滑坡是最常见的地质灾害，严重威胁着人类的生命和财产安全。全国每年因滑坡而造成的人员死亡近千人，直接经济损失近四十亿。因此，加强对滑坡的研究，以实现防灾减灾的作用，具有非常重要的现实意义。本文总结了滑坡预测和滑坡三维可视化的研究现状，并根据三峡库区白水河滑坡位移监测数据和等高线地图，建立了基于位移时间序列的滑坡预测模型和监测地区三维地形模型，实现了基于滑坡位移时间序列模型的滑坡演化过程及其三维可视化仿真。在滑坡预测部分，主要工作包括对已监测的滑坡位移序列进行EEMD分解，然后在各个分量的基础上用BP神经网络分别做预测，最后将各分量之和作为最终的预测结果。三维可视化部分包含地形建模和可视化仿真，地形建模主要涉及到由DWG格式的等高线地图中提取地形的三维坐标数据，然后将无序的数据进行网格化，最后在网格化三维数据的基础上通过VC++调用Creator的API建立三维地形模型和滑坡体模型；可视化仿真部分主要内容为通过Vega Prime软件调用滑坡预测的数学模型、地形模型和滑坡体模型，并由数学模型控制滑坡的运动规律。最后在MFC平台下进行简单的交互式仿真控制。通过三维可视化，动态地呈现了滑坡演化的过程。将复杂的公式和繁琐的数据通过三维可视化展现出来，可以直观地对滑坡过程及其致灾后果做出快速评估。本文进行了滑坡可视化研究的初步探索，对于滑坡研究具有一定的参考意义。