【目的】探究利用时序形变分形特征识别高山冰川区滑坡的方法并分析其适用性。【方法】基于查莫利滑坡及其相邻冰川的形变时间序列描述其斜率（平均形变速率）及分形特征差异，利用聚类分析区分滑坡区域与冰川并进行影响因素分析。【结果】与冰川相比，滑坡的形变时序具有较高的分形维数和较低的分形拟合优度。虽然滑坡与冰川在形变时序的斜率（平均形变速率）上也存在较大差异，但仅使用形变速率难以对滑坡进行聚类识别，准确率仅为61.70%；而使用形变时序的分形指标（包括分形维数和分形拟合优度）可将聚类分析的准确率显著提升至近84.00%。基于形变时序分形特征进行高山冰川区滑坡识别的适用性，根本原因在于滑坡和冰川在物质组成、影响因素和发展演化等方面存在差异。相较冰川，滑坡物质组成更复杂、更易受多种因素影响、形变时序的波动性更强。【结论】利用形变时序分形特征能够成功识别高山冰川区滑坡，在全球变暖背景下，该方法预期可为高山冰川区的滑坡识别、进而为高山冰川区的防灾减灾提供一定的支撑。

【目的】探究利用时序形变分形特征识别高山冰川区滑坡的方法并分析其适用性。【方法】基于查莫利滑坡及其相邻冰川的形变时间序列描述其斜率（平均形变速率）及分形特征差异，利用聚类分析区分滑坡区域与冰川并进行影响因素分析。【结果】与冰川相比，滑坡的形变时序具有较高的分形维数和较低的分形拟合优度。虽然滑坡与冰川在形变时序的斜率（平均形变速率）上也存在较大差异，但仅使用形变速率难以对滑坡进行聚类识别，准确率仅为61.70%；而使用形变时序的分形指标（包括分形维数和分形拟合优度）可将聚类分析的准确率显著提升至近84.00%。基于形变时序分形特征进行高山冰川区滑坡识别的适用性，根本原因在于滑坡和冰川在物质组成、影响因素和发展演化等方面存在差异。相较冰川，滑坡物质组成更复杂、更易受多种因素影响、形变时序的波动性更强。【结论】利用形变时序分形特征能够成功识别高山冰川区滑坡，在全球变暖背景下，该方法预期可为高山冰川区的滑坡识别、进而为高山冰川区的防灾减灾提供一定的支撑。

【目的】探究利用时序形变分形特征识别高山冰川区滑坡的方法并分析其适用性。【方法】基于查莫利滑坡及其相邻冰川的形变时间序列描述其斜率（平均形变速率）及分形特征差异，利用聚类分析区分滑坡区域与冰川并进行影响因素分析。【结果】与冰川相比，滑坡的形变时序具有较高的分形维数和较低的分形拟合优度。虽然滑坡与冰川在形变时序的斜率（平均形变速率）上也存在较大差异，但仅使用形变速率难以对滑坡进行聚类识别，准确率仅为61.70%；而使用形变时序的分形指标（包括分形维数和分形拟合优度）可将聚类分析的准确率显著提升至近84.00%。基于形变时序分形特征进行高山冰川区滑坡识别的适用性，根本原因在于滑坡和冰川在物质组成、影响因素和发展演化等方面存在差异。相较冰川，滑坡物质组成更复杂、更易受多种因素影响、形变时序的波动性更强。【结论】利用形变时序分形特征能够成功识别高山冰川区滑坡，在全球变暖背景下，该方法预期可为高山冰川区的滑坡识别、进而为高山冰川区的防灾减灾提供一定的支撑。