调查监测在地质灾害隐患点动态评估中的应用研究

近年来，极端天气频发与工程活动增加使地质灾害风险显著上升，尤其在高山峡谷、断裂带及人类干扰强烈区域，滑坡、泥石流等隐患日益突出。地质灾害具有隐蔽性强、突发性高、演化快等特点，传统静态调查手段难以全面揭示其演变过程，限制了风险识别与预警效率。在此背景下，集成多源调查与实时监测手段，开展连续动态观测成为防控趋势。我国已建立起较完善的监测体系，但在数据融合、动态评估机制和成果应用转化方面仍面临挑战。提升调查监测成果的评估与决策效能，是当前地质灾害治理的关键方向。

一、地质灾害隐患点的识别与评估机制

（一）地质灾害隐患点的定义与分类

地质灾害隐患点是指在特定地质环境下存在潜在不稳定因素，可能引发地质灾害的危险区域，其往往处于滑坡体、崩塌体或泥石流沟等灾害孕育区与影响区之中。这类隐患点可依据灾种类型划分为滑坡隐患、崩塌隐患、泥石流隐患、地面塌陷隐患等类型；按活动性可分为稳定、基本稳定和不稳定状态；按危险性可分为Ⅰ级（极高危险）、Ⅱ级（高危险）、Ⅲ级（中危险）和Ⅳ级（低危险）四类。评估过程中通常结合灾种成因机理、地貌背景、岩土结构、降雨强度和人类工程扰动等多因素进行综合判定。

（二）隐患点识别的传统方法与局限性

隐患点识别传统依赖地质调查、现场踏勘、遥感图像判读以及历史灾害数据叠加分析。这些方法虽具有较强直观性和普适性，但受限于技术手段，存在一定的主观性和滞后性，尤其难以对隐患的动态变化进行实时掌握[1]。此外，野外调查往往受地形、气候等因素影响，在高原、峡谷等复杂地形区作业困难，数据采集受限。而遥感判读在植被覆盖密集、云雾多发区域识别精度不足，难以支撑精细化风险评估与实时动态管理的需求。

（三）动态评估机制的构建原则

构建隐患点动态评估机制应坚持“时空一致性、数据多源性、响应实时性”的原则。空间上，应实现对重点区域的全覆盖监测，采用分级布点模式：如对一级危险隐患点布设高密度监测系统，每个点位设置GNSS、倾斜计、雨量计等 3—5 种传感器；时间上，实现分钟级数据采集频率，便于捕捉突发性滑移、变形信号。机制设计需支持风险等级的动态调整，当监测数据触发预设阈值（如日降雨量 >100mm 、累计位移速率 >2mm/d）时，应自动更新隐患等级并推送至主管部门平台，实现闭环式信息反馈与风险响应。

二、调查监测技术体系及其动态应用特征

（一）调查监测的技术体系构成

调查监测体系主要由基础地质调查、工程地质剖面测绘、遥感监测、无人机倾斜摄影、激光雷达（LiDAR）、合成孔径雷达干涉测量（InSAR）以及地面传感器网络组成。这一体系能够从宏观到微观、从地表到地下，全方位掌握地质灾害隐患点的空间特征与演化趋势。其中，InSAR 技术基于雷达影像的干涉分析，能实现毫米级地表变形监测，适用于大范围、多点位的长期稳定监控，在城市边坡、交通沿线等区域广泛应用；LiDAR 在复杂地形、植被覆盖密集区域具有明显优势，便于构建高精度数字高程模型（DEM）并识别细微崩塌迹象；无人机倾斜摄影采用多角度成像技术，在山区小尺度滑坡体识别中效果突出，图像分辨率可达5cm/pixel，有效弥补传统遥感时间周期长、分辨率低的缺陷。调查阶段结合钻探与工程地质剖面揭示潜在滑动面的位置和几何形态，为后续监测点位的科学布设与监测数据的结构解释提供坚实基础。

（二）监测系统的部署与数据采集

在滑坡、泥石流等高风险区域，系统性部署多种地面监测设备是实现精准动态评估的核心环节。GNSS 系统通常安装于滑坡体上部与中部的代表性部位，可连续记录 X、Y、Z 三维方向的位移变化，实时反映滑体活动状态，其测量精度优于±3mm，适用于长期形变趋势分析。倾斜计多安装在剪切带附近或裂缝发育区域，通过捕捉微小角度变化，判断剪切破坏的潜在趋势。雨量计布设在滑坡上游集水区与滑体本体周边，结合历史降雨与监测响应关系，为雨触发型滑坡机制识别提供支持[2]。裂缝计监测地表张裂演化，孔隙水压计则用于感知地下水位变化与滑带应力状态。所有设备采用 GPRS/4G 无线通信模块实时传输数据至监测平台，平台通过统一接口接入中心数据库，实现多设备数据融合、存储、调用与分析，保障监测信息的高效集成与可靠运行。

（三）动态数据分析与趋势识别方法

对监测数据的动态处理不仅需关注数据本身的变化，还应将其嵌入地质背景与灾害诱因的交互关系之中，形成一个系统性、动态化的多维交叉分析体系 [3]。常用的数据处理方法包括：滑动平均（SMA），可用于平滑短期数据波动，提取中长期趋势变化特征；趋势拟合（如线性、幂函数、指数函数等）有助于识别滑动加速阶段与临界状态；利用 Pearson 相关系数可量化降雨与滑坡位移之间的相关性，为预测分析提供可靠依据；主成分分析（PCA）则可对多源监测数据进行降维融合，提取关键影响因子并去除冗余干扰信息。在突发性事件识别方面，可引入门限判别模型设定多级响应条件，也可结合 LSTM 等深度学习时间序列预测算法，建立基于历史数据的滑移趋势预测模型，提高系统前瞻性识别能力 [4]。目前，部分地区已构建基于机器学习的耦合模型，以

GNSS 位移和雨量数据为输入，当 48 小时累计雨量超过 120mm 时，系统将自动预测滑坡变形将突破 3cm 的预警阈值，进而触发报警与响应机制。

（四）多源数据融合与实时响应机制

地质灾害的动态评估不仅依赖于单一数据源，而是需要实现遥感、传感器、地质调查、历史记录等多源数据的深度融合与集成分析。目前的主流做法是基于GIS 平台构建三维地质模型，将InSAR 地表变形数据、GNSS 位移曲线、雨量时序图、历史滑坡分布等多种数据图层进行叠加分析，形成一套可视化、可量化、可推演的评估体系[5]。通过空间匹配与时间关联分析，能够发现灾害因子之间的内在耦合关系及潜在触发机制。响应机制方面，应按照变形速率与诱发因素强度，设定分级响应策略：当位移速率超过 5mm/d，启动Ⅰ级响应，立即组织危险区内人员撤离；2～5mm/d 为Ⅱ级响应，安排专业人员现场值守、开展设备巡检与加密观测；低于 2mm/d 为Ⅲ级响应，维持常规巡查并动态更新评估结果。该响应机制应与地方应急管理平台深度集成，实现数据采集、风险研判、信息发布、应急调度等多功能联动。系统可通过短信、广播、App 推送、社区公告等方式将预警信息多渠道同步发布，提升灾害应急反应的时效性与组织效率，最大程度减少人员伤亡与财产损失。

三、调查监测在地质灾害风险动态评估中的实践应用

（一）典型案例分析：四川、云南等高风险地区实践

在地质灾害高发的西南山区，四川雅安作为典型代表区域之一其地质构造活动频繁、降雨强度大，滑坡隐患密集分布。在某典型滑坡隐患点项目中，监测团队综合采用 InSAR（合成孔径雷达干涉测量）、GNSS（全球导航卫星系统）和倾斜计等三种技术手段进行融合监测。该滑坡体呈长条状，长约430 米、宽110 米，整体滑动体积估算约为45万立方米，自 2019 年开始呈现缓慢蠕变迹象，具备一定活动性。在现场部署中，共设置了 8 个高精度 GNSS 点位以进行三维位移监测，5 组高灵敏倾斜计分布在滑坡体前缘及剪切带附近，并在滑体上游布设 1 个自动雨量站用于实时采集降雨信息。监测平台通过连续三年数据累积与分析，构建出该隐患点的动态风险演化曲线。分析结果显示，滑体在连续 5 日累计降雨量超过 120 毫米时，其位移速率显著上升，与降雨量呈高度相关性（Pearson 相关系数 R² =0.88），具有明显的滞后响应效应。2022 年汛期来临前夕，系统预警平台通过模型识别滑动趋势显著增强，触发Ⅱ级风险响应机制。相关部门在接到自动预警后快速反应，组织转移地处滑坡影响范围内的 16 户共计 58 人，成功避免了可能造成的人员伤亡与经济损失。该案例充分说明，融合型调查监测体系在隐患点动态评估及早期预警中的实效性与科学性，是实现地质灾害主动防控的关键支撑。

（二）监测结果在评估与治理决策中的作用

在地质灾害防治工程设计中，精准的监测数据为滑坡机制判别与治理措施制定提供了坚实的技术依据。以某地典型抗滑治理工程为例，通过前期布设的多源监测设备发现，滑坡剪切带中孔隙水压力对降雨变化极为敏感，尤其在短时强降雨后 24 小时内出现显著波动，导致滑体产生快速剪切变形。基于该结果，工程团队对原有治理方案进行了优化调整：在滑体中部设置三级深排孔系统，钻孔深度控制在18～22 米之间，布孔间距调整至 15 米，有效疏导地下水；同时，在滑带下盘增设抗滑桩（直径 1.5m，桩距 6m）与锚索组合支护系统以增强整体抗剪强度。治理工程实施后，监测数据显示滑体位移速率明显下降，由治理前的日均 2.1mm/d 降低至 0.3mm/d 以下，且在强降雨条件下保持稳定状态，未再出现突发性滑移。这表明，调查监测成果不仅具备前期风险识别功能，更可在工程治理阶段起到动态校核与设计反馈的作用，助力形成“监测—评估—治理—反馈”闭环管理体系，提升地质灾害治理的科学性和精准性。

（三）存在问题与挑战

虽然当前我国在地质灾害监测技术与体系建设方面已取得阶段性成果，但在实际应用推广中仍存在诸多问题。首先，设备采购与长期运行维护成本较高，特别是在交通不便、地形复杂的高山区，通信网络不稳定、供电设施薄弱，造成部分监测点数据上传中断，影响连续性与可靠性。其次，多源监测数据标准不统一，如不同厂家设备传感精度、采样频率、数据格式各异，造成数据接口难以兼容，平台集成困难。再次，基层应急管理人员技术基础薄弱，对监测数据的解读和预警信息的响应存在滞后性。一些地区即使安装了先进监测设备，也缺乏专业人员进行日常维护与数据分析，导致系统处于“空转”状态。最后，信息联动机制仍不健全，在部分地区尚未建立有效的“监测—预警—响应”联动机制，监测数据上传后未能实现自动预警推送与多部门协同响应，降低了监测成果在实战中的价值。

（四）对策建议与发展趋势

为应对上述问题，应从制度、技术与能力建设等多个方面入手，推动调查监测体系的标准化、智能化与本地化发展。在制度层面，建议国家层面尽快制定统一的《地质灾害监测技术规范》《监测数据传输与接口标准》，明确不同设备的数据采集、处理、传输标准，提升系统集成能力。在技术层面，推广边缘计算与低功耗无线通信（如LoRa、NB-IoT）在监测系统中的应用，提升数据传输稳定性与实时性；引入 AI 算法（如卷积神经网络 CNN、随机森林 RF）进行异常识别与趋势预测，提升系统自动判断与预警能力。在能力建设方面，应加大对基层技术人员的培训支持，鼓励地方政府与高校、科研院所共建区域性“地灾应急技术支撑中心”，实现技术资源下沉。此外，可探索构建监测数据共享机制，如引导矿山企业、交通建设单位将监测数据接入地方政府灾害管理平台，形成多源数据融合格局，提高全域监测覆盖率与综合分析能力。面向未来，建设基于大数据与云计算的“智慧地灾”综合管理平台，将成为推动地质灾害监测向智能化、协同化发展的核心路径。

总结：

地质灾害隐患点的动态评估是提升灾害防控效率与响应能力的关键环节，传统静态识别手段难以适应灾害演化过程的实时性与复杂性。本研究围绕调查监测技术体系的构建与实践应用展开探讨，梳理了InSAR、GNSS、倾斜计、遥感等多种手段在隐患点识别与风险动态更新中的应用路径。通过典型区域案例验证，多源数据融合与智能化分析模型可有效提升风险识别精度与预警时效。同时也指出了当前调查监测在技术集成、标准体系和基层响应等方面仍面临一定挑战。未来应以系统化思维推动监测平台建设、数据共享机制完善与智能算法融合，构建实时、可视、可控的一体化地质灾害风险管理模式，实现从“被动响应向“主动预警”转变。

参考文献

[1] 刘文军 ， 叶群 ， 万芳琦 . 基于综合遥感手段的地质灾害隐患早期识别 [J]. 江西测绘 ，2023，（02）：29-32.

[2] 刘立 ， 陈宏宇 ， 刘娟 ， 等 . 地质灾害隐患三维一张图构建方法[J]. 测绘工程 ，2022，31（05）：46-53+60.

[3] 王明旭 ， 曾一芳 ， 吴明亮 . 新时期地质灾害隐患点在线专业监测模式构建 [J]. 化工矿物与加工 ，2021，50（06）：31-35+40.

[4] 王福瑞 ， 李艳桃 ， 徐鹏飞 ， 等 . 贵州龙里高位隐蔽性地质灾害调查及防治措施 [J]. 现代矿业 ，2020，36（09）：1-5.

[5] 邵添明 . 基于 InSAR 技术的地质灾害隐患监测研究 [D]. 电子科技大学 ，2023.003819.