中国是一个多山国家,并且中国人口众多,许多人不得不居住在山区。滑坡是山区危害性最强的自然灾害之一,给山区人民的生命财产安全造成了极大的威胁和破坏,制约着我国经济的可持续发展。滑坡易发性评价根据地理环境要素特征对区域的滑坡易发性进行等级划分,以此为区域规划决策提供重要的参考资料,是滑坡风险管理工作的重要内容。作为一种主动防御滑坡的手段,滑坡易发性评价对于减少滑坡灾害对人类社会生产、发展的不利影响具有重要意义。人类在改造和开发山区自然环境时需要准确和丰富的信息来规避滑坡所带来的潜在危害,滑坡易发性地图作为重要的区域规划决策资料在滑坡危害方面扮演着极为重要的角色。然而,当前的滑坡易发性地图所含有的信息的可靠性和丰富性并不是最优,仍可通过改进滑坡易发性评价建模方法对其优化。当前的滑坡易发性评价地图所含有信息的可靠性和丰富性主要受到以下几方面因素的制约:第一,滑坡易发性评价指标体系的建立通常受研究者的专业知识水平影响,这可能会增加易发性评价结果的不确定性。第二,滑坡易发性评价的地理数据不仅包含属性信息还包含空间结构特征信息,当前的研究中大多仅利用了地理数据的属性信息,未考虑其空间结构特征信息。第三,在实际的滑坡场景中,评价因子对发生滑坡的贡献作用在不同的空间位置并不相同,然而当前的研究中大多认为评价因子对滑坡的贡献度在不同的位置都相等。第四,在实际的应用场景中不仅需要区域尺度滑坡易发性地图来进行规划决策,也需要局部信息为实际的工程建设提供参考,然而,当前的易发性地图并没有稳定可靠的局部信息,并且也缺少获取稳定的局部信息的方法。针对上述问题,本文通过模型整合来提高滑坡易发性地图所含信息的可靠性和丰富性,以此满足实际应用的需求。首先应用地理探测器对冗余的评价因子进行了剔除并建立起了客观科学的评价指标体系。其次建立空间逻辑回归模型,充分挖掘、利用地理数据的空间结构信息和属性信息,以此提高滑坡易发性评价结果的可靠性来满足对滑坡易发性地图的高准确性要求。再其次在层次贝叶斯框架下通过整合地理探测器和空间变系数模型建立了可靠的局部滑坡易发性评价模型,以此拟合不同空间位置评价因子对滑坡的贡献程度,以此丰富滑坡易发性地图的内涵满足实际工程应用对滑坡易发性地图的局部信息的需求。以都汶公路沿线区域数据为例对上述方法进行验证,发现:(1)地理探测器将对15个潜在评价因子进行了筛选,其中7个评价因子对滑坡发生的空间分布具有较大影响,将其纳入评价指标体系并作为后续模型的输入,得出了稳定的滑坡易发性地图。地理探测器能对评价指标进行定量筛选,可作为建立评价指标体系的工具。(2)空间逻辑回归模型同时对地理数据的属性信息和空间结构信息进行了挖掘和利用,其评价结果的AUC为0.93,比传统逻辑回归模型的AUC高0.14。在本研究区中,相比传统逻辑回归模型,空间逻辑回归模型对于空间数据具有更好的适应性,为提高滑坡易发性评价地图可靠性提供了一种参考方法。(3)整合地理探测器和空间变系数模型作为局部尺度滑坡易发性评价模型,局部尺度滑坡易发性评价模型的AUC为0.93,表明局部尺度滑坡易发性评价具有较高的可靠性。局部尺度滑坡易发性评价在局部尺度为实际工程应用提供了更为详尽的参考信息,丰富了滑坡易发性地图的内涵,为滑坡易发性评价提供一种新的解决方案。(4)本研究以提高滑坡易发性评价地图的准确性和丰富滑坡易发性地图的局部信息为目标,通过模型整合得出了两种可靠性较高的滑坡易发性评价方法,为滑坡易发性评价建模提供了参考。