我国西南岩溶山区降雨多、地质构造复杂,滑坡灾害发育充分且频发,已给当地人民生命财产造成重大威胁,实时全面监测、精准预测预警已成为应急响应、防灾减灾的现实需求和当务之急。此外随着野外监测工作的持续推进,监测数据增长迅猛,分析处理难度与服务器负载强度随之增大,高效实时处理、分析和发布信息结果难以为继,因而探索新型数据处理框架、挖掘有效预测预警模型亟待展开和纵深推进。为此,本文以典型的岩溶山区示范点——贵州发耳镇滑坡为例展开研究。首先,应用Hadoop计算平台对野外采集的原始数据进行存储与预处理工作;其次,将时间卷积网络模型应用到滑坡变形预测研究并进行精度评定;最后,结合研究区滑坡体变形机制及实际监测数据对该区域滑坡的失稳判据进行分析。本文主要研究内容和成果如下:（1）基于Hadoop平台完成了数据集成与预处理。首先通过布设GNSS和雨量计设备进行研究区的滑坡变形信息和气象数据的连续观测;其次采用数据库同步技术和爬虫技术将远程数据同步至本地数据库,继而上传至Hadoop计算平台下的分布式文件系统以完成监测数据的集成存储;最后依托于MapReduce计算框架与相关算法实现岩溶滑坡GNSS监测数据的粗差剔除和插值。（2）基于时间卷积网络搭建了岩溶滑坡变形预测模型。将时间卷积网络模型引入岩溶滑坡变形预测并以FE04和FE06监测点为例进行实验,结果显示该模型对FE04预测的均方根误差和平均绝对百分比误差分别为10.5mm、0.1333%,对FE06预测的均方根误差和平均绝对百分比误差分别为16.5mm、0.066%,相较于长短时记忆网络模型、BP神经网络模型和支持向量回归模型,时间卷积网络模型具有更高的精度和更好的适用性。（3）基于改进的模型进行了研究区滑坡失稳判据分析。通过分析研究区滑坡变形机制并结合各监测点累积位移实际变化情况,在现有模型基础上提出分段式改进切线角模型并设定四种预警级别对各监测点数据进行相应的实验分析,结果表明改进模型可以在滑坡体变形加速时适时发布预警并在变形趋势缓和后解除预警,预警结果与坡体实际变形情况相吻合。