膨胀土是一种颗粒高度分散、能够反复胀缩变形、对环境的湿热变化十分敏感的高塑性粘土，它具有吸水膨胀软化、失水收缩开裂的工程特性。由于其不良的工程特性导致了工程上的许多问题或地质灾害的频繁发生。作为浅表层轻型构筑物的路基工程，膨胀土路基的水毁损害一直是岩土工程界和工程地质领域中世界性的重大工程难题之一。膨胀土路基的水毁受气候的影响非常之大。就膨胀土的形成和分布而言，它与气候有很大的关系，特别是降雨和干旱对膨胀土路基的水毁更是有着直接的关联。在全球变暖的大环境下考虑异常气候对膨胀土路基水毁的影响非常必要。本文结合交通部西部课题《水对膨胀土路基的损害作用机理研究》，综合分析了国内外对膨胀土水毁研究的现状，通过理论分析、室内试验、大型模型试验和粗糙神经网络预测等方法，对膨胀土的水毁机理和灾害预测进行了广泛而深入的研究，取得了一些创新性的成果，得出了如下几方面的结论：1．提出了运用粗糙集理论对膨胀土进行分类的新方法。本文基于粗糙集的理论和方法，运用粗糙集理论的重要性原理，对膨胀土分类指标的重要性进行排序，可以剔除膨胀土胀缩等级评价体系中的相互关联甚至无效的指标。现行的对膨胀土胀缩等级进行评判的指标和方法很多，但是从评判结果与试验指标之间的粗糙依赖度来看，在许多膨胀土分级方法中，评判结果并不完全依赖于某些试验指标。研究表明：通过计算膨胀土胀缩指标的重要性可以补充新的试验指标以完善指标体系，使之更加准确地对膨胀土进行分级。针对膨胀土分类时数据不相容和信息不完备等情况，提出了引入贝叶斯方法计算可信度和支持度的条件概率，以及提取条件概率大于某一阈值的规则。最后通过逻辑合取与析取归并膨胀土的分类规则。该算法解决了粗糙集在处理类似问题时容易出现的数据挖掘规则失真等问题。2．分析了气候对膨胀土路基水毁的影响。特别是干燥的膨胀土具有强大的膨胀潜势，对膨胀土路基的稳定尤为不利。通过对广西南(宁)友(谊关)路宁明路段中膨胀土和湖南常(德)张(家界)路慈利路段弱膨胀土的一系列室内试验和大型模型试验研究，深入地探讨了不同气候条件下膨胀土路基土体内含水量的变化规律和干湿循环对路基土体的影响；分析了雨水入滲与土体风化作用对边坡土体强度和稳定性的影响；指出了由于膨胀土路基裂隙的存在，不能忽视降雨冲刷力和地表径流对路基稳定的影响；并根据膨胀土地区的路基附属建筑物的受力分析，提出了一种新的膨胀土路基附属物的设计方法。3．对膨胀土路基水毁有着重要影响的降雨和干旱两种气候进行了概率分析。为了更好地分析极端降雨对膨胀土路基的影响，本文根据某地的日降雨量资料，对极端降雨的分析中公认较为出色的皮尔逊-Ⅲ型分布、耿贝尔分布建立了分析模型，进行了极值分布模型拟合优度检验，指出皮尔逊-Ⅲ型分布可以更好地模拟日降雨量的极值。并分析了干旱对膨胀土以及膨胀土路基的影响，建立了基于马尔可夫链的晴雨转化矩阵，并引入某干旱模型来评价干旱等级，为膨胀土路基水毁的预测提供了依据。4．根据灾害学原理对膨胀土路基的水毁进行了分类。膨胀土路基水毁是严重的地质灾害。根据常规地质灾害的属性特征和等级划分，对膨胀土的地质灾害特征进行了分析，指出膨胀土路基水毁是突发性地质灾害。并根据常规地质灾害等级的划分对膨胀土灾害进行了分析，确定了膨胀土的地质灾害风险等级和地质灾害等级。结合常规地质灾害灾情的评估，分析了膨胀土路基地质灾害评估和预测的特点，并提出了评估和预测膨胀土路基水毁灾害的方法。5．采用粗糙神经网络对膨胀土路基的水毁进行了预测。膨胀土路基水毁是一个典型的非线性问题，本文采用改进型BP神经网络对膨胀土路基的水毁进行预测。本文提出了运用粗糙集对神经网络的训练数据进行分析，约简输入数据来简化输入节点数，并提取规则确定神经网络隐含层节点个数，从而确定神经网络的结构。对于MATLAB中已经训练好的神经网络在相同输入出现不同输出的现象，首次提出了用蒙特卡洛方法对膨胀土胀缩等级、降雨量、干旱持时和路基坡度进行概率模拟，然后再输入到训练好的神经网络中进行计算，进而对输出结果进行数理统计，确定膨胀土路基水毁的发生概率。计算结果分析表明：该算法为计算任意地区的膨胀土路基水毁的概率提供了可扩展的计算方法。