张婷婷，晏鄂川，胡显明，范彬彬

(中国地质大学(武汉)工程学院，武汉 430074)

1 研究背景

滑坡的位移监测成果是认识滑坡机理、演化过程及其预测预报的基本信息。然而，由于滑坡类型的多样性以及演变规律的复杂性，加之各种影响因子的综合作用，使得滑坡变形表现出复杂特性。因此，面对复杂的监测信息，需通过某种数学分析方法对因子进行分析，获得我们所需要的滑坡变形信息。

目前，关于位移监测资料的分析处理理论或方法很多，如灰色系统理论、人工神经网络、时间序列分析、支持向量机等［1－3］。这些理论主要是根据监测的历史位移信息预测(或计算)滑坡未来某个时间段的位移信息，但未对监测资料从演化系统的角度进行处理，因此，降低了滑坡变形分析结果的可信性与实用性。

因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子(之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量)，以较少的几个因子反映原始资料的大部分信息，同时这几个少数因子之间又是相互独立的。运用这种研究方法，以滑坡位移监测资料为研究对象，我们可以找出影响位移变化的主要因素，以及它们的影响力(权重)，既合理地解释了包含在因子之间的相关性，又简化了观测系统，抓住了影响所有观测数据的主要矛盾。

因子分析最……