Las lluvias extremas y prolongadas resultantes del calentamiento global determinan una creciente necesidad de Sistemas de Alerta Temprana de Deslizamientos de Tierra (LEWS) confiables para gestionar el riesgo de deslizamientos superficiales inducidos por la lluvia (también llamados deslizamientos de suelo). Los LEWS regionales se basan típicamente en métodos impulsados por datos debido a su mayor efectividad computacional, que es superior a la de los modelos basados en la física (PBMs); sin embargo, estos últimos reproducen el mecanismo físico de los fenómenos modelados, y su modelado es más preciso. El propósito de esta investigación es investigar la calidad de predicción del PBM simplificado SLIP (implementado en la plataforma X-SLIP) cuando se aplica a escala regional analizando la estabilidad de las previsiones de lluvia. X-SLIP se actualizó para manejar los archivos GRIB (formato para pronóstico del tiempo). Se simularon cuatro predicciones en tiempo real en algunos pueblos de los Apeninos de Emilia (norte de Italia) involucrados en deslizamientos de suelo generalizados el 5 de abril de 2013; específicamente, se derivaron mapas de factores de seguridad relacionados con este evento asumiendo que X-SLIP había funcionado 72 h, 48 h, 24 h y 12 h antes. Los resultados indicaron que las predicciones con pronósticos (dependiendo de la calidad del pronóstico) son tan precisas como las derivadas solo con grabaciones de lluvia (punto de referencia). Además, el método propuesto proporciona un número reducido de falsas alarmas cuando no se reportó la ocurrencia de deslizamientos en toda el área. Por lo tanto, X-SLIP con pronósticos de lluvia puede representar una herramienta importante para predecir la ocurrencia de futuros deslizamientos de suelo a escala regional.