三峡库区因其复杂的自然、地质条件,历来是地质灾害多发区。自2010年9月175m试验性蓄水后,三峡水库经历了5年的高水位蓄水,库水维持在145m至175m之间波动,高水位差的库水位周期波动加剧了水的软化和库岸再造作用,诱发新生型滑坡及古滑坡复活。如2003年发生的千将坪滑坡、2009年初凉水井滑坡险情等。同时,三峡库区在移民迁建过程中,进行了大规模的开挖、搬运、加载等人类工程活动,对库区斜坡稳定性构成了较大影响。如1993年云阳新县城建设过程中因违规增加斜坡荷载,造成滑坡发生。1995年巴东县城在迁建过程中,触发古滑坡复活。人类工程活动规模和强度的不断扩大,已经成为该区地质灾害的重要诱发因素之一。因此,研究三峡库区滑坡监测预警与评估技术,挖掘地层岩组、地质构造、地形地貌、水文条件等控制因素下滑坡的空间分布规律,并在此基础上研究蓄水过程中降雨、库水位波动及人类工程活动等典型诱发因素作用下的滑坡变形演化规律,进而实现滑坡变形的预测分析,是保障水库正常运营及防灾减灾的迫切需求。论文以滑坡预测预报理论为基础,以3S及数据挖掘方法为主要技术手段,选取三峡库区秭归至巴东为研究区,在地形、地质及滑坡等数据资料收集与整理的基础上,从滑坡空间发育规律和典型专业监测滑坡变形规律分析入手,研究三峡库区从蓄水前1993年,到2003年135m蓄水、2006年156m蓄水及2008年、2010年完成175m试验性蓄水后整个蓄水过程中的滑坡诱发因素变化特征,包括土地利用、库水位及降雨的变化,探索各诱发因素影响下不同类型滑坡变形规律,最终实现滑坡变形趋势的预测分析。论文的主要研究内容及成果如下：(1)分析了研究区滑坡空间分布及规模特征。通过分析该区275个已有编目滑坡的空间分布及规模特征,包括滑坡名称、面积、体积、前缘高程、后缘高程、滑坡物质组成及滑坡稳定性现状及发展趋势等,发现研究区土质滑坡主要发育中型滑坡,而岩质滑坡则主要发育中大型滑坡,滑坡发育具有区域性和集群性特点,且不同类型滑坡发育规模具有不均匀性及集聚性。(2)归纳了研究区不同类型滑坡空间发育规律。采用决策树算法对研究区滑坡发育规律进行挖掘,结果显示研究区土质/岩质滑坡发育主要受基础地质条件控制,包括地层岩组、断层距离及斜坡结构。研究区土质滑坡主要分布在碎屑岩岩类,高程在320m以内,主要坡向为西北坡,而岩质滑坡主要分布在伏倾坡,高程280m-480m范围内。研究区土质滑坡灾害主要为中型规模,且主要分布在距离水系较近、人类工程活动较大的范围内,基础地质及水文条件控制是土质滑坡发育规模的关键要素。岩质滑坡主要为大型滑坡,与土质滑坡相比,研究区岩质滑坡发育规模受斜坡结构、高程、坡度影响更大。(3)分析不同蓄水阶段下研究区土地利用变化规律。利用研究区1993年(蓄水前)、2003年、2006年、2008年、2010年及2013年高、中分辨率卫星影像与航拍数据,综合考虑光谱特征、纹理特征及NDVI、DEM坡度等因素,提取土地利用信息,分析研究区蓄水过程中的土地利用变化规律,探索土地利用变化对滑坡稳定性的影响。根据土地利用变化面积图分析,在三峡水库蓄水前十年间,研究区土地利用变化主要集中于耕地、灌木草地以及林地之间的转换,其中灌木草地转换为耕地的面积最多。而蓄水后十年间,主要表现为耕地到灌木草地和水体的转变,其次是林地转换为灌木草地和耕地。(4)利用关联规则挖掘土地利用变化对滑坡稳定性的影响规律。分析发现,1993-2003年期间,研究区土质滑坡和岩质滑坡均与土地利用为耕地-灌木草地、林地-耕地关联性强,除此之外土质滑坡还与耕地-水体关联较强。表明研究区滑坡主要分布与耕地变化范围内,即受人类活动影响较强。研究区欠稳定滑坡与耕地不变、草地-耕地及耕地-草地关联较强,表明该区滑坡稳定性受人类工程活动影响大。而2003-2013年间,滑坡稳定性除与耕地变化相关,与水体的变化也关联极大,表明蓄水期间研究区滑坡既受人类工程活动的影响,同时也受库水位变化的影响。(5)采用关联规则方法对研究区土质滑坡(白家包滑坡和谭家湾滑坡)及岩质滑坡(木鱼包滑坡和大坪滑坡)变形趋势的挖掘。通过对研究区典型土质(白家包滑坡、谭家湾滑坡)和岩质滑坡(木鱼包滑坡、大坪滑坡)的变形规律挖掘,发现研究区土质滑坡多受降雨及库水位共同影响,尤其当库水位快速下降时,滑坡会发生快速变形。主要原因是研究区土质滑坡滑体物质多为渗透性较差的粘土、泥岩组成,当库水位快速下降时,地下水与库水位形成正落差,动水压力指向滑坡体外侧,不利于滑坡稳定。而岩质滑坡更主要受降雨的影响,库水位的影响次之,主要原因是岩质滑坡滑体物质多为渗透性较好的砂岩组成,降雨快速入渗滑体之后,增加滑体自重,导致地下水位普遍抬升,形成孔隙渗透压力,同时软化滑带土,使其抗剪强度降低,影响滑坡稳定性。(6)开展了研究区专业监测滑坡变形速率的幂律分布特征分析。对研究区四个典型滑坡的变形速率进行分析,发现滑坡变形速率在达到一定数值后,其变形速率大小与分布频率呈线性关系,四个滑坡拟合的直线相关系数均在0.94以上,表明研究区滑坡变形速率与分布频率之间存在幂律规则,证明滑坡在变形演化过程中表现出自组织临界现象。(7)开展了基于粗糙集和粒子群优化支持向量机的白水河滑坡变形预测。通过分析白水河滑坡变形特征,发现连续强降雨及库水位下降是导致滑坡强烈变形的主要影响因素。基于降雨量与库水位等影响因素与滑坡变形特征的响应关系,利用粗糙集理论对10个影响因子进行属性约减,筛选出影响滑坡变形的核因子集,基于该因子集建立粒子群优化支持向量回归模型,对滑坡位移速率进行预测。经验证,测试样本的预测平均绝对误差及相对误差分别为0.234mm/d和0.891%,预测结果与实测值变化趋势基本一致。通过分析粗糙集挖掘出的滑坡变形规则,发现当{月平均降雨量小于10.598mm且连续最大降雨量小于36.9mm且库水位平均下降速率小于0.235m且当月库水位平均值小于146.59m}时,白水河滑坡处于匀速变形阶段,而当{月平均降雨量大于10.598mm且连续最大降雨量大雨36.9mm且库水位平均下降速率大于0.235m}时,白水河滑坡处于加速变形阶段。(8)开展了基于分类回归树的树坪滑坡地下水位规律分析。通过分析树坪滑坡地下水位变化与降雨及库水位等因素的相互关系,发现树坪滑坡地下水位对库水位变化响应关系显著,地下水位与库水位的波动趋势基本一致,当库水位上涨时,地下水位相应的抬升；当库水位下降时,则地下水位跟着相应下降。相比库水位对地下水位的影响,降雨对滑坡前部地下水位的影响相对较小。在此分析的基础上,选取影响地下水位变化的因子集,基于该因子集构建分类回归树模型,并对地下水位进行模拟。经验证,测试样本的预测结果与实测值基本吻合,其平均绝对误差和相对误差分别为0.28m和1.15%。