地学界对泥石流预报研究已有四十多年的历史，但时至今日，提高预报精度依然是一个难题。主要是不同地区的降雨状况和环境背景存在差异，加之对宏观地面信息的获取存在不足，使得预测模型的适用性和精度受到限制。而地理信息系统（GIS）技术和遥感技术（RS）为定量化的泥石流评估和预报提供了更为可靠的手段。结合二者优势提高预报泥石流的准确性已成为一种研究趋势。本文以四川省为研究对象，空间插值方法和泥石流预报理论为基础，结合1981-2002年泥石流灾害数据、逐日降雨和多个环境因子，建立预报模型。最后，利用2003-2004年历史数据，验证预测模型准确性。主要方法及结论如下：（1）利用气象观测站逐日降雨量数据，对两种空间插值方法：IDW方法和OK方法进行插值精度比较。结果显示，适合四川省逐日降雨量的插值方法是OK方法，并且确定了该方法插值参数：采用Exponential函数拟合半变异函数；最大搜索样点数为15。（2）基于降雨量的泥石流预测模型。利用Logistic回归模型对两类降雨组合：1）当日降雨与前10日降雨；2）当日降雨与前10日有效降雨建立了基于降雨的泥石流预测模型。并且进一步分析第二类降雨组合中的两种降雨方式——①大降雨短持续时间；②小降雨长持续时间，及两种降雨方式与泥石流之间的关系。分析结果显示，降雨组合“2）”的预测准确性（89.1%和88.9%）比“1）”的（86.8%）高，大约提高2%。（3）基于信息量的危险性区划。采用信息量模型分别计算高程、坡度、坡向、汇流累积量、植被覆盖度、土壤类型和土地利用类型共7个评价因子的信息量。最后由GIS空间叠加分析计算综合信息量，以自然断点法将四川省按危险程度划分为轻度危险区（-9.79~-2.578）、较轻度危险区（-2.578~-0.286）、中度危险区（-0.286~3.037）、重度危险区（3.037~6.631）和高度危险区（6.631~16.426）共5个子区。（4）考虑环境因子的泥石流预报模型。通过关联度分析，计算每个子区内影响因子的权重，结果表明：不同危险子区，其主要影响因子存在差异。在此基础上所建立的三个不同危险程度下的泥石流预测模型，其预测准确度分别为90.5%、81.1%和89.6%。相对于仅考虑降雨的泥石流预测模型，分别提高了22%、9.7%和14.3%。据此，可知环境因子对于泥石流的预报十分重要。较之传统的仅考虑降雨的预报，输入环境因子并分子区研究的方法将有助于提高预测的准确度。