秦岭是我国南北重要的地理分界线,其山高坡陡,岩石破碎,暴雨集中,自然泥石流灾害频发。山区独特的成矿地质条件孕育了丰富的矿产资源,区内Pb、Zn、Au、Mo、Sb等金属矿产资源丰富。由于矿产资源的高强度开发,采矿活动对山区地质环境的强烈扰动,弃渣、废石和尾矿的肆意堆放,在原本就处于自然泥石流易发区背景之上,又迭加了更为严重的矿山泥石流隐患,并带来以流域重金属成分扩散为主的环境负效应问题。论文以秦岭典型金属矿山泥石流为研究对象,通过原型调研、参数提取、采样测试和作图分析,综合运用地质分析、模型计算、灰色系统和分形理论对矿山泥石流的形成条件、主控因素、发育规律和分形特征进行了系统研究。借助分形几何学工具,通过对物源粒度和流域地貌的分形计算,初步探讨了物源粒度分维、流域地貌分维与矿山泥石流危险性、稳定性及流体性质之间的内在联系。根据地质条件背景、矿产开发现状和矿山泥石流形成因素,建立了一套评价矿山泥石流危险性的指标体系。综合运用灰色系统、模糊数学、免疫遗传算法及人工神经网络等非线性数学理论,建立了适合矿山泥石流危险性综合评估的非线性数学复合模型。借助Visual Basic 6.0和Access程序开发工具,自主开发了“基于IGA-BP的矿山泥石流危险性智能评估系统”,并以矿山泥石流为评估实例,验证了软件系统的准确性和可靠性。通过系统采集渣石、尾砂、土壤、地表水、底泥和植物组织样品,借助石墨炉原子吸收分光光度计等分析设备,获得了各类样品中的Zn、Pb、Cd、Cr、Cu等元素含量。系统分析了各种重金属成分在渣石、尾砂、地表水、底泥、土壤和植物中的富集与迁移转化规律,首次查明了矿山泥石流物源对流域水土及植物的环境负效应问题。