突发型黄土滑坡监测预警理论方法研究--以甘肃黑方台为例
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突发型黄土滑坡监测预警理论方法研究———以甘肃黑 方台为例
许 强 彭大雷 何朝阳 亓 星 赵宽耀 修德皓
（地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室（成都理工大学），成都 ６１００５９，中国）
摘 要 灌溉诱发的黄土滑坡大多数具有明显的突发性特征；斜坡破坏过程变形量小，历时短，具有较大的危险性。由于此类 黄土滑坡加速变形阶段经历时间较短，ＧＮＳＳ系统和裂缝计等传统监测手段难以获取加速变形阶段系统完整的监测数据，更难以 提前预警。针对这一难题，自主研发了自适应智能变频裂缝仪，它能够根据滑坡变形快慢自动调整采样频率。基于获取的黑方 台多个突发型黄土滑坡的全过程变形－时间曲线，对这些变形曲线特征和规律进行分析研究，建立了针对性的黄土滑坡综合预警 模型。将变形速率阈值和改进切线角作为滑坡预警的重要指标，建立了 ４级预警判据，通过自主研发的“地质灾害实时监测预警 系统”实现滑坡的实时自动预警，并将预警信息与当地的群防群测信息平台对接，为防灾应急避让提供直接依据。２０１７年以来 已先后 ６次对黑方台黄土滑坡实施成功预警，避免了重大人员伤亡，取得显著的防灾减灾效果。 关键词 实时监测；预警；突发型滑坡；黄土滑坡；预警判据 中图分类号：Ｐ６４２．２２ 文献标识码：Ａ ｄｏｉ：１０．１３５４４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｅｇ．２０１９－０３８
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｅｏｌｏｇｙ 工程地质学报 １００４－９６６５／２０２０／２８（１）０１１１１１
许强，彭大雷，何朝阳，等．２０２０．突发型黄土滑坡监测预警理论方法研究———以甘肃黑方台为例［Ｊ］．工程地质学报，２８（１）：１１１－１２１．ｄｏｉ：１０． １３５４４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｅｇ．２０１９－０３８ ＸｕＱｉａｎｇ，ＰｅｎｇＤａｌｅｉ，ＨｅＣｈａｏｙａｎｇ，ｅｔａｌ．２０２０．Ｔｈｅｏｒｙａｎｄｍｅｔｈｏｄｏｆｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｆｏｒｓｕｄｄｅｎｌｏｅｓｓｌａｎｄｓｌｉｄｅ—Ａ ｃａｓｅｓｔｕｄｙａｔ Ｈｅｉｆａｎｇｔａｉｔｅｒｒａｃｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｅｏｌｏｇｙ，２８（１）：１１１－１２１．ｄｏｉ：１０．１３５４４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｅｇ．２０１９－０３８
（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＧｅｏｈａｚａｒｄＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄＧｅｏｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，ＣｈｅｎｇｄｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００５９，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｌｏｅｓｓｌａｎｄｓｌｉｄｅｓｉｎｄｕｃｅｄｂｙｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｏｗｎｏｂｖｉｏｕｓｓｕｄｄｅｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｔｈｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｄｕｒｉｎｇｓｌｏｐｅｆａｉｌｕｒｅｐｒｏｃｅｓｓａｒｅｓｍａｌｌａｎｄｔｈｅｔｉｍｅｏｆｄｕｒａｔｉｏｎｉｓｓｈｏｒｔ，ｗｈｉｃｈｉｓｏｆｇｒｅａｔｒｉｓｋ．Ｄｕｅ ｔｏｓｕｃｈｌｏｅｓｓｌａｎｄｓｌｉｄｅｓｕｎｄｅｒｇｏａｓｈｏｒｔｔｉｍｅｉｎ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｔａｇｅ，ｉｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｆｏｒｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，ｓｕｃｈａｓＧＮＳＳｓｙｓｔｅｍ ａｎｄｃｒａｃｋｇａｕｇｅ，ｔｏｏｂｔａｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｉｎａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｔａｇｅａｎｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｓｕｄｄｅｎｌａｎｄｓｌｉｄｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ．Ｗｉｔｈｒｅｓｐｅｃｔｔｏｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｓｅｌｆａｄａｐｔｉｖｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄ ｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ ｔｏｍｏｎｉｔｏｒｔｈｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆｓｕｄｄｅｎ ｌｏｅｓｓ ｌａｎｄｓｌｉｄｅｓ，ｗｈｉｃｈａｄｊｕｓｔａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓａｍｐｌｉｎｇａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｌａｎｄｓｌｉｄｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｔｏ
ＴＨＥＯＲＹＡＮＤＭＥＴＨＯＤ ＯＦＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ ＡＮＤ ＥＡＲＬＹ ＷＡＲＮＩＮＧ ＦＯＲ ＳＵＤＤＥＮ ＬＯＥＳＳ ＬＡＮＤＳＬＩＤＥ—Ａ ＣＡＳＥ ＳＴＵＤＹ ＡＴ ＨＥＩＦＡＮＧＴＡＩ ＴＥＲＲＡＣＥ
ＸＵＱｉａｎｇ ＰＥＮＧＤａｌｅｉ ＨＥＣｈａｏｙａｎｇ ＱＩＸｉｎｇ ＺＨＡＯＫｕａｎｙａｏ ＸＩＵＤｅｈａｏ
收稿日期：２０１９－０１－２１；修回日期：２０１９－１０－２９． 基金项目：国家自然科学基金重点项目（资助号：４１６３０６４０），国家创新研究群体科学基金项目（资助号：４１５２１００２），国家自然科学基金 重大项目（资助号：４１７９０４４５）． ＴｈｉｓｓｔｕｄｙｉｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅＫｅｙＰｒｏｇｒａｍｏｆＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（ＧｒａｎｔＮｏ．４１６３０６４０），ｔｈｅＳｃｉｅｎｃｅＦｕｎｄｆｏｒＣｒｅａｔｉｖｅ ＲｅｓｅａｒｃｈＧｒｏｕｐｓｏｆｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（ＧｒａｎｔＮｏ．４１５２１００２）ａｎｄｔｈｅＭａｊｏｒＰｒｏｇｒａｍ ｏｆＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（ＧｒａｎｔＮｏ．４１７９０４４５）． 第一作者简介：许强（１９６８－），男ｌ：ｘｑ＠ｃｄｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ
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ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｅｏｌｏｇｙ 工程地质学报 ２０２０
ｍｅｅｔｔｈｅｎｅｅｄｓｆｏｒｒｉｓｋｍｉｔｉｇａｔｉｏｎａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｓｌｏｐｅｓｕｄｄｅｎｆａｉｌｕｒｅ，ｉｔｉｓｏｆｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｄｅｖｅｌｏｐ ａｓｅｌｆａｄａｐｔｉｖｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈａｒｅａｌｔｉｍｅａｕｔｏｍａｔｉｃｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｎｅｗ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｂｙｔｈｅａｕｔｈｏｒｓｉｎｓｔｉｔｕｔｅｃａｎｏｂｔａｉｎｅｎｔｉｒｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｉｎａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｔａｇｅａｎｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｓｕｄｄｅｎｆａｉｌｕｒｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｔｉｍｅ．Ｔａｋｉｎｇｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｒａｔｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｎｄｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄｔａｎｇｅｎｔａｎｇｌｅａｓｔｈｅｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｗａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌ，ａｆｏｕｒｌｅｖｅｌｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅｒｅａｌｔｉｍｅａｕｔｏｍａｔｉｃｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｏｆｔｈｅｌａｎｄｓｌｉｄｅｉｓｒｅａｌｉｚｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｓｅｌｆｄｅｖｅｌｏｐｅｄ “ｒｅａｌｔｉｍｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｈａｚａｒｄｓ”．Ｔｈｅｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｒｅｌｅａｓｅｄｉｎ ｔｈｅｌｏｃａｌｇｒｏｕｐｄｅｆｅｎｓｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｌａｔｆｏｒｍ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓａｄｉｒｅｃｔｇａｕｇｅｆｏｒｄｉｓａｓｔｅｒｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ａｖｏｉｄａｎｃｅ．Ｓｉｎｃｅ２０１７，ｉｔｈａｓｂｅｅｎｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｗａｒｎｅｄｓｉｘｔｉｍｅｓｏｆｌｏｅｓｓｓｌｏｐｅｓｕｄｄｅｎｆａｉｌｕｒｅｏｎｔｈｅＨｅｉｆａｎｇｔａｉ ｔｅｒｒａｃｅ，ｗｈｉｃｈａｖｏｉｄｅｄｈｅａｖｙｃａｓｕａｌｔｉｅｓａｎｄａｃｈｉｅｖｅｄ
许 强 彭大雷 何朝阳 亓 星 赵宽耀 修德皓
（地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室（成都理工大学），成都 ６１００５９，中国）
摘 要 灌溉诱发的黄土滑坡大多数具有明显的突发性特征；斜坡破坏过程变形量小，历时短，具有较大的危险性。由于此类 黄土滑坡加速变形阶段经历时间较短，ＧＮＳＳ系统和裂缝计等传统监测手段难以获取加速变形阶段系统完整的监测数据，更难以 提前预警。针对这一难题，自主研发了自适应智能变频裂缝仪，它能够根据滑坡变形快慢自动调整采样频率。基于获取的黑方 台多个突发型黄土滑坡的全过程变形－时间曲线，对这些变形曲线特征和规律进行分析研究，建立了针对性的黄土滑坡综合预警 模型。将变形速率阈值和改进切线角作为滑坡预警的重要指标，建立了 ４级预警判据，通过自主研发的“地质灾害实时监测预警 系统”实现滑坡的实时自动预警，并将预警信息与当地的群防群测信息平台对接，为防灾应急避让提供直接依据。２０１７年以来 已先后 ６次对黑方台黄土滑坡实施成功预警，避免了重大人员伤亡，取得显著的防灾减灾效果。 关键词 实时监测；预警；突发型滑坡；黄土滑坡；预警判据 中图分类号：Ｐ６４２．２２ 文献标识码：Ａ ｄｏｉ：１０．１３５４４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｅｇ．２０１９－０３８
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｅｏｌｏｇｙ 工程地质学报 １００４－９６６５／２０２０／２８（１）０１１１１１
许强，彭大雷，何朝阳，等．２０２０．突发型黄土滑坡监测预警理论方法研究———以甘肃黑方台为例［Ｊ］．工程地质学报，２８（１）：１１１－１２１．ｄｏｉ：１０． １３５４４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｅｇ．２０１９－０３８ ＸｕＱｉａｎｇ，ＰｅｎｇＤａｌｅｉ，ＨｅＣｈａｏｙａｎｇ，ｅｔａｌ．２０２０．Ｔｈｅｏｒｙａｎｄｍｅｔｈｏｄｏｆｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｆｏｒｓｕｄｄｅｎｌｏｅｓｓｌａｎｄｓｌｉｄｅ—Ａ ｃａｓｅｓｔｕｄｙａｔ Ｈｅｉｆａｎｇｔａｉｔｅｒｒａｃｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｅｏｌｏｇｙ，２８（１）：１１１－１２１．ｄｏｉ：１０．１３５４４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｅｇ．２０１９－０３８
（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＧｅｏｈａｚａｒｄＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄＧｅｏｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，ＣｈｅｎｇｄｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００５９，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｌｏｅｓｓｌａｎｄｓｌｉｄｅｓｉｎｄｕｃｅｄｂｙｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｏｗｎｏｂｖｉｏｕｓｓｕｄｄｅｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｔｈｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｄｕｒｉｎｇｓｌｏｐｅｆａｉｌｕｒｅｐｒｏｃｅｓｓａｒｅｓｍａｌｌａｎｄｔｈｅｔｉｍｅｏｆｄｕｒａｔｉｏｎｉｓｓｈｏｒｔ，ｗｈｉｃｈｉｓｏｆｇｒｅａｔｒｉｓｋ．Ｄｕｅ ｔｏｓｕｃｈｌｏｅｓｓｌａｎｄｓｌｉｄｅｓｕｎｄｅｒｇｏａｓｈｏｒｔｔｉｍｅｉｎ ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｔａｇｅ，ｉｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｆｏｒｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，ｓｕｃｈａｓＧＮＳＳｓｙｓｔｅｍ ａｎｄｃｒａｃｋｇａｕｇｅ，ｔｏｏｂｔａｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｉｎａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｔａｇｅａｎｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｓｕｄｄｅｎｌａｎｄｓｌｉｄｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ．Ｗｉｔｈｒｅｓｐｅｃｔｔｏｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｓｅｌｆａｄａｐｔｉｖｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄ ｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ ｔｏｍｏｎｉｔｏｒｔｈｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆｓｕｄｄｅｎ ｌｏｅｓｓ ｌａｎｄｓｌｉｄｅｓ，ｗｈｉｃｈａｄｊｕｓｔａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓａｍｐｌｉｎｇａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｌａｎｄｓｌｉｄｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｔｏ
ＴＨＥＯＲＹＡＮＤＭＥＴＨＯＤ ＯＦＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ ＡＮＤ ＥＡＲＬＹ ＷＡＲＮＩＮＧ ＦＯＲ ＳＵＤＤＥＮ ＬＯＥＳＳ ＬＡＮＤＳＬＩＤＥ—Ａ ＣＡＳＥ ＳＴＵＤＹ ＡＴ ＨＥＩＦＡＮＧＴＡＩ ＴＥＲＲＡＣＥ
ＸＵＱｉａｎｇ ＰＥＮＧＤａｌｅｉ ＨＥＣｈａｏｙａｎｇ ＱＩＸｉｎｇ ＺＨＡＯＫｕａｎｙａｏ ＸＩＵＤｅｈａｏ
收稿日期：２０１９－０１－２１；修回日期：２０１９－１０－２９． 基金项目：国家自然科学基金重点项目（资助号：４１６３０６４０），国家创新研究群体科学基金项目（资助号：４１５２１００２），国家自然科学基金 重大项目（资助号：４１７９０４４５）． ＴｈｉｓｓｔｕｄｙｉｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅＫｅｙＰｒｏｇｒａｍｏｆＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（ＧｒａｎｔＮｏ．４１６３０６４０），ｔｈｅＳｃｉｅｎｃｅＦｕｎｄｆｏｒＣｒｅａｔｉｖｅ ＲｅｓｅａｒｃｈＧｒｏｕｐｓｏｆｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（ＧｒａｎｔＮｏ．４１５２１００２）ａｎｄｔｈｅＭａｊｏｒＰｒｏｇｒａｍ ｏｆＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（ＧｒａｎｔＮｏ．４１７９０４４５）． 第一作者简介：许强（１９６８－），男ｌ：ｘｑ＠ｃｄｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ
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ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｅｏｌｏｇｙ 工程地质学报 ２０２０
ｍｅｅｔｔｈｅｎｅｅｄｓｆｏｒｒｉｓｋｍｉｔｉｇａｔｉｏｎａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｓｌｏｐｅｓｕｄｄｅｎｆａｉｌｕｒｅ，ｉｔｉｓｏｆｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｄｅｖｅｌｏｐ ａｓｅｌｆａｄａｐｔｉｖｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈａｒｅａｌｔｉｍｅａｕｔｏｍａｔｉｃｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｎｅｗ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｂｙｔｈｅａｕｔｈｏｒｓｉｎｓｔｉｔｕｔｅｃａｎｏｂｔａｉｎｅｎｔｉｒｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｉｎａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｔａｇｅａｎｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｓｕｄｄｅｎｆａｉｌｕｒｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｔｉｍｅ．Ｔａｋｉｎｇｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｒａｔｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｎｄｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄｔａｎｇｅｎｔａｎｇｌｅａｓｔｈｅｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｗａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌ，ａｆｏｕｒｌｅｖｅｌｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅｒｅａｌｔｉｍｅａｕｔｏｍａｔｉｃｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｏｆｔｈｅｌａｎｄｓｌｉｄｅｉｓｒｅａｌｉｚｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｓｅｌｆｄｅｖｅｌｏｐｅｄ “ｒｅａｌｔｉｍｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｈａｚａｒｄｓ”．Ｔｈｅｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｒｅｌｅａｓｅｄｉｎ ｔｈｅｌｏｃａｌｇｒｏｕｐｄｅｆｅｎｓｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｌａｔｆｏｒｍ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓａｄｉｒｅｃｔｇａｕｇｅｆｏｒｄｉｓａｓｔｅｒｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ａｖｏｉｄａｎｃｅ．Ｓｉｎｃｅ２０１７，ｉｔｈａｓｂｅｅｎｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｗａｒｎｅｄｓｉｘｔｉｍｅｓｏｆｌｏｅｓｓｓｌｏｐｅｓｕｄｄｅｎｆａｉｌｕｒｅｏｎｔｈｅＨｅｉｆａｎｇｔａｉ ｔｅｒｒａｃｅ，ｗｈｉｃｈａｖｏｉｄｅｄｈｅａｖｙｃａｓｕａｌｔｉｅｓａｎｄａｃｈｉｅｖｅｄ