20世纪中期以来，随着世界人口的不断增长、人类活动的空间范围逐渐由平原向丘陵、山区等滑坡灾害易发区扩展，人类工程活动对地质环境的扰动程度不断加大，加之受到全球气候变化等因素的影响，滑坡灾害的发生频率越来越高，给人类社会带来越来越严重的损失。人们越来越认识到防范和减轻滑坡灾害对社会经济发展的重要性，迫切需要开展滑坡灾害空间预测的研究，从而对其更为有效的控制和管理。本文在这一领域做了如下探讨：　　 (1)在分析和总结前人研究成果的基础上，将目前国内外比较成功的滑坡灾害预测评价方法分为：现象监测预测法、数理统计预测法、非线性系统理论预测法和地球内外动力耦合法。在对各类方法以及存在问题进行概述的基础上，提出目前工作和研究过程中存在着缺乏地质灾害基础信息储备、监测手段落后、研究方法带有局限性的问题，并针对问题提出解决对策。　　 (2)根据影响边坡稳定性的主要因素，建立不同尺度边坡灾害空间预测评价的指标体系。并运用非线性特征的函数对各个因子进行定量化和标准化处理。　　 (3)运用模糊综合评判法，以流溪河国家森林公园为实验区域，构建了区域滑坡空间预测模型。评判集采用四级标准，即低度危险区、中度危险区、中高度危险区、高度危险区。根据指标体系确定了参评要素，采用非线性隶属度函数曲线确定了隶属度，选用在传统的层次分析方法上有所改进的模糊层次分析法(FAHP)作为评价因素权重的确定方法，确定了隶属度和权重之后，进行模糊变换和综合评判。利用ARCGIS软件完成计算过程，并对评判结果进行分级处理。　　 (4)将人工神经元网络BP模型应用到边坡稳定性的评价预测中，借助MATLAB的人工神经元网络工具箱，以G324上的86个边坡数据为训练和预测样本对模型进行了实验。