滑坡是坡体因多种因素耦合下而发生的形变，最终被某些诱发因素（如强降雨）引发失稳产生了滑动的一种地质现象，由于降雨原因引起的滑坡称为降雨型滑坡。降雨型滑坡研究一直是自然灾害灾害领域里研究的难点问题之一。我国是世界上受滑坡灾害影响最为严重的国家之一。本论文研究属于行业公益专项“强降水诱发山体滑坡、泥石流气象预报警报技术”项目，旨在通过降水、滑坡体变形等的同步观测构建降水诱发滑坡灾害机理模型。本文的研究工作是在前人研究成果的基础上，利用GPS技术对云阳王家湾和忠县滑坡进行监测，搜集部分滑坡和降雨资料，应用回归分析和卡尔曼滤波等理论方法，对降雨型滑坡特征、降雨型滑坡位移与降雨量、降雨型滑坡预警等方面进行深入系统研究。研究内容如下：（1）利用GPS对云阳王家湾和忠县滑坡进行监测；（2）利用一元回归分析对降雨量和位移关系进行研究；（3）利用多元线性回归分析降雨量、时间和滑坡位移的关系；（4）推导多因子卡尔曼滤波理论模型；提出了多因子卡尔曼滤波建模方法；（5）将多因子卡尔曼滤波理论应用到滑坡变形监测分析中，建立了滑动量-降雨量-孔隙水压力-时间等因子间的统计模型，取得了满意的效果；（6）滑坡预警与反思；通过滑坡监测实例，基于统计分析，研究了滑坡位移过程与降雨量过程、孔隙水压力过程的关系模型，提出了多因子卡尔曼滤波模型及多因子卡尔曼滤波建模方法并应用到在实际滑坡监测分析、预警中，取得了满意效果。