目前,滑坡的预警主要分为雨量阈值预警和位移（变形）阈值预警。大量学者对滑坡的监测预警进行研究后发现,由于滑坡的规模、类型各不相同,不同的滑坡得到的雨量阈值或变形阈值有很大差异,因而很难利用统一的失稳判据,来准确的判别和预测滑坡灾害。另外,受地表植被建筑等影响,对滑坡的表面位移进行精准监测存在一定的难度;对于近水平砂泥岩互层组成的平推式滑坡,在滑坡后缘拉陷槽水位没有达到临界水位时,一般不会发生坡体滑动,但一旦发生滑动将会非常迅速,会表现出显著的突发性,此时基于宏观变形规律的监测预警方法就显得无能为力。而水位的变化优先于地表位移,且地下水位具有不可压缩性和流动性等特点。滑坡在滑动过程中,含水岩体应力应变的变化,会引起含水层孔隙水压力改变,这种微动态变化靠水压力迅速传递到井水位中,表现出井水位微动态异常。因此可以通过观测坡体内地下水位的微动态异常进行滑坡先兆分析,来对降雨、位移预测法进行补充。本文以四川中江垮梁子滑坡为例,对滑坡体滑带上部的水位监测数据进行了分析,重点分析了影响滑坡体内地下水位的影响因素并对非周期性因素进行了消除,研究了水位时间序列数据中异常信号的识别方法和异常数据特征,通过与滑坡位移数据进行对比分析,探讨了地下水位微动异常识别滑坡前兆的效果。主要成果如下:（1）通过现场调查和对中江垮梁子滑坡监测井水位、当地的固体潮、气压、降雨数据的收集与分析,得出滑坡区内地下水位的影响因素主要有降水、气压、固体潮。研究了水位微动态中的气压及固体潮影响,结果表明水位存在与气压相似的1日、1/2日周期性关联,水位存在与固体潮相似的1日、1/2日和1/3日周期性关联。（2）采用斜率法和Clark法确定气压效率,并利用线性回归法和反卷积回归法对监测井水位的气压效应进行消除,最终通过频谱分析法对消除结果进行评价,找出适用于潜水位的气压效应消除方法。结果表明,由于考虑了水位变动的季节性趋势,Clark法获取的气压效率比斜率法更可靠;而反卷积回归法因为考虑了气压效应的时间滞后性,其对水位中气压效应的消除效果优于线性回归法。（3）建立了基于自学习的Pauta准则法对水位数据进行异常值检测,另采用残差法和指数平滑法的时间序列模型对地下水位微动态进行了异常值识别。将三种异常值检测效果进行综合对比分析,最终找寻到特征明显的异常值。（4）以滑坡位移数据为参照,分析了地下水微动态异常值对滑坡变形的响应特征,以及对坡体不稳定段与水位异常段的相关滞后性进行分析,得出位移与水位在不稳定段为正相关关系,且水位微动态异常值相对于位移变化提前4-6小时。基于微动态异常特征,分别在时间域和频率域对异常值进行预警阈值划分,依据划分的阈值对坡体稳定性进行分级,并与依据位移数据的切线角指标分级结果进行对比,发现在预警时间尺度上,基于微动态异常值的预警指标提前基于位移的预警指标5-14小时。