吉林省永吉县是泥石流灾害频发区之一,而四间河流域是永吉县泥石流分布最密集的区域,每年因泥石流灾害造成的损失难以估计。加之气候变化的影响,极端气象事件频发,为研究区的防灾减灾工作带来巨大的不确定性,四间河流域的民众面临着生命威胁和财产损失的风险。因此,本文以四间河流域为研究区,对其开展了系统的风险评估工作,并对区内典型泥石流灾害大石沟在不同重现期降水条件下的泥石流进程进行了模拟,据此为研究区泥石流灾害的防治提供部分参考。本次研究以“吉林省永吉县地质灾害风险普查项目”为依托,结合历史资料与实地调查,首先开展了对研究区的泥石流灾害风险性评估工作。以选用的12个因子为基础,通过采用地理信息相似度方法选取负样本提升数据质量,采用基于VGG网络的深度学习模型提升模型精度,最终获得研究区的危险性评估结果;以人口易损性、资产易损性和资源易损性三大类影响因素为基础,采用层次分析法获得研究区易损性评估结果,联合危险性评估结果获得最终的研究区风险性评估结果。随后选择研究区高风险典型泥石流灾害大石沟泥石流作为研究对象进行了数值模拟,过程采用Massflow软件建立基于Voellmy基底摩擦模型的泥石流基本模型,通过对2017年泥石流灾害数据的反演获取运动参数,模拟了不同重现期（50年一遇、100年一遇、200年一遇）下的泥石流运动过程,并通过泥石流的最大深度与最大动量、爆发频率指标完成典型泥石流的危险性评估,结合前述的易损性评估结果,最终获得典型泥石流的风险性评估结果。本次研究主要内容及完成成果如下:1)本次研究获得了研究区的地理位置、气象水文条件、地形地貌条件、地层岩性条件、地质构造条件、地震条件、水文地质条件、工程地质条件、植被覆盖条件等基础环境信息,分析了研究区泥石流灾害频发的主要原因:东南西三面环山、中部为河谷地带的地形条件,坡面及冲沟侵蚀与沟床堆积的充足物源,降雨多、径流短、汇水快、水动力强度大的水源条件,致使区内泥石流灾害较为发育。2)本次研究选取了包括高程、坡向、坡度、曲率、TWI（地形湿度指数）、地貌类型、岩组类型、归一化植被指数、道路（距道路距离）、水系（距水系距离）、构造（距断层距离）、年均降水量等在内12个影响因子来进行研究区区域危险性评估,利用皮尔逊相关系数法对因子进行多重共线性分析,结果表明12个因子均不具有共线性;此外在负样本选取时采用了一种地理信息相似度的方法来对负样本进行选取,最终确认在地理信息相似度[0,0.5]的宽值域选取负样本可以兼顾建模精度与土地使用价值,由此完成基础数据的准备。本次研究使用了深度学习模型完成研究区危险性评估,模型基于Python语言开发,采用卷积神经网络的VGG模型作为主体模型,将样本点数据通过展开为二维图片的方式输入模型计算获得最终结果,并通过受试者工作特征曲线（ROC）和及其曲线下面积（AUC）值来衡量模型精度,最终制作获得四间河流域危险性评估图。3)本次研究使用了层次分析法完成研究区易损性研究,选取人口、资产和资源三类易损性影响因素,通过层次分析获得各自权重,并在Arc GIS平台上完成了易损性的计算,制作完成四间河流域易损性评估图,并与前述危险性评估图叠加最终获得研究区泥石流风险性评估图4)本次研究使用了Massflow软件对研究区典型的大石沟进行了模拟。选取Voellmy基底摩擦模型为基础模型,通过对2017年泥石流灾害数据的反演获得了大石沟泥石流的运动参数。在此基础上计算了50年一遇、100年一遇、200年一遇三种重现期的泥石流流量曲线,模拟了各重现期的泥石流运动过程,制作完成了不同时刻的泥石流影响范围、泥深、流速等运动要素的图件。5)本次研究通过将典型泥石流的最大深度与最大动量的耦合,以此作为泥石流的强度指标,再融合泥石流爆发频率,完成了典型泥石流的危险性评估。结合前章节的易损性评估结果,最终制作完成典型泥石流灾害的风险性评估结果图件。