参考文献

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滑坡监测预警研究进展

梁迪

重庆交通大学 重庆 400074

摘  要：滑坡是危害性极大且分布广泛的地质灾害，严重威胁人类生命财产安全。我国滑坡灾害点多面广，活动频繁，每年造成严重经济损失和人员伤亡，是主要地质灾害类型，监测与预测预报是防灾减灾的重要途径。本文简要阐述了滑坡形成机理、隐患早期识别、监测预警技术与方法、防治研究的理论基础、研究方法和典型案例。科技进步，特别是人工智能的发展，为滑坡预测预报提供了新思路和科研成果，应用于实际工程中，为防灾减灾做出贡献。但由于滑坡区域环境和坡体结构复杂，完全预测和治理仍需进一步研究。

关键词：滑坡；监测预警；地质灾害；防治

一、引言

滑坡是斜坡岩土沿剪切面发生的地质位移，属于常见且危害严重的地质灾害，常导致人员伤亡和经济损失。中国滑坡灾害频繁，尤其在西部地区，大型滑坡以规模大、机制复杂、危害大著称。中国山地面积占国土总面积的69.4%，山地特有的能量梯度和人类工程活动促使滑坡多发。据统计，2008-2019年间平均每年发生地质灾害13249起，成功预报仅1015起，预报比例为7.66%。尽管近十年地质灾害总数减少，但预报比例无显著提高。滑坡在地质灾害中占比超过50%，是主要灾害类型。

为减轻滑坡带来的损失，人们早已尝试各种监测方法和技术，建立并优化了时空预测预报模型，并取得一定成效。唐亚明[1]等总结了国内外滑坡监测技术与预警系统，蒋树[2]等介绍并比较了常用及新发展的滑坡空间预测方法的适用性，许强[3]等探讨了滑坡时间预报模型及判据的进展。

本文简要阐述了滑坡形成机理、滑坡隐患早期识别、滑坡监测预警、滑坡灾害监测技术与方法、滑坡防治研究的理论基础、研究方法和典型案例。科技进步，特别是人工智能的发展，为滑坡预测预报提供了新的思路和丰富的科研成果，并已应用于实际工程，为防灾减灾做出贡献。然而，由于滑坡区域环境和坡体结构的复杂性，完全预测和治理滑坡仍需进一步研究。

二、滑坡隐患早期识别研究

滑坡隐患识别是监测和防治的前提，打个比方，医生通过“望闻问切”来判断患者的患病情况，边坡隐患识别也类似，可以利用现场踏勘、机载雷达等手段对一个边坡体的过去、现在状态进行“诊断”，从而判断其未来发生滑坡的可能性，这即是滑坡隐患早期识别研究，下面对滑坡隐患识别技术的国内外研究现状进行简要介绍：

GracielaMetternicht[4]介绍了以下方法来识别滑坡。一是利用全色、多光谱和高光谱可见光、近红外和短波红外传感器原理;二是利用热红外传感器所捕捉的坡体水文变化情况来识别滑坡。三是利用主动微波传感器来识别滑坡。四是利用机载激光雷达测局部地形粗糙度的方法来识别滑坡特征和活动情况。

以上研究成果系统介绍了滑坡隐患早期识别的多种技术方法的应用，随着科技的进展，其识别方法也在不断更新进步，使滑坡隐患识别越来越准确，越来越便捷，更好的服务于地灾隐患排查当中，更好的保障人民生命财产安全。

三、滑坡监测预警研究

国内外预测预警方法归纳为以下几种类型，一是滑坡变形前兆的现象预报法，主要根据滑坡前缘频繁崩塌,地下水位突然变化,地热、地声异常,动物表现失常等进行预报。二是根据位移-时间曲线变化趋势法进行预报，该方法对临滑预报较为有效。三是采用以土体蠕变理论为基础的斋藤法和改进的斋藤法进行预报。四是采用统计数学模型方法进行预报。五是采用黄金分割法进行预报。六是采用非线性动力学模型进行预报。

自上世纪开始，许多学者进行了滑坡监测预警方面的研究工作，获得了丰硕的科研成果，当今网络技术、人工智能技术的发展，经济水平的提高让滑坡监测预警成为了可能，但是如何准确的预测滑坡发生的时间，仍需进一步加强研究。

四、滑坡灾害监测技术与方法

随着滑坡监测技术的发展，监测方法逐渐由以前的人工操作转变为自动化智能监测，监测内容、监测范围也不断扩大，对于不同的滑坡发育阶段及类型也采用不同的滑坡监测方法，在实际运用中，通常联合采用多种滑坡监测技术，获得更加详实准确的数据。目前，常用的滑坡监测方法如下表1-1所示。

表1-1  滑坡灾害监测技术与方法

分析发现，单一监测方法容易出现偶然误差、监测点选取误差、仪器故障等问题。滑坡灾害的异质性和不同滑动阶段的信息源动态变化，使得单一方法难以满足实际需求，易导致误判.

五、尾语

全国地质灾害统计数据显示，滑坡灾害分布广、频繁、危害严重，是我国主要地质灾害。本文为滑坡研究提供了新思路和方法，显著推动了学科进展。尽管滑坡因区域条件、岩体结构和环境复杂性，尚未能完全预测和治理，但预测预警的准确性不断提高，该学科未来发展前景广阔。

参考文献

 [1]唐亚明, 张茂省, 薛强, 等. 滑坡监测预警国内外研究现状及评述[J]. 地质论评, 2012,58(03):533-541.

[2]蒋树, 王义锋, 刘科, 等. 滑坡灾害空间预测方法研究综述[J]. 人民长江, 2017,48(21):67-73.

[3]许强黄润秋李秀珍. 滑坡时间预测预报研究进展[J]. 地球科学进展, 2004(03):478-483.

[4]Metternicht G, Hurni L, Gogu R. Remote sensing of landslides: An analysis of the potential contribution to geo-spatial systems for hazard assessment in mountainous environments[J]. Remote Sensing of Environment, 2005,98(2-3):284-303.DOI:10.1016/j.rse.2005.08.004.

作者简介：梁迪（1998-），男，汉族，四川广安人，重庆交通大学硕士研究生，研究方向：土木工程