公路滑坡易发性评估方法——以中国广西壮族自治区为案例

滑坡对交通基础设施构成重大威胁，尤其在如广西壮族自治区这样的山区。然而，针对该地区公路滑坡的易发性模型的综合比较研究较少。为了解决这一不足，本研究利用14个因素和七个模型评估公路滑坡的易发性——三种单一模型（频率比、信息值、确定性因素）和四种与频率比相结合的模型（逻辑回归、反向传播神经网络、支持向量机、随机森林）。研究结果表明，所有七个评估模型将结果分为五个易发性等级。FR-BPNN模型在极低（28.79%）和低易发性地区（49.84%）的分类中表现最好，而FR-SVM在识别极高易发性区域（8.68%）时表现优越；模型分析表明，广西东部公路的滑坡易发性提升，尤其是在柳州和桂林；ROC验证显示所有模型的AUC均超过0.80，其中FR-LR模型的准确率最高（AUC = 0.91），优于以往研究报告的传统单一方法模型。这些结果为该地区地质灾害预防提供了科学工具，并为类似地理条件地区的滑坡风险评估提供了参考框架.