大型滑坡灾害我们最关心的问题是“在哪里发生”以及“发生后会怎样”这两个问题。在哪里发生是大型滑坡灾害研究的先行条件,只有知道潜在滑坡体的位置后面的监测、评估、预警工作才能顺利开展下去,而发生以后会产生什么样的后果,危害范围会有多大是潜在大型滑坡评估的重点,所以只有将大型滑坡的早期识别与危害范围评估结合起来才能全面的刻画大型滑坡危害性。但是由于潜在大型滑坡灾害往往具有隐蔽性,传统地质调查法难以确定其位置,并且使用传统经验估计法对其潜在危害范围进行评估也会导致评估结果不准确。因此,本文提出将基于InSAR技术的大型滑坡灾害早期识别与基于深度积分方法的危害范围评估相结合,试图在大型滑坡发生以前就提前识别出其位置并且评估其潜在的危害范围,将识别与评估结合,使得大型滑坡的防灾减灾工作可以更有效的推进。文本主要以构建基于InSAR和深度积分方法的潜在大型滑坡危害性评估模型为主,在整个构建流程中涉及的研究内容以及主要结论如下:(1)为探求深度积分模型在滑坡模拟评估时方程中的重力加速度对计算结果的影响,本文以北京房山滑坡为研究对象,基于对滑坡过程中的实时视频的解译结果,通过将模拟结果与视频解译结果对比,详细探讨了重力加速度(坐标系)对计算结果的影响,确定适合于大型滑坡运动过程数值模拟的最佳模型。分析结果表明当地形具有较大的坡度时,垂向速度对滑坡运动过程的影响是显著的,并且应当对重力加速度进行修正或者使用旋转坐标系统来获得更精确的模拟结果。(2)为全面考虑潜在大型滑坡失稳以后的致灾特征,在构建整个评估体系时将滑坡入水的过程加以考虑。在深度积分框架下基于双层流模型,发展了考虑滑坡入水时由于水体和滑坡体之间物质交换所引起的动量变化的滑坡入水模型,并以水槽模型和红岩子滑坡为案例对滑坡入水模型进行验证,结果表明滑坡入水模型能够较好的模拟滑坡入水的整个过程。(3)发展了基于InSAR技术和深度积分方法的潜在大型滑坡耦合评估模型,并且以白格滑坡为研究对象,使用光学图像和SAR图像为依据对白格第一次滑坡的形变历史进行了分析,确定了白格第一次滑坡的形变历史以及形变范围。并结合现场调查、无人机测绘技术以及数值模拟反演技术确定滑坡体的计算模型、计算参数。基于白格第一次滑坡中反演得到物理模型以及参数对第二次滑坡进行了模拟预测,并在第二次滑坡发生以后将模拟预测的结果与真实发生后的实测结果进行对比,验证大型滑坡早期识别与基于动力学过程评估模型的可行性,最后对白格地区金沙江沿岸的潜在滑坡体进行识别—评估。结果表明对白格第二次滑坡的预测结果较好的预测出了滑坡体的危害范围,说明整个模型是比较可靠的。而对白格地区金沙江沿岸的潜在滑坡的识别评估结果表明,一旦失稳其堵塞金沙江的概率较大。总体而言,基于InSAR技术和深度积分连续介质方法的耦合评估模型在一定程度上克服了滑坡体识别困难、整个致灾过程描述不全面的问题,很好的解决了目前滑坡体早期识别与危害范围评估处于分离的状态,使得在区域大尺度上进行滑坡的识别以及危害范围评估成为可能。