(许强)滑坡空间预测预警与时间预报研究new

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基于斜率模型的突发型黄土滑坡失稳时间预测

编号
滑坡
发生时间
滑坡类型
提前预警时间
1
陈家6# 2019-03-04 滑移崩塌型
2
党川6# 2019-03-26 滑移崩塌型
3
党川4# 2019-04-19 静态液化型
4
党川7# 2019-10-05 滑移崩塌型
2h 40 min 18 min
32 h
2 研究方法
2.1 监测数据的获取与处理本文采用具有智能变频功能的滑坡位移计进行
失稳时间预测是监测预警预报工作的重要组成部分[9]，先后经历了现象预测[10 − 11]、确定性预测、统计分析预测 [12 − 15]、非线性预测 [16 − 18]、确定性预测 [19] 等几个阶段。确定性预测主要是基于滑坡运动参数，通过物理或数学方法将室内试验数据或滑坡监测数据进行推导，并不断总结改进得到的预测方法，能够反映滑坡的物理实质[19]。Saito 等[20] 率先通过大量室内试验总结出理想状态下土质边坡失稳时间预测经验公式，并提出了基于蠕变第三阶段的图解法；Fukuzono[21] 在室内试验的基础上进一步总结出恒定荷载作用下滑坡临滑阶段位移速度倒数与时间的关系，提出速度倒数法预测模型；Mufundirwa 等[22] 在前人研究的基础上提出斜率模型（又称 SLOPE 模型、SLO 模型）来表示岩石蠕变末期应变发散特征，并应用到滑坡实例和岩石蠕变试验中。在这之后有多位学者[23 − 24] 基于以上预测模型进行了总结改进。
第 48 卷第 4 期 2021 年 7 月
水文地质工程地质 HYDROGEOLOGY & ENGINEERING GEOLOGY
Vol. 48 No. 4 Jul.，2021

基于InSAR技术在滑坡灾害中应用的研究进展

基于InSAR技术在滑坡灾害中应用的研究进展发布时间：2022-10-13T03:00:51.426Z 来源：《当代电力文化》2022年6月11期作者：张庭瑜1,2，申江龙1,2[导读] InSAR技术作为重要的对地观测技术之一，已在城市、矿山、地质灾害等地表形变监测领域得到广泛应用与探索，张庭瑜1,2，申江龙1,2(1.陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司，陕西西安7100752.陕西省土地工程建设集团有限责任公司，陕西西安710075)摘要：InSAR技术作为重要的对地观测技术之一，已在城市、矿山、地质灾害等地表形变监测领域得到广泛应用与探索，特别是在滑坡灾害形变监测中具有很强的实用性。

为全面、准确及深入认识和梳理InSAR技术在滑坡灾害应用中的前沿科学问题、局限性、面临挑战及未来发展趋势，以期更好地服务于滑坡灾害的防治与监测。

以InSAR技术滑坡灾害应用研究为主要脉络，系统阐述其研究进展：以滑坡监测中应用的主要InSAR方法概述为切入点，系统梳理了各类主要方法的适用范围、优缺点及内在联系；基于早期识别探测、不同量级形变监测、活动模式与三维信息获取、形变与诱因耦合4个视角，深入探析InSAR技术在滑坡应用中的最新进展、趋势及目前应用中存在的关键问题与挑战；从数据处理、与其他新型技术融合对未来InSAR在滑坡应用研究进行总结和展望。

关键词：InSAR技术，山体滑坡，地质灾害，研究进展引言滑坡是经地质构造、降雨等内外因素共同作用而触发的复杂地质演化过程。

频发、广泛分布的滑坡及其链式灾害，严重影响区域水能资源开发、新型城镇化建设、铁路公路交通干线等国家重大工程建造与运营，是人类生产生活永续发展的重大威胁。

受全球气候变化、快速工业化与城镇化的扰动，冰川融化、强降雨等因素诱发的滑坡灾害不断增加，2017年—2019年许强、张勤团队在贵州兴义、甘肃黑方台数次成功的滑坡预警案例表明，有关滑坡灾害的研究正从灾后观测分析向实时监测、灾前风险预警逐步转型，进而将防灾关口前移。

基于改进切线角实时算法的滑坡监测预警

第 22卷第 11期2023年 11月Vol.22 No.11Nov.2023软件导刊Software Guide基于改进切线角实时算法的滑坡监测预警贾丁1，2，陈小红1，2，周永贵1，2（1.航天宏图信息技术股份有限公司，北京 100089；2.自然资源部地质灾害智能监测与风险预警工程技术创新中心，北京 100081）摘要：全球卫星导航系统（GNSS）在地质灾害监测预警领域应用广泛，由其位移—时间曲线计算得到的改进切线角是滑坡监测预警模型中的重要判据。

现有的改进切线角计算方法计算结果波动性大，匀速变形阶段速度选取随机性强，导致计算准确性和时效性较低。

鉴于此，实现了一种改进的切线角算法，采用拉格朗日插值微分的五点法可将计算准确度提升77.33%。

同时，通过匀速阶段判识方法和设置速度更新条件，实现了切线角的动态实时计算，为滑坡监测预警提供实时、动态判据，提高了滑坡监测预警实用性。

关键词：GNSS；切线角；位移—时间曲线；滑坡；监测预警DOI：10.11907/rjdk.231778开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP399；P642.2 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）011-0035-07Landslide Monitoring and Warning Based on Improved Tangent AngleReal-time AlgorithmJIA Ding1，2， CHEN Xiaohong1，2， ZHOU Yonggui1，2（1.PIESAT Information Technology Co.， Ltd， Beijing 100089，China；2.Geological Disaster Intelligent Monitoring and Risk Early Warning Engineering Technology Innovation Center of the Ministry of Natural Resources，Beiijng 100081，China）Abstract：GNSS （Global Navigation Satellite System） is widely used in the field of geological disaster monitoring and warning. The improved tangent angle calculated from its displacement time curve is an important criterion in landslide monitoring and warning models. The existing im‑proved tangent angle calculation methods have high fluctuation in the calculation results， and the selection of velocity during the uniform defor‑mation stage has strong randomness， resulting in low calculation accuracy and timeliness. This article implements an improved tangent angle algorithm，which uses the five point method of Lagrange interpolation differentiation to improve computational accuracy，increasing by 77.33%. And through the uniform speed stage identification method and setting speed update conditions， the dynamic real-time calculation of tangent angle is achieved， providing real-time and dynamic criteria for landslide monitoring and warning， and improving the practicality of landslide monitoring and warning.Key Words：GNSS； tangent angle； displacement-time curve； landslide； monitoring and early warning0 引言我国地质灾害频发，滑坡作为我国最主要的地质灾害类型之一，严重威胁人民生命财产安全。

滑坡时间预测预报研究进展

滑坡时间预测预报研究进展一、概述滑坡作为一种常见的自然灾害，其发生往往伴随着巨大的经济损失和人员伤亡。

滑坡时间预测预报研究一直是地质工程和防灾减灾领域的重要研究内容。

近年来，随着科技的不断进步和大数据时代的到来，滑坡时间预测预报技术取得了显著的进展。

滑坡时间预测预报研究旨在通过分析和处理滑坡相关的地质、气象、水文等多源数据，揭示滑坡发生的机理和规律，进而实现对滑坡发生时间的精准预测。

这对于提前预警、制定防灾减灾措施以及保障人民生命财产安全具有重要意义。

目前，滑坡时间预测预报研究已经涵盖了多个方面，包括滑坡监测技术的创新、预测模型的构建与优化、多源数据融合技术的应用等。

在滑坡监测方面，无人机、遥感、GIS等现代技术手段的应用使得滑坡监测更加高效和精准在预测模型方面，机器学习、深度学习等人工智能技术的引入为滑坡时间预测提供了新的方法和思路在多源数据融合方面，通过对不同来源的数据进行整合和分析，可以更加全面地了解滑坡发生的背景和条件。

滑坡时间预测预报研究仍面临着诸多挑战。

滑坡发生的机理十分复杂，涉及到地质、气象、水文等多个因素，这些因素之间的相互作用和影响关系难以完全揭示。

滑坡数据的获取和处理也是一个难题，由于滑坡事件的偶发性和不确定性，很难获取到完整、连续的滑坡数据。

预测模型的泛化能力和精度也是亟待解决的问题。

针对这些挑战，未来的滑坡时间预测预报研究需要进一步加强基础理论的研究，深入探讨滑坡发生的机理和规律同时，需要充分利用现代技术手段，提高滑坡监测和数据处理的能力还需要加强国际合作与交流，共同推动滑坡时间预测预报技术的发展和应用。

滑坡时间预测预报研究是一项具有重要意义和挑战性的工作。

随着科技的不断进步和研究的深入，相信未来我们能够实现对滑坡发生时间的更加精准预测，为防灾减灾和保障人民生命财产安全作出更大的贡献。

1. 滑坡灾害的定义与危害滑坡是指斜坡上的岩土体受河流冲刷、地下水活动、地震及人工切坡等因素影响，在重力作用下，沿着一定的软弱面或软弱带，整体地或分散地顺坡向下滑动的自然现象。

地质灾害发生时间和空间的预测预报

收稿日期:1999-12-07基金项目:国家自然科学基金(项目号:49702038)、地质灾害防治与地质环境保护国家专业实验室开放基金联合资助作者简介:许强(1968-),男(汉族),博士,副教授,地质工程专业,出版专著3部(与人合著),发表论文近40篇。

联系电话:028-*******,E _mail :xq @cdit .edu .cn地质灾害发生时间和空间的预测预报许　强,　黄润秋,　向喜琼(地质灾害防治与地质环境保护国家专业实验室,　四川成都　610059)摘　要:运用非线性科学的理论和方法,提出了一整套地质灾害预测预报的理论和方法,包括探索地质灾害发生前兆的加卸载响应比方法、地质灾害发生时间预测的协同学模型以及地质灾害区域预测评价的神经网络方法,并建立了基于GIS 的地质灾害区域评价系统。

同时,通过对向家坝水电站库区的崩滑地质灾害的统计分析,提出了地质灾害发生规模与发生频率间的幂律规则。

关键词:地质灾害;预测预报;区域评价;地理信息系统;幂律规则中图分类号:P62 文献标识码:A研究地质灾害,其中一个最重要的内容便是对可能发生地质灾害的时间及可能失稳破坏的空间范围进行预测预报,这也是目前地质灾害研究的一个热点。

对于地质灾害发生时间和空间的预测预报,目前国内外已提出了很多行之有效的模型和方法,但这些方法的理论基础大多是常规的数理统计分析[1,2]的分析知道,常规统计方法处理数据的能力是有限的,并且往往还要受到很多条件的制约。

因此,大多数情况下上述模型的预测结果并不是太理想。

本文在前人工作的基础上,利用非线性科学的基本理论,首先对地质灾害发生的前兆进行探索,然后提出了几种地质灾害发生的时空预测预报的新理论和新方法。

1　用加卸载响应比理论探索斜坡失稳前兆地震、滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害,都属于非线性系统的失稳,非线性系统失稳前都要向人类“展图1　非线性系统的响应与广义荷载间的关系(引自[3])Fig .1　Relationship between response and g eneralizedloads of nonli near systems 示”出大量的异常信息――失稳前兆。

三峡库区滑坡土体渗透特性及参数研究

PEＲMEABILITY AND PAＲAMETEＲS OF LANDSLIDE BODIES IN THＲEE GOＲGES ＲESEＲVOIＲ AＲEA
TANG Minggao① YANG He① XU Qiang① FU Xiaolin②③ ZHU Quan① MA Xinjian①
（ ①State Key Laboratory of Geohazard Prevention and Geoenvironment Protection，Chengdu University of Technology，Chengdu 610059）（ ②Monitoring Center of the Three Gorges，China Geological Environment Monitoring Institute，Yichang 443000）（ ③Wuhan Center of China Geological Survey，Wuhan 430205）
三峡库区滑坡土体渗透特性及参数研究*
汤明高① 杨何① 许强① 付Fra bibliotek林②③ 祝权①
（ ①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）（ ②中国地质环境监测院三峡地质灾害监测中心宜昌 443000）（ ③中国地质调查局武汉地质调查中心武汉 430205）
Abstract The permeability and permeability coefficient of landslide bodies are great importance to the calculation of the seepage and stability of the reservoir landslides． This paper analyses the test data of 1188 test pits（ samples） from 396 landslides in the Three Gorges Ｒeservoir Area． It gets the following conclusions：（ 1 ） According to provenance lithology of landslides in Three Gorges Ｒeservoir Area，landslide bodies can be divided into dolomite and limestone，marlite，sand shale interbed． According to the composition structure，landslide bodies can be divided into the homogeneous fine-grained soil，soil containing gravel stone，soil clip gravel stone，crushed rock soil and fractured rock mass．（ 2） The permeability of landslide bodies is mainly medium and good． Moreover，it has certain regional distribution characteristics． The permeability of landslide bodies in Fengjie，Wuxi and Zhongxian is

基于主控因子分析与GM-IAGA-WNN联合模型的平推式滑坡位移预测研究——以垮梁子滑坡为例

基于主控因子分析与GM-IAGA-WNN联合模型的平推式滑坡位移预测研究——以垮梁子滑坡为例黄健;李桥;巨能攀;许强;王昌明【摘要】滑坡位移预测模型是滑坡预警系统建立的核心,而模型可靠性与精确性关键在于主控因子的选取与基础理论模型的构建.学者们通过大量滑坡实例研究,已取得了诸多成果,但是由于滑坡位移变化具有强烈的个性特征及趋势发展的不确定性问题,在多因子联合作用下的位移预测模型尚有不足之处.本文以西南地区普遍存在的平推式滑坡——垮梁子滑坡为研究对象,结合前人已有的研究成果,综合考虑坡体内外各项影响因子,利用灰色关联度与相关性分析对坡体变形主控因子进行优化筛选.以此为基础,提出一种基于GM(1,1)灰色模型与改进型自适应遗传算法(IAGA)进行优化的小波神经网络(WNN)联合预测模型构建方案.通过对垮梁子滑坡历时5年的监测数据挖掘分析,得知滑坡变形受累计降雨、渗压、地下水位及土体含水率影响显著,预测结果与实际监测比较吻合.相较于传统BP神经网络模型、小波神经网络模型和未优化遗传算法-小波神经网络联合模型,该联合模型具有更好的稳定性与精度优势,在滑坡预警预报研究中具有良好的应用前景.【期刊名称】《工程地质学报》【年(卷),期】2019(027)004【总页数】11页(P862-872)【关键词】滑坡;位移预测;主控因子;遗传算法;小波变换;神经网络【作者】黄健;李桥;巨能攀;许强;王昌明【作者单位】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;成都理工大学环境与土木工程学院成都 610059;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;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;成都理工大学环境与土木工程学院成都 610059;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;成都理工大学环境与土木工程学院成都 610059;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【正文语种】中文【中图分类】P642.220 引言平推式滑坡是广泛分布在我国西南部三峡库区、川东和川北红层地区的一种特殊结构形式的滑坡(张倬元等， 2016)。

滑坡的变形破坏行为与内在机理_许强

Journal of Engineering Geology工程地质学报1004－9665/2012/20（2）-0145-07滑坡的变形破坏行为与内在机理*许强（成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室成都610059）摘要自20世纪60年代日本学者斋藤借助于蠕变试验成果进行滑坡预测预报以来，人们就一直不停地对斜坡变形破坏行为和滑坡预报方法进行研究和探索，先后提出了数十种滑坡预测预报模型和方法。

随着滑坡变形监测实例的不断增多，其变形监测资料越来越丰富，各式各样的变形－时间曲线相继产生。

斜坡变形－时间曲线的类型、特征以及形成这些变形－时间曲线的力学条件等诸多问题都是滑坡预警预报必须查明的最基本科学问题。

本文通过对各类滑坡变形破坏行为和变形－时间曲线的分析总结，结合岩土体流变试验成果，根据斜坡变形－时间曲线特征，将滑坡分为稳定型、渐变型、突发型3类，并给出了产生这3类变形行为的力学条件。

同时，从细观力学的角度分析认为，斜坡产生宏观变形破坏行为的主要原因是岩土体细观尺度颗粒的“流动”和“微破裂”，但在不同岩性组成的斜坡和同一斜坡的不同变形阶段，“流动”和“微破裂”将分别发挥不同的作用。

关键词滑坡变形－时间曲线流变细观力学内在机理中图分类号：P642．22文献标识码：ATHEORETICAL STUDIES ON PREDICTION OF LANDSLIDES USING SLOPE DEFORMATION PROCESS DATAXU Qiang（State key Laboratory of Geohazard Prevention and Geoenvironment Protection，Chengdu University of Technology，Chengdu610059）Abstract Research on slope deformation and failure process and landslide prediction method has been undertaken freqeuently since Saito developed the landslide prediction and forecasting method with help of creep test in1960s．Dozens of models and methods for landslide prediction and forecasting have been put forward．With the increasing monitoring work on slope deformation and increasing available data，many kinds of displacement-time curves have been proposed．Many problems such as the types and features of slope displacement-time curves and the mechanic conditions forming the curves must be regarded as the most basic scientific problems．Theyhave to be answered and solved when landslide early warning and prediction are being carried out．This paper summarizes the landslide de-formation and failure mechanisms and their corresponding displacement-time curves．With the aid of rheological test，three types of landslide deformation and failure processes are proposed．They are thehe steady type，the grad-ual change type and the sudden failure type．Their corresponding mechanic conditions are also studied．In the view of micromechanics，the macro deformation and failure of a slope are mainly attributed to the flow and micro rupture of rock and soil in microscopic scale．The flow and micro rupture can play different roles in slopes with different li-thology or in different deformation phases of a slope．Key words landslide，displacement-time curve，rheology，micromechanics，failure mechanism*收稿日期：2012－01－30；收到修改稿日期：2012－03－14．基金项目：教育部创新团队发展计划（IRT0812），教育部高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目（708079）．作者简介：许强，主要从事地质灾害预测评价及防治处理方面的教学与研究工作．Email：xuqiang_68@126．com1引言自20世纪60年代日本学者斋藤借助于蠕变试验成果来探索斜坡岩土体的变形破坏行为及预测预报方法［1 3］以来，人们就一直不停地对此问题进行研究和探索，先后提出了数十种滑坡预测预报模型和方法［4］。

突发型黄土滑坡的临界水位研究——以甘肃黑方台黄土滑坡为例

突发型黄土滑坡的临界水位研究——以甘肃黑方台黄土滑坡为例许强; 亓星; 修德皓; 赵宽耀【期刊名称】《《水利学报》》【年(卷),期】2019(050)003【总页数】8页(P315-322)【关键词】黑方台; 突发型黄土滑坡; 地下水位; 三轴试验; 水位判识【作者】许强; 亓星; 修德皓; 赵宽耀【作者单位】成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059; 四川轻化工大学土木工程学院四川自贡643000【正文语种】中文【中图分类】P641.21 研究背景我国黄土分布面积达44万km2，尤其是黄河中游地区，厚层黄土连续覆盖面积达27.3万km2［1］。

黄土特有的水敏性和结构性决定了水是黄土破坏的重要诱发因素，其液化、流态化、蠕动破坏模式均受水影响［2-4］。

位于黄土地区的甘肃省永靖县黑方台由于常年农业灌溉成为黄土滑坡频发地区，也成为了学者研究的重点关注区域［5-7］。

对于黑方台黄土滑坡的成因机理，大量学者认为地下水产生的孔隙水压力是使滑坡变形破坏的主要原因。

一些学者采用三轴试验研究了孔隙水压力增长过程中黑方台黄土的破坏过程，证实了黑方台黄土在饱水条件下具有应变软化和液化特性［2，8］，滑坡的变形破坏是由于饱水黄土的液化产生［9］；也有学者通过物理模拟或离心机模型发现了滑坡失稳时饱水黄土中的孔压突增现象［10-13］。

在黑方台黄土滑坡调查中发现，地形条件相似情况下，同样底部饱水的黄土，经常产生滑坡的区域却总是在水位较高的台塬东侧。

有学者认为这与地下水引起的饱水黄土“浸润带”比例有关［14］；也有学者认为是上覆土层厚度差异的影响［15］，由此有学者研究了黄土的入渗规律和增湿变形特征［16-17］。

由于地下水位对黄土滑坡稳定有决定性的影响，水位上升到一定限度后滑坡开始频繁发生，而基于黑方台塬边相似的地形地质条件，可以针对其现象分析引起滑坡变形破坏的水位高度临界值，从而将复杂的破坏机理研究简化为直观的水位变化监测，以此研究这类滑坡的临界水位。

滑坡时空演化规律及预警预报研究

滑坡时空演化规律及预警预报研究一、本文概述《滑坡时空演化规律及预警预报研究》一文旨在深入探究滑坡现象的时空演化规律，并在此基础上构建有效的预警预报体系。

滑坡作为一种常见的自然灾害，其发生往往伴随着巨大的破坏和人员伤亡，因此对其演化规律的研究以及预警预报体系的建立具有重大的现实意义和理论价值。

本文首先综述了滑坡灾害的研究背景和意义，明确了研究目标和内容。

随后，通过综合分析国内外滑坡时空演化规律的研究成果，揭示了滑坡灾害发生和发展的内在机制。

在此基础上，结合现代遥感、GIS和数值模拟等技术手段，本文深入探讨了滑坡时空演化规律的定量描述和预测方法。

本文提出了滑坡预警预报系统的构建框架和实施策略，为滑坡灾害的防控提供了科学依据和技术支持。

二、滑坡时空演化规律滑坡作为一种常见的自然灾害，其发生和发展往往伴随着复杂的时空演化过程。

深入研究和理解滑坡的时空演化规律，对于滑坡预警预报和灾害防治具有重要的理论和实践意义。

从时间演化角度来看，滑坡的发生通常经历了孕育、发展和触发三个阶段。

在孕育阶段，滑坡体内部的结构和应力状态逐渐发生变化，这一过程往往难以察觉。

随着时间的推移，滑坡体内部的应力积累到一定程度，开始出现微小的变形和位移，进入发展阶段。

在这一阶段，滑坡体的变形逐渐明显，可以通过地表位移监测等手段进行观测和识别。

最终，在触发阶段，由于外部因素的干扰（如降雨、地震等），滑坡体内部的应力平衡被打破，导致滑坡的发生。

从空间演化角度来看，滑坡的发生和发展也呈现出一定的规律。

一般来说，滑坡体在空间上可以分为滑坡源区、滑动区和堆积区三个部分。

滑坡源区是滑坡发生的起点，通常位于斜坡的上部，这里的地形地貌和地质结构对滑坡的发生具有重要影响。

滑动区是滑坡体在滑动过程中经过的区域，这里的地表位移和变形最为明显。

堆积区则是滑坡体最终停止运动的地方，通常位于斜坡的下部或河谷地带。

为了更深入地研究滑坡的时空演化规律，需要采用多种手段和方法进行综合分析。

2019年度国家科技进步奖提名项目公示

2019年度国家科技进步奖提名项目公示一、项目名称西部山区大型滑坡潜在隐患早期识别与监测预警关键技术二、主要完成人许强、汤明高、刘春、廖明生、巨能攀、何朝阳、朱星、张路、黄学斌、李慧生三、主要完成单位及贡献主要完成单位：成都理工大学、同济大学、武汉大学、中国地质调查局武汉地质调查中心、深圳市北斗云信息技术有限公司（1）成都理工大学（许强、汤明高、巨能攀、何朝阳、朱星）：创新滑坡成因分类方案，揭示滑坡成灾机理，建立三维识别图谱，提出重大滑坡隐患早期识别的“三查”体系，揭示滑坡变形时-空动态演化规律，建立基于时空变形的“过程预警”理论方法，研发监测预警平台。

负责项目实施及全面推广。

（2）同济大学（刘春）：与成都理工大学共同研究提出大型滑坡演化的空-天-地-内多源立体观测，研发基于卫星遥感、无人机等滑坡观(探)测技术，开展行业推广应用。

（3）武汉大学（廖明生、张路）：发挥在测绘遥感技术方面的优势，与成都理工大学共同研究解决了InSAR技术在西部山区地质灾害识别监测应用中的瓶颈问题，有效提高了该技术的可用性和结果可靠性，在四川丹巴县、理县、茂县等区域进行了应用。

（4）中国地质调查局武汉地质调查中心（黄学斌）：原三峡库区地质灾害防治工作指挥部现已划归武汉地质调查中心，主要贡献三峡库区涉水滑坡机理、滑坡灾害监测预警及推广应用，与成都理工大学共同编制《三峡库区滑坡灾害预警预报手册》、并进行了深入推广应用。

（5）深圳市北斗云信息技术有限公司（李慧生）：研发滑坡监测技术，滑坡大数据采集传输、无人机建模和INSAR建模位移分析系统，与成都理工大学合作进行滑坡监测预警技术的推广应用。

四、提名意见我国西部山区大型滑坡机理复杂、隐蔽性强、灾害损失及社会影响大，国家防灾减灾需求迫切。

该项目依托973计划等，针对滑坡隐患早期识别与监测预警中的关键技术难题，通过十余年研究积累和联合攻关，取得了原创性研究成果，总体达到国际领先水平，推动我国滑坡隐患识别与预警走在世界前列。

基于深度学习的滑坡位移时空预测

基于深度学习的滑坡位移时空预测罗袆沅;蒋亚楠;许强;廖露;燕翱翔;刘陈伟【期刊名称】《测绘学报》【年(卷),期】2022(51)10【摘要】滑坡变形监测数据是认识滑坡变形演化规律的直接依据,对该数据深度挖掘是实现滑坡灾害预警预报的有力保障。

现有的滑坡位移预测模型多局限于单个监测点的时序预测,且未考虑监测点间的空间相关性。

针对上述问题,本文提出了一种基于深度学习的滑坡位移时空预测模型:首先,构建表达所有点间空间相关性的加权邻接矩阵;其次,引入外界影响因素加强属性特征矩阵,以构建图结构数据;最后,采用集合图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU)的深度学习模型,并通过多组试验寻找最优超参数,实现滑坡位移的时空预测。

本文模型结果的均方根误差为4.429 mm,与对比模型相比至少降低了47.3%。

而消融试验结果也显示,引入外界影响因素的属性增强可进一步提高模型的预测性能,均方根误差相对于未属性增强结果减少了28.4%。

结果表明,该方法可用于滑坡位移或其他地质灾害中同样具有时空关联属性的观测量的时空预测。

【总页数】11页(P2160-2170)【作者】罗袆沅;蒋亚楠;许强;廖露;燕翱翔;刘陈伟【作者单位】成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室;成都理工大学地球科学学院;四川测绘地理信息局测绘技术服务中心【正文语种】中文【中图分类】P227【相关文献】1.基于ARIMA时间序列模型的滑坡位移预测预报\r——以三峡库区王家坡滑坡为例2.基于主控因子分析与GM-IAGA-WNN联合模型的平推式滑坡位移预测研究——以垮梁子滑坡为例3.基于时间序列分析的滑坡位移预测——以尖山营古滑坡复活为例4.基于ENN广义预测控制算法的滑坡位移多步预测5.基于二次指数平滑和Elman网络的滑坡位移预测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

滑坡预警工作总结汇报(二)(2024)

引言概述：本文是对滑坡预警工作的总结和汇报的第二篇。

滑坡作为一种自然灾害，对社会经济发展和人民生命财产安全造成严重威胁。

为了及时预防和减轻滑坡灾害带来的损失，我们开展了滑坡预警工作，通过收集、分析和解读地质、气象、水文等数据，实现对滑坡可能发生的预测和预警。

本文将从五个大点出发，详细阐述我们在滑坡预警工作中取得的成绩和经验。

一、数据收集和监测体系建设1.成立滑坡预警工作组织和相关部门合作，确保数据收集的全面性和准确性。

2.建立滑坡监测系统，采用遥感技术和现场观测相结合的方法获取滑坡相关数据。

3.增加监测点的数量和布设密度，提高滑坡监测的精细化水平。

4.引入先进的数据传输和处理技术，提高数据的实时性和处理效率。

二、数据分析和预测模型建立1.运用数据挖掘和机器学习技术，分析历史滑坡数据和相关影响因素，建立滑坡预测模型。

2.采用数值模拟方法，模拟滑坡形成和演化的过程，辅助预测滑坡的可能发生时间和规模。

3.结合地质和地形特征，进行滑坡灾害风险评估，提供滑坡预警的科学依据。

三、预警信息传播和发布1.建立预警信息管理平台，集成和整合数据分析结果和预警模型，实现滑坡预警信息的实时传输和发布。

2.制定预警信息传播和发布的流程和规范，确保信息的准确性、及时性和可靠性。

3.利用多种传媒渠道，如新闻媒体、方式短信、社交媒体等，广泛传播滑坡预警信息，提高公众的应对能力和迅速疏散的效率。

四、滑坡预警管理和应急预案制定1.建立滑坡预警工作的组织架构和责任体系，明确各部门和人员在预警工作中的职责和任务。

2.制定应急预案，明确滑坡预警发生后各项工作的具体措施和步骤。

3.加强与相关部门的合作和沟通，提高应急响应的效果和协同作战的能力。

五、滑坡预警工作的遗留问题和展望1.对滑坡预警工作中存在的技术问题和不足进行分析和总结，制定改进计划和措施。

2.开展滑坡预警技术的研究和创新，提高预测和预警的准确性和可靠性。

3.增加滑坡预警工作的宣传力度，加强公众的滑坡灾害防护意识和自救互救能力。

许强教授学术报告

许强教授学术报告
报告题目：重大地质灾害隐患早期识别与监测预
警
时间：2019年3月26日（星期二）下午：
14：30-16：30
地点：丁家桥校区科技创新大楼C501会议
室
报告人简介：
许强，博士、二级教授、博士生导师，现任成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室常务副主任，国家杰出青年基金获得者，教育部长江学者特聘教授，国家杰出专业技术人才，国务院特殊津贴专家，四川省教学名师，第十二届、第十三届全国政协委员。

许强教授专长于地质灾害评价与防治，曾多次作为国务院、国土资源部和四川省委省政府专家组核心成员，参与了我国多起重大地质灾害事故的现场调查和应急处置工作。

作为核心成员完成的科研成果获国家科技进步一等奖2项，省部级科技进步奖一等奖6项，出版专著10部，发表学术论文400余篇，其中英文SCI收录论文100余篇。

欢迎各位老师、同学参加！
交通运输工程学院。

滑坡活动时间预测预报研究现状与展望

ｏｎｄｌｄｔｖｔｆＬａｓｉｅＡｃｉｉｙ
Ｙｉｓｕｎｎｈｍｉ
（ｅｌｇｃｌｕｖｙＢｒｕｏｈｎｈｎＣｔＳｅｚｅｕｎｄｎ１０３Ｃｉ）ＧｏｏｉｒｅｕｅｆＳｅｚｅｉａＳａｙ，ｈｎｈｎＧａｇｏｇ５８２，ｈｎａ
Ａｂｔａｔａｄｌｅａｔｖｔｆｅｅｅｉｒｔｓｇｏｏｉａｎｉｏｍｅｔｆｈｍａｆ，ｔｅｕｅ－ｓｒｃ：ＬｎｓｉｃｉｉｏｔｎｄｔｒｏａｅｅｌｇｃｌｖｒｎｎｕｎｌｅｈｎｘｄｙｅｏｉｐｃｅａｄｌｅｔｎｅｓｏｃａｍｅｔｗｈｃａｅｔｅｅｄｕｉａｔｒＯｐｏｌｉｅｅｔｄｌｎｓｉｓｗｉｉｔｎｅｃｎｅｌｎｉｈｔｋｒｍｎｏｓｄｓｓｅｓｔｅｐｅＳ１ｓｄｈｖ
ａｅｄｆｉｕｔｐｏｌｍｓｏａｄｌｅｒｓａｃｒｉｆｌｒｂｅｆｌｎｓｉｅｅｒｈ，ｉｄｖｌｐｌｗｌ．Ｔｈａｅａｉｃｓｅｈｃｄｔｅｅｏｓｓｏｙｅｐｐｒｈｓｄｓｕｓｄｔｅｓａｕｆｈｅｏａｒｄｃｉｎｏａｄｌｅａｔｉｉｓａｏｎｂｏｄ，ｅｎｉ，ｉｈｓｔｔｓｏｅｔｍｐｒＩｅｉｔｆｌｎｓｉｃｉｔｅｔｈｍｅａｄａｒａｍａｗｈｌｔａｔｐｏｄｖｅ

基于GIS的滑坡综合预测预报信息系统

基于GIS的滑坡综合预测预报信息系统李秀珍;许强;刘希林【期刊名称】《工程地质学报》【年(卷),期】2005(13)3【摘要】由于滑坡的复杂性、随机性和不确定性,加之目前的滑坡灾害预测预报理论研究还存在局限性,大大增加了滑坡预报的难度.本文针对目前滑坡预测预报研究中的不足,提出了滑坡综合预测预报信息系统,并对该系统的结构、功能和内容等进行了详尽地设计和开发.滑坡综合预测预报信息系统以GIS为平台,利用智能决策支持系统的理论和方法将以监测资料为依据的滑坡定量预报与以专家经验知识为依据的滑坡定性预报有机结合起来,做到了各取所长,优势互补,实现了滑坡的综合预测预报,提高了滑坡的预报水平.运用该系统不仅可以判断滑坡体的变形破坏机制、目前的稳定性状况和破坏概率,而且可以对滑坡体的变形演化阶段以及滑动时间作出预测预报,从而给滑坡现场工程师的综合判断和决策提供了重要的参考和有关科学依据的实用化工具.【总页数】6页(P398-403)【作者】李秀珍;许强;刘希林【作者单位】中国科学院成都山地灾害与环境研究所,成都,610041;成都理工大学环境与土木工程学院,成都,610059;中国科学院成都山地灾害与环境研究所,成都,610041【正文语种】中文【中图分类】P642.22【相关文献】1.基于GIS的滑坡信息管理和预测预报系统的设计 [J], 张建桃;许建瑞2.基于GIS的映(秀)-日(隆)旅游公路滑坡灾害预测预报系统研究 [J], 周志华;张文君;王卫红3.基于GIS的滑坡预测预报系统开发与研究 [J], 王俊岭;孙怀军4.基于MAPGIS的成都公路WEBGIS综合信息系统开发与应用 [J], 田皓;司杰5.基于Mapgis的滑坡时间预测预报系统设计 [J], 苏欢;易武;孟召平;王振勉;雷旸因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

滑坡预报判据研究

滑坡预报判据研究李秀珍;许强;黄润秋;汤明高【期刊名称】《中国地质灾害与防治学报》【年(卷),期】2003(014)004【摘要】滑坡作为一种自然地质灾害,常常会造成巨大的生命财产损失.为了避免或减轻灾害的发生,事先对滑坡做出预报便具有重要的意义和价值.滑坡预报模型和预报判据是滑坡时间预报的核心,也是滑坡成功预报的重要因素.目前,国内外许多学者提出了多种滑坡预报理论模型和方法,但这些理论模型和方法的适用性普遍较差.要想做到准确预报,必须建立一些具有一定适用性的滑坡预报判据.论文通过查阅大量资料,分析总结了滑坡预报中的10多种预报判据,详述了3类常用的预报判据(安全系数和可靠概率判据、变形速率判据和宏观信息预报判据),重点研究了滑坡预报判据的适用性和不充分性.为了提高滑坡的预报水平,提出了滑坡预报必须建立在深入研究滑坡类型、滑坡特征、变形特点和形成机制的基础上,以监测资料为依据,遵循科学性、综合性、易操作性的原则,将理论模型预报、根据预报判据预报以及斜坡的宏观变形破坏迹象和前兆信息等几者有机地结合起来的综合信息预报方法.【总页数】7页(P5-11)【作者】李秀珍;许强;黄润秋;汤明高【作者单位】成都理工大学,地质灾害防治与地质环境保护国家专业实验室,四川,成都,610059;成都理工大学,地质灾害防治与地质环境保护国家专业实验室,四川,成都,610059;成都理工大学,地质灾害防治与地质环境保护国家专业实验室,四川,成都,610059;成都理工大学,地质灾害防治与地质环境保护国家专业实验室,四川,成都,610059【正文语种】中文【中图分类】P642.2【相关文献】1.双耦合时效曲线与解析判据滑坡预报实例分析 [J], 孙晓阳;靳燕生;陈斌;刘守红;朱建军2.新滩滑坡预报判据研究 [J], 胡高社3.滑坡预报模型和预报判据 [J], 李秀珍;许强4.深水破碎波判据的研究：I.破碎波判据的研究概况及计算方法 [J], 楼顺里;曹露洁5.优化GD-模糊规则的滑坡预报模型研究 [J], 温宗周;李璐;李丽敏;高园平;程少康;刘德阳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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

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：Ａｄｏｉ：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．２０１９－０３８ＸｕＱｉａｎｇ，ＰｅｎｇＤａｌｅｉ，ＨｅＣｈａｏｙａｎｇ，ｅｔａｌ．２０２０．Ｔｈｅｏｒｙａｎｄｍｅｔｈｏｄｏｆｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｆｏｒｓｕｄｄｅｎｌｏｅｓｓｌａｎｄｓｌｉｄｅ—ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙａｔＨｅｉｆａｎｇｔａｉｔｅｒｒａｃｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｅｏｌｏｇｙ，２８（１）：１１１－１２１．ｄｏｉ：１０．１３５４４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｅｇ．２０１９－０３８