1、滑坡、崩塌敏感性评价模型
为了在定性评价基础上进一步定量化分析，采用Logistic回归分析方法对滑坡、崩塌堆积体的敏感性进行统计概率预测。鉴于Logistic回归统计概率模拟需要有两类已知样本：稳定的和不稳定的滑坡、崩塌堆积体。根据现场调查和定性评价结果，可以将定性评价中的稳定（A）和基本稳定（B）的滑坡、崩塌堆积体作为稳定类样本，将定性评价中的潜在不稳定（C）和不稳定（D）的滑坡、崩塌堆积体作为不稳定类样本进行Logistic回归分析。由于库区滑坡、崩塌堆积体数量较少，而影响滑坡、崩塌堆积体稳定性的因素多，因而只能将这些滑坡、崩塌堆积体作为已知处理。从地质分析来看，在现场调查的基础上将滑坡、崩塌堆积体的稳定性分为两大类应该是可行的。
Logistic回归模型是一个二值响应变量对一组回归变量的回归，回归的结果是预测响应变量的概率。Logistic回归模型中的回归变量可以为连续变量或分类变量，也可以同时含有连续变量和分类变量，响应变量为二值变量。记响应变量为Y，它只取两个值：0和1。假设有n个回归变量X1，X2，Xn，记当X1 ＝x1，X2＝x2，…，Xn＝xn时，Y＝1的条件概率为p（Y＝1 ｜X1 ＝x1，X2＝x2，…，Xn＝xn），对p（Y＝1｜X1 ＝x1，X2＝x2，…，Xn＝xn）这一条件概率建立模型，考虑p（Y＝1｜X1＝x1，X2＝x2，…，Xn＝xn）的Logistic变换：
南水北调西线工程地质灾害研究
上式右端为x1，x2，…，xn的函数，如果假设这个函数为f（x1，x2，…，xn；α），其中f为某个已知函数，α为未知参数，当给定时，f（x1，x2，…，xn；α）的值就完全确定，这样就可以得到以下理论模型：
南水北调西线工程地质灾害研究
（10-2）式经等价变换可得：
南水北调西线工程地质灾害研究
这里，p（Y＝1｜X1＝x1，X2＝x2，…，Xn＝xn）的值为0～1，0表示当X1＝x1，X2＝x2，…，Xn＝xn时，Y＝1的条件概率为0，1表示100％。
通常假定f（x1，x2，…，xn；α）为回归变量的线性组合，即
南水北调西线工程地质灾害研究
这里，α0为常数项，α0，α1，…，αn为回归系数；通过对已知样本的求解，即可确定回归系数。
滑坡、崩塌堆积体的稳定性（不稳定类，取值为1；或稳定类，取值为0）是响应变量，回归变量为表10-2中所示的评价指标。为了减少类型变量的数目，可以将坡面平均坡度和地震烈度作为连续变量处理，将其他作为分类变量处理。
利用上述两类样本建立基于Logistic回归的滑坡堆积体、崩塌堆积体敏感性的概率预测模型。Logistic回归要求对一个含有n个类型的分类变量转换成n-1个二分变量和一个额外的参考变量。这里，对每一个分类变量，将其最后一类作为参考变量，采用Logistic逐步回归方法可以得到预测的滑坡堆积体、崩塌堆积体的敏感性概率P。
建议根据所得的概率值进行以下类别划分：当≤0.1时，为不敏感（不活跃）；当P＝0.1～0.5时，为较不敏感（较不活跃）；当P＝0.5～0.9时，为较敏感（较活跃）；当P≥0.9时，为敏感（活跃）。
2、滑坡稳定性评价
斜坡稳定性分析是判断滑坡能否发生的重要依据。
定性分析包括变形历史分析法、工程地质类比法、赤平投影分析法等，定量分析方法包括刚体极限平衡法、有限单元法等。这些方法在“崩塌”一章中均已做过介绍，在此不一一赘述，仅就滑坡破坏的特点对滑坡破坏的力学分析过程及判别准则进行阐述。
滑坡的滑动面有平直的或弧形的，而在均质滑坡中，滑动面多呈圆形(图3-10)。
图3-10 坡力学平衡示意图(据孔宪立，1997)
1.在平直滑面情况下
滑坡体的稳定系数K为滑动面上的总抗滑力F与岩土体重力Q所产生的总下滑力T之比:
环境地质学
当K<1时，斜坡不稳定，可能发生滑坡;当K≥1时，斜坡体稳定或处于极限平衡状态。
2.在圆弧滑面情况下
如图3-10所示，滑动面中心为O，滑弧半径为R。过O点做一铅直线OO'，将滑坡体分成两部分，在OO'之右为滑动部分，其重力为Q1，它能绕O点形成滑动力矩Q1d1;在OO'之左部分，其重力为Q2，形成抗滑力矩Q2d2。因此该滑坡的稳定系数K为总抗滑力矩与总滑动力矩之比:
环境地质学
其中，τ为滑动面上的抗剪强度;式中分子为总抗滑力矩，分母为总滑动力矩。
当K<1时，斜坡体失去平衡，发生滑坡。
3.在折线滑面情况下
可采用分段的力学分析。如图3-11所示，沿折线滑面的转折处划分成若干块段，从上至下逐块计算推力，每块滑坡体向下滑动的力与岩土体阻挡下滑力之差，也称剩余下滑力，是逐级向下传递的。此方法又称为传递系数法。
图3-11 坡受力分析图(据苏爱军，1998)
定义满足静力平衡条件下，第i条块剩余下滑力的合力计算式为式(3-1)，将上一条块的滑动力与抗滑力分别向下一条块滑动面上逐块投影，假定滑动面剪切强度参数内聚力c及摩擦系数tanφ不变，将滑动力乘以滑坡体各条块和整体的稳定系数fos，再视滑坡体处于极限平衡状态，由此求得滑坡体的稳定系数fos:
环境地质学
两式中:fos为稳定系数;Pi为第i条块剩余下滑力的合力(kN);Ri=Wicosαitanφi+ciLi;Ti=Wisinαi;Wi为第i条块滑体重力(kN);ψi为第i条块的剩余下滑力传递至第i+1条块时的传递系数(j=i)，ψi=cos(αi－αi+1)－sin(αi－αi+1)tanφi+1;φi为第i条块滑带土的内摩擦角(°);ci为第i条块滑带土的内聚力(kPa);Li为第i条块滑动面长度(m)。
给定安全系数K，则各条块的滑坡推力为:
环境地质学
其中，
环境地质学
3、高中地理题，关于滑坡，常识
A选项是泥石流B选项是教材原话C滑坡的原因有自然原因和人为原因。自然原因主要是：1坡度大2植被稀疏3岩石破碎，土质疏松 人为原因主要是：1改变地表形态，比如修路，使坡面的综合坡度变大2破环植被这个选项设置的并不严谨，而且出发点很无聊，玩文字游戏，可以改为人类对植被的破坏，是滑坡日趋频繁的部分原因。这样的题很无聊，别在这儿纠缠。
4、滑坡预报判据
除滑坡预报模型外，预报判据对滑坡预测预报也是非常重要的。滑坡预报判据是指用于判定斜坡体进入临界失稳状态的指标或外界诱发因素可能导致滑坡发生的临界指标。根据文献资料，目前，国内外学者已提出了10余种滑坡预报判据，具体可见附录2之附表2.4。对实际的滑坡预测预报具有指导意义的主要有以下几方面的判据。
4.6.3.1 变形判据
近年来，国内外很多学者一直企图寻找能反映斜坡从变形到失稳破坏（滑坡）的临界总位移量或临界位移速率。但是，通过对国内外数十个滑坡实例的统计分析结果表明，由于各个滑坡体所处的地质环境条件、岩土体结构和物理力学性质、坡体结构、外界影响因素等都不相同，滑坡体具有非常明显的个性特征，各滑坡发生时的总位移量和位移速率相差很大，要寻找一个滑坡发生时的总位移量和位移速率的临界值的统一判据，基本是不现实的，也是不可能的。例如，图4.14所描述的白什乡滑坡，其等速变形阶段的变形速率基本维持在60～80mm/d之间，加速变形阶段的位移速率约为300mm/d，而失稳破坏前变形速率超过2000mm/d，所监测到的总位移量超过40000mm。而一般滑坡失稳前临界位移速率仅为几毫米至数十毫米，临界总位移量一般为1000～2000mm。
对于临界位移速率和临界总位移量，有以下几方面的认识可供参考和借鉴：
（1）滑坡体具有非常明显的个性特征，各个滑坡都有其自身的临界位移速率和总位移量，不要期望有一个统一的量值供滑坡预测预报时采纳和使用。
（2）一般而言，岩质边坡的临界总位移量远远小于土质（包括松散堆积体）边坡，而岩质边坡的临界位移速率又往往大于土质边坡临界位移速率。大量的滑坡实例表明，临空条件和滑移条件较好的岩质边坡（如被开挖坡脚的顺层岩质边坡），可以只经历很短时间的变形，便可产生突发性的失稳破坏。而土质边坡或滑动条件不好的岩质边坡（如反倾岩质边坡），一般需要长时间的变形与应变能积累和滑动面的孕育，才可能产生整体突发性的失稳破坏，因此其临界总位移量一般都较大。
4.6.3.2 降雨量判据
前已述及，降雨诱发滑坡发生的成因机制异常复杂，目前都还是一个研究热点。统计资料表明，一个地区，当一次降雨量超过某一临界值时，可能会诱发群发性滑坡，如四川地区1981年强降雨和2007年几次降雨都诱发了大量群发性滑坡。附表2.5和附表2.6列出了从文献中查到的国内外不同地区滑坡临界降雨量值。
具体地讲，降雨诱发滑坡主要有以下几方面的规律：
（1）斜坡失稳与总降雨量的大小、日降雨强度以及降雨持续时间的长短等有着直接的关系。一次降雨总量在150～300mm之间较容易诱发滑坡的发生。
（2）降雨对滑坡的影响与具体地区有关。四川盆地滑坡（主要是红层地区）临界日降雨强度在200mm/d左右，香港地区临界日降雨强度为100mm/d，三峡库区临界日降雨量约为120mm/d。如果在汛期，连续几次降雨时间间隔较短（小于5d），则临界日降雨量可能会相应降低。如2007年四川达州地区7月初产生的群发性滑坡，其日降雨量仅为100～120mm/d。
（3）对同一类型不同规模的滑坡，规模大的滑坡所需临界降雨量大。在四川盆地，累积降雨量为50～160mm3、日降雨量在20mm以上时，就可能出现小型浅层滑坡；当累积降雨量在150mm以上，日降雨量大于100mm时，随着降雨量的增加，滑坡的数量也增多，中等规模的堆积层滑坡和破碎岩土滑坡开始出现；当一次暴雨过程的累积降雨量超过350mm，日降雨量大于200mm时，滑坡开始大量发生，并可能产生大型和巨型滑坡。
（4）岩质与土质滑坡所需临界降雨量也有差别。降雨诱发岩质滑坡主要原因是基岩裂隙充水，高水头所产生的高水压力“推动”岩质边坡滑动，而降雨诱发土质滑坡的成因机理主要是饱水效应和软化效应。因此，降雨过程持续时间短、降雨量集中的降雨过程容易诱发岩质滑坡的发生，降雨过程持续时间长、总降雨量大的降雨过程容易诱发土质滑坡。并且，降雨诱发滑坡都具有一定的滞后性，但岩质滑坡滞后时间比土质滑坡短，岩质滑坡一般在降雨过程中期、降雨强度大的时候发生；而土质滑坡一般在降雨过程后期，甚至雨停后1～2d内，等滑面完全软化、坡体基本完全饱水时才发生。
（5）降雨形式（暴雨型和久雨型）对触发滑坡的降雨量有明显的影响。在同样的地质地貌条件下，两种降雨形式中暴雨型滑坡的累积降雨量偏低（比久雨型低约50mm），日降雨量明显偏高；久雨型滑坡的累积降雨量明显偏高，日降雨量则偏低。而且，两种雨型随着累积降雨量的增加，触发滑坡的日降雨量都有减少的趋势。
4.6.3.3 临滑前兆异常
与地震、火山等其他自然灾害相似，斜坡失稳破坏前（尤其是大规模整体滑动前）也会表现出多种异常前兆特征，这些前兆异常信息在滑坡临滑前表现直观，易于被人类捕捉，所以用于滑坡的临滑预报十分有效。可见的滑坡前兆异常特征有如下几点（具体见附表2.7）。
A.地形变异常
真正的滑坡、崩塌发生前数天或数小时，一般会伴随间断的小规模崩滑、滚石、坠石，如盐池河岩崩、易贡滑坡等。
滑坡发生前，坡体变形速率往往会骤然增加，位移速率-时间曲线斜率急剧增大，变形曲线基本近于直立，切线角接近90°（见图4.10，图4.12）。在地表的宏观表现就是坡体后缘裂缝加速张开、闭合、陷落，前缘隆起、鼓胀等，标志着滑坡在整体大滑动之前，要进行一定的位移调整。
B.地声、地热、地气异常
滑坡尤其是岩质滑坡，在整体滑动之前，必然有一个岩土体剪断破裂、滑动面贯通以及岩土体局部移动、摩擦等行为，往往会产生声波，这些声波可通过测声仪器监测到。有些声波属于人类的听觉范围，在大滑动前常可听到轰鸣声、闷雷式轰隆声、岩体位移断裂声，在岩缝中还常冒出烟尘。
个别滑坡在发生前还因摩擦滑床基岩产生热浪，含水量大的滑坡还会产生白色烟雾状的气浪。
C.动物异常
在大、中型滑坡临滑前，蠕动、微破裂过程中所产生的特殊气味、低频声、地面微振动以及滑前的瞬时加速度和大滑动所引起的局部电磁场变化，对某些动物的肌体、感观有明显的刺激效应。由于许多动物对低频信息的感应能力要比人高得多，所以利用动物行为异常，就可能优先于人而先感知到滑坡前的短临预兆。
滑坡前出现行为异常的动物达20多种，反映最为普遍的有：狗、猫、猪、牛、鸡、鸭、鼠、蛇、蜂、鸟、鱼及大牲口等10余种。异常高峰一般集中出现在滑前一天至半天。并且各类动物异常的出现到主滑时间之间，有明显的差异性和时段特点。异常的序列特征是：以穴居地下的蛇、鼠等动物出现异常最早，紧随其后的是蜂、鸟、鸡、鸭、猫等小动物出现异常；当逼近主滑时间时，才出现大动物行为异常，如狗、猪、牛等。
D.地下水异常
在大崩滑数天或几小时，滑体斜坡急剧突然被挤（推）压，地下水沿挤压裂缝溢出形成湿地。新泉或泉流量剧增，变浑，或水温上升变为温泉，或喷射出地表数米，形成高压射流和泥气（浪）流等变异现象，这种水质、水色、水温、水压等出现异常情况反映出大崩滑已趋逼近。
5、 滑坡勘查中解决的主要地质问题
2.2.1 勘查的基本要求
（1）调查滑坡区自然地理条件；
（2）查明滑坡区的地层岩性、地质构造、水文地质、工程地质特征，阐明滑坡的发育形成条件；
（3）查明滑坡类型、性质、分布、规模、成因与形成条件；
（4）查明滑坡床的形状、埋深与特征；
（5）查明滑坡体中地下水的位置、层数、涌水量和补给源等；
（6）查明滑坡的发育阶段、稳定程度及滑坡继续发展的可能性；
（7）查清影响滑坡稳定性的主要因素及其作用方式；
（8）进行岩土体样品工程地质试验，确定滑坡岩（土）体的颗粒密度、天然含水率、压缩系数及抗压强度、抗剪强度，确定滑动面（带）岩（土）体的c、φ值。
2.2.2 地球物理勘查解决的主要地质问题
（1）查明滑坡体（或滑坡群）的周界、前后缘位置；
（2）推求滑动面的深度，确定基岩顶板埋深，滑床形态；
（3）确定滑坡各物性层的厚度和埋深；
（4）查明地下水的分布状态和流向、流速，了解含水层和隔水层的分布、厚度、性质及其变化；
（5）探测结构面和滑动面（带）的数目、深度及形态变化；
（6）探测滑坡体（或滑坡群）的地层结构，判断异常介质体的存在，并估算其埋藏深度；
（7）测定滑坡体内渗透层和软弱层的位置；
（8）评价岩体的完整性和强度，探测张开裂隙延展深度等。
6、滑坡勘查报告
滑坡勘查的各个阶段都要提交相应的勘查报告(报告内容见上百节)，整个勘查工作结束后，要提交竣工地质报告。竣工地质报告应对调查、可行性论证、设计和施工4个阶段的地质问题进行全面总结，对滑坡防治工程竣工后的地质条件进行现状评价，提交工程实施后滑坡的岩度土体结构特征、水文地质条件、物理力学参数、应力状态和变形综合分析等，并评述施工期间的重大地质结论变化及对滑坡的影响。
竣工地质报告的内容包括:前言，滑坡区工程地质和水文地质条件，滑坡体结构特征，滑动带特征(滑动带的组成物质和滑带土强度c、φ值)，施工期间地质条件变化，重大地质问题的发现及结论变化，施工后物理力学参数变化、治理后的滑坡体整体稳定性评价。同时提交补充工程地质勘查报告、回原位工程地质试验、室内物理力学试验等附件报告;附图包括滑坡区工程地质图、滑坡轴向工程地质纵断面图、滑坡横断面图、地答下水等水位线图、基岩等高线图、整治工程地质断面图和钻孔柱状图、竖井和探硐展示图、滑坡体等厚线图。
7、滑坡区地质条件
滑前的滑区范围内只有靠近大坝的地区有3个勘探孔，岩滑发生后，在坍塌体上打了18个以上的钻孔，并详细研究了已暴露的滑动面地质情况。
岩滑区由道格统基底及麻姆统、下白垩统、上白垩统组成(图4.1)，岩层构造类似椅形，上部椅背，岩层走向EW，向N倾斜，倾角45°～50°。椅子的座部，走向SN，向E倾斜，倾角在滑坡两侧，为18°及20°，中央部分接近水平。椅背与座部过渡段倾角是突然变化的。
图4.1 瓦央峡谷左岸的理想地质剖面
区域岩层共有4种建造。层厚约1000m。建造A由灰岩组成，在坝下游出露。在滑坡范围内，建造B最大厚度350m。由鲕状灰岩组成，有的已白云岩化，本建造属道格统，是发生大部分岩滑的基床，岩层是刚性的，不易变形。建造C，厚230～350m，主要为结核灰岩，或燧石灰岩，偶夹有薄层泥灰岩，滑坡体基本上由本建造构成，建造C层共分8层(图4.1)自下而上为:1麻姆层;2上麻姆层;3～5为下白垩统;6～8为上白垩统。其中1、3、7单层厚度5～20cm，易于变形。建造D，不在滑坡范围内。
在滑坡体中岩层的层理与层面节理很重要，建造C下部岩层的层面节理间距仅为5～15cm，约60%的滑动面与层面和层面节理重合。1960～1963年，调查岩石滑坡的地质学家怀疑道格统与麻姆统组成的接触面是个可能的滑动面，布格伊利的详细调查指出:滑动面不在接触面处而是在稍高的地方切入麻姆统的内部。
岩体中的主节理是走向SN的垂直节理，成为岩滑的上下游(东西侧)边界。
新近纪以来的喀斯特作用，使得灰岩内地下洞穴很发育，地表有不少落水洞，地表水很易下渗。
更新世冰川的冰蚀作用刨削去数百米厚的岩层。形成宽浅河谷。冰期后河流强烈下切形成深度超过300m的V型河谷。瓦央河在坝上游切过一个向斜褶皱，向斜轴向大致为EW向。两岸岩层向河谷倾斜。
大量的岩层蚀去，使得岩体表部产生御荷裂隙，许多裂隙平行于谷壁，裂隙带厚度达100～150m，分离出来的岩板厚约9m。
滑坡发生后，根据打在滑坡体上的钻孔资料绘制的地质剖面，其剖面位置如图4.2。
滑坡后打的钻孔中发现滑动面以上有几米厚的糜棱岩或破碎带，主要由砂、粉土与粘土组成，其中粒径小于2μm部分的粘土矿物约35%。1960年坝址勘探孔没有报道过这个糜棱岩带。
图4.2 瓦央岩滑体地质图
层面节理间有极薄的泥化物，肉眼估计粘土矿物约占16%，X光衍射得知主要为蒙脱石。这些泥质薄片在高压下高度固结，显得很硬，浸水不溶解，并不变成塑性，节理面粗糙，泥质薄层分布少，因此认为它不影响稳定性。
坝址区曾在固结灌浆前后测过岩体震波速度，在滑坡发生前两年，观测到波速突然降低，短期内纵波波速从5000～6000m/s降至为2500～3000m/s。可能意味着边坡岩体逐渐破坏。
8、滑坡的预测和监测方法
滑坡作用的预报像其他外部地质作用那样，预报发展过程（阶段）和时空分布特征，并对单个滑坡（或滑坡群）稳定性进行评价，为防治工作提供依据。
滑坡发生时间的预报通常分为超长期（达100 a）、长期（10～15 a）、中期（1～10 a）和短期（几小时、几天～1 a）。因此，危险地区设主观测站（台），长期连续取得观测数据。
近年来，地球物理方在滑坡动态观测中，开展了滑移特点与地球物理参数间相关关系的研究，使时间预报研究进一步深化。大量实践（实验室内的物理模拟和野外实际的稳定性已破坏的斜坡上测量）证明利用地球物理方法预报滑坡过程是可行的、有效的。
12.1.4.1 用地震方法研究滑坡动力学特征预报滑坡
图12.1.6是用地震方法研究滑坡动力学特征的实例。实验室内模型实验选用与粘土相当的材料并考虑相似性准则制作物理模型，模拟塑性滑坡形成过程。实验结果表明，介质弹性特征的改变总是发生在滑动之前，即介质由稳定状态变为破坏状态，地震波速明显降低（见图12.1.6，a曲线）。这个结果已被野外大量滑坡上测试结果所证实。从图12.1.6地震纵波速度曲线（a曲线）、大地测量水准点的水平位移曲线（b、c曲线）和应力变化曲线（d曲线）变化可以看出滑坡开始滑动时刻（图12.1.6中的A点）和剧烈滑动的时刻（图12.1.6中的B点），这样就可以提前预报滑坡。
图12.1.6 用地震方法研究滑坡动力学特征图示（A图）及其结果（B图）
12.1.4.2 利用电阻率法和大地水准测量研究滑动面形成的时间和地点
НечаевЮВ研究（见图12.1.7）。南乌克兰一个露天开采的铁矿深部斜坡滑动的情况。该斜坡的岩性为泥灰质层状粘土，由于发生人工滑坡的体积已达（8～10）×103 m3，所以，滑坡的稳定性已被破坏。
图12.1.7 倾斜露天矿场滑坡上的动态观测
测量视电阻率ρS参数是采用不同供电极距的对称四极装置，同时，对位于滑坡体上的水准点进行了矿山测量观测。把不同极距的ρS值表示成与时间的函数关系ρS=f（t）。由图12.1.7可见，供电极距不同，反映地电断面的深度不同。三种极距的、分别为某种供电极距初始视电阻率值和定期观测某一时刻的视电阻率值）与观测时间t都有类似的函数关系。由于，所以，～t曲线图对地电断面状态变化反映相当灵敏。由图12.1.7可见，在t1、t2、t3 时刻均出现了视电阻率异常。由该矿山测量部门查明，在t1 时刻斜坡岩石形成微小裂隙；在t3 时刻岩石产生滑落，即在岩石产生滑落之前的几昼夜内，可以由～t曲线图看出地电断面状态发生明显变化情况。根据勘查结果，滑坡形成速度在0.2～2.2 m/h范围内变化。因此，有计划地沿着整个斜面布置测点进行监测，能够获得滑动面形成时间和地点的信息。
12.1.4.3 用测自然电位值变化对崩塌性滑坡的短期预测
实践证明，对滑坡的预报是困难的，日本在这方面也做了大量研究工作。研究者认为，正在缓慢移动的滑坡区，实测的自然电位是连续的，若电位发生变化则是发生岩石急剧移动或发生崩塌之前兆。实验结果表明，以0.8 m/s速度缓慢移动的滑坡，在1.5 h内连续观测，自然电位如有100 mV的变化，则在约3 h后将发生15 m×30 m×5 m的土块崩塌。所以，用测自然电位值变化对崩塌性滑坡的短期预测是可能的。
12.1.4.4 对地下水状态监测
地下水对滑坡稳定性影响很大，甚至影响滑坡作用的全过程。地下水的每次流动，都改变着滑坡的水文地质条件，地下水的深度位置决定滑坡规模，并且反映静水压力。地球物理工作者面临的问题就是确定地下水的深度及其变化。
中国地质大学（武汉）利用地面核磁共振方法，对我国三峡坝区滑坡进行监测。利用核磁共振感应系统，在一年四季的不同季节，含丰水期和枯水期，特别是降雨量最大季节，增加观测次数。应用相同测量装置、选用相同的技术参数，在同一工区的同一测点上重复观测，获得了不同季节之间潜水面乃至地下各个含水层的深度变化信息。
在含水和不含水岩石中纵波传播速度取决于岩石成分、密度、孔隙率和层理深度。地震勘探系统应用相同技术、装置，沿一个和一些地形标定的剖面上重复测量，特别重要的是应当捕捉最干旱和降雨量最大季节之间潜水面的变化信息。把各个时期获得的水文测量图进行对比，以评价地下水动力学特征，这些特征与滑坡发育有密切的关系。
12.1.4.5 温度测量是自然电场的补充方法
地下水的渗透特征在电阻率法的曲线上和自然电位图上均有反映。温度测量是自然电场的补充方法，它反映地下水运动和滑坡体的水饱和系数。一般情况下，在滑坡体上方呈现明显的自然电位负异常，且电位等值线拉长方向即为滑坡走向。电位最小梯度方向与地下水流方向一致。滑体上呈现负异常与其中水的渗透作用有关，是这些水沿滑坡壁的裂隙渗透的结果，使自然电位测量结果与测温资料一致。盛夏季节测温，上部土壤层升温（地下水很深时），以较高温度值（29～31℃）圈定了滑坡体的边界。在滑坡以外地区，温度明显降低（23～25℃）。
当地下水埋深很大、流速又小，工作区游散电流明显时，自然电场法观测效果不佳。测温法也受到限制。
滑坡上钻井资料是获取真速度和潜水流渗透速度的定量数据的来源。这些数据与地震、地面核磁共振方法资料配合，可以确定滑坡土体中的渗透系数。
12.1.4.6 声辐射技术、微动观测用于监测滑坡的发展过程
滑坡在孕育和发展过程中，往往会导致岩体位移、应力集中而引发岩体产生微破裂，从而导致声辐射。除了常规的监测技术（如钻孔倾斜仪、地面倾斜仪、裂缝计等）外，声辐射技术、微动观测也能用于监测滑坡的发展过程。
A.声辐射技术是在被监测的地质体中（或钻孔内）埋设检波器，检测声辐射信号，记录声辐射脉冲的强度和频度。声波脉冲的强度和能量能够比较准确地反映岩石破裂的过程，以此来预测滑坡。有许多国家利用这一方法有效地监测滑坡的发展过程并做出成功的预测。捷克在一露天采矿场用钻孔声辐射结果划分出了稳定性不同的四个岩体，确定了岩体的扰动情况及天然应力分布的变化。这些结果得到钻孔倾斜仪测量结果的印证。智利也根据声辐射测量成功地预测了滑坡。
B.微动观测。日本中部被第三纪沉积物覆盖的许多地区滑坡频繁发生，已采用了各种方法来查明滑坡产生的机制。其中方法之一是微动观测法，该方法通过微动观测，求出质点运动的频谱及轨迹，以此确定地下地质结构的颤振特性和变化过程，从而预测滑坡的移动。在日本长野以西约20 km的奈良尾和阿吉美木两个滑坡区进行了微动观测。在奈良尾地区由轨迹确定的地面颤振的方向性可用来识别主要和次级的滑动，而在阿吉美木地区则划分了稳定带和非稳定带。据认为，微振特性与应力分布状况有关，这或许是用该方法预测滑坡的基础。
12.1.4.7 用充电法和基准点法直接观测滑坡物质的移动方向和速度
直接观测滑坡物质的移动方向和速度可以评价斜坡的稳定性和监测滑坡的发展。
众所周知，传统的充电法可以用于对滑坡稳定性进行监测，通常把几个金属球放在滑坡体内的钻孔中的不同深度处，观测钻孔上方充电法电位异常极大值及其位置变化，推断滑坡物质的移动方向和速度。
此外，可采用基准点法，即系统地监测人工和天然基准点上物探异常的变化规律。例如，采用人工磁性基准点，即把永久磁铁放在滑坡体内的钻孔中，它所引起的磁异常最大值应超过测量精度的5～10倍，钻孔的排列线应垂直滑坡方向，井口的平面位置与高程同滑坡体外基岩上的固定大地测量基准点联测。磁铁在地面投影位置的测量精度为0.1～0.15 m，对磁铁位置进行重复测量，周期长短要考虑使移动的距离为测量位置精度的2～3倍。把不同时期所测的磁场图加以对照，就可以确定滑坡移动的方向和距离，进一步可求出移动的速度。
利用天然基准点，也可以进行上述工作。所谓天然基准点是利用滑坡体内长期存在的天然不均匀体，其物性与围岩有明显差别，并存在视电阻率和自然电位局部异常（岩相的变化、水分的增多等）以及局部磁异常（如磁性滚石、粘土透镜体）的点位。
12.1.4.8 引入地球物理综合指标（多参数综合研究）对滑坡发育阶段进行定量评价
由于滑坡作用是一复杂的地质过程，又由于地球物理方法求解反问题的多解性，所以，要利用多参数进行综合研究，研究各参数的统计规律，提高定量预测的准确性。
为了对滑坡发育阶段进行定量评价，АбдулаевШХ引入浸湿度（α）、破碎程度（r）和压缩程度（K）的地球物理综合指标，这些指标的计算公式是
环境地球物理学概论
式中：P是引用的参数，P为初始电阻率ρ0与某一时刻电阻率ρt的比值；H为基岩顶板埋深；τ是一定的供电极距范围内的视各向异性系数；n为极距数；v0为地震波传播的初速度；vt是在某一时刻测定的速度。利用上述公式计算了这些量纲为1的对比性指标。
在有条件的情况下，滑体可以划分为上、中、下三个部分。上部包括沉陷区和脱离区，中部包括中心地段，下部包括滑面出露区。对其中每一部分都取平均值进行计算，计算结果均高于工程地球物理指标。
野外进行斜坡浸水试验和上述参数计算结果可得出结论：在未变形斜坡人工浸湿的初期，斜坡湿度变大，用P＜0.7圈定浸湿范围大于变形区面积。然后，根据剪切模量的低值和一般的变形以及高的电各向异性系数进一步划分变形区范围。在滑坡体浸湿1/6～1/5时，在岩体中开始观测到垂向形变。滑动带（面）在8～10 m深处生成，而参数P和τ的明显变化也可以显示上述变化。当浸湿范围开始超过滑坡面积的1/5时，垂向形变转为水平位移，在这种情况下，岩石形变范围已大于浸湿岩石范围。
上述参数的统计计算，有助于研究滑坡作用的形成过程，以便预报和监测滑坡。
9、滑坡灾害风险评估
一、滑坡灾害危险性评估
（一）评估方法
Bonham提出了基于统计学的Bayesian方法的数据驱动权重模型（weights of evidencemodeling），并将其应用到找矿领域。Van Westen进一步将模型应用到灾害危险型评估领域。数据驱动权重模拟方法的主要原理是利用滑坡历史分布数据，建立滑坡分布与各影响因子之间的统计关系，即根据在各影响因子不同类别中滑坡分布的统计情况来确定各影响因子对滑坡灾害的贡献率(权重) 大小。这种采用数据进行权重确定的方法被称为数据驱动模型。与专家的知识模型相比，权重的确定更加科学和可靠，避免了专家的主观性所带来的不确定性。最后，利用另一时期的滑坡分布历史数据对评估结果进行检验和成功率预测，使评估结果更加具有可信度。这种方法的主要评估原理示意于图7-5。基于贝叶斯（Bayesian）统计方法的数据驱动权重模型较其他统计方法更加严谨，充分考虑了滑坡影响因素之间的关系，以及各影响因素与滑坡灾害的关系；并进行影响因素的独立性分析，找出最关键的影响因子。在此基础上再计算各影响因素的权重。通过实证权重统计计算得出正负权重以及各种统计参数，依次选择不同方法——后概率预测法、指数叠加法和模糊逻辑法，生成最终的滑坡敏感性图，用另一组数据进行检验，比对各种方法的预测结果的准确性。
图7-5 基于GIS的滑坡灾害敏感性评估示意图
（二）滑坡危险性评估准则与数据准备
滑坡的发生与所在的地质环境条件、外部气象条件和人类活动的强度密切相关。根据当地条件和数据可得性确定以下滑坡评估因素：
存在适宜的地质岩性条件。例如，软弱岩石的存在；
存在适宜的土地利用强度。土地利用强度越大，越容易产生滑坡；
存在适宜的坡度条件。坡度越陡越容易产生滑坡；
存在适宜的降水条件。持续时间越长的暴雨越容易产生滑坡；
存在适宜的地壳活动强度。断裂活动越强，越容易产生滑坡。
本次研究所采用的GIS平台主要是荷兰国际地区测量与观测学院（ITC）开发的ILWIS软件。该软件集GIS空间分析、地质统计学、遥感影像处理等模块为一体，具有强大的空间分析、地质统计和影像处理功能。利用ILWIS软件生成以下5个滑坡影响因子图，并根据滑坡调查数据，生成两组滑坡分布图：
坡度图：从衢州地区1∶5万DEM地形图中生成坡度图，然后按照表7-12重新进行分类和赋值生成坡度图（Sub_1）。
降雨量图：通过数字化衢州地区1∶5万降雨量图获得降雨量图，然后按表7-13重新进行分类和赋值生成降雨量图（Sub_2）。
岩性图：从衢州地区1∶10万地质图提取，按照表7-14进行分类和赋值，生成岩性图（Sub_3）。
土地利用强度图：从衢州地区1∶5万土地利用图，按照表7-15重新进行分类和赋值，生成土地利用强度图（Sub_4）
断层图：从衢州地区1∶10万地质图提取断层线，以此利用ILWIS软件中的“Buffer”功能来按表7-16生成断裂距离图（Sub_5）。
崩滑流灾害分布图：将滑坡调查数据分为两组：用危害程度“较大级”和“重大级”（21个点）作为计算图件（Threat_L），用危害程度“一般级”（共29个点）（Threat_S）进行验证。
表7-12 坡度分类和赋值
表7-13 降雨量分类和赋值
表7-14 地质岩性分类及赋值
表7-15 土地利用分类及赋值
表7-16 断层缓冲分区和赋值
（三）计算流程
计算流程见图7-6。
图7-6 滑坡敏感性图计算流程
（四）实证权重后概率预测法
第一步：生成多边形属性特征图（图7-7，见彩页）
根据表7-15～表7-16，按下列命令在ILWIS GIS环境中，生成岩性二值图（Sub_4）和土地利用强度二值图(Sub_5)：
Sub_4=iff(geology<6,"nonfav","fav")
Sub_5=iff(Dl_value<5,"nonfav","fav")
将岩性二值图（Sub_4）和土地利用强度二值图(Sub_5)分别与第一组滑坡灾害分布图（Threat_L）进行交叉运算，分别生成交叉运算表，按下列一组公式确定统计参数：Npixt ,Npixd, Npixb, Npixbd，然后计算正、负权重(Wp, Wn) 以及离差（C）和标准离差（sigC），计算结果见表7-17。
表7-17 滑坡二值模式的权重和统计参数
Npixt=研究区的总像元素数目
Npixd=存在滑坡点的像元数数目
Npixb=各滑坡影响因子二值图中“存在”类型的像元数数目
Npixbd=在各滑坡影响因子二值图“存在”类型中有滑坡分布的像元数数目
Wp=ln(((Npixbd*(Npixt-Npixd))/((Npixb-Npixbd)*Npixd)))
Wn=ln(((Npixd-Npixbd)*(Npixt-Npixd))/((Npixt-Npixd-(Npixb-Npixbd))*Npixd))
stdWp=sqrt((1/Npixbd)+(1/(Npixb-Npixbd)))
stdWn=sqrt((1/(Npixd-Npixbd))+(1/(Npixt-Npixd-(Npixb-Npixbd))))
C=Wp-Wn
sigC=C/(sqrt(stdWp^2+stdWn^2))
第二步：生成线性属性特征图（图7－7）
根据表7-12～表7-14，生成坡度图（:Sub_1）、降雨量图（Sub_2）和断层缓冲图（Sub_3），将生成的坡度图（:Sub_1）、降雨量图（Sub_2）和断层缓冲图（Sub_3）分别与第一组滑坡灾害分布图（Threat_L）进行交叉运算，分别生成交叉运算表，按下列一组公式确定统计参数：Npixt ,Npixd, Npixp, Npixpd，然后计算正、负权重(Wp,Wn) 以及离差（C）和标准离差（sigC），计算结果见表7-17。
Npixt、Npixd 代表的意义与上面一样。
Npixp=累积分类中像元素数目
Npixpd=累积分类中存在滑坡点的数目
Wp= ln(((Npixpd*(Npixt-Npixd))/((Npixp-Npixpd)*Npixd)))
Wn=ln(((Npixd-Npixpd)*(Npixt-Npixd))/((Npixt-Npixd-(Npixp-Npixpd))*Npixd))
stdWp = sqrt((1/Npixpd)+(1/(Npixp-Npixpd)))
stdWn = sqrt((1/(Npixd-Npixpd))+(1/(Npixt-Npixd-(Npixp-Npixpd))))
根据表7-17中的W+、C值和SigC来看，降雨量和坡度因素的影响最大，表明它们对衢江地区的滑坡产生具有重要影响。土地利用的影响最小。
第三步：条件独立性检验
首先按以下公式生成5个二值预测模式图（W_1、W_2、W_3、W_4、W_5）（图7-8，见彩页）：
W_1=iff(Slope_1<80,0.5114,-1.5693)
W_2=iff(Waterfall_2<200,0.9816,-1.9373)
W_3=iff(Sub_3="fav",-0.7296,0.1973)
W_4=iff(Sub_4="fav",-0.442,0.2515)
W_5=iff(fault_1<21,0.0869,-0.4051)
然后进行两两条件独立性检验。对上述生成的5个二值预测模式图（W_1～W_5），通过两两条件交叉运算，得出Chi平方值，其计算结果见表7-18。从表中可以看出，所有值都低于3.84（95%的置信度水平）， 这表明所有因素彼此都是具有明显的统计独立性。
表7-18 用于独立性检验的两两比较Chi平方值
第四步：生成滑坡后概率预测图
按以下公式生成滑坡后概率预测图（图7-9，见彩页）：
pstprb1=exp(ln(21/7047/(1-21/7047))+W_1+W_2+W_3+W_4+W_5)/
(1+exp(ln(21/7047/(1-21/7047))+W_1+W_2+W_3+W_4+W_5))
按下列公式对上面滑坡后概率预测图（pstprb1）创建预测二值图(postmap_1)：
Postmap_1 =iff(pstprb1>(21/7047), "favorable", "nonfavorable")
从二值图（Postmap_1）的统计图表中可知，滑坡易发地区（“favorable”）的单元数为3831个，占研究区单元总数的54.36%。将第二组滑坡灾害点图（共有29个危害程度一般滑坡点）迭置在二值图（图7-9，见彩页 Postmap_1）上，有23个点落入滑坡易发地区（“favorable”）内，这表明预测成功率达到79.31%（图中黑点为用于验证的29个的点）。
（五）实证权重指数叠加法
第一步：生成指数叠加二值图
根据表7-17，通过差值法计算权重和分数，其结果见表7-19。
表7-19 指数叠加法和模糊逻辑法的权重和分数
按以下公式生成指数叠加二值图（Index_1, Index_2, Index_3, Index_4,Index_5）
Index1= iff(Slope_1<80,7.21,2.79)
Index2= iff(Waterfall_2<200,9.90,0.10)
Index3= iff(Sub_3="fav",0.10,9.90)
Index4= iff(Sub_4="fav",1.75,8.25)
Index5= iff(fault_1<21,4.78,5.22)
第二步：生成滑坡敏感性图
按下列公式生成滑坡敏感性图（Index_map）：
Index_map=(Index1*2.0801+Index2*2.9181+Index3*(-1.4850)+Index4*1.4342
+Index5*0.602)/( 2.0801+2.9181-1.4850+1.4342+0.602)
将生成的滑坡敏感性图（Index_map）重新进行分类（三类：适宜、一般适宜、不适宜），得到最终滑坡敏感性图
从最终滑坡敏感性图的统计图表可知，滑坡易发地区（“favorable”）的单元数为17856个，占研究区单元总数的33%。将第二组滑坡灾害点图（共有29个滑坡点）迭置在最终滑坡敏感性图（图7-10，见彩页），有16个点落入滑坡易发地区（“favorable”）内，这表明预测成功率达到55.17%。
（六）方法比较
尽管使用不同的方法得出的结果有很大的差异，但总体趋势是相同的。实证权重后概率预测法与指数叠加法相比，前者比后者集中度大，即“适宜”地区大一些（分别是54.36%和35.95%），但前者的预测成功率比后者大一些（79.31%和55.17%）。因此，实证权重后概率预测法比指数叠加法更保守些（表7-20）。
表7-20 不同方法预测成功率比较
（七）小结
实证权重法权重的获得是客观的，不是根据专家的主观判断，而是根据实际滑坡灾害调查数据与滑坡影响因素的统计关系确定的。
根据表7-17中的W+、C值和SigC来看，降雨量和坡度因素的影响最大，表明它们对衢江地区的滑坡产生具有重要影响。土地利用的影响最小。
通过两两比较相关性检验表明，所选定的5个滑坡影响因子具有条件独立性。
尽管使用不同的方法得出的结果有很大的差异，但总体趋势是相同的。实证权重后概率预测法与指数叠加法相比，前者比后者的“适宜”地区大一些（分别是54.36%和35.95%），但前者的预测成功率比后者大一些（79.31%和55.17%）。而模糊逻辑5种方法结果都不理想。总的来看，实证权重后概率预测法与指数叠加法结果比较好。
滑坡敏感性评估是滑坡灾害风险评估与管理的重要组成部分。只有在充分认识滑坡灾害敏感性的基础上，考虑承灾体的易损性，才能客观地评估滑坡灾害的风险，从而制定出减轻滑坡灾害的行之有效的措施。我国是滑坡灾害的多发国家，如何认识滑坡灾害的敏感性，在国民经济建设中合理开发利用土地，将滑坡灾害损失降低到最小限度，是摆在我们面前的紧迫任务。因此，开展滑坡灾害敏感性评估方面的研究具有重要的现实意义。3S技术在这一领域有着十分广阔的应用前景。不断发展的GIS 平台具有强大的遥感影像的处理功能和空间分析功能，为科学分析和预测滑坡灾害提供了技术平台。概括起来，滑坡灾害评估的空间分析方法主要有两种，一是基于专家经验的知识驱动型方法；二是基于统计学的数据驱动型方法。显然，前者具有主观性和不确定性；而后者则更加科学、可靠。基于统计学的数据驱动型方法在滑坡灾害评估领域中的应用还属于探索阶段，如何利用强大GIS 技术平台，开发出更符合实际的滑坡灾害空间分析的统计算法是今后的发展方向。
二、承灾体易损性评估
承灾体易损性包括物质易损性和人口易损性。承灾体易损性不仅取决于承灾体本身的承灾能力，还取决于当地社会抵御滑坡灾害的能力，这包括减灾措施、灾害预报、灾害应急准备和社会经济发展水平。因此，易损性是承灾体脆弱性和防灾水平共同作用的结果。
（一）易损性评估数据准备与评估准则
滑坡发生所造成的危害取决于人的生命和财产抵御滑坡灾害的能力，即易损性大小。主要与人口和财产（基础设施、建筑物和土地资产）的分布位置及密度密切相关。根据当地条件和数据可得性确定滑坡灾害易损性评估因素包括：人口分布密度、房屋建筑物财产价值（万元）、通讯基站投资（万元）、公路（千米）、耕地资产（万元）、园地资产（万元）、林地资产（万元）。
采用荷兰国际地区测量与观测学院（ITC）开发的ILWIS软件GIS平台，利用ILWIS软件按表7-21生成以下7个滑坡易损性图（图7-11～图7-17，见彩页）：①人口分布密度图；②房屋建筑物财产价值图；③通讯基站投资图；④道路交通图；⑤耕地资产图；⑥园地资产图；⑦林地资产图。
表7-21 衢州地区滑坡灾害承灾体易损性评分标准
（二）易损性评估方法（因子权重评估方法）
采用主成分分析与因子分析方法确定权重。具体计算过程如下：
（1）单变量描述性统计量，见表7-22。
表7-22 单变量描述性统计表
（2）相关系数矩阵见，表7-23。
表7-23 相关系数矩阵
（3）KMO与Bartlett 的球形检定，见表7-24。
显示KMO抽样适当性参数与Bartlett的球形检定。
表7-24 KMO与Bartlett 的球形检定
KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数，当KMO值愈大时，表示变量间的共同因子愈多，愈适合进行因子分析，根据专家 Kaiser（1974）观点，如果KMO的值小于 0.5 时，较不宜进行因子分析。此处的KMO值为0.520，表示适合因子分析。此外，从Bartlett的球形检验的值为158.400，自由度为15，达到显著，代表样本的相关矩阵间有共同因子存在，适合进行因子分析。
（4）共同性。显示因子间的共同性结果，或者说显示各因子解释掉方差的比例。共同度从0到1，0为因子不解释任何方差，1为所有方差均被因子解释掉。一个因子越大地解释掉变量的方差，说明因子包含原有变量信息的量越多，见表7-25。
表7-25 因子间的共同性结果
（5）未转轴前的结果，见表7-26。
表7-26 主成分分析结果
前5个主成分的方差累计贡献率已超过85%，因此，取前5个主成分为公因子。
其主因子荷载矩阵A，见表7-27。
表7-27 主因子荷载矩阵
（6）转轴后的结果，见表7-28～表7-32。
表7-28 方差极大旋转因子荷载矩阵A*
表7-29 正交旋转变换矩阵
表7-30 方差极大旋转因子荷载矩阵A*的特征值及其对应的方差贡献率
表7-31 因子得分的系数矩阵
表7-32 财产评估因子权重分配系列
（三）承灾体易损性评估结果
对这6个评估指标对应的评分图按各个因子的权重值进行图层间的叠加运算，按以下公式得到各单元的滑坡易损性指数，即易损性指数为各评估指标评分的加权和评估结果（图7-18，见彩页）：Di=∑（Wi×Ri）。式中Di为滑坡易损性指数，Wi为评估参数i的权重因子，Ri为评估指标的评分值。
具体来讲，按照上节计算出的财产评估因子的权重结果（Wi），使用ILLWIS软件按下式进行叠加运算：
财产易损性=0.156×建筑物资产+0.164×耕地资产+0.163×园地资产+0.167×林地资产+0.171×道路资产+0.179×通讯基站投资
财产易损性计算结果如图7-18所示。然后将财产易损性图与人口易损性图（即人口分布密度图7-19，见彩页）按等权重进行叠加运算并按5个等级（0，0.1～2.9，3.0～5.7，5.8～8.6，8.7～11.5）重新进行分类，结果如图7-20和图7-21（见彩页）所示。
三、滑坡风险性评估
（一）滑坡风险性评估计算
滑坡风险性是滑坡危险性和承灾体易损性共同作用的结果。滑坡风险评估计算按下式计算：
风险度（Risk）=危险度（Hazard）×易损度（Vulnerability）
具体计算按以下步骤：
（1）将前面用实证权重后概率法和指数叠加法计算出来的滑坡危险性两张图按5个等级进行重新分类，结果如图7-22和图7-23（见彩页）所示。
（2）按滑坡风险评估交叉矩阵（表7-33）将滑坡易损性（图7-21，见彩页）与滑坡危险性（图7-22和图7-23，见彩页）分别进行交叉运算，结果见图7-24和图7-25（见彩页）所示。
表7-33 滑坡风险评估交叉矩阵表（V=VI×VS）
（二）滑坡风险性评估结果分析
从滑坡风险性实证权重概率图的统计图表（表7-34）可以看出，滑坡风险较高地区（IV和V级）所占面积为59.5km2，占研究面积的3.4%，滑坡风险中等地区（III级）所占面积为532km2，占研究面积的30.2%；滑坡风险较小（II和I级）地区所占面积为1170.25km2，占研究面积的66.4%。
表7-34 滑坡风险性实证权重概率图的统计图表
从滑坡风险性实证权重指数叠加图的统计图表（表7-35）可以看出，滑坡风险较高地区（IV和V级）所占面积为126.75km2，占研究面积的7.2%，滑坡风险中等地区（III级）所占面积为691.5km2，占研究面积的39.9%；滑坡风险较小（II和I级）地区所占面积为916.75km2，占研究面积的52.9%。
表7-35 从滑坡风险性实证权重指数叠加图的统计图表
两种方法得出的结果有所差异，但总体趋势基本相同。根据滑坡风险性较高地区（IV和V级）所占面积的集中度和预测成功率，实证权重指数叠加法较实证权重后概率法保守些，滑坡风险性高的地区划定的范围较大，见表7-36，图7-26和图7-27（见彩页）。
表7-36 两种方法比较
（三）小结
本次研究在滑坡危险性评估中采用了两种实证权重统计方法，并在滑坡易损性评估中采用了主成分-因子分析统计方法，确定了财产评估因子的权重，最后通过交叉运算得到了衢州地区滑坡风险性。克服了以往专家指数评定方法权重确定的主观性的缺点，通过实际案例分析，主要得出以下结论：
两种方法得出的结果有所差异，但总体趋势基本相同。根据滑坡风险性较高地区（IV和V级）所占面积的集中度和预测成功率，实证权重指数叠加法较实证权重后概率法保守些，滑坡风险性高的地区划定的范围较大。
研究区滑坡风险性较高地区（IV和V级），主要分布在西北部和东南部地区，在这些地区滑坡危险性主要受降雨量和坡度因素的影响，滑坡易损性主要是人口分布影响较大，居民点和道路及通讯基站的分布也主要集中在这些地区。东南部林地资产较大，这些影响因素的综合作用，导致这些地区滑坡风险性较高。
实证权重法权重的获得是客观的，不是根据专家的主观判断，而是根据实际发生的滑坡灾害数据与影响滑坡危险性的各评估指标的统计关系而确定的。但在本次滑坡危险性案例研究中，因为响应因子-滑坡灾害点少（50个），不能完全揭示出响应因子与预测因子之间的统计关系。如果能够获得足够多训练点数据，会得到更加精确的结果。另外，实证权重要求，必须对预测因子进行分类且对响应因子按一定阈值进行划分才能应用该方法，因此，阈值的确定至关重要，选定不同的阈值将会产生不同的评估结果。因此，更需要大量的实际观测数据，建立响应因子与预测因子之间的统计关系，从而更加科学地确定阈值。
在实证权重评估方法中，进行了两两比较条件独立性检验，结果表明，所选定的滑坡危险性5个评估指标都具有条件独立性，说明所选定的评估指标是合理的。
10、2014一建市政教材（p113)基坑纵向滑坡机制图,φ，c,N分别代表什么？这个图怎么看？
φ表示滑动面上的平均内摩擦角；c滑动面上土的平均黏聚力；N表示标准贯入度。