滑坡易发性模型中各种参数的不确定性常常阻碍了滑坡发生的准确时空预测。滑坡评估中不确定性的主要原因是空间可变的岩土和水文参数。这些先决参数通常会在空间上发生显著变化,即使是在同一个地质体单位内部也是如此,因此需要量化这些参数的不确定性的影响。本研究采用一种新的三维概率滑坡易发性模型来解决这一问题。模型参数的空间变异性用随机场方法建模,并与蒙特卡洛方法(the Monte Carlo method)耦合,以将模型参数的不确定性传导到滑坡预测(即安全系数)中。滑坡预测中产生的不确定性允许量化先决参数的空间变异性的影响。将所提出的模型在捕捉空间变异性影响和预测滑坡发生方面的性能,与传统的基于物理的滑坡易发性模型进行了比较,该模型不考虑对边坡稳定性的三维影响。结果表明:与传统模型相比,该模型具有更好的滑坡预测性能,具有更高的精度和准确性。本研究的新颖之处在于说明了土壤不均一性对浅层滑坡易发性的影响,这是通过开发与随机场模型和蒙特卡罗方法(the Monte Carlo method)相结合的三维边坡稳定性模型而实现的。