随着经济的快速发展,我国对矿产资源的需求量越来越大,随之而来的矿山安全问题也变得越来越严峻,各地安全事故时有发生。研究和分析灾害的产生原因及各种灾害的内在联系是十分必要的。主要以矿山地下采场的灾变信息为研究对象,以石人沟铁矿为实验矿山,以Arcgis转件为基础平台,BP神经网络为预测工具,二者结合以实现对实验矿山地下采场灾变信息的分析及预报的研究。首先,以GIS软件为基础平台构建了矿山的地下采场、地表地形地貌的数字模型,并采集、整理和分析采动诱发变形和物理信号的时空分布特征。其次,根据实验矿山的地表地形的特点设计了相应的变形监测的监测方案,并且方案的各项内容得到了具体的实施,获取了科学的变形监测数据。与此同时,通过矿山的微震监测系统,采集到了相应变形时间段内的微震监测数据。以GIS为基础平台,C#为基础语言,构建了矿山微震、变形数据分析系统。研究分析了采场变形强度、空间特征与时间节点与微震信号变化强度与时空信息的内在联系。该系统在图上以五种颜色表示了微震监测数据与变形监测数据的关系程度。最后,以BP神经网络为工具,构建了灾害信息预报的模型,根据微震事件对可能发生的变形灾害事件进行了预测。