基于RF-FR模型的滑坡易發(fā)性評價(jià)
——以略陽縣為例

馬嘯，王念秦,李曉抗,嚴(yán)冬, 李嘉琳

（1.陜西工程勘察研究院有限公司，陜西 西安 710068；2.西安科技大學(xué)地質(zhì)與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安 710054；3.陜西乾和實(shí)業(yè)有限公司，陜西 西安 710000）

陜西是中國地質(zhì)災(zāi)害最為嚴(yán)重的省份之一，據(jù)《陜西統(tǒng)計(jì)年鑒》：2012～2020年陜西省因地質(zhì)災(zāi)害傷亡293人，而滑坡是造成人員傷亡最為主要的災(zāi)害類型之一。近年來，滑坡易發(fā)性評價(jià)已經(jīng)成為滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管控和監(jiān)測預(yù)警的重要手段，眾多科研人員致力于此項(xiàng)研究，并取得眾多成果。

滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)方法主要分為定性評價(jià)、半定量評價(jià)和定量評價(jià)3種類型。其中，定量評價(jià)是滑坡易發(fā)性區(qū)劃最為主要的方法。隨著GIS技術(shù)的快速發(fā)展，將其應(yīng)用于滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)領(lǐng)域?qū)⒏觾?yōu)化了定量評價(jià)的準(zhǔn)確性。易發(fā)性區(qū)劃評價(jià)方法主要有：層次分析法、信息量模型、頻率比、邏輯回歸、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。目前，將2種或多種模型進(jìn)行對比與耦合來進(jìn)行滑坡易發(fā)性評價(jià)已成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)。Chen Wei 等（2018）以太白縣為例，將隨機(jī)森林與確定性因子進(jìn)行耦合，得出RF-CF模型，結(jié)果表明，該模型的精度優(yōu)于單一的模型； J. Cao等（2019）采用邏輯回歸和隨機(jī)森林模型對川西山區(qū)的滑坡災(zāi)害易發(fā)性進(jìn)行了評價(jià)，得出隨機(jī)森林模型預(yù)測準(zhǔn)確率高于邏輯回歸模型。郭子正等（2020）基于加權(quán)頻率比、邏輯回歸和確定系數(shù)法，以萬州區(qū)為例進(jìn)行滑坡易發(fā)性評價(jià)，得出加權(quán)頻率比的預(yù)測準(zhǔn)確性更高。邱維蓉等（2020）通過LR、SVM、BP、RF 4種模型的對比與分析，得出RF模型優(yōu)于其他3種模型。

結(jié)合前人研究得出：將隨機(jī)森林（RF）模型應(yīng)用于滑坡易發(fā)性評價(jià)具有較高的準(zhǔn)確性與實(shí)用性，而頻率比（FR）模型更加能反映滑坡的發(fā)育規(guī)律。因此，結(jié)合2種模型的優(yōu)越性，將其進(jìn)行耦合應(yīng)用于滑坡易發(fā)性評價(jià)中可提高滑坡災(zāi)害易發(fā)性預(yù)測的準(zhǔn)確性。筆者以略陽縣域?yàn)檠芯繀^(qū)，首先將頻率比（FR）、隨機(jī)森林（RF）模型應(yīng)用于滑坡災(zāi)害的易發(fā)性評價(jià)中，得出各模型縣域滑坡易發(fā)性分區(qū)圖及其準(zhǔn)確性；其次以頻率比替代各分級(jí)的評價(jià)因子數(shù)值，代入隨機(jī)森林模型中進(jìn)行2種方法的耦合，得出耦合模型下縣域滑坡易發(fā)性分區(qū)圖及其準(zhǔn)確性。通過對比各模型準(zhǔn)確性，得出研究結(jié)果。研究結(jié)果對滑坡易發(fā)性評價(jià)模型的優(yōu)化具有借鑒意義，也可為相關(guān)部門進(jìn)行滑坡防治提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

略陽縣位于陜西省漢中市西北部，地理坐標(biāo)為東經(jīng)105°42′～ 106°31′，北緯33°07′～33°38′。縣域平面圖略呈長方形，總面積為2 831 km2。屬暖溫帶濕潤季風(fēng)氣候，多年平均降雨量為860 mm，且降雨量分配不均，呈由西北向東南遞增之勢，多年平均氣溫為13.2℃。該區(qū)高程分布范圍較廣，為559～2 399 m，地勢南北高、中間低。屬于秦巴山區(qū)地貌類型。區(qū)內(nèi)有嘉陵江和漢江2條水系，其中嘉陵江水系較大支流有10條，漢江水系較大支流有8條。區(qū)內(nèi)構(gòu)造斷裂發(fā)育，主要有褒城斷裂、茶店斷裂、艾葉-官亭斷裂、勉縣-陽平關(guān)斷裂。據(jù)統(tǒng)計(jì)，略陽縣已發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害及隱患點(diǎn)共482處，其中，滑坡445處，占研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)92%。研究區(qū)地理位置及滑坡災(zāi)害點(diǎn)分布見圖1。

圖1 研究區(qū)地理位置及滑坡災(zāi)害點(diǎn)分布圖Fig.1 Geographical location and landslide points distribution in research area

2 評價(jià)模型簡介

2.1 隨機(jī)森林模型

隨機(jī)森林 （Random Forest Model，簡稱 RF） 是將多棵決策樹進(jìn)行集成的算法。隨機(jī)森林算法能有效解決二分類問題，準(zhǔn)確率高，使大數(shù)據(jù)、高維特征數(shù)據(jù)能夠有效地運(yùn)行，并且能夠得到各評價(jià)因子的權(quán)重。其方法是：從數(shù)據(jù)集（N）中隨機(jī)選擇k個(gè)特征（列），共m個(gè)特征（其中k小于等于m）；然后根據(jù)這k個(gè)特征建立決策樹；重復(fù)n次，這k個(gè)特性經(jīng)過不同隨機(jī)組合建立起來n棵決策樹，對每個(gè)決策樹都傳遞隨機(jī)變量來預(yù)測結(jié)果，得到高票數(shù)的預(yù)測目標(biāo)作為隨機(jī)森林算法的最終預(yù)測。

2.2 頻率比模型

頻率比模型（frequency ratio model，簡稱FR）是一種基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的預(yù)測方法，F(xiàn)R值的大小表征各級(jí)評價(jià)因子對滑坡災(zāi)害發(fā)生的重要程度，即FR>1表明該分級(jí)區(qū)間有利于滑坡發(fā)生，F(xiàn)R<1表現(xiàn)該分級(jí)區(qū)間對滑坡的發(fā)生不利。其公式如下：

（1）

式中：ni為各分級(jí)區(qū)間內(nèi)滑坡面積，N為研究區(qū)滑坡總面積，si為分類面積，S為研究區(qū)總面積。

3 略陽縣域滑坡評價(jià)因子構(gòu)建

3.1 建立滑坡數(shù)據(jù)庫

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取方式為:①略陽縣30 m×30 m的數(shù)字高程模型（DEM），從國家地理空間數(shù)據(jù)云下載（http://www.gscloud.cn），并提取坡向、曲率、坡度等評價(jià)因子。②略陽縣氣象站點(diǎn)降水量數(shù)據(jù)。③1∶50 000地質(zhì)圖、路網(wǎng)圖、河流分布圖在91衛(wèi)圖下載。④陜西省地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)編錄數(shù)據(jù)庫。

3.2 評價(jià)因子的選取

影響滑坡形成的因素很多，根據(jù)研究區(qū)內(nèi)滑坡分布特征及形成條件，選取高程（A）、坡向（B）、坡度（C）、地層（D）、地表粗糙度（E）、距斷層距離（F）、曲率（G）、距道路距離（H）、地形濕度指數(shù)（I）、距河流距離（J）、降雨量（K）、地形起伏度（L）、高程變異系數(shù)（M）和地表切割深度（N）14個(gè)因素作為評價(jià)因子。

借助ArcGIS軟件，將研究區(qū)劃分為3 122 182個(gè)30 m×30 m的柵格。各評價(jià)指標(biāo)的獲取方法為：①坡向、坡度、曲率通過ArcGIS工具箱中的表面分析從 DEM 中提取。 ②地形起伏度、地表粗糙度、地形濕度指數(shù)、地表切割深度和高程變異系數(shù)通過空間分析里的柵格計(jì)算器對 DEM 處理得出。③河流通過對河流分布圖矢量化獲得。④道路通過對路網(wǎng)圖進(jìn)行矢量化，使用歐氏距離分析工具得到。⑤斷層、地層巖性通過對1∶50 000地質(zhì)圖矢量化得到。

3.3 評價(jià)因子的相關(guān)性分析

進(jìn)行滑坡評價(jià)模型預(yù)測時(shí)，要求各評價(jià)因子間相關(guān)性小，因而有必要進(jìn)行評價(jià)因子的相關(guān)性分析。采取Spearma法得出各因子間的相關(guān)性系數(shù)（R），R值能反應(yīng)各評價(jià)指標(biāo)的相關(guān)性。通常將相關(guān)性分為微弱相關(guān)、低度相關(guān)、顯著相關(guān)、高度相關(guān)和線性相關(guān)，所對應(yīng)的R取值范圍分別為|R|<0.3、0.3≤|R|<0.5、0.5≤|R|<0.8、0.8≤|R|<1、|R|=1。其公式如下：

（2）

將研究區(qū)的各評價(jià)因子的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到SPSS軟件中的相關(guān)性分析工具中，得到各因子相關(guān)系數(shù)（表1）。將相關(guān)性系數(shù)大于0.3的評價(jià)因子剔除掉，根據(jù)結(jié)果可知地形起伏度、高程變異系數(shù)、地表切割深度與坡度、地表粗糙度相關(guān)性高。因此，將這3項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)剔除，最終得到11項(xiàng)評價(jià)因子進(jìn)行易發(fā)性評價(jià)。

表1 因子相關(guān)性系數(shù)表Tab.1 Correlation coefficient between factors

3.4 基于滑坡相對點(diǎn)密度（LRPD）的評價(jià)因子分析

滑坡相對點(diǎn)密度（LRPD）能反應(yīng)災(zāi)害點(diǎn)與各評價(jià)因子的空間分布關(guān)系，得到不同分級(jí)狀態(tài)的因子對滑坡發(fā)育的影響。LRPD值越大，則表明該分級(jí)區(qū)間是滑坡發(fā)育的有利因素，各評價(jià)因子分級(jí)的LRPD值見表2。其計(jì)算公式為：

（3）

式（3）中，mi表示因子某一分級(jí)內(nèi)滑坡點(diǎn)個(gè)數(shù);M表示研究區(qū)滑坡點(diǎn)總數(shù);ni表示因子對應(yīng)分級(jí)所占面積;N表示研究區(qū)總面積。

表2 各評價(jià)因子分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)、頻率比值及LRPD值表Tab.2 Grading standard, frequency ratio and LRPD value of each evaluation factor

3.4.1 地形地貌因子

選取的地形地貌因子為高程、坡度、坡向、曲率和地表粗糙度。采用自然間斷點(diǎn)分類方法將高程劃分為5級(jí)（圖2a）（表2），在高程559～924 m內(nèi)LRPD值最大，為0.383，而在高程>1 375 m范圍內(nèi)滑坡發(fā)育較少，僅占全部災(zāi)害點(diǎn)的2.47%，說明滑坡主要發(fā)生在高程中低區(qū)間的邊坡上，原因是在此高程范圍內(nèi)的人工活動(dòng)強(qiáng)烈、多進(jìn)行切坡建房和道路建設(shè)；加上地表水及降雨的侵蝕作用，易形成地質(zhì)災(zāi)害。按照方位角等間距將坡向劃分為9級(jí)（圖2b）（表2），其中-1～0表示水平坡，即平地，在157.5～202.5 m（正南）區(qū)間內(nèi)災(zāi)害點(diǎn)最多，LRPD值為0.262，反映了正南朝向的邊坡更容易受到光照、降雨等自然作用的影響，進(jìn)而形成滑坡災(zāi)害。以相等間隔法將坡度分為5級(jí)（圖2c）（表2），在坡度0°～30°內(nèi)滑坡集中發(fā)育，坡度在30°以上的災(zāi)害點(diǎn)僅11處，在0°～10°LRPD值最大，為0.260，說明中低坡度的邊坡對滑坡發(fā)育影響最大。其原因?yàn)樵谥械推露忍幦斯せ顒?dòng)強(qiáng)烈，人為切坡建房及公路修建導(dǎo)致巖土體局部地區(qū)坡度較陡，而圖層所提取出來的坡度為30×30 m地區(qū)的整體平均坡度，導(dǎo)致坡度值變小，但能反映出在中-低坡度為形成滑坡災(zāi)害的因素，而在平均坡度較大的地區(qū)，很少有人居住，僅在人工活動(dòng)的地區(qū)構(gòu)成災(zāi)害，因此，在坡度較大的區(qū)域滑坡災(zāi)害較少。曲率的大小代表邊坡的類型，當(dāng)曲率小于0時(shí)為凸型坡，曲率大于1時(shí)為凹型坡，曲率等于1時(shí)為直線坡（圖2d）（表2）?；聻?zāi)害點(diǎn)多發(fā)生于凸坡處，占總災(zāi)害點(diǎn)的73.3%，LRPD值為0.181。地表粗糙度表示該地區(qū)抗侵蝕能力，指數(shù)越大，則抗侵蝕能力越強(qiáng)（圖2e）（表2）。滑坡多發(fā)生在地表粗糙度指數(shù)較小的地貌類型處，在1～1.07分級(jí)處，LRPD值最大，表明該分級(jí)狀態(tài)為滑坡的發(fā)育有利狀態(tài)。

3.4.2 地質(zhì)因子

地質(zhì)因子包括地層巖性、距斷層距離。地層巖性作為內(nèi)在因子對滑坡發(fā)育起重要作用，是由于不同的巖性物理力學(xué)參數(shù)差異大，直接影響邊坡的穩(wěn)定性（圖2f）（表2）。研究區(qū)共10套地層，而滑坡災(zāi)害點(diǎn)主要分布在泥盆紀(jì)、志留紀(jì)地層，占災(zāi)害點(diǎn)總數(shù)的62.2%。在此2處地層的LRPD值分別為0.24、0.119，表明上述2套地層對滑坡發(fā)育有利。以相等間隔法將距斷層距離以1 000 m劃分為5級(jí)（圖2g）（表1）?；聻?zāi)害點(diǎn)主要分布在0～1 000 m內(nèi)，LRPD值為0.139，表明滑坡常發(fā)育在斷層構(gòu)造活動(dòng)帶和巖土體結(jié)構(gòu)軟弱處。

3.4.3 道路因子

略陽縣進(jìn)行了大量的道路建設(shè)，破壞了原始地形、地貌，進(jìn)而促進(jìn)了滑坡發(fā)育。以等間隔法進(jìn)行分級(jí)，將距道路的距離以500 m等分（圖2h）（表2）。災(zāi)害點(diǎn)主要分布在0～500 m內(nèi)，LRPD值為0.291。表明距離道路越近，人類活動(dòng)對滑坡的發(fā)育影響越大。

3.4.4 水文因子

水文因素是滑坡形成、致災(zāi)的重要影響因素之一。水文因子包括降雨量、距河流的距離和地形濕度指數(shù)。降雨能降低巖土體的物理力學(xué)性質(zhì)，使剪切強(qiáng)度下降，摩擦系數(shù)變小，使巖土體結(jié)構(gòu)面軟化，是影響滑坡發(fā)生的最重要的因子，依據(jù)自然間斷點(diǎn)將其分為5級(jí)（圖2i）（表2）。降雨量在828～867 mm時(shí)，LRPD值最大，為0.156；河流的下蝕和側(cè)蝕作用容易侵蝕其周圍的巖土體，破壞邊坡的穩(wěn)定性，進(jìn)而為滑坡災(zāi)害的形成提供了條件；依據(jù)500 m等間隔法將距河流的距離分為5級(jí)（圖2j）（表2）。災(zāi)害點(diǎn)分布數(shù)量與距河流距離成反比，LRPD值隨距河流距離的增加而遞減。地形濕度指數(shù)表示在某一流域內(nèi)的土壤干濕狀態(tài)（圖2k）（表2）；依據(jù)自然間斷點(diǎn)法將評價(jià)因子分為5級(jí)，LRPD值在各分級(jí)中依次遞增，表明地形濕度指數(shù)越大越有利于滑坡災(zāi)害的發(fā)生。

4 評價(jià)結(jié)果

4.1 基于RF模型評價(jià)結(jié)果

滑坡預(yù)測可看作一個(gè)二元分類的過程，在進(jìn)行滑坡的易發(fā)性評級(jí)時(shí)，需要建立等量的正數(shù)據(jù)集（滑坡）、負(fù)數(shù)據(jù)集（非滑坡）。借助R軟件中的隨機(jī)選取功能，將災(zāi)害點(diǎn)數(shù)據(jù)集和研究區(qū)數(shù)據(jù)集導(dǎo)入；從445個(gè)滑坡災(zāi)害點(diǎn)隨機(jī)選取312（70%）個(gè)正數(shù)據(jù)集與從研究區(qū)非滑坡災(zāi)害點(diǎn)隨機(jī)選取312個(gè)負(fù)數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集；將滑坡災(zāi)害點(diǎn)剩余的133（30%）個(gè)正數(shù)據(jù)集和研究區(qū)非滑坡災(zāi)害點(diǎn)數(shù)據(jù)集隨機(jī)選取的133個(gè)負(fù)數(shù)據(jù)集作為測試集。將訓(xùn)練集代入RF模型進(jìn)行訓(xùn)練，再用測試集對RF模型進(jìn)行預(yù)測，得到模型的準(zhǔn)確率為85.36%；然后將訓(xùn)練模型用于整個(gè)研究區(qū)，得到全區(qū)的易發(fā)性指數(shù)值，易發(fā)性指數(shù)值越高，則表明越容易發(fā)生滑坡災(zāi)害。自然斷點(diǎn)法的原理為：通過聚類計(jì)算方式使得各分組內(nèi)的相似性保持最大化，組外的相異性也最大化。將其應(yīng)用于滑坡的易發(fā)性分級(jí)，通過國內(nèi)外學(xué)者的研究，分類5級(jí)有較為優(yōu)良的效果，能表現(xiàn)出滑坡易發(fā)性分組之間的差異性與組內(nèi)的相似性。因此，將滑坡的易發(fā)性等級(jí)分為極低易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)5類（圖3）。

圖2 評價(jià)因子分層圖Fig.2 Evaluation factor classification

4.2 基于FR模型評價(jià)結(jié)果

根據(jù)FR模型方法，得出各級(jí)評價(jià)因子的頻率比值，計(jì)算結(jié)果見表2。因子頻率比值越大，表明滑坡易發(fā)性程度越高；最后運(yùn)用 ArcGIS 柵格計(jì)算器工具將所有評價(jià)因子進(jìn)行疊加，按照自然間斷點(diǎn)法將其分為極低、低、中、高和極高易發(fā)區(qū)5類，得到基于FR模型的略陽縣滑坡易發(fā)性評價(jià)區(qū)劃圖（圖4）。

圖3 基于RF模型的滑坡易發(fā)性區(qū)劃圖Fig.3 Landslide susceptibility map based on RF

圖4 基于FR模型的滑坡易發(fā)性區(qū)劃圖Fig.4 Landslide susceptibility map based on FR

4.3 基于FR-RF模型評價(jià)結(jié)果

在滑坡易發(fā)性評價(jià)過程中，由于各級(jí)評價(jià)因子數(shù)據(jù)量大，而且數(shù)據(jù)類型各異，進(jìn)而影響評價(jià)模型的準(zhǔn)確性。先將各級(jí)評價(jià)因子數(shù)值采用各分級(jí)的頻率比替代，則能提高數(shù)據(jù)分布的規(guī)律性；其次把評價(jià)因子的數(shù)值替換為在該分級(jí)的頻率比，代入RF模型進(jìn)行計(jì)算，得到基于FR-RF模型的易發(fā)性指數(shù)，模型的準(zhǔn)確率為92.83%；將易發(fā)性指數(shù)導(dǎo)入ArcGIS中，得到易發(fā)性分區(qū)圖（圖5），按照自然間斷點(diǎn)法將其分為極低易發(fā)區(qū)、低易發(fā)區(qū)、中易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)和極高易發(fā)區(qū)5類。

圖5 基于FR-RF模型的滑坡易發(fā)性區(qū)劃圖Fig.5 Landslide susceptibility map based on FR-RF

5 各評價(jià)模型的檢驗(yàn)

將3種模型的測試樣本集的易發(fā)性指數(shù)值及對應(yīng)的真實(shí)類標(biāo)簽導(dǎo)入SPSS軟件ROC曲線分析工具中進(jìn)行分析，得到3種評價(jià)模型的預(yù)測率曲線（圖6），由圖6可知，F(xiàn)R、RF、RF-FR 3種模型下訓(xùn)練樣本的成功率分別為 0.843、0.901、0.950。其中，RF-FR模型較其他2種模型更好，預(yù)測率比FR、RF模型分別高出0.107、0.049，可見RF-FR模型更適合研究區(qū)滑坡易發(fā)性評價(jià)。

圖6 預(yù)測率曲線圖Fig.6 Graph of success rate

采用ArcGIS多值提取致點(diǎn)工具提取各模型災(zāi)害點(diǎn)的易發(fā)性分級(jí)，得到災(zāi)害點(diǎn)在各分級(jí)內(nèi)的比例（表3）。結(jié)果表明，RF-FR模型滑坡災(zāi)害點(diǎn)落在極高易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)的比例為87.45%；RF、FR模型滑坡災(zāi)害點(diǎn)落在極高易發(fā)區(qū)、高易發(fā)區(qū)的比例分別為82.16%、71.56%。說明用RF-FR模型進(jìn)行易發(fā)性評價(jià)有更佳的效果。

表3 各易發(fā)區(qū)災(zāi)害點(diǎn)比例表Tab.3 Percentages of landslide susceptibility

隨機(jī)選取略陽縣70個(gè)滑坡點(diǎn)進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，結(jié)果表明，極高、高和中易發(fā)區(qū)內(nèi)分布滑坡點(diǎn)個(gè)數(shù)分別為53、10和7，滑坡點(diǎn)在低易發(fā)區(qū)與極低易發(fā)區(qū)無分布。通過與FR-RF模型中災(zāi)害點(diǎn)比例對比，現(xiàn)場調(diào)查得出的各易發(fā)區(qū)災(zāi)害點(diǎn)比例與其相近，驗(yàn)證了FR-RF模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

6 結(jié)論

（1）根據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析，地形起伏度、高程變異系數(shù)、地表切割深度與坡度的相關(guān)性系數(shù)絕對值分別為0.972、0.822、0.962，呈強(qiáng)相關(guān)性。剔除地形起伏度、高程變異系數(shù)和地表切割深度3項(xiàng)因子。

（2）基于滑坡相對點(diǎn)密度（LRPD）對評價(jià)因子進(jìn)行分析，得出滑坡災(zāi)害點(diǎn)與線狀因子的距離呈負(fù)相關(guān)，即距離越近，災(zāi)害點(diǎn)越多；反之，災(zāi)害點(diǎn)越少。

（3）將RF、FR 2種模型進(jìn)行耦合，得到RF-FR模型。以ROC曲線對3種模型精度進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明，RF-FR模型測試樣本的預(yù)測率比RF、FR模型分別提高了10.7%、4.9%，顯示耦合模型優(yōu)于單一模型，且RF-FR模型用于地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評價(jià)具較高的準(zhǔn)確性與實(shí)用性。

（4）基于FR、RF和RF-FR模型，滑坡災(zāi)害點(diǎn)落在高易發(fā)區(qū)—極高易發(fā)區(qū)所占的比例分別為71.56%、82.16%和87.45%，得出滑坡在高—極高易發(fā)區(qū)發(fā)育較為集中，空間分布呈樹枝狀發(fā)育，主要集中在河流、道路所在區(qū)。