基于降雨条件的泥石流预测预报是近年来国内外研究的热点,本文以汶川县映秀地区为研究区,建立暴雨泥石流预测模型,并模拟泥石流的起动过程。旨在对泥石流可能发生的时间进行预测,减少泥石流危险区内的人员伤亡和经济损失,降低泥石流造成的危害。综合考虑暴雨泥石流形成所需的地形地貌、物源及降雨条件,初步选出泥石流发生的影响因子12个,即流域面积、主沟长度、主沟平均纵坡降、主沟床弯曲系数、流域平均坡度、形状系数、岩性、崩滑比、NDVI（归一化植被指数）、累积雨量、降雨历时和平均雨强。利用Boruta算法及Mann-Whitney U检验,筛选暴雨泥石流预测因子。采用随机取样法选取70%的样本数据作为训练集,用于构建模型,剩余30%的数据作为验证集,用于验证模型的预测效果。基于逻辑回归模型建立暴雨泥石流预测模型,采用精确度、准确率、漏报率、误报率、F₁值和AUC值,定量评价模型的预测效果。为进一步分析泥石流可能的起动位置,运用LHT模型模拟泥石流的起动过程,得出了以下结论:（1）Boruta算法通过比较因子对模型精度的影响程度,确定因子的重要性,对于提高模型精度及简化模型有很大帮助。Mann-Whitney U检验以显著性作为因子筛选的标准,也能很好的运用于暴雨泥石流预测因子的选取中。（2）崩滑比、NDVI、平均雨强3个因子对映秀镇暴雨泥石流的发生有重要影响,其余因子的重要性和显著性较低,故将其作为暴雨泥石流预测因子。（3）基于逻辑回归模型建立暴雨泥石流预测模型,模型训练集与验证集的AUC值分别达到了0.865、0.823,表明逻辑回归模型可适用于构建映秀镇暴雨泥石流预测模型。（4）通过与I-D阈值模型、Fisher判别模型、ID-Fisher模型等进行对比分析,发现逻辑回归模型的预测效果更好,表明逻辑回归模型在暴雨泥石流预测模型中具有先进性及适用性。（5）利用LHT模型模拟典型暴雨泥石流的起动过程,模拟结果与实际泥石流的起动时间、起动时的平均雨强基本相符,表明模拟的效果较好。