论文标题：Evaluation of Landslide Risk Using the WoE and IV Methods: A Case Study in the Zipaquirá–Pacho Road Corridor

论文链接：https://www.mdpi.com/2624-795X/6/2/27

期刊名：GeoHazards

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/geohazards

研究背景

山地地区由于复杂的地质环境和频繁的人类工程活动，常面临严重的滑坡地质灾害威胁。滑坡易发性区划作为滑坡风险管理的重要工具，能够为国土空间规划、灾害 mitigation 措施制定提供科学依据。Zipaquira-Pacho公路廊道位于哥伦比亚昆迪纳马卡省东部山脉西坡，属于典型的安第斯山脉地形，地质构造复杂、坡度陡峭，且降雨集中，历史上多次发生滑坡灾害，对当地交通基础设施和居民安全构成严重威胁。本文旨在通过两种统计模型对该公路廊道进行滑坡易发性区划，为区域风险防控提供决策支持。

研究内容

本研究采用证据权值法（WoE）和信息量法（IV）两种二元统计模型，对Zipaquira-Pacho公路廊道开展滑坡易发性评价。研究首先基于野外调查和Google Earth影像解译建立了包含101个滑坡点的数据库，其中70%用于模型训练，30%用于验证。通过分析高程、坡度、坡向、流长、流量累积、日照强度、Sen2p坡度、距断层距离、距褶皱距离、距河流距离、地表覆盖、地质和地貌等13个诱发因子，计算各因子类别对滑坡发生的贡献权重。

图1.滑坡灾害分布图。

研究利用ArcGIS Pro平台进行空间叠加分析，生成五级易发性分区图（极低、低、中、高、极高）。WoE模型结果显示，极高易发性区域占19.62%，高易发性区域占19.71%；IV模型结果显示，两类高风险区分别占17.57%和26.55。值得注意的是，88%的历史滑坡点落在高和极高易发性区域内，表明模型具有较好的预测能力。通过受试者工作特征曲线（ROC）验证，两种模型的曲线下面积（AUC）均超过81%，其中IV模型为81.79%，WoE模型为81.21%，证明两种方法在该区域均具有较高的适用性。

图2.使用ROC曲线验证方法有效性。

在因子分析方面，研究发现坡度16°至35°区间、北向坡面、农业用地以及Guaduas组页岩和粘土岩地层与滑坡发生显著相关。相较于WoE方法，IV模型在捕捉因子类别间空间变异方面表现更敏感，但WoE基于条件概率的权重计算方式使其在易发性级别分布上更为均衡。研究还指出，尽管两种方法在预测精度上差异不大，但IV模型略胜一筹，且二者结果的高度一致性可能与使用相同数据集有关。

研究总结

本研究成功构建了Zipaquira-Pacho公路廊道的滑坡易发性区划图，证实了WoE和IV两种统计模型在热带山地地区的适用性。研究成果不仅为当地道路安全维护和土地规划提供了直接的科学依据，也为类似地质-气候条件下的滑坡风险评估提供了可复制的技术框架。未来研究可进一步整合机器学习方法，并纳入实时降雨和土壤湿度数据，以提升模型的动态预测能力。该成果对促进安第斯地区地质灾害防控和可持续发展具有重要意义。

GeoHazards 期刊介绍

主编：Prof. Dr. Zhong Lu, Southern Methodist University, USA; Prof. Dr. Tiago Miguel Ferreira, University of Lisbon, Portugal

期刊发表范围涵地球物理/地质灾害、气候及气候变化相关灾害、气象灾害、水文灾害、块体运动灾害以及人为和技术灾害等研究领域。自2020年创刊以来，被ESCI、Scopus、GeoRef等多个权威数据库收录。