我国是一个滑坡地质灾害多发的国家,近年来,频发的地震活动、极端降雨条件以及不规范的人类工程活动等更是加剧了滑坡地质灾害的发生。山区城乡规划、重要交通干线选线以及人民日益提高的安全需求给社会的防灾减灾工作提出了新的要求,区域型滑坡的易发性评价逐渐成为滑坡防治的一种重要手段。乐清市作为降雨型滑坡地质灾害发生频繁的地区之一,每年由降雨导致的滑坡占其地质灾害的绝大部分,滑坡灾害给乐清市人民群众造成了巨大的生命财产损失。鉴于此,本文首先总结了滑坡易发性评价的关键理论与技术方法以及目前基于GIS(地理信息系统)的区域型滑坡易发性评价中的关键问题,系统地阐述了基于GIS和Logistic回归模型的滑坡易发性评价的方法和流程。之后,利用统计分析方法选择出研究区滑坡的8个影响因子,并分别以5m、10m、15m、20 m、25m和30m为评价网格单元,对研究区进行滑坡灾害易发性评价,探讨了网格大小对评价结果精度的影响;之后,分别以分类变量和连续变量为变量类型开展滑坡易发性评价,探讨了变量类型对评价结果的影响;最后,基于单因子分析法,分析了各个滑坡影响因子对滑坡发育的重要程度。基于以上研究,论文主要取得了以下成果和结论:(1)总结了研究区滑坡的时空分布规律,在对研究区基本环境因素及诱发因素进行深入统计分析的基础上,选择出8个研究区滑坡易发性评价因子,分别是高程、坡度、坡向、岩性、降雨、NDVI(归一化差分植被指数)、距河流的距离以及距道路的距离。(2)采用 Logistic 回归模型,分别以 5m,10 m、15m、20m、25 m 和 30 m等6种网格为评价单元,在分类变量的条件下开展滑坡易发性评价研究,通过ROC曲线和交叉检验法对结果进行检验,探讨了网格大小对基于GIS的滑坡易发性评价结果精度的影响。结果表明:网格大小对滑坡易发性评价结果的精度有着一定的影响,随着网格的增加,结果精度基本呈现出先增大后减小的趋势,对于本研究来说,最优网格为20 m,其次是15 m、25 m,而5 m、10 m和30 m网格的结果相对较差。20 m为最优网格的结论对本地区是适用的,但是对于其他研究地区,在利用GIS平台进行滑坡易发性评价时也应将网格的影响进行分析从而得出适用于该地区的最佳网格。(3)将高程、坡度、降雨、NDVI等4个因子分别设置为连续变量和分类变量,以5m、20m和30m网格为评价单元,开展不同变量类型对于滑坡易发性评价精度的影响研究。结果表明,变量类型对于滑坡易发性评价结果的精度有着重要的影响,分类变量评价的结果要明显优于连续变量;在网格大小差别不大的情况下,评价因子变量类型对于结果的影响要大于网格尺寸。(4)对不同网格尺寸、不同变量类型的每组试验,均以随机取样的方式产生10组滑坡评价样本,对每组样本的AUC值进行对比,探究滑坡评价样本产生方式对滑坡易发性评价的影响。结果表明:随机取样是一种合理的滑坡样本取样方式,不同样本的AUC值差别较小,多组试验可以有效避免其随机性可能带来的误差。(5)采用单因子分析方法探讨了研究区滑坡发育影响因子的重要程度。以各个单因子为滑坡影响因子,建立单因子Logistic回归模型,通过ROC曲线的对比,研究不同滑坡影响因子对滑坡发育的重要程度。结果表明:降雨是本研究区滑坡发育的最重要因子,其后依次为高程、岩性、坡度、坡向和NDVI,而距河流和道路的距离则对研究区滑坡的发育影响不大;本文以年均降雨代替累计降雨量的方法是合理的,在日降雨量、小时降雨量等数据难以获得或者获得代价较大的情况下,将年均降雨作为滑坡易发性评价的影响因子同样可以得到较好的结果。