江西省贵溪市滑坡灾害的频发程度已经严重威胁到当地居民的生命和财产安全。开展滑坡灾害预测、预警研究对于决策者实施防灾减灾措施,保障人民生命财产安全至关重要。本文以贵溪市为研究区,通过实地调查每一处滑坡的情况,分析了滑坡的机理和特征,探索了滑坡与各诱发因素之间的关系。根据滑坡形成条件和实地勘察后的经验,选取了岩性、断层、降雨量、坡度、道路、土地覆盖类型等21个评价指标,在GIS平台数字化预处理后,采用随机森林、支持向量机算法对研究区滑坡灾害进行易发性评估。主要研究内容和成果包括:1)分析了研究区滑坡的发育特征、分布规律、滑坡与地质-环境条件之间的关系。研究区大多是小型土质滑坡,主要在东南部地区和沿道路附近分布;本研究表明集中的降雨、坡度和人为活动影响是造成滑坡的主要因素。2)对非数字化要素进行了数字化处理。将研究区273处滑坡点矢量化并随机分为训练集（70%）和验证集（30%）两组。在稳定区域（坡度＜3°）随机采样了380个非滑坡点,也随机分为训练集（70%）和验证集（30%）。将上述数据分别组合成总训练集和总验证集,以便模型分析。对岩性或土地覆盖等非线性要素,根据它们不同类型对滑坡的抵抗能力分配权重;对断层、道路等线性要素,根据其特征设置不同缓冲区,依据它们对滑坡的潜在影响度（倾向）为每个缓冲区分配权重。将上述数据转换成30m分辨率的栅格,为后续的定量分析研究奠定了基础。3)采用IDL环境开发的En Map-Box软件包,建立随机森林、支持向量机滑坡地灾模型,并利用验证集的整体精度（OA）、Kappa系数（KC）来评估模型精度及其可靠性,进行模型优化对比分析。结果表明了两种机器学习算法均适用于滑坡易发性分析和预测,但随机森林模拟和预测的效果更好。研究还得出各地质-环境因子在滑坡事件中的重要程度。4)把研究区滑坡的发生概率分为了极低、低、中、高和极高五个级别。滑坡易发性区划图符合实地勘察结果,因而本研究可以为当地政府的防灾减灾举措提供参考和技术支持。