中国是世界上滑坡灾害最严重的国家之一,目前受到滑坡威胁的地区已占全国陆地面积的1/5～1/4,每年因崩塌滑坡造成的经济损失在200亿元人民币左右。在我国暂时没有足够的经济和技术力量对存在威胁的滑坡进行全面的治理的情况下,不断采用新的方法开展滑坡灾害预测预报研究,提高预测预报精度,尽可能减小灾害的损失,具有十分重要的现实意义。 目前,人们在进行滑坡的时间预测预报研究时,往往只偏重于预测预报的理论模型、方法以及相关信息系统的开发,对滑坡预测预报过程中所涉及的一些基本理论和关键技术问题很少有人深入探讨。基于以上原因,本文应用新近发展起来的人工免疫系统(简称AIS),解决了如下几个关键性问题: (1) 应用人工免疫系统的识别多样性构造免疫算法,对滑坡监测数据进行预处理,得到了较好的效果。 (2) 应用人工免疫系统中免疫遗传算法识别滑坡突变点,给出了一种适用判别滑坡变形阶段的方法。 (3) 应用传统免疫算法对现有的几种典型预测预报模型进行融合,得到了综合的预报结果。 在以上问题的解决过程中,选择了监测资料较为完备的丹巴滑坡及新滩滑坡对涉及的每一个模型和算法进行了检验和验证。 研究结果表明,本文选择新的理论方法较好地解决了以上几个困扰滑坡研究的关键问题,为滑坡的时间预测预报提供了一种全新的研究思路。