滑坡具有群发性、随机性、突发性和复杂性等特点,是福建省主要的地质灾害类型之一。因此,开展滑坡时空分析研究对于防治滑坡地质灾害、保护人民生命财产、降低经济损失具有十分重要的意义。本论文以丰富的实际资料为基础,开展滑坡易发性评价;引入降雨因子,反演了降雨诱发区域滑坡的降雨临界值表达式,能为滑坡地质灾害预警预报提供决策支持。论文的主要研究内容和成果如下:(1)论文通过相关关系分析,解决了研究区(福建省)滑坡易发性评价因子的筛选问题,并通过叠加统计分析了各个致灾因子与滑坡灾害之间的关系;提出了层次分析法与T-S模糊神经网络模型相融合评价福建省滑坡易发性等级,用层次分析法确定模糊神经网络模型中输入层因子的初始权重值,很好地解决了模糊神经网络模型中各因子的初始权重问题,提高了模型训练精度及收敛速度。研究表明,影响滑坡易发性的关键因子为坡度、坡向、高程、断裂带、河流、道路和NDVI。通过构建T-S模糊神经网络,将福建省滑坡易发性评价为高易发性、中易发性、低易发性和非易发性4个等级。利用平均绝对误差和均方根误差检验模型评价结果的精度。结果显示,基于该模型的滑坡易发性评价结果具有较高精度。(2)在福建省滑坡易发评价结果的基础上,本文进一步引入降雨因子进行滑坡地质灾害的时空预测。重点选择福建省南平市,研究分析该市滑坡与降雨之间的时空分布关系,反演了基于逻辑回归模型的区域滑坡临界雨量表达式以及滑坡发生概率表达式。研究表明,南平市滑坡的发生与4日降雨量(当日降雨量和前3日累计降雨量)有关,其中当日降雨量对滑坡发生的影响最大。滑坡降雨临界表达式为:R0=-0.5052R13+95.227。考虑4日降雨量的滑坡发生概率表达式为:(?)