预测滑坡发生的时间是地质风险管理领域的一个重要课题。近年来，基于对位移监测数据的分析，人们提出了多种方法来解决这一问题。其中，速度倒数法由于其使用简单的特点，被广泛应用。1965年，斋藤基于经典蠕变理论提出了一种预测滑坡破坏时间的方法。此后，Fukuzono在前人研究和大比例尺边坡模型试验的基础上，提出边坡破坏前地表位移速度的对数与最终阶段地表位移加速度的对数成正比。Voight基于Fukuzono的研究理论，得到了速度倒数法。由于该理论方法实际上是从恒定和受控的实验室条件中获得的，这些条件在自然斜坡和野外条件下极不容易满足。测量误差、随机的仪器噪声、局部斜坡运动、周期性变化因素（如降雨、地下水、融雪、人类活动等）都会引起位移速率的变化。所有这些因素都会严重影响速度倒数法预测滑坡时间的准确性和可靠性。为了提高速度倒数法在滑坡预测中的实用性和可靠性，本文分别针对连续监测和非连续监测两种情况对传统速度倒数法进行了改进。
　　在连续监测情况下，本文在Voight等的研究基础上，通过在传统速度倒数法中引入可控变量，提出了改进的速度倒数法。通过地基雷达监测到某露天煤矿1处滑坡和某露天铁矿4处滑坡。在某露天铁矿4次滑坡中，破坏前几小时加速度明显减小，这与经典蠕变理论不符。然后，采用传统的速度倒数法和改进的速度倒数法对5个滑坡进行了分析。分析结果表明，改进的速度倒数法能减小失效前加速度下降引起的预测误差，提高了预测精度。对连续监测情况，本文提出的改进的速度倒数法不仅提高了预测精度，而且为速度倒数法的改进提供了研究方向，即通过引入可控变量提高预测精度。
　　在非连续监测情况下，本文通过引入自助取样，将传统的速度倒数法进行了改进。以贝尼山滑坡（速度倒数—时间散点为下凹型）和Vajont滑坡（速度倒数—时间散点为上凸型）为例，对改进速度倒数法的使用方法进行了介绍。然后在贝尼山滑坡测点1-2监测数据的基础上，通过拟合得到了一组理想的速度-时间序列，然后在理想的速度—时间序列中引入随机噪声，构造一组速度倒数-时间散点分布在一条直线附近的数据，在此基础上研究了改进速度倒数法对滑坡时间预测的精度。研究结果表明，对于速度倒数-时间散点不同的分布情况，改进的速度倒数法在一定程度上能够提高滑坡时间预测的精度和可靠性。