信息量模型是由信息论引出的一种统计预测方法,被广泛地应用于地质灾害危险性评价中.如何制定合适的因子分级方法,使单因子统计分析的优势最大化,是信息量模型构建中的关键问题.为此提出了一种对称分级方法,该方法基于正态分布相关的统计学知识,以标准差为间隔对因子进行预分级后,由外到内将对称的区间合并、划分为一级.基于对称分级方法,对坡度、地表曲率、地形湿度等指标与滑坡面积呈近似正态分布的因子进行了分级,并构建了信息量模型,对汶川地区进行地震滑坡危险性评价.为验证对称法的合理性,选取5种标准分级方法(等间距分割、分位数分割、自然间断分割、几何间断分割和标准差分割)进行对比实验.结果表明,利用对称法分级得到的结果中,较高、极高危险区内的实际滑坡面积比例达80.87％,高于利用其他标准分级方法得到的结果,证明对称法具有较好的分级效果.
信息量模型 地震滑坡 滑坡危险性评价 因子分级方法 对称法分级