冯 春，张 军，李世海，许利凯

（1.中国科学院力学研究所，北京 100190；2.重庆市地质环境监测总站，重庆 400015）

0 引言

我国是滑坡灾害的多发国家，以2009年为例，共发生滑坡6657起，占当年地质灾害总数的61.4％［1］。2010年 1月 ～6月，全国共发生滑坡14614起，占同期地质灾害总数的74.7％［2］。滑坡灾害往往造成人员伤亡，道路掩埋，房屋损毁，严重威胁着国家和人民的生命财产安全。

为减少滑坡灾害带来的严重危害，科学准确的预测预报是关键。目前的预测预报模型大都基于监测数据，如斋藤模型、晏同珍模型、GM（1，1）灰色预测模型、卡尔曼滤波分析方法、BP/RBF神经网络法等［3-4］。监测数据的准确性、及时性及全面性，直接影响着滑坡预测预报成果的可靠性、真实性。

滑坡的发生、发展、演化过程，伴随着大量宏观可测物理信息的改变，如地表位移、深部位移、地表倾角、岩土体压力、声发射等。通过实时捕捉上述物理信息，可以建立其与滑坡成灾演化阶段的映射关系，进而为滑坡预测预报提供必要的基础数据。

在众多可测物理量中，地表位移及深部位移因其能直接反映滑坡体的当前状态，其变形趋势又与滑坡体所处阶段存在良好的映射关系，且位移量施测相对简单方便，因而工程界普遍利用位移监测对滑坡体的安全状况进行合理评价。

文章将地表位移监测技术及深部位移监测技术按其施测方式分为测点型、测线型及测面型三大类，并简述了各自的基本原理及适用范围。

1 地表位移监测技术

地表位移监测技术按其施测方式可以分为测点型、测线型及测面型等三大类。……