本文应用自适应神经模糊模型(ANFIS)对地中海某流域区内(希腊伯罗奔尼 撒)的滑坡易发性(landslide susceptibility)进行了研究。本文在地理信息系统环境 中,研究了滑坡与影响滑坡发生的因素之间的关系。分析中考虑了高程、坡角、断 面曲率、河流密度、离主要道路的距离、地质条件和植被等 7 个因素;建立了 6 个 不同隶属函数的 ANFIS 模型,生成了相应的滑坡易发性分区图。将代表滑坡发生 概率水平的输出结果分为 5 类;然后利用独立的滑坡事件数据集,使用 2 种不同的 验证方法对其进行评估,即接收器运行特征(ROC)分析,以及成功次数与预测总 数的比率。在大部分情况下,通过两种验证方法获得的曲线下面积的计算值都在 0.70~0.90 之间;这表明 6 种模型的预测准确度介于较好和非常好之间。这些计算值 还表明,预测精度取决于 ANFIS 模型中被检验的隶属函数。在这些隶属函数中, 两个 S 型的隶属函数之差(Dsigmf)与两个 S 型的隶属函数之积(Psigmf)具有最 高的预测精度。