三峡大坝是我国重要的水利枢纽,三峡库区水环境安全对国民经济发展具有重要意义,研究三峡库区滑坡涌浪灾害及其可视化风险评估对三峡库区滑坡灾害及其衍生灾害应急管理具有重要意义。本文运用流体力学基本理论,以三峡库区滑坡灾害为研究对象,研究滑坡涌浪灾害的形成和传播规律,构建三峡库区滑坡涌浪灾害风险评估体系,并进行可视化分区。其主要研究工作如下:　　(1)基于不可压缩Navier-Stokes方程、有限体积法、VOF界面跟踪技术、动网格技术及其UDF编程,建立滑坡涌浪数值计算模型,模拟滑坡体入水后引起涌浪的动态变化过程,数值分析滑坡涌浪的自由表面特性,动压场和速度场的变化规律,监测涌浪形成传播过程中对岸动压的变化。结果表明:涌浪沿河道断面的传播具有阶段性,对岸动压随时间呈非线性变化规律,涌浪形成传播到对岸的过程中,动压呈现递增趋势,涌浪爬坡过程中,动压呈现递减趋势。　　(2)基于数值模拟过程,分析了滑坡速度、滑坡体积、滑坡体入水角度、涌浪爬坡角度、水深这5个因素对涌浪高度和动压的影响。结果表明,随着滑坡体入水角度、爬坡角度的增加,最大动压呈非线性递减规律,且随着爬坡角度的增加,达到最大动压的时间向后推移。随着滑坡初始速度、滑坡体积、水深的增加,涌浪高度和最大动压呈非线性递增规律。　　(3)运用正交实验极差分析方法,基于滑坡涌浪数值模拟计算结果,对影响涌浪高度和动压的因素进行多因素耦合计算分析,得到影响涌浪高度和动压的因素敏感性。结果表明:滑坡速度是影响涌浪高度的最主要因素,滑坡体积影响次之,入水角度对其影响最小;滑坡速度影响涌浪动压的最主要因素,水深对其影响其次,入水角度对其影响最小;综合考虑两个特性参数,得到综合分析的因素敏感性,从大到小依次为滑坡速度、滑坡体积、水深、涌浪爬坡角度、滑坡体入水角度。　　(4)运用BP神经网络方法,采用滑坡涌浪高度和动压的数值模拟结果作为构建模型的基础数据,构建了滑坡涌浪高度和动压的预测模型,预测不同影响因素下的涌浪高度和动压大小,将预测结果和模拟结果对比分析。结果表明:基于BP神经网络建立的涌浪高度和动压的预测模型具有一定的可行性。　　(5)分析三峡库区滑坡灾害及其衍生灾害的风险因素,提出滑坡涌浪灾害的风险评估指标体系,构建风险评估模型,对研究区域滑坡灾害发生可能性,涌浪灾害的严重程度进行危险性分析,对研究区域承灾体进行易损性分析。以三峡库区云阳县为例,基于变权重法和降雨量对滑坡稳定性的分析结果,计算不同月累计降雨量下的滑坡涌浪灾害危险性权重大小。基于因素敏感性分析,运用改进的层次分析法,计算涌浪灾害影响因素的权重值。结合库区重点区县的调研资料,运用BP神经网络、灰色系统理论、预测最大降雨量可能月份,及其最大降雨量值。基于改进的层次分析法,结合因素敏感性分析,计算各层指标权重值,为风险可视化分区提供基础。　　(6)运用GIS技术,构建滑坡涌浪灾害可视化分区技术流程,对云阳县滑坡涌浪灾害的危险性和易损性进行空间可视化分析,基于自然间断点法进行风险分区,统计分析风险分区面积,结果表明:危险性为0.6和0.7时,Ⅴ级风险分区均占越10~15％。在此基础上,制定滑坡涌浪灾害的风险等级及其相关描述,结合风险分区面积比例表,得到:当危险性为0.7时,对航道及其周边居民产生较大影响的区域面积为14.66%,当风险危险性为0.6时,对航道及其周边居民产生较大影响的区域面积为11.23%,为滑坡涌浪的风险管理提供技术支持。构建滑坡涌浪风险等级分区三维图,更加直观形象给出了研究区域云阳县的空间风险分区。