我国西南部山地分布比较广泛，人类的生活生产活动都是在山区中进行的，但是由于交通的问题，经济发展等都受到了制约。为了开发西南部经济，修建了越来越多的道路交通等工程，虽然山区的道路大部分是修建在地势较为平缓的河谷地带，但是由于地势的复杂，有些道路的修建需要对山体进行开挖。道路的修建涉及到路基的开挖和放坡等，这使得道路沿线的斜坡裂隙发育较多，稳定性降低，导致滑坡等地质灾害发生。山区道路沿线是滑坡的频发地区，会造成道路损坏和威胁人类的生命财产。对道路沿线的滑坡进行研究，可以为道路滑坡的防治提供依据。本次研究区主要是重庆东北部地区，选用城口县为研究区，云阳县为验证区，将研究区分为斜坡单元，运用随机森林、支持向量机结合GIS系统对山区道路沿线滑坡易发性进行评价。主要的研究内容及成果如下：
　　（1）对研究区重庆东北部地区的地形地貌、地质构造、地层岩性和气象水文条件进行研究，并且对城口县和云阳县的道路和滑坡进行数据统计。通过研究区的概况分析滑坡发生的影响因素，并据此选用研究的评价因子。地形地貌因子选用高程、坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、综合曲率、坡位、地形粗糙度（TRI）、微地貌、地形湿度指数（TWI）、水流动力指数（SPI）、输沙指数（STI），地质构造因子选用倾坡类型（CRDS）、岩性、距断层距离，地质环境因子选用归一化植被指数（NDVI）、距水系距离，人类工程活动本次选用的为距道路距离，诱发因素选用的为平均多年降雨。
　　（2）对城口县和云阳县进行斜坡单元的划分，并选用道路沿线左右3公里内的斜坡单元作为研究区。运用斜坡单元提取19个评价因子，构建空间地理数据库。
　　（3）选用随机森林和支持向量机结合地理信息系统构建山区道路沿线滑坡易发性评价模型，运用ROC曲线和混淆矩阵对两个模型的精度进行评价。随机森林算法建立模型的训练数据、测试数据和整体数据的ROC曲线的AUC值分别为0.999、0.802和0.951，其混淆矩阵中的召回率、精密度和准确度分别为0.933、0.929和0.876。支持向量机算法建立模型的训练数据、测试数据和整体数据的ROC曲线的AUC值分别为1.000、0.770和0.954，其混淆矩阵中召回率、精密度和准确度分别为0.906、0.947和0.834。这两个滑坡概率预测模型的精度和准确度都相对较高。
　　（4）将两种评价模型对城口县和云阳县整个研究区进行仿真，运用数学统计和ROC曲线对仿真的结果进行验证。在数学统计中，城口和云阳的随机森林算法和支持向量机算法的仿真结果较好，易发性低的区域中斜坡单元比较多，而易发性等级高的地方斜坡单元比较少，但其中发生的滑坡较多，其中的滑坡密度随着易发性等级的增加而增加。城口县的随机森林算法和支持向量机算法的仿真结果的ROC曲线的AUC值分别为0.865和0.821，云阳县的随机森林算法和支持向量机算法的仿真结果的ROC曲线的AUC值分别为0.824和0.812。随机森林模型和支持向量机模型建立的滑坡易发性评价模型都具有较好的准确性，其中随机森林构建的评价模型的效果较好。