中国地貌结构丰富繁杂是全球滑坡灾害非常严重的国家之一。滑坡作为地质灾害的主要类型,危害着乡村、工业矿区、城镇。滑坡灾害拥有区域性、群发性和多发性等特性以及国民经济总体水平不高的情况下,决定了我国不可能有富足的经济和技术实力在短期内对全部潜在危害的滑坡灾害点进行全部普及的工程治理,因此滑坡危险性评价模型的准确性、可靠性和有效性已经成为目前地质灾害预测的难点和迫切需要解决的问题之一。区域滑坡危险性评价系统是一个开放的非线性耗散结构,因此需要借助非线性科学等建立评价数学模型。数据挖掘聚类分析是多元统计分析中的一种常用的非监督分类法,它以统计学形式将具有相似特征的数据进行归类,预测与分析算法含义清晰。但由于滑坡灾害相比与其他地质灾害的独特性质,往往存在很多隐性的和不确定的因素,如降雨、人工破坏等,传统的聚类分析方法无法对其进行有效刻画,从而导致滑坡危险性评价精度的下降,这也使滑坡灾害的预测和分析困难重重。因此,新的滑坡灾害的评价方法的研究刻不容缓。本文以陕北黄土高原北部的延安市宝塔区地质灾害详细调查资料为数据依据,以自然作用、人类活动以及自然作用于人类活动双重作用下的黄土地质灾害形成机理的理论依据为支撑,通过对研究区地质环境背景及滑坡概况的深度研究,创建评价因子与决策因子相互作用的区域滑坡危险性评价指标体系,引入数据挖掘聚类分析高效算法,总结前人在滑坡等地质灾害研究中所存在的不足,进行改进,提出一种基于不确定性层次聚类分裂算法(U-DIANA)的区域滑坡危险性评价方法。该算法在针对滑坡等地质灾害中降雨等评价因子具有的不确定性和极强参与性,通过在数据挖掘层次聚类的理论上构建了不确定性层次聚类分裂算法,解决了对降雨等不确定性评价因子刻画不足的问题;运用ArcGIS对该研究区滑坡危险性评价因子与决策因子进行叠加分析、空间统计分析,可视化分析等系列功能相互协作,重现地理实体;设计"搜索法"与"专家评价法"相结合的滑坡危险性等级确定准则,建立滑坡危险性等级评价模型,并将模型应用于延安市宝塔区进行验证。实验结果表明,该评价模型在聚类有效性分析中取得了较高的精度,且精度高于传统层次聚类评价方法,达到区域滑坡评价精度标准。为防灾减灾提供相关技术保障。