近些年来,基于滑坡的发育现状、分布规律、形成机理而建立的监测、预测与评估方法取得了丰硕的成果。但是由于滑坡成因的复杂性、地理环境的不同和滑坡数据的全面性不足,使得预测模型的适用性和精度受到一定的限制。本文通过不同的空间尺度,从单体滑坡和区域滑坡两个角度对滑坡进行预测分析,并在研究过程中,使用数据库对数据分类、存储和管理,最终建立了滑坡灾害监测预测分析系统,为决策者提供相应的技术支持和软件服务。本研究所采用的方法和得到的结论如下:(1)将单体滑坡的预测分析分为时间和空间两个方面。在时间预测方向采用斋藤迪孝模型、非线性动力混沌序列模型和灰色—马尔科夫模型,分别针对短期临滑、中短期、长期三个不同的时间尺度,且使用黄茨滑坡、卧龙寺新滑坡和新滩滑坡位移数据分别进行工程分析。另外,在空间预测模型方向采用极限平衡和数值分析、BP神经网络两种模型,从确定性和非确定性两个角度分别对云南思茅滑坡和黄土滑坡类型进行稳定性分析。(2)对区域滑坡的预测分析首先是提取分析区域滑坡的主要因素,其次是基于影响因素建立评价指标体系,最后是在评价体系的基础上利用模糊层次分析模型和信息量模型对汶川10度带地区进行危险性评价。根据验证数据的统计结果可知,模糊层次分析的结果是从低到极高危险区的比例分别是:0.2%,8.6%,25.4%,28.2%和37.6%;而信息量模型分析的结果分别是3.46%,5.03%,7.81%,35.3%和48.4%。另外,从两者的危险性区划图分析,高危险区都主要集中在研究区域的西南地区,且在东北方向有少量分布。因此,使用这两种预测模型对区域滑坡的预测是行之有效的,且都有较高的精度。(3)对滑坡监测空间数据库的实现是遵循一般建库流程:概念模型、逻辑模型和物理建模。采用ArcSDE数据库引擎和Oracle数据库将滑坡数据分为滑坡属性数据库和地理空间数据库分别构建存储。(4)利用当前流行的空间数据库的技术和滑坡预测模型,建立了滑坡预测分析系统。它不仅提供了一个可以快速存储和管理空间数据的信息管理平台,而且还可以对单体滑坡和区域滑坡进行预测分析。总之,它为滑坡研究专业人员及相关工作者提供了一个良好的滑坡数据分析和预测平台,也是滑坡预测系统设计开发技术的尝试和探索。