山体滑坡是山区最常见的地质灾害之一,与地形、降水和地质构造等密切相关。滑坡灾害严重影响区域生态环境和经济社会安全。素以“千丘之国”著称的卢旺达,位居东非大裂谷中段,境内地形崎岖、地质构造复杂活跃、旱季雨季交替明显,短时强降雨频率高、强度大。强降雨引起的滑坡灾害,使这个“世界最贫困之一”国家的生态和经济社会系统不堪重负。因此,研究短时强降雨对卢旺达滑坡灾害的影响及其规律,具有重要的理论和实践价值。当前基于XG-Boost、ANN和KNN模型等技术方法针对卢旺达滑坡敏感性的研究较少,难以充分厘清滑坡发生与短时强降雨之间的相关关系及其时空规律。因此,本文运用统计分析了方法分析卢旺达区域地理特征、强降雨、海拔高度、土地利用转型等诱发因素与滑坡之间相关关系,并基于16个滑坡条件因素结合各种机器学习模型评估了卢旺达滑坡敏感性时空格局,旨在为卢旺达滑坡风险预警和滑坡防治提供科学依据。本研究主要结论如下:（1）日最大降雨量与滑坡数量之间存在显著正相关关系（P＜0.001）。本文获得的灾害风险图对滑坡敏感区进行了定量评估,并被证明这是一种有效的灾害探测工具。通过评估滑坡发生时间与滑坡前3天、5天、10天、15天和30天持续日降雨量的相关关系,最终确定滑坡前3天持续日降雨量作为滑坡临界降雨值。（2）位于海拔1800-2200m和2200-2800m的中、高山带是滑坡最敏感地带,而海拔低于1500m的低山带滑坡较少,这充分表明滑坡与海拔之间有较强相关性。1990–2020年土地利用类型转变与滑坡发生高度相关（P＜0.01）,林地、草地向耕地和居民地转变明显,是卢旺达中部和西南部地区从中、高滑坡风险区向极高滑坡风险区转变的主要原因。（3）依据滑坡危险度（低敏感、中敏感、高敏感和极高敏感）四个等级,卢旺达约50.26%的区域处于滑坡低敏感等级,18%的区域处于中等敏感,31%的区域具有高度或极高敏感等级。空间尺度上,西部和南部敏感性最高,中部和北部中等敏感,东部敏感性最低。卢旺达滑坡灾害很大程度上取决于暴雨和地形因素,考虑这些因素可使滑坡灾害预测准确率达85%。暴雨对卢旺达山体滑坡有重大影响,雨季日降水量可高达112 mm。（4）机器学习、数理统计和GIS技术相结合能够有效提高滑坡敏感性建模和预测制图的质量和准确性。XG-Boost、ANN和KNN模型等6种模型精度均很高,变化范围为90%（似然比模型）-98%（朴素贝叶斯模型）,随机森林模型和朴素贝叶斯模型的AUC准确率分别为85%和99%。相比而言,朴素贝叶斯模型明显优于其他5个模型,朴素贝叶斯模型预测滑坡敏感性性能最好。综上所述,本研究可用于制定滑坡减灾方案和环境保护措施。定期进行滑坡敏感性调查与及时分享相关信息,对于灾害频发地区非常重要。