能源资源作为世界经济和发展的驱动力,随着工业社会的发展,其需求量有日益增长的趋势。在以煤炭作为主要能源资源的我国,能源资源需求量的增长引发了大量的煤炭矿产开采,而矿山开采量的增加导致近年来煤炭矿区地质灾害发生数量的递增。要尽量避免在开采过程中可能遭受的损害、确保矿区周边居民的安全、降低矿区地质灾害引发的财产损失和人员伤亡,对矿区进行地质灾害的评价预警,为地质灾害的预测提供有力的条件,显得十分必要。矿区主要的地质灾害类型有滑坡、塌陷、崩塌、塌陷等,对各类地质灾害发生产生影响的环境因素主要有坡度、坡向、距构造距离、距采煤区距离、距道路距离、岩性、粗糙度、DEM等。对于不同的矿区空间位置与环境条件,各个因素对灾害发生的影响程度不同且各个因子之间的相互影响关系不同,因此对于地质灾害的评价预警需要利用采集到的各个评价因子的空间数据结合多种统计分析类数学模型进行,以充分利用空间数据的位置特性与数学模型的统计分析的科学性,使得到的评价预警结果能够准确形象、直观明了。本文是在对地质灾害的发生机理进行深刻了解并对已发生地质灾害的矿区进行实地勘察、调研的基础上,结合GIS技术与统计分析类的数学模型设计并实现了矿区地质灾害评价预警系统。系统集成了GIS与逻辑回归、层次分析、神经网络等数学统计模型的优势,其中GIS对空间数据具有强大的数据处理和存储能力,具有利用空间信息的定位、定性、时间和空间等特性,能够实现更准确的预测与更直观的表达,而神经网络、层次分析、逻辑回归等在决策分析中具有丰富应用经验的数学模型,则可以改变凭借决策者的主观概念进行决策的传统,通过科学的统计分析,实现预测、分析、评价、规划等决策。两者的结合能够更加灵活的运用GIS提供的空间数据,并根据变化的数据生成与研究区域相适应的评价模型,得到准确直观的评价预警结果,实现更强大的分析决策功能,为决策者提供更具空间特性、直观性与客观性的决策依据。