三峡水库蓄水以来,三峡库区发生老滑坡的复活、新滑坡的产生、水库塌岸及其次生灾害,针对地质灾害的防治预警研究,库区开展了全面、持续的监测工作,因而研究滑坡位移预测模型具有很强的现实意义和理论研究价值。自2003年起,三峡库区分别开展二期、三期的地质灾害监测预警工作,利用自动化、实时化的监测技术积累了海量的滑坡数据,有效利用各项监测数据是探索滑坡预测预报的关键。滑坡变形位移预测是一个高度复杂、非线性的问题,一方面受自身的地质条件控制,另一方面会受到外界环境因素(降雨、库水、人类工程活动等)的不确定性影响,因而滑坡变形过程除了表现出宏观的位移趋势,也同样表现出一定的随机波动性。本文结合海量的滑坡监测数据,以工程地质系统科学的监控-反馈理论为依托,结合滑坡累积位移监测数据分析,将滑坡的变形过程分为趋势项和随机项,以滑坡位移和变形速率为状态向量,将瞬时位移速率视为一阶马尔科夫的随机过程,建立老蛇窝滑坡的运动方程,利用Kalman滤波方法和时间序列分析方法对滑坡系统的动态性、非线性、开放性等特征进行研究。本文以三峡库区老蛇窝滑坡为例,结合滑坡的地质特征和监测数据对滑坡的成因机制进行分析,对滑坡的变形规律进行归纳,最后利用Kalman-ARIMA模型预测滑坡的位移变形。通过对这些问题的分析与研究,取得以下成果：1、老蛇窝滑坡是典型的推移式滑坡,变形过程主要受到降雨和库水位下降的影响。根据2006～2010年间的滑坡监测数据统计分析,滑坡位移变形量从后缘至前缘有递减的趋势,推断该滑坡为推移式滑坡。分析滑坡累积位移、变形速率、降雨和库水位曲线变化特征,滑坡位移变形具有阶跃型特征,滑坡变形速率较快的时间段主要集中在5-9月,主要受到强降雨、持续降雨、库水位下降影响。2、老蛇窝滑坡位移预测模型建立,根据滑坡系统运动过程的概念模型方法建立Kalman-ARIMA耦合模型。通过对2008年3月到2010年10月的滑坡位移进行单步递推预测,对比结果发现Kalman模型的预测偏差较大,最大值为35.58mm,平均绝对误差为10.33mm,而Kalman-ARIMA模型的预测结果与实际观测值对比发现,预测偏差相对较小,最大的为19.75mm,平均绝对误差为4.59mm。因而,Kalman-ARIMA模型能够有效地对外界因素影响下的滑坡位移进行预测,预测结果精度较高。