滑坡地质灾害在我国的南方地区多发,具有历时时间短、破坏程度大的特点,严重威胁着人们的生命财产安全。如何对此类地质灾害进行易发性和风险评价,采取预防措施减少损失,已成为防灾减灾研究的重点。本文以江西省赣州市（辖南康和章贡两区）为研究区,通过野外调研以及历史滑坡数据,分析了研究区滑坡灾害发育类型和分布特征,对研究区的地形、地质和环境进行充分的剖析,选择若干个控制和影响滑坡灾害发生的地质、环境要素,构建了研究区滑坡灾害易发性评价指标体系。利用基于数据驱动的统计分析方法,分析影响因子与历史滑坡之间的关系,构建逻辑回归模型,开展滑坡灾害易发性区划与评价研究。论文取得的成果如下:（1）研究分析了研究区滑坡灾害发育类型及分布特征,滑坡主要受人为因素与诱发因素的双重影响。区域内滑坡多与人类工程活动呈现一致性,滑坡体多为第四系坡积物与原岩强风化产物,受区域强降雨、连续降雨的诱发而产生滑坡。（2）对滑坡灾害的野外调研资料进行充分的分析,根据研究区的孕灾环境以及前期学者对于滑坡灾害影响因素的研究结论,选取高程、坡度、坡向、距道路距离、距河流距离、距断层距离、地层岩性、NDVI、土地利用类型、降雨量等13个地质和环境要素,构建了滑坡灾害易发性评价指标体系。（3）本研究主要采用基于随机点采样（RP）和确定性系数（CF）两种数据驱动的统计分析方法,构建两种逻辑回归模型（MLR-1和MLR-2）,开展滑坡灾害易发性评价。根据模型验证结果,MLR-1模型的精度要高于MLR-2模型,整体精度（OA）和Kappa系数（KC）分别为93.5%,0.843。MLR-1模型预测的高与极高滑坡灾害易发性区域的实际滑坡占比为88.71%,野外调研发现2017年后的新滑坡有19处,落在高与极高易发区域的滑坡占84.21%。这验证了MLR-1模型的预测可靠性。最后,滑坡灾害高易发区多分布于道路沿线,与实际调查结果一致,说明受人类活动影响较大。（4）数据的采样或处理方式不同的情况下,即使使用相同的建模方法也会得到不同的结果,一个合适的灾害易发性评价模型是实现合理的进行灾害区划与评价的前提。通过验证表明MLR-1模型更加适用于赣州地区的滑坡灾害易发性区划与评价,可将此方法推广至与研究区拥有类似地质环境条件的其它地区。