白 洁 巨能攀 张成强 何朝阳 刘秀伟

(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， 中国)(②贵州省大数据防灾应用研究中心， 贵阳 550001， 中国)

0 引 言

由于岩质滑坡岩体结构及其破坏机制的复杂性，岩质滑坡预测是工程地质科学家们面临的全球性挑战(Crosta et al.， 2003； Ju et al.， 2015； Loew et al.， 2016； Intrieri et al.， 2019)。灾难性滑坡通常在没有任何明显前兆的情况下突然发生，有些甚至没有任何触发因素，即缓慢变形的重力滑坡(Gariano et al.， 2016； Pecoraro et al.， 2018)。通过对中国西南地区数百种不同类型的滑坡(岩质滑坡、土质滑坡、浅层滑坡等)的监测研究，并从各种地质构造和气候背景的滑坡案例中收集数据，根据大量滑坡的监测资料，我们发现大多数被认为是突发性灾害的滑坡实际上都经历了一个变形演化过程。基于此，SKLGP(地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室)开发了一个基于人工智能和数据传输新技术的地质灾害实时监测预警系统。该系统自2017年以来已成功预测了国内的5次滑坡，并挽救了众多生命和财产。

2019年2月17日凌晨5时53分，贵州省兴义市马岭镇龙井村九组不稳定斜坡发生顺层滑动，滑动方量约96×104im3(图1)，由于前期应急抢险工程措施到位、监测科学合理、预警及时，滑坡未造成人员财产损失。

图1 滑坡发生前后全貌Fig.1 Pictures before and after the landslide

贵州省在2018年6月的地质灾害隐患排查过程中发现该地质灾害隐患，随即对该不稳定斜坡进行简易观测。观测表明兴义滑坡变形已经进入加速变形阶段后，随即在滑坡坡脚前布设了沙袋和桩加固的应急预防措施。……