基于文献计量的滑坡监测技术现状及趋势分析

王 琼，欧 元 超，张 平 松

(安徽理工大学 地球与环境学院，安徽 淮南 232001)

中国疆域辽阔，地理环境复杂，各种不良地质因素致使中国地质灾害易发频发[1]，其中，以滑坡地质灾害最为典型。中国滑坡具有覆盖面积广、突发性强、破坏力大、危害程度高等特点。

滑坡是指斜坡岩土体沿着贯通的剪切破坏面，在外力作用下失衡，产生以水平运动为主的滑移地质现象，常见的滑坡类型包括岩质滑坡和土质滑坡[2]。滑坡地质灾害不仅严重威胁人民的生产生活，而且制约当地的基础设施建设。因而，加强滑坡地质灾害的监测和预警研究，变“被动救灾”为“主动防治”具有重要意义[3]。朱永泰[4]提出采用摄影测量方法对滑坡地段进行监测和预报，大大减少了外业工作和计算工作量；
史彦新等[5]将分布式光纤传感技术引入滑坡监测，并在巫山残联滑坡中取得了较好的应用效果；
Xu等[6]通过开发自适应数据采集监测技术，实现了对黑方台地区黄土滑坡的早期预警预报；
Zhang等[7]基于FBG技术设计出一套滑坡实时监测系统，获得了马家沟滑坡渗流场变化与滑坡运动演化的关系。

近几十年来，伴随着科技水平的发展与进步，特别是计算机与互联网技术的蓬勃发展，中国的滑坡监测方式方法日新月异，高精度、分布式、自动化的监测已逐渐取代传统的点式、人工监测，监测内容也从最早的表面位移监测演变为对滑坡全空间、多角度、多参数的综合监测。对此，笔者从多方面检索分析了近30 a所发表的滑坡监测类高质量学术论文，进一步回顾总结了滑坡监测技术的发展现状及趋势，最后指出存在的几点关键性问题，并给出了相应认识和对未来发展的思考。

1.1 数据来源

选择中国知网CNKI提供的中国学术期刊全文数据库作为文献数据来源，使用“高级检索”功能对滑坡监测领域的高质量期刊论文进行检索，检索对象设为“学术期刊”；
检索途径选择“主题”；
检索词设为“滑坡”“监测”，检索词逻辑关系设为“并含(AND)”，匹配方式设为“精确”；
由于中国知网开始收录核心论文的时间为1992年，故本文研究的时间跨度为1992～2020年；
来源类别为SCI来源期刊、EI来源期刊、CSCD和北大核心，检索获得1 921条结果，并手动筛选、剔除新闻报道、短评、会议综述等不符合条件的文献，最终获得1 175条有效文献。

1.2 研究方法

本次研究采用统计分析、共现分析和聚类分析等方法，对中国滑坡监测领域的主要研究力量、热点主题演化和前沿趋势进行深入剖析，旨在探寻相关研究之间的内在联系和互动关系，揭示学科的发展历程和前进方向。通过对年发文量、高被引论文和载文期刊分布等进行统计，展示该领域的出版物现状；
通过关键词共现和聚类分析提取隐含的关系网络，采用寻径网络算法(Pathfinder)和LLR(Log-Likelihood Ratio)算法优化网络并提取结构标签。根据年发文量趋势和研究力量分布统计，分析滑坡监测领域的研究结构与层次；
基于关键词共现和聚类图谱，探究该领域的热点知识网络；
基于关键词及其聚类的时区视图，梳理该领域研究的时区分布和演化机制；
基于突现词探测技术识别滑坡监测领域的前沿热词，判断未来发展趋势。通过出版物现状、可视化图谱和突现词等深层信息的挖掘剖析，可判断前沿发展趋势，促进国内滑坡监测乃至地灾防治研究的发展。

2.1 高质量学术论文统计分析

2.1.1发文量

将筛选得到的1 175条数据导出为Excel表格可对该领域每年的发文量数据进行快速统计，并绘制出1992～2020年间中国滑坡监测研究的主要变化趋势折线图(见图1)。从图1中可看出，中国滑坡监测研究的年发文量整体呈波动增长，且不同时期波动较大，大致可分为3个阶段：发展初期(1992～2003年)、探索前进期(2004～2015年)、黄金发展期(2016～2020年)。

发展初期，国内滑坡监测研究基础薄弱，成果产出困难，核心论文的总发文量为90篇，年均发文量仅7.5篇。基数小、水平低是这一时期文章的主要特点，滑坡监测问题尚未得到学术界核心研究者的关注。探索发展期，随着现代化仪器设备的发展更替及理论研究的进一步深入，论文产出量呈增长状态，核心论文的总发文量613篇，年均发文量51篇，但整体增长趋势不够稳定。近5 a，中国滑坡监测研究迎来了其黄金发展期。滑坡监测发展突飞猛进，总发文量472篇，年均发文量高达94.4篇，说明在国内地质灾害频发、国家大力支持防灾减灾工作的大背景下，以滑坡灾害为主的监测领域成为国内研究热点，预计在接下来的一段时期，滑坡监测领域仍会处在高速、高质量发展阶段。

图1 年发文量趋势Fig.1 Trends of annual publications

2.1.2高被引论文

论文的下载和被引量是体现其学术水平和影响力的主要参数[8]。通过对该领域的高影响力论文进行分析，不仅能够评估出不同作者的科研实力，而且可以对学科研究热点进行探讨和预测。表1列出了CNKI数据库中滑坡监测领域被引频次前10的文章。从研究内容来看，高被引文章主要围绕“滑坡监测技术及预警预报”展开。由此可见，实现滑坡的精准可靠监测和科学准确预报是科研工作者们亟待攻克的难题。其中，许强等于2008年发表在《岩石力学与工程学报》的《滑坡时空演化规律及预警预报研究》一文总被引频次高达356次，文章在分析了中国重大滑坡灾害监测预警和应急抢险实践经验和教训的基础上，总结提出斜坡变形演化不同阶段的规律和斜坡裂缝空间演化的分期配套特性，以及影响斜坡变形演化的外界因素，为滑坡准确预警预报提供了系统的研究和分析方法。该文章在学术界引起的热烈反响实际上已经暗示了中国滑坡监测领域的前沿发展方向。从文章类型来看，这10篇高被引文章中，综述类文章占30%，这也侧面反映了中国学者在开展研究的过程中注重回顾总结。

表1 滑坡监测文献被引频次前10名的文章Tab.1 Top 10 cited articles in landslide monitoring literature

2.1.3载文期刊分布

在对中国滑坡监测研究相关文献统计分析的基础上，绘制出国内主要载文期刊分布图(见图2)。不难发现：中国刊载滑坡监测研究论文的期刊主要集中在工程科技和基础科学领域，这2个领域的17种期刊总刊载相关论文数量为598篇，占所统计相关论文总量的50.89%。其中《岩石力学与工程学报》和《人民长江》载文数量分别为86篇和77篇，是该领域高质量文章的核心聚集地，在一定程度上代表了滑坡监测领域的研究重点和前沿问题，相关学者应给予重点关注。

图2 载文期刊分布Fig.2 Distribution of journal articles

2.2 文献计量制图

2.2.1研究力量分布

借助CiteSpace软件对1 175条数据选择节点类型(Node Types)为作者(Author)进行可视化图谱分析，得到图3。重点关注其中的“N=322，E=378”这两项数据。“N”代表节点数(即图中的圆圈)，圆圈和字号越大，作者在1 175条数据中出现的频次越高；
“E”代表连线数，节点之间的连线代表作者之间的联系，连线越粗，说明他们在同一篇文献中共现的频次越高[8-9]，由此可以看出作者之间的合作关系。

作者合作图谱中总共出现了322个节点和378条连线，从图中可直观看出许强、殷坤龙、易庆林、谢谟文、易武等所在节点突出，且与其他作者的连线较多，为该领域的核心作者。从节点大小来看，殷坤龙教授发文量最高，但与其他作者的合作较少(仅汤罗圣一人)；
许强教授的发文量虽次于殷坤龙教授，但他的连线数最多，表明他更注重与圈内其他学者的学术交流合作。

图3 作者合作图谱Fig.3 Collaborative atlas of authors

借助CiteSpace给出的作者分析可视化图谱，截取前10位高产作者列表分析，得到表2所示结果。其中许强、殷坤龙、易庆林3位作者的发文量均在15篇以上，且有6位作者都是在2009年之后才在该领域产出高质量学术成果。这一结果一方面说明中国滑坡监测研究整体起步较晚；
另一方面也表明国内滑坡监测研究符合“少数核心成员占据主要研究力量”的分布特点。

2.2.2研究热点与主题演化

2.2.2.1 研究热点与主题聚类

在CiteSpace操作界面中选择节点类型为关键词(Keyword)进行可视化图谱分析，采用寻径网络算法对整体网络进行剪枝，可得到节点数693个，连线数1 975条和网络密度0.008 2的关键词共现图谱(见图4)。从图4中可以看出，滑坡、滑坡监测、监测、变形监测、位移监测、监测系统等几个关键词字号较大，说明这些关键词在1 175条文献中出现的频率高，所受关注度较高。但图中也不乏字号相对较小的其他关键词，如安全监测、变形特征、预测等，这表明该领域的分支学科较多，不同学者的研究侧重点不尽相同。图中的关键词较多，总结起来很难做到十分精确。

表2 高产作者信息Tab.2 Information on prolific authors

图4 关键词共现图谱Fig.4 Keywords co-occurrence map

为了提高该领域研究重点的精确度，借助CiteSpace软件中的关键词聚类功能，将图谱中联系较为紧密的关键词按照LLR算法进行聚类总结，可得到的关键词聚类图谱(见图5)。相比较而言，聚类视图更侧重于体现聚类间的结构特征，能够突出关键节点及重要连接。在实际应用过程中，将两张图中的相关关键词数据结合起来分析，更能够准确全面地得出滑坡监测领域的主要研究内容。

图5 关键词聚类图谱(LLR算法)Fig.5 Keywords clustering map(LLR algorithm)

CiteSpace依据网络结构和聚类的清晰度，提供了模块值(Q值，即Modularity Q)和平均轮廓值(S值，即Mean Silhouette)两个指标，当Q>0.3时，聚类结构就是显著的；
当S达到0.7就可认为聚类是令人信服的[10]。图5中Q=0.860 1，S=0.999 5，因此该聚类图谱的聚类结构十分显著，且结果令人信服。

通过对图4和图5中的关键词进行整合分析，可将国内滑坡的研究划分为以下3个领域：

(1) 监测内容研究，主要包括变形观测、位移观测以及边坡监测；

(2) 监测系统研究，基于GPS、InSAR、GIS等技术的监测系统研发与应用；

(3) 预警预报研究，包括对变形和位移参数的预测﹑不同预警方法和预测模型的对比研究。

2.2.2.2 演化脉络和前沿方向

为了进一步分析滑坡监测领域研究热点与主题的时区分布及演化，将1992～2020年按照每1 a一个时间切片，划分时区，绘制高频共现关键词及其聚类的时区视图(见图6)，进而总结不同阶段的研究热点。

图6 关键词时区图Fig.6 Time zone diagram for keywords

从研究主题演化来看，初期主要以利用传统简易技术设备进行滑坡位移和变形的观测为主；
1998年之后，随着科技的不断更新发展，GPS和GIS等新兴技术手段在滑坡变形监测中逐渐推广；
2003年以来，滑坡监测系统的开发研究如火如荼，很快便诞生了一种“全方位多角度的远程实时智能化监测系统”，在解放人力的同时，也提供了更为全面可靠的监测结果，这是滑坡监测领域的一大飞跃；
2006年，随着滑坡监测数据资料的不断丰富，在“互联网+”和“大数据”技术融合背景下，滑坡位移预测研究成为热点话题，多种预测模型接连出现，为地质灾害的预警预报提供了重要参考。

为了对不同阶段的研究热点进行深入剖析，使用CiteSpace中突现词探测技术，将10个突现词及其突显强度和延续时间绘制于图7。可以发现“安全监测”出现时间最早(1999年)且研究时间最长(10 a)，是滑坡监测研究内容中不可或缺的组成部分。其中，关键词“边坡工程”“监测预警”和“稳定性分析”突现强度较大(大于5)，说明针对边坡工程的监测预警以及稳定性分析在滑坡监测领域具有较强的影响力。

图7 突显强度前十的关键词爆发图Fig.7 Burst diagram of top 10 keywords with the strongest citation

总的来说，该领域前半阶段的研究重点关注滑坡监测技术的相关话题，后半阶段研究重心转向滑坡变形的预测预警和稳定性分析。1999～2008年，研究热点话题是滑坡的安全监测，各种监测手段被推广应用，研究成果层出不穷。2003～2012年，边坡工程和GPS监测的实践应用快速发展，基于GPS技术的滑坡监测研究持续时间长达9 a，丰富的监测数据为滑坡的变形预测奠定基础；
2009～2013年，滑坡的变形预测研究受到广泛关注；
2011～2018年，遥感技术和三维激光扫描技术在滑坡监测领域掀起一股热潮；
2015～2020年，基于多种算法的预测模型和数值模拟方法在不同区域和类型的滑坡问题中实践应用，借助大数据、5G网络等先进科技的预测预警研究逐渐引领滑坡监测技术研究的新潮流。

滑坡灾害分布范围广，破坏力强，危害严重，对滑坡进行有效实时监测和科学合理预警对降低地质灾害带来的风险损失意义重大。随着科技水平的发展与进步，特别是计算机与互联网技术的蓬勃发展，中国的滑坡监测方式方法与日俱新。已有监测技术主要分为“空、天、地”3个方面，“空”是指太空卫星遥感，“天”是指低空无人机监测，“地”是指地面和地下监测。主要的监测技术及监测参数如表3所列。

3.1 太空卫星遥感技术

3.1.1InSAR

InSAR(干涉测量合成孔径雷达)，是一项集合成孔径雷达成像技术(SAR)和干涉测量技术于一体的典型星载雷达遥感技术，主要由发射装置和雷达接收机组成，能够提供监测区域高分辨率地表形变信息，实现滑坡大空间范围和长期精密监测[11]。实际应用中，先利用两个天线同时向同一目标发射同频相干波，使其产生干涉现象，然后由雷达天线内部的接收装置接收电磁波定向传播时产生的反射回波，并进行影像处理，最终得到与目标体有关的三维地形信息[12]。由于InSAR技术理论上可获得厘米级甚至毫米级的微小形变数据，在工程领域广受青睐。近年来，在传统D-InSAR技术的基础上，又发展衍生出几种时序InSAR技术，常见的有PS-InSAR技术和SBAS-InSAR技术。

表3 滑坡的主要监测技术及监测参数Tab.3 Main monitoring technology and monitoring parameters of landslide

王志勇等[13]以北京市房山区史家营滑坡为试验区，选取ALOS PAL-SAR雷达数据及其他多源观测数据开展了滑坡高精度研究，证明InSAR技术是滑坡地质灾害定量监测最有效的手段之一；
史绪国等[14]利用时序InSAR技术获取了甘肃黑方台黄土台塬地区的典型滑坡特征，并对其进行了隐患分析，验证了时序InSAR处理方法的有效性与可行性(见图8)。

3.1.2GNSS

GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统)，也称天基PNT，是一种利用卫星对地面用户进行导航定位的技术，主要由GPS、GLONASS、BDS和Galileo 4个子系统组成[15]。该方法利用坐标已知的空间卫星，根据测距交会原理来进行地表物体的三维坐标定位，是目前唯一可以直接获取滑坡地表三维矢量变形的监测手段。但由于极易受山地丘陵等复杂环境和地震降雨等因素影响，实际效果难以保证。

韩军强[16]利用GNSS实测数据对秦巴山典型复杂滑坡进行分析，发现复杂环境观测噪声特性与不同方位地形起伏密切相关；
白正伟等[17]采用物联网思维，自主研发了千元级小型实时北斗/GNSS监测技术装备，并成功应用于甘肃黑方台滑坡的实时监测预警，首次实现了滑坡灾害的全程视频记录。GNSS监测方法[18]虽能够实现空间的精准定位，但实际应用中易受测站周围强反射物体影响，且获取的数据具有滞后性(一般滞后10～30 min)(见图9)。

3.2 低空无人机遥感技术

3.2.1无人机低空摄影测量

无人机低空摄影测量技术是除遥感和三维激光扫描之外，能够大面积、高精度、快速获取空间三维点云信息的技术方法，能够对高分辨率卫星影像普查的潜在隐患点进行详查。它基于数字影像与摄影测量的基本原理，利用数码相机等摄像设备，从不同角度获取三维物体图像，将数字影像的平面坐标在空间坐标系中进行透视变换，结合空三加密算法，算出目标物体的三维点云坐标数据，进一步生成三维网格模型[19]。随着现代化装备的快速发展，这种技术已逐步成为多个行业的必备辅助技术。

彭大雷等[19]利用无人机低空摄影测量技术对甘肃黑方台地区的黄土滑坡进行了调查，表明该技术在认识区域滑坡的空间分布规律和变形迹象方面效果良好(见图10)；
Hu等[21]利用无人机摄影测量技术获取高分辨黄土滑坡三维模型，并进行了空间特征分析，证明该方法能够精确地观察到滑坡表面纹理、裂缝的变化特征。虽然该技术在滑坡演化规律识别中优势明显，但由于受到测量硬件、现场条件及数据处理方法等影响，测量结果的准确性往往难以保证。因此，提高现场测量精度与影像处理质量是该项技术得以拓展应用的关键问题。

图10 基于无人机低空摄影测量的黑方台三维影像[19]Fig.10 A three-dimensional image of Heifangtai tableland based on UAVs low-altitude photogrammetry

3.2.2机载LiDAR

激光雷达测量技术(LiDAR)是指基于时间可精确记录的前提，利用激光发射和接收的时间差来进行测距[22]，观测系统由激光扫描仪、全球定位系统和惯性导航系统组成。其中，机载LiDAR技术同时结合了无人机和雷达的优点，可快速获取高精度DEM数据，探测高程微小变化，进行植被去除并揭示微地貌特征，在滑坡监测研究上具有突出优势[23](见图11)。

因此，国内外学者就该技术开展了滑坡精细研究相关探索。Van Den Eeckhaut等[24]利用LiDAR数据进行滑坡探查和填图，成功识别并分析了欧洲佛兰德斯南部地区古滑坡的滑坡特征；
沈永林等[25]采用面向对象分析方法，利用海地震后获取的高分辨率航空影像和机载LiDAR数据，实现了基于多源数据的地物分类及滑坡识别。预测未来大规模LiDAR观测会对地灾的防控和治理工作起到一定的推动作用。

图11 机载LiDAR数据获得的DSM成果[23]Fig.11 DSM results obtained from airborne LiDAR data

3.3 地面和地下监测技术

3.3.1三维激光扫描技术

三维激光扫描技术是一种获取高精度监测点点云数据的滑坡变形地表测量方法，具有快速、高效等优点[26-27](见图12)。扫描系统主要包括：激光扫描仪、PC机、外接电源和专用三脚架。其工作流程为：激光脉冲发射器发射一束脉冲信号，信号遇待测物体发生漫反射，激光接收器接收到反射信号后根据往返时间差测算距离，扫描仪内部模块给出激光点在被测物体上的三维坐标，最终可得到滑坡变形分布云图。

图12 基于三维激光扫描的三维视图[27]Fig.12 3D view based on 3D laser scanning

徐进军等[28]利用地面三维激光扫描技术对室内滑坡模型和实际滑坡现场进行实验研究，验证了该技术的滑坡灾害监测预警可行性；
谢谟文等[29]运用三维激光扫描仪监测技术对云南乌东德地区的金坪子滑坡进行了表面变形监测，并将监测结果与GIS平台相结合，得到了很好的应用效果。上述研究表明三维激光扫描技术在地灾监测领域具备一定潜力，但具体应用到生产实际尚存在不少问题，监测仪器和方法等有待完善。

3.3.2综合地球物理探测技术

综合地球物理勘探简称综合物探，是以研究目标的物性差异为基础，采用多种物探手段进行勘测研究的方法[30]。通常采用以电磁性质差异为主的电法勘探和以地下介质密度差异为主的地震波勘探相结合的手段。众所周知，滑坡发生必然有水参与，这就导致滑动面与周围岩性不可避免地产生物性差异，因而可用物探手段研究滑动面的活动情况。

物探方法作为经济快捷的无损勘查手段，在滑坡等地质灾害勘查中发挥着越来越重要的作用，也有了不少成功案例。马国凯等[31]将SNMR(地面磁共振测深)技术、高密度电阻率法和地震面波法用于三峡库区白水河区域的滑坡活动监测，为滑坡的活动预判决策提供了有力的理论和数据支持；
谢兴隆等[32]利用浅层地震反射法、高密度电法和地震折射层析法组成的综合物探方法有效查明了滑坡的多项地质特征(见图13)。因此，对滑坡重点监测区进行综合物探方法研究，具有重要的实际意义。

图13 电阻率反演剖面图[32]Fig.13 Resistivity inversion section

3.3.3分布式光纤感测技术

分布式光纤感测技术是一种以光为载体，光纤为媒介来感知和传输外界信号的新型传感技术[33-34](见图14)。该技术在国内起步较晚，但发展十分迅速。其基本原理为：激光器向光纤中发射一束脉冲光，光在光纤中传播时发生布里渊散射，光纤某处应变和温度的改变会引起此处的反向散射光发生频移，解调仪接收到散射光后得到其频移量，并计算出形变位置的具体应变值，随后根据时间差计算出形变发生的准确位置。滑坡监测方面应用较多的分布式光纤感测技术主要包括布里渊光时域反射技术(BOTDR)、布里渊光时域分析技术(BOTDA)和布里渊光频域分析技术(BOFDA)等。

Wang等[35]应用BOTDR技术开展了室内土坡模型的变形监测研究，验证了该技术在土质边坡监测方面的可行性和早期预警特性；
Sun等[36]将多种光纤传感技术同时应用于三峡库区某边坡的长期监测，不仅成功识别出滑面位置，且获取了坡体的变形、温度、渗流等多场信息。基于分布式光纤感测技术的地质灾害研究现已取得不少成果，且相关技术研究正在进一步展开，预测在未来一段时期，该技术的应用领域将会不断扩大。

3.3.4TDR监测法

TDR(Time Domain Radiation，时域反射技术)是一种滑坡地下监测方法。完整的TDR滑坡监测系统主要由脉冲信号发生装置、同轴电缆、回波处理器、数据采集系统和数据处理终端等部分组成[37-38](见图15)。TDR的测量原理为：在钻孔中埋入同轴电缆并回填孔，由信号发生装置向同轴电缆发射窄脉冲信号，当同轴电缆发生变形时会产生反射回波，采集并分析回波波形即可得到变形的大小和位置。具有可自动化监测、耗时短、成本低等优点。

图15 TDR监测系统[38]Fig.15 TDR monitoring system

国内TDR技术在滑坡监测中的研究始于21世纪初，主要从测试理论、室内模拟试验和野外应用试验等几个方面展开。谭捍华等[39]通过将TDR技术应用于公路边坡的监测，研究了不同型号同轴电缆在相同剪切变形下TDR波形的差异；
张青等[40]依据TDR技术的及基本原理提出了其在滑坡监测中的野外工作方法，并对比分析了室内模拟试验和野外应用试验的效果差异。已有研究虽初步取得成效，但整体上仍呈现出研究时间短、应用资料少的特点。

上述传统统计方法和可视化图谱分析从发文量、高被引论文、载文期刊分布、主要研究力量、研究热点话题和前沿发展方向等角度全面系统地总结了中国滑坡监测领域的技术成果和研究现状，也充分证明了中国滑坡监测领域研究成果斐然。现有研究成果能基本解决常规滑坡灾害的防控治理和预警预报等问题，但距离实现滑坡危险性分级分类、全方位精准高效智能监测预警的发展目标仍然有很长的路要走。现将几点关键性问题总结如下：

(1) 滑坡形成机理研究不够深入。中国地貌类型复杂多样，不同地区地质和气候条件差异较大，各区域滑坡类型和形成条件不尽相同。比如，西南地区山体众多，雨量充沛，地壳活动频繁，多发生降雨滑坡和地震滑坡；
西北黄土高原地区山体陡峭，气候相对干旱，加之黄土特殊的工程地质特性，孕育了“黄土滑坡”这一特殊的滑坡类型。以往的研究工作中往往忽略了致灾因子和滑坡类型的差异，“一视同仁”的监测手段难以取得理想的实践应用效果，要想获得较为准确的监测数据就必须“因地制宜，精准施策”。因此，在探寻滑坡成因机理的过程中，将地质条件、水文条件、气候条件和构造活动等影响因素全面考虑、有机结合，构建对应的力学模型并辅之以数值模拟方法，有助于研究人员系统掌握滑坡形成和发展演化规律，并给出恰当的监测技术方案。

(2) 监测手段选择缺乏针对性。不同滑坡的致灾因素存在差异，不同监测技术也有各自的优势和不足。不少科研工作者在仪器选择过程中误认为“多即是好”，同时将多种监测技术手段布设在滑坡体中，盲目使用监测仪器设备不仅徒增工作量，造成资源浪费，而且无法获取真实的监测结果。对此，科研人员应重点加强对滑坡类型和致灾因素的研判，选择适合研究区域滑坡成因机制和演化特点的监测技术手段，减少不必要的工作量，提高监测结果质量。

(3) 监测传感器布设及存活困难。滑坡灾害在孕育发生之前会出现一些异常现象，比如坡体中、前部出现裂缝，滑坡前缘土体隆起等，这些部位是滑坡的重点监测部位，但往往地势陡峭，人员难以到达，坡体表面或内部监测传感器的布设难度较大，造成滑坡关键区域的研究工作无法有效开展。因此，需要发展针对复杂地形条件下的配套辅助施工装备、设计切实可行的传感器布设及维护方案。例如，借助无人机等先进远程仪器设备或研发新型山区专用施工装备完成监测仪器的安装工作；
发挥创新监测优势，研究适用于极端恶劣条件下的监测仪器保护系统。此外，针对传感器存活困难的问题，一方面可研制相应的传感器保护设施，提高恶劣条件下传感监测设备的耐久性和存活率；
另一方面可尝试研发集成一体化缆线，使用一根缆线采集多种数据，提高工作效率，降低工作难度。

(4) 智能变频监测及远程预警诊断能力不足。一般而言，滑坡的发展演化可分为3个阶段，即蠕动变形阶段、剧烈滑动阶段和渐趋稳定阶段，传统等时间间隔的数据采集方式忽略了剧烈滑动阶段短时间内坡体形态及内部参数变化速率大的特点，造成该阶段大量关键监测数据缺失，进而影响滑坡破坏临界值判断及发展演化规律总结。智能变频监测能够感应滑坡变形速度，当滑坡变形速度加快时可自动提高数据采集频率，有效解决现有监测设备数据获取不完整、无法兼顾长期采集和短时高频采集的问题，为滑坡变形数据的获取提供便利。此外，监测数据传输处理效率低、滑坡预警预报滞后也是当前地灾防治工作的薄弱环节。解决此类问题应借助5G网络技术进行现场数据的远程高效快速传输，建立配套数据处理分析平台进行数据成图和可视化显示，并通过预警预报系统实现滑坡智能预警诊断和诊断信息的远程实时推送。

(1) 1992～2020年间，中国滑坡监测研究成果丰硕，目前已进入黄金发展期。监测技术手段的发展革新和滑坡预报预警研究是该领域的研究热点话题；
许强、殷坤龙、易武教授及其团队聚集着主要研究力量，预计在未来一段时期，借助大数据、5G网络等先进科技的预测预警研究将会引领滑坡监测技术研究的新潮流。

(2) 现有监测技术主要分为“空、天、地”3个方面，“空”主要利用太空卫星遥感手段，虽具有全天候、全时段、高精度等优点，但易受大气影响引起测量误差；
“天”借助无人机进行扫描测量，能避免云层干扰，但受天气影响严重；
地面和地下监测可直接获得滑坡表面或内部的变化信息，但监测范围有限，仪器布设难度较大。因而在工程实践中，综合运用多种技术手段才能更全面精准的识别滑坡，达到防灾减灾效果。

(3) 现阶段，国内滑坡灾害频发形势严峻，加快推动滑坡灾害智能化监测预警技术及装备创新发展，对监测区及其匹配的监测技术手段进行系统总结并分级分类，构建多维多尺度精准动态可视化远程监测预警平台是突破当前滑坡监测领域发展瓶颈的关键。

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