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摘要
滑坡是中国频发的地质灾害，滑坡的易发性评价涉及多种影响因素，如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性，以川西蒲江县为研究区，通过实地调查与编录，筛选地质、地貌、环境等12类影响因子，分析各影响因子与滑坡的相关性，确定影响因子的权重大小，构建BP神经网络模型，完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示：研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关，坡度、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显，利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线精度分析，结果表明：基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重法，基于BP神经网络模型的栅格赋值法更适用于研究区的滑坡易发性评价。
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单位中节能建设工程设计院有限公司; 中国地质调查局成都地质调查中心; 成都理工大学
