高效，同时也使得结果的可视化变得更加直观，便于决策者理解和采取预防措施。 关键词：地理信息系统；分组数据；Logistic模型；斜坡稳定性；滑坡风险评估 中图分类号：P642.22 文献标识码：A 文章编号：1671-5888(2005)03-0361-05 这项工作强调了科学方法在自然灾害风险管理中的重要性，尤其是对于地形复杂、地质条件多变的地区，通过对多种因素的综合考虑，可以更准确地评估和预测潜在的滑坡危险。同时，这种基于GIS的分组数据Logistic模型也为其他类似领域的风险评估提供了参考框架。