滑坡灾害防治研究进展与展望

摘 要：【目的】了解滑坡灾害防治研究现状与未来发展趋势，为滑坡灾害防治和生态环境可持续发展提供参考。【方法】通过文献综述的方法梳理已有的研究成果，整理与研究目标相关的内容。【结果】系统地总结了滑坡灾害的成因机制；分析了滑坡灾害监测的关键技术和滑坡灾害预测的主要模型，并讨论了滑坡灾害监测与预警的重要性；评述了滑坡灾害防治工程的应用，展望了滑坡灾害防治研究未来的发展趋势。【结论】滑坡灾害防治研究具有重要的科学价值和现实意义，可为地质灾害防治和生态环境可持续发展提供科学依据。

关键词：滑坡灾害；成因机制；关键技术；应用研究；创新发展

中图分类号：P954 文献标志码：A 文章编号：1003-5168（2024）15-0095-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.15.021

Research Progress and Prospect of Landslide Disaster Control

LU Dengke1 HUANG Lixin2

（1. Gansu Coal Geology Bureau 149th team， LanZhou 730000，China;

2. Lanzhou College of Information Technology， LanZhou 730000，China）

Abstract：[Purposes] This paper aims to understand the research status and future development trend of landslide disaster prevention， and provide reference for the prevention of the landslide damage and the sustainable development of ecological environment. [Methods] Through the method of literature review， the existing research results were sorted out and the contents related to the research objectives were studied. [Findings] This paper systematically summarizes the cause mechanism of slope disaster. The key techniques of landslide disaster monitoring and the main models of landslide disaster prediction are analyzed， the importance of landslide disaster monitoring and early warning is discussed， the application of landslide disaster prevention and control engineering is reviewed， and the future development trend of landslide disaster prevention and control research is forecasted. [Conclusions] The research of slope disaster prevention and control has important scientific value and practical significance， and provides scientific basis for geological disaster prevention and ecological environment sustainable development.

Keywords： landslide disaster; cause mechanism; key technology; applied research; innovative development

0 引言

滑坡灾害作为一种广泛存在于全球各地的自然灾害，给人类社会和生态环境带来了严重的破坏和威胁。我国幅员辽阔，地理特点多样，滑坡灾害发育类型多、分布范围广、发生频率高且造成的损失重［1-2］。随着全球气候变化的加剧和人类活动的不断扩张，滑坡灾害的频发性和规模呈现出愈演愈烈的趋势。近年来，基于遥感（RS）、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GNSS）、无人机（UAV）、人工智能（AI）和云计算等技术开展的地质滑坡防治研究，对滑坡灾害形成机理、地质构造特征、地表覆盖情况等进行了综合分析，实现了针对滑坡灾害孕育过程的全方位、实时动态的监测与管理，为滑坡灾害防治提供了重要的数据支持。系统地总结发展成果，概括现阶段发展趋势，可为滑坡灾害防治和生态环境可持续发展提供科学依据［3-4］。

1 滑坡灾害的成因机制

1.1 地形地貌

地形地貌是滑坡形成的重要影响因素之一，不同类型的地形地貌会对滑坡的形成和发展产生不同的影响。山地地形通常具有陡峭的坡度和复杂的地质构造，山坡上的地表水径流较大，水分的积聚和渗透会导致坡体饱和，削弱土壤或岩石的稳定性，在地震、融雪等因素的影响下，增加了滑坡发生的可能性。河谷地形存在高含水层和软土地质，通常具有较平缓的坡度和较高的水动力作用，河流的冲刷作用会削弱河岸的稳定性并形成河岸滑坡［5］。高原地区具有较强的风蚀作用，土壤或岩石常年因风化、侵蚀等作用而疏松，降雨后易发生滑坡。丘陵地形通常具有较缓的坡度和复杂的地形起伏，土壤常常受到重力和水分的共同耦合作用，特别是在坡脚的部位极易发生滑坡灾害［6］。

1.2 地质构造

地震、构造活动等地壳运动引起的地质构造变形是造成滑坡灾害的重要因素之一。例如，断层是地震活动的主要表现形式，断层活动导致岩土体的剪切和滑动，能够改变岩体的构造形式和力学强度。褶皱和逆冲构造是地质构造中常见的一种形式，对滑坡的形成和发展也有一定的影响。在构造作用下岩土体内部产生应力集中，岩石和土壤会发生断裂、节理、裂缝等地质现象，从而降低了岩土体的稳定性，增加了滑坡的危险性［7-9］。

1.3 地表覆盖

地表覆盖是指坡面上的植被、土壤和其他覆盖层，对滑坡的形成和发展有着重要的影响。地表覆盖能够影响坡面的降雨入渗和径流生成过程，可以有效地减缓雨水的冲刷作用，降低坡面的侵蚀速率。其中，植被能够减弱地表径流对土壤的冲刷和侵蚀程度，并且通过植被的冠层减少降雨对土壤的溅蚀、通过植被的根固作用防止水土流失，增强土壤的稳定性。通过植被、草皮等地表覆盖的种植和管理，可以减少坡面的风化程度，遮蔽裸露的岩石、土壤和裂缝等地质隐患，有效地减少土壤的松动和流失，提高坡面的抗滑性与稳定性，有利于减少滑坡的形成［10-11］。

1.4 气象水文

大气、水文和土壤之间的相互作用过程，对滑坡的形成和发展具有重要的影响。降雨是引起滑坡的主要原因之一，特别是短时间内的强降雨，降雨过后，坡面土壤被浸泡，土体内的孔隙水和地下水位上升，增加了土体的重量和压力；同时，在强降雨的情况下，雨水可以带走土壤和岩石，加剧土壤侵蚀和土体变形，促进了滑坡的发生。气象水文过程中的水文循环和土壤侵蚀也会导致滑坡的形成，降雨、蒸发、蒸腾和径流等过程会对坡体稳定性产生直接影响。如在干旱期间，土壤可能因为缺乏水分而变得干燥，土体的饱和度下降，导致岩土体抗剪强度下降，增加滑坡的风险［12-13］。

2 滑坡灾害监测与预警

2.1 滑坡灾害监测的关键技术

2.1.1 遥感监测技术。遥感技术在滑坡灾害监测中发挥着重要作用。目前主要有多光谱遥感技术、雷达遥感技术、激光遥感技术、地震遥感技术、热红外遥感技术和GNSS遥感技术等多种遥感技术在滑坡灾害监测实践中广泛应用［14-15］。

基于遥感技术可以获取滑坡区域的影像数据，通过对滑坡区域的卫星遥感影像进行分析和比对，可以观察到滑坡体的变化情况。如果滑坡体发生了明显的形态变化或位移，可以及时进行预警，以便采取相应的防范措施。同时，遥感技术可以提供地表变形监测的指标。滑坡发生时，地表会发生变形，例如地表下陷、裂缝出现等。利用遥感技术可以获取地表变形监测的数据，通过对数据进行分析和比对，可以判断滑坡体的活动性和变形程度，进而评估滑坡的潜在危害。此外，遥感技术还可以提供滑坡区域的植被覆盖度等信息。植被在滑坡灾害的监测中扮演着重要的角色，因为滑坡体的运动通常会对周围植被造成破坏或变化。通过遥感技术获取植被覆盖度的数据可以用来评估滑坡区域的稳定性，并为滑坡的预测和评估提供依据。

通过遥感技术，可以及时获得大范围、高分辨率的地表数据，观察滑坡体的变化情况，评估滑坡区域的稳定性，并提前预警滑坡灾害的发生。随着遥感技术的进一步发展和应用，滑坡灾害的监测和防范工作将更加精准、高效。

2.1.2 地形监测技术。地形监测技术在滑坡灾害监测中是一种非常重要的手段。地形监测技术可以提供滑坡体的几何形态和运动速率等重要参数。通过对滑坡区域的地形变化进行实时监测和分析，及早发现滑坡体的运动规律，及时预警和采取有效的应对措施，避免和减少滑坡灾害对人类生命财产的危害。具体来说，地形监测技术在滑坡灾害监测中的应用主要包括滑坡体位移监测、地形变化监测、岩土体参数监测和渗流场监测等方法［16-17］。

滑坡体位移监测主要通过设立位移监测点，在滑坡体或附近地区进行位移监测，及时发现滑坡体的运动情况并掌握其变化规律。目前常用的监测手段包括激光扫描测量、GNSS定位等。地形变化监测是通过对滑坡区域的地形高程和形状进行定量化监测，及时发现滑坡体形态和大小的变化，以及可能引起滑坡的因素，如雨水渗入、地震等。地形变化监测主要采用激光扫描测量、遥感技术等。岩土体参数监测是通过对滑坡体的物理力学参数以便进行实时监测，如土壤密度、渗透系数、弹性模量等，及时掌握滑坡体的力学特性，预测其稳定性。岩土体参数监测通常采用原位试验、地震勘探、激光扫描测量等技术。渗流场监测是通过监测滑坡体内部和周围地区的水文地质条件和水流动态，掌握滑坡体内部的水分状况，预测其稳定性，渗流场监测通常采用地下水位监测、水文地质勘探、地球物理勘探等技术。

2.2 滑坡灾害预测的主要模型

滑坡灾害预测是一个复杂的问题，涉及地质、地形、水文、气象等多个因素的综合影响。国内外学者结合多个科学领域的理论方法，在滑坡灾害预测方法方面开展了诸多研究，得出了各种不同的分析方法，总体来说，主要概括为统计模型、物理模型和机器学习等模型［18-20］。

统计模型是通过建立历史滑坡事件和相关因素之间的统计关系来进行预测的。常见的统计模型包括信息量、逻辑回归和频率比等，这些模型基于历史数据分析和验证，通过统计关系来评估滑坡发生的可能性。物理模型是通过建立滑坡体力学行为的数学描述来进行预测的。常见的物理模型包括基于有限元法的数值模拟模型和基于解析解的解析模型，这些模型可以考虑滑坡体的力学特性，如强度、应力、形变等，从而预测滑坡的发生和演化。机器学习模型是通过大量地输入数据和已知滑坡事件进行训练建立预测模型的。常见的机器学习模型包括支持向量机、人工神经网络、随机森林等，这些模型可以通过学习数据中的模式和关联性进行滑坡灾害的预测。滑坡灾害预测每种方法都有其自身的优缺点，在实际应用中，综合多种模型和方法，结合地质勘察、监测和实时观测数据等，可以更好地进行滑坡灾害的预测和预警工作。

3 滑坡灾害防治工程

3.1 加固措施

滑坡灾害防治工程中的加固措施起着至关重要的作用。通过加固措施可以改变滑坡体的结构和力学性质，减轻滑坡灾害对人类生命财产的威胁。主要的加固措施有钢筋混凝土加固、岩石锚杆、地下连续墙和设置防护网等。其中，钢筋混凝土加固、岩石锚杆等可以增加滑坡体的抗剪强度，使其能够承受更大的剪切力，减少滑坡发生的可能性；设置地下连续墙可以增加滑坡体与地基的连接，提高整体抗滑能力，增加滑坡体的整体稳定性，使其能够更好地抵御外部作用力的影响；防护网可以限制滑坡体的移动范围，减少滑坡对周围环境的破坏。加固措施的选择和设计需要综合考虑滑坡体的特征、地质条件和工程可行性等因素，以确保施工质量和效果。

3.2 排除措施

排除措施是滑坡灾害防治工程的重要部分。其主要目的是在滑坡灾害防治过程中通过采取一系列措施，及时有效地清除或减轻滑坡体内部的水分、杂物等不利因素，降低滑坡的发生可能性。一般通过设置排水沟、排水管等排水设施，可以及时排除滑坡体内的水分，减少水压力，提高滑坡体的抗剪强度和整体稳定性。滑坡体内的杂物和植被会增加滑坡体的重量，影响滑坡体的稳定性，通过清理滑坡体内的杂物、山体上的裸露岩石、砂砾等，防止其滑入滑坡体内，减少减轻滑坡体的重量和外部力量对滑坡的影响，降低滑坡发生的风险。排除措施只是滑坡防治工程的一部分，与其他加固措施和监测预警体系相结合，才能建立更完善的滑坡防治体系。

4 滑坡灾害防治研究的发展趋势

4.1 智能化与数字化技术应用

智能化与数字化技术应用发展在滑坡灾害防治研究方面起到了重要的推动作用。滑坡灾害是一个复杂的物理过程，数字化技术可以通过模拟和仿真，对滑坡体的行为进行深入研究。通过数字化建模和仿真技术，可以模拟不同条件下的滑坡体行为，探究滑坡体形成和演化规律，对滑坡体的稳定性进行评估和预测。同时，数字化技术可以实现滑坡灾害数据的管理和共享，通过建立数字化数据库和知识库，收集和整理全球范围内的滑坡灾害数据、研究成果和实践经验，促进数据共享和合作，为滑坡灾害研究和防治工作提供参考。

智能化传感器和监测设备能够实时获取滑坡体的变形、渗流、地震等信息，利用数据采集和处理技术，这些设备可以收集大量的监测数据，并通过网络传输技术进行远程实时监测。通过数据挖掘、机器学习和深度学习等技术，可以从海量数据中提取有价值的信息，发现滑坡体的规律和趋势，有助于更好地了解滑坡灾害的机理和特征，基于智能化技术的数据处理和分析，可以为决策者提供科学的决策支持和风险评估。

4.2 绿色生态工程与自然修复

绿色生态工程和自然修复在滑坡灾害防治研究中具有重要的应用潜力。通过恢复和保护生态系统，提高土壤稳定性和抗冲蚀能力，能够减少滑坡的发生风险。

绿色生态工程和自然修复强调可持续发展，不仅能够有效地防治滑坡灾害，还能提供其他生态和社会效益。通过保护和恢复生态系统，可以提高土地的可持续利用能力，提高生态环境质量，促进当地社会经济的可持续发展。绿色生态工程和自然修复利用自然过程恢复土壤、植被和水资源的功能，通过植被恢复、土壤保护和水资源管理等手段，促进滑坡地区的生态系统恢复，并提供各种生态服务功能，良好的生态系统可以增加土壤的结构稳定性，提高土壤的抗冲蚀能力，促进滑坡地区的生态系统恢复和保护。通过合理的植被覆盖和根系固土，增加土壤的抗剪强度和抗冲刷能力，适当选择草本植物、灌木和乔木等植被，并合理配置植物的密度和种类，可以有效地稳定土壤，减缓滑坡体的形成和扩展，减少滑坡发生的可能性。

5 结语

随着科学技术的不断进步和发展，滑坡灾害防治研究也迎来了新的机遇和挑战。在未来研究中，应注重跨学科交叉融合，积极开展与地质、水文、土木工程等学科的合作，共同推动滑坡灾害防治研究的深入发展。加强对滑坡形成机理和演变规律的研究，深入探讨滑坡发生的多种因素及其交互作用，结合大数据、人工智能等新兴技术，建立更加智能化和精准化的滑坡监测预警系统，更加准确地预测滑坡的发生和发展趋势，提高对滑坡灾害的及时响应能力。在滑坡治理技术与方法方面，应不断探索新的治理手段和资源利用方式，提高滑坡治理的科学性和可持续性，为相关部门提供科学决策和指导，减少滑坡灾害对人民生命财产的危害。

参考文献：

［1］徐辉.中国诱发滑坡的降水极端性特征及变化趋势［J］.山地学报，2023，41（4）：545-553.

［2］汪美华，赵慧，倪天翔，等.近30年滑坡研究文献图谱可视化分析［J］.中国地质灾害与防治学报，2023，34（4）：75-85.

［3］黄立鑫，郝君明，李旺平，等.基于RBF神经网络-信息量耦合模型的滑坡易发性评价：以甘肃岷县为例［J］.中国地质灾害与防治学报，2021，32（6）：116-126.

［4］MUHAMMAD M，WINDRI H A，RINI K， et al.Rapid and low cost ground displacement mapping using UAV photogrammetry［J］.Physics and Chemistry of the Earth，2023，130.

［5］郭帅，胡胜，马舒悦，等.基于高分辨地形的秦岭山地滑坡特征参数提取分析［J］.西北大学学报（自然科学版），2019，49（3）：456-462.

［6］毛正君，张瑾鸽，仲佳鑫，等.梯田型黄土滑坡隐患发育特征与成因分析：以宁夏南部黄土丘陵区为例［J］.中国地质灾害与防治学报，2022，33（6）：142-152.

［7］段方情，赵宾，党杰.贵州省湄潭县地质灾害孕灾因素分析及防治对策［J］.地质灾害与环境保护，2023，34（4）：65-71.

［8］HE L F，MIRKO F，JOHN C， et al.Modelling the influence of geological structures in paleo rock avalanche failures using field and remote sensing data［J］.Remote Sensing，2022，14（16）：4090.

［9］刘文，余天彬，王猛，等.四川宜宾市地质灾害隐患与地层岩性-地质构造关系分析［J］.中国地质灾害与防治学报，2023，34（3）：118-126.

［10］李广，汤明高，张明礼，等.植被覆盖对季节冻土区黄土斜坡水热变化及稳定性影响［J］.干旱区资源与环境，2024，38（1）：133-142.

［11］赵晓东，刘福，杨华，等.改进的学习向量量化滑坡易发性评价模型研究［J］.测绘科学，2023，48（5）：239-246.

［12］张文学.甘肃省庄浪县下寨村滑坡—堰塞湖链式灾害特征与滑坡稳定性分析［J］.甘肃地质，2023，32（1）：44-51.

［13］GUO Z Z，VICENTE J F，MARCEL H，et al.Shallow landslide susceptibility assessment under future climate and land cover changes： A case study from southwest China［J］.Geoscience Frontiers，2023，14（4）.

［14］李梦华，张路，董杰，等.四川茂县岷江河谷区段滑坡隐患雷达遥感识别与形变监测［J］.武汉大学学报（信息科学版），2021，46（10）：1529-1537.

［15］李晨辉，郝利娜，许强，等.面向对象的高分辨率遥感影像地震滑坡分层识别［J］.自然资源遥感，2023，35（1）：74-80.

［16］廖江林，汤罗圣.滑坡主滑方向综合确定方法研究［J］.安全与环境工程，2023，30（4）：166-172，202.

［17］XIANG Z L，DOU J，YUNUS A P，et al.Vegetation-landslide nexus and topographic changes post the 2004 mw 6.6 chuetsu earthquake［J］.Catena，2023，223.

［18］王佳妮，王云琦，李耀明，等.基于信息量模型的滑坡灾害易发性评价：以重庆市为例［J］.中国水土保持科学（中英文），2023，21（6）：53-62.

［19］王盈，袁仁茂.基于频率比-层次分析法的金沙江巧家段滑坡灾害易发性评价［J］.河北地质大学学报，2023，46（4）：131-140.

［20］黄伟钧，李佳豪，刘子越，等.基于PBLC算法的滑坡空间易发性分析［J］.中山大学学报（自然科学版）（中英文），2023，62（4）：54-64.