地质灾害的发生通常是许多因素共同作用的结果，对其中各种因素所起的作用进行研究有助于预测或预防地质灾害的发生。但是，地质灾害的调查信息通常是不完备的，不能完全揭示导致地质灾害发生的全部因素，对这些因素导致灾害发生的机理更是不甚清楚。在地质灾害区划模型中，地质灾害影响因素权重的确定将直接影响区划结果的准确性和有效性，因此，如何确定各影响因素的权重是进行地质灾害区划的关键问题之一，也是难点。　　地质灾害区划权重分配方法可归纳为主观判断和客观分析两种类型，由于地质灾害要素的不完备性，客观分析方法缺乏数据支持，而主观判断方法受人为因素影响较大。针对上述问题，利用模糊粗糙集具有处理不确定性和不完整性信息的优点，提出一种新的基于模糊粗糙集模型的权重分配方法。首先利用“西部地区公路地质灾害监测预报技术研究”项目提供的数据提取地质灾害分类属性数据，建立地质灾害信息分类决策表；然后利用模糊集理论对属性值进行模糊化，形成模糊等价类，在此基础上依据模糊粗糙集模型求取各条件属性对决策属性的依赖度，经过归一化处理后，得到所选地质灾害影响因子权重值。最后以三穗-凯里公路为例，运用因子叠加法地质灾害区划模型对权重值分配结果进行精度评价分析，结果表明：采用模糊粗糙集模型方法区划结果分段明确，其灾害点集中分布在中高危险段上，与实际情况十分吻合，而采用专家打分法的区划结果分段粗糙，灾害点主要分布在中低、中、中高3个等级。　　以上研究结果表明，模糊粗糙集模型能较好的解决地质灾害影响因子权重分配问题，基于模糊粗糙集的地质灾害影响因子权重分配是一种有效的分配方法，能提高公路地质灾害区划的精度。