1 地质灾害风险性的评价模型
1.1 信息量模型
信息量模型认为地质灾害的形成是不是由一种因子决定的，而是多种因子共同作用的结果。地质灾害的评价结果与地质灾害的数量和质量密切相关，即计算各个因子对地质灾害所作出的贡献值，以信息量来表示地质灾害的发生频率与区域地质灾害发生频率的比较，得到的信息量能够直接反映各因子对地质灾害发育的影响状况。由于模型理论简单，客观性高且实用性强，在地质灾害风险性评价中能够起到较好的分析效果，被广泛运用于中小比例尺[4-5]。
1.2 证据权模型
证据权模型是一种较为成熟的滑坡风险性评价方法，目前已被国内外学者广泛用于多元信息综合和空间决策支持系统中[6]。证据权模型是以贝叶斯概率统计为基础的二元统计方法，形式直观、透明，建模过程易解释，符合地质问题分析的思路，使得该方法被广泛应用。该模型通过将地质灾害相关的因子按其权重进行叠加分析，最终实现地质灾害风险性评价[7]。
1.3 聚类分析模型
聚类分析最早是1939年由Tryon提出的概念，21世纪开始被广泛应用于地学研究。王滨等利用聚类分析模型对重庆市北碚区的泥石流进行危险区划分，其结果与实际吻合度高[8]。聚类分析其实就是将多个指标进行数学分类的一种数学方法，主要有三类：1、系统聚类是对小样本和变量的聚类。2、动态聚类是针对大样本的聚类，常见的是K均值聚类。3、有序样本聚类，对排列次序的样本进行聚类，次序相邻的为一类[9-10]。
1.4 层次分析模型
层次分析模型是美国运筹学家T.I.Saaty所提出，简称AHP决策算法，是一种定性与定量相结合的系统化、层次化的方法，既可以用于存在不确定性的情况，也可以用于合乎某种逻辑性推理的情况，根据事物之前的相互关联，进行不同层次聚合，多层次分析结构模型，利用主观感受对客观事物的相对重要性进行量化，再用一定的数学方法确定其相对要的具体数值[11-12]。
1.5 逻辑回归模型
逻辑回归模型是二分类因变量进行回归分析常用的模型，在进行地质灾害分析时，逻辑分析模型是用来解决在因变量已知情况下，预测某种灾害发生的可能性，同时能够根据权重预测发生灾害的概率。该模型的自变量不要求满足误差分布趋于正态分布的假设，也不要求符合正态分布的条件，既可以是离散的也可以是连续的。通过逻辑分析模型可以明确哪些因子是引发地灾的主要因素[13-14]。
表1 各种地质灾害风险评价模型的优缺点
2 结论与讨论：
（1）评价模型大多采用定性模型，定量模型使用较少，定量化工作比较薄弱。前人对研究区的地质灾害研究方法较为单一，而地质灾害风险评价是一个综合性、动态的评价过程，需要综合考虑多方面的影响因子。
（2）风险评价的实用性。部分风险评价无法完全反应地质灾害的影响因素，在进行风险评价应注重多种模型方法的结合，优势互补，建立各模型方法的独立性与客观性。
（3）地质灾害风险评价缺乏统一的评价标准。其中主观评价权重设置受主观因素大，而客观评价法充分依赖客观因素，忽略权重的重要性。因此在以后的地质灾害风险评价中要注重主客观评价相结合。
（4）开展地质灾害评价工作时未能深入了解诱发地质灾害的形成因素，对各种因子的评价考虑不够充分。因此，在开展地质灾害的风险评价过程中应该充分采用多种手段深入了解地质灾害的形成原理和地质环境背景。综合考虑影响地质灾害的各种因子，进一步提高地质灾害的防控能力。
参考文献
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