逻辑回归(LR)模型和决策树(DT)模型在预测分析中有着广泛的应用。在 研究滑坡易发性的情况下,预测分析对预测到未来有高潜在可能性发生滑坡的地区 具有重要意义。因此,本研究的目的是利用 LR 和 DT 模型,通过运行三种算法 (CHAID、穷举型 CHAID、QUEST),分析和比较滑坡易发性。根据历史上发生过 的滑坡的报告和航空照片,本文编制了滑坡检索图(记录了 762 个滑坡)。所有滑 坡被随机分为两组数据:50%用于建立模型(训练?数据集);其余用于验证(验证 数据集)。20 个因子被认为是与滑坡有关的影响因子,分为 5 类(地形、水文、土 壤、地质和森林)。分析了滑坡发生与影响因素之间的关系;利用 LR 模型和 DT 模 型填制了滑坡易发性地图。使用曲线下面积方法(AUC 法)对这些地图进行验证。 采用穷举型 CHAID 算法的 DT 模型(预测精度 90.6%)优于 DT-CHAID 模型 (AUC=90.2%)、LR 模型(AUC=90.1%)和 DT QUEST 模型(84.3%)。在本次研 究中,采用穷举型 CHAID 算法的 DT 模型是最佳模型。因而,所有模型都可用于 滑坡灾害的空间预测。