(许强)滑坡空间预测预警与时间预报研究new
基于斜率模型的突发型黄土滑坡失稳时间预测
编号
滑坡
发生时间
滑坡类型
提前预警时间
1
陈家6# 2019-03-04 滑移崩塌型
2
党川6# 2019-03-26 滑移崩塌型
3
党川4# 2019-04-19 静态液化型
4
党川7# 2019-10-05 滑移崩塌型
2h 40 min 18 min
32 h
2 研究方法
2.1 监测数据的获取与处理 本文采用具有智能变频功能的滑坡位移计进行
失稳时间预测是监测预警预报工作的重要组成 部分[9]，先后经历了现象预测[10 − 11]、确定性预测、统计 分 析 预 测 [12 − 15]、 非 线 性 预 测 [16 − 18]、 确 定 性 预 测 [19] 等 几个阶段。确定性预测主要是基于滑坡运动参数，通 过物理或数学方法将室内试验数据或滑坡监测数据 进行推导，并不断总结改进得到的预测方法，能够反 映滑坡的物理实质[19]。Saito 等[20] 率先通过大量室内 试验总结出理想状态下土质边坡失稳时间预测经验 公式，并提出了基于蠕变第三阶段的图解法；Fukuzono[21] 在室内试验的基础上进一步总结出恒定荷载作用下 滑坡临滑阶段位移速度倒数与时间的关系，提出速度 倒数法预测模型；Mufundirwa 等[22] 在前人研究的基础 上提出斜率模型（又称 SLOPE 模型、SLO 模型）来表 示岩石蠕变末期应变发散特征，并应用到滑坡实例和 岩石蠕变试验中。在这之后有多位学者[23 − 24] 基于以 上预测模型进行了总结改进。
第 48 卷 第 4 期 2021 年 7 月
水文地质工程地质 HYDROGEOLOGY & ENGINEERING GEOLOGY
Vol. 48 No. 4 Jul.，2021
基于InSAR技术在滑坡灾害中应用的研究进展
基于InSAR技术在滑坡灾害中应用的研究进展发布时间：2022-10-13T03:00:51.426Z 来源：《当代电力文化》2022年6月11期作者：张庭瑜1,2，申江龙1,2[导读] InSAR技术作为重要的对地观测技术之一，已在城市、矿山、地质灾害等地表形变监测领域得到广泛应用与探索，张庭瑜1,2，申江龙1,2(1.陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司，陕西西安7100752.陕西省土地工程建设集团有限责任公司，陕西西安710075)摘要：InSAR技术作为重要的对地观测技术之一，已在城市、矿山、地质灾害等地表形变监测领域得到广泛应用与探索，特别是在滑坡灾害形变监测中具有很强的实用性。
为全面、准确及深入认识和梳理InSAR技术在滑坡灾害应用中的前沿科学问题、局限性、面临挑战及未来发展趋势，以期更好地服务于滑坡灾害的防治与监测。
以InSAR技术滑坡灾害应用研究为主要脉络，系统阐述其研究进展：以滑坡监测中应用的主要InSAR方法概述为切入点，系统梳理了各类主要方法的适用范围、优缺点及内在联系；基于早期识别探测、不同量级形变监测、活动模式与三维信息获取、形变与诱因耦合4个视角，深入探析InSAR技术在滑坡应用中的最新进展、趋势及目前应用中存在的关键问题与挑战；从数据处理、与其他新型技术融合对未来InSAR在滑坡应用研究进行总结和展望。
关键词：InSAR技术，山体滑坡，地质灾害，研究进展引言滑坡是经地质构造、降雨等内外因素共同作用而触发的复杂地质演化过程。
频发、广泛分布的滑坡及其链式灾害，严重影响区域水能资源开发、新型城镇化建设、铁路公路交通干线等国家重大工程建造与运营，是人类生产生活永续发展的重大威胁。
受全球气候变化、快速工业化与城镇化的扰动，冰川融化、强降雨等因素诱发的滑坡灾害不断增加，2017年—2019年许强、张勤团队在贵州兴义、甘肃黑方台数次成功的滑坡预警案例表明，有关滑坡灾害的研究正从灾后观测分析向实时监测、灾前风险预警逐步转型，进而将防灾关口前移。
基于改进切线角实时算法的滑坡监测预警
第 22卷第 11期2023年 11月Vol.22 No.11Nov.2023软件导刊Software Guide基于改进切线角实时算法的滑坡监测预警贾丁1，2，陈小红1，2，周永贵1，2（1.航天宏图信息技术股份有限公司，北京 100089；2.自然资源部地质灾害智能监测与风险预警工程技术创新中心，北京 100081）摘要：全球卫星导航系统（GNSS）在地质灾害监测预警领域应用广泛，由其位移—时间曲线计算得到的改进切线角是滑坡监测预警模型中的重要判据。
现有的改进切线角计算方法计算结果波动性大，匀速变形阶段速度选取随机性强，导致计算准确性和时效性较低。
鉴于此，实现了一种改进的切线角算法，采用拉格朗日插值微分的五点法可将计算准确度提升77.33%。
同时，通过匀速阶段判识方法和设置速度更新条件，实现了切线角的动态实时计算，为滑坡监测预警提供实时、动态判据，提高了滑坡监测预警实用性。
关键词：GNSS；切线角；位移—时间曲线；滑坡；监测预警DOI：10.11907/rjdk.231778开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP399；P642.2 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）011-0035-07Landslide Monitoring and Warning Based on Improved Tangent AngleReal-time AlgorithmJIA Ding1，2， CHEN Xiaohong1，2， ZHOU Yonggui1，2（1.PIESAT Information Technology Co.， Ltd， Beijing 100089，China；2.Geological Disaster Intelligent Monitoring and Risk Early Warning Engineering Technology Innovation Center of the Ministry of Natural Resources，Beiijng 100081，China）Abstract：GNSS （Global Navigation Satellite System） is widely used in the field of geological disaster monitoring and warning. The improved tangent angle calculated from its displacement time curve is an important criterion in landslide monitoring and warning models. The existing im‑proved tangent angle calculation methods have high fluctuation in the calculation results， and the selection of velocity during the uniform defor‑mation stage has strong randomness， resulting in low calculation accuracy and timeliness. This article implements an improved tangent angle algorithm，which uses the five point method of Lagrange interpolation differentiation to improve computational accuracy，increasing by 77.33%. And through the uniform speed stage identification method and setting speed update conditions， the dynamic real-time calculation of tangent angle is achieved， providing real-time and dynamic criteria for landslide monitoring and warning， and improving the practicality of landslide monitoring and warning.Key Words：GNSS； tangent angle； displacement-time curve； landslide； monitoring and early warning0 引言我国地质灾害频发，滑坡作为我国最主要的地质灾害类型之一，严重威胁人民生命财产安全。
滑坡时间预测预报研究进展
滑坡时间预测预报研究进展一、概述滑坡作为一种常见的自然灾害，其发生往往伴随着巨大的经济损失和人员伤亡。
滑坡时间预测预报研究一直是地质工程和防灾减灾领域的重要研究内容。
近年来，随着科技的不断进步和大数据时代的到来，滑坡时间预测预报技术取得了显著的进展。
滑坡时间预测预报研究旨在通过分析和处理滑坡相关的地质、气象、水文等多源数据，揭示滑坡发生的机理和规律，进而实现对滑坡发生时间的精准预测。
这对于提前预警、制定防灾减灾措施以及保障人民生命财产安全具有重要意义。
目前，滑坡时间预测预报研究已经涵盖了多个方面，包括滑坡监测技术的创新、预测模型的构建与优化、多源数据融合技术的应用等。
在滑坡监测方面，无人机、遥感、GIS等现代技术手段的应用使得滑坡监测更加高效和精准在预测模型方面，机器学习、深度学习等人工智能技术的引入为滑坡时间预测提供了新的方法和思路在多源数据融合方面，通过对不同来源的数据进行整合和分析，可以更加全面地了解滑坡发生的背景和条件。
滑坡时间预测预报研究仍面临着诸多挑战。
滑坡发生的机理十分复杂，涉及到地质、气象、水文等多个因素，这些因素之间的相互作用和影响关系难以完全揭示。
滑坡数据的获取和处理也是一个难题，由于滑坡事件的偶发性和不确定性，很难获取到完整、连续的滑坡数据。
预测模型的泛化能力和精度也是亟待解决的问题。
针对这些挑战，未来的滑坡时间预测预报研究需要进一步加强基础理论的研究，深入探讨滑坡发生的机理和规律同时，需要充分利用现代技术手段，提高滑坡监测和数据处理的能力还需要加强国际合作与交流，共同推动滑坡时间预测预报技术的发展和应用。
滑坡时间预测预报研究是一项具有重要意义和挑战性的工作。
随着科技的不断进步和研究的深入，相信未来我们能够实现对滑坡发生时间的更加精准预测，为防灾减灾和保障人民生命财产安全作出更大的贡献。
1. 滑坡灾害的定义与危害滑坡是指斜坡上的岩土体受河流冲刷、地下水活动、地震及人工切坡等因素影响，在重力作用下，沿着一定的软弱面或软弱带，整体地或分散地顺坡向下滑动的自然现象。
地质灾害发生时间和空间的预测预报
收稿日期:1999-12-07基金项目:国家自然科学基金(项目号:49702038)、地质灾害防治与地质环境保护国家专业实验室开放基金联合资助作者简介:许强(1968-),男(汉族),博士,副教授,地质工程专业,出版专著3部(与人合著),发表论文近40篇。
联系电话:028-*******,E _mail :xq @cdit .edu .cn地质灾害发生时间和空间的预测预报许 强, 黄润秋, 向喜琼(地质灾害防治与地质环境保护国家专业实验室, 四川成都 610059)摘 要:运用非线性科学的理论和方法,提出了一整套地质灾害预测预报的理论和方法,包括探索地质灾害发生前兆的加卸载响应比方法、地质灾害发生时间预测的协同学模型以及地质灾害区域预测评价的神经网络方法,并建立了基于GIS 的地质灾害区域评价系统。
同时,通过对向家坝水电站库区的崩滑地质灾害的统计分析,提出了地质灾害发生规模与发生频率间的幂律规则。
关键词:地质灾害;预测预报;区域评价;地理信息系统;幂律规则中图分类号:P62 文献标识码:A研究地质灾害,其中一个最重要的内容便是对可能发生地质灾害的时间及可能失稳破坏的空间范围进行预测预报,这也是目前地质灾害研究的一个热点。
对于地质灾害发生时间和空间的预测预报,目前国内外已提出了很多行之有效的模型和方法,但这些方法的理论基础大多是常规的数理统计分析[1,2]的分析知道,常规统计方法处理数据的能力是有限的,并且往往还要受到很多条件的制约。
因此,大多数情况下上述模型的预测结果并不是太理想。
本文在前人工作的基础上,利用非线性科学的基本理论,首先对地质灾害发生的前兆进行探索,然后提出了几种地质灾害发生的时空预测预报的新理论和新方法。
1 用加卸载响应比理论探索斜坡失稳前兆地震、滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害,都属于非线性系统的失稳,非线性系统失稳前都要向人类“展图1 非线性系统的响应与广义荷载间的关系(引自[3])Fig .1 Relationship between response and g eneralizedloads of nonli near systems 示”出大量的异常信息――失稳前兆。
三峡库区滑坡土体渗透特性及参数研究
PEＲMEABILITY AND PAＲAMETEＲS OF LANDSLIDE BODIES IN THＲEE GOＲGES ＲESEＲVOIＲ AＲEA
TANG Minggao① YANG He① XU Qiang① FU Xiaolin②③ ZHU Quan① MA Xinjian①
（ ①State Key Laboratory of Geohazard Prevention and Geoenvironment Protection，Chengdu University of Technology，Chengdu 610059） （ ②Monitoring Center of the Three Gorges，China Geological Environment Monitoring Institute，Yichang 443000） （ ③Wuhan Center of China Geological Survey，Wuhan 430205）
三峡库区滑坡土体渗透特性及参数研究*
汤明高① 杨 何① 许 强① 付Fra bibliotek林②③ 祝 权①
（ 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） （ ②中国地质环境监测院三峡地质灾害监测中心 宜昌 443000） （ ③中国地质调查局武汉地质调查中心 武汉 430205）
Abstract The permeability and permeability coefficient of landslide bodies are great importance to the calculation of the seepage and stability of the reservoir landslides． This paper analyses the test data of 1188 test pits（ samples） from 396 landslides in the Three Gorges Ｒeservoir Area． It gets the following conclusions： （ 1 ） According to provenance lithology of landslides in Three Gorges Ｒeservoir Area，landslide bodies can be divided into dolomite and limestone，marlite，sand shale interbed． According to the composition structure，landslide bodies can be divided into the homogeneous fine-grained soil，soil containing gravel stone，soil clip gravel stone，crushed rock soil and fractured rock mass． （ 2） The permeability of landslide bodies is mainly medium and good． Moreover，it has certain regional distribution characteristics． The permeability of landslide bodies in Fengjie，Wuxi and Zhongxian is
基于主控因子分析与GM-IAGA-WNN联合模型的平推式滑坡位移预测研究——以垮梁子滑坡为例
基于主控因子分析与GM-IAGA-WNN联合模型的平推式滑坡位移预测研究——以垮梁子滑坡为例黄健;李桥;巨能攀;许强;王昌明【摘要】滑坡位移预测模型是滑坡预警系统建立的核心,而模型可靠性与精确性关键在于主控因子的选取与基础理论模型的构建.学者们通过大量滑坡实例研究,已取得了诸多成果,但是由于滑坡位移变化具有强烈的个性特征及趋势发展的不确定性问题,在多因子联合作用下的位移预测模型尚有不足之处.本文以西南地区普遍存在的平推式滑坡——垮梁子滑坡为研究对象,结合前人已有的研究成果,综合考虑坡体内外各项影响因子,利用灰色关联度与相关性分析对坡体变形主控因子进行优化筛选.以此为基础,提出一种基于GM(1,1)灰色模型与改进型自适应遗传算法(IAGA)进行优化的小波神经网络(WNN)联合预测模型构建方案.通过对垮梁子滑坡历时5年的监测数据挖掘分析,得知滑坡变形受累计降雨、渗压、地下水位及土体含水率影响显著,预测结果与实际监测比较吻合.相较于传统BP神经网络模型、小波神经网络模型和未优化遗传算法-小波神经网络联合模型,该联合模型具有更好的稳定性与精度优势,在滑坡预警预报研究中具有良好的应用前景.【期刊名称】《工程地质学报》【年(卷),期】2019(027)004【总页数】11页(P862-872)【关键词】滑坡;位移预测;主控因子;遗传算法;小波变换;神经网络【作者】黄健;李桥;巨能攀;许强;王昌明【作者单位】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;成都理工大学环境与土木工程学院成都 610059;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;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;成都理工大学环境与土木工程学院成都 610059;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;成都理工大学环境与土木工程学院成都 610059;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【正文语种】中文【中图分类】P642.220 引言平推式滑坡是广泛分布在我国西南部三峡库区、川东和川北红层地区的一种特殊结构形式的滑坡(张倬元等， 2016)。
滑坡的变形破坏行为与内在机理_许强
Journal of Engineering Geology工程地质学报1004－9665/2012/20（2）-0145-07滑坡的变形破坏行为与内在机理*许强（成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室成都610059）摘要自20世纪60年代日本学者斋藤借助于蠕变试验成果进行滑坡预测预报以来，人们就一直不停地对斜坡变形破坏行为和滑坡预报方法进行研究和探索，先后提出了数十种滑坡预测预报模型和方法。
随着滑坡变形监测实例的不断增多，其变形监测资料越来越丰富，各式各样的变形－时间曲线相继产生。
斜坡变形－时间曲线的类型、特征以及形成这些变形－时间曲线的力学条件等诸多问题都是滑坡预警预报必须查明的最基本科学问题。
本文通过对各类滑坡变形破坏行为和变形－时间曲线的分析总结，结合岩土体流变试验成果，根据斜坡变形－时间曲线特征，将滑坡分为稳定型、渐变型、突发型3类，并给出了产生这3类变形行为的力学条件。
同时，从细观力学的角度分析认为，斜坡产生宏观变形破坏行为的主要原因是岩土体细观尺度颗粒的“流动”和“微破裂”，但在不同岩性组成的斜坡和同一斜坡的不同变形阶段，“流动”和“微破裂”将分别发挥不同的作用。
关键词滑坡变形－时间曲线流变细观力学内在机理中图分类号：P642．22文献标识码：ATHEORETICAL STUDIES ON PREDICTION OF LANDSLIDES USING SLOPE DEFORMATION PROCESS DATAXU Qiang（State key Laboratory of Geohazard Prevention and Geoenvironment Protection，Chengdu University of Technology，Chengdu610059）Abstract Research on slope deformation and failure process and landslide prediction method has been undertaken freqeuently since Saito developed the landslide prediction and forecasting method with help of creep test in1960s．Dozens of models and methods for landslide prediction and forecasting have been put forward．With the increasing monitoring work on slope deformation and increasing available data，many kinds of displacement-time curves have been proposed．Many problems such as the types and features of slope displacement-time curves and the mechanic conditions forming the curves must be regarded as the most basic scientific problems．Theyhave to be answered and solved when landslide early warning and prediction are being carried out．This paper summarizes the landslide de-formation and failure mechanisms and their corresponding displacement-time curves．With the aid of rheological test，three types of landslide deformation and failure processes are proposed．They are thehe steady type，the grad-ual change type and the sudden failure type．Their corresponding mechanic conditions are also studied．In the view of micromechanics，the macro deformation and failure of a slope are mainly attributed to the flow and micro rupture of rock and soil in microscopic scale．The flow and micro rupture can play different roles in slopes with different li-thology or in different deformation phases of a slope．Key words landslide，displacement-time curve，rheology，micromechanics，failure mechanism*收稿日期：2012－01－30；收到修改稿日期：2012－03－14．基金项目：教育部创新团队发展计划（IRT0812），教育部高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目（708079）．作者简介：许强，主要从事地质灾害预测评价及防治处理方面的教学与研究工作．Email：xuqiang_68@126．com1引言自20世纪60年代日本学者斋藤借助于蠕变试验成果来探索斜坡岩土体的变形破坏行为及预测预报方法［1 3］以来，人们就一直不停地对此问题进行研究和探索，先后提出了数十种滑坡预测预报模型和方法［4］。
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诱发因素
类
指
标
地岩 岸 地地 植 变 水 形性 坡 质面 被 形 文 条特 结 构变 条 监 地 件征 构 造形 件 测 质
在GIS技术支撑下，建立工程地质环境条件的空间和 属性数据库，对上述各基本控制因素和外在诱发因素进 行系统的采集和科学合理地管理，我们将之称为多源地 学信息管理系统。
2.3 我们的研究成果
2.3.1 多源地学信息管理系统的研制与开发
手工输入属性 、其它数据源
属性修改 属性库管理
属性分析 专业分析
查询操作 报表管理
进一步，我们将与地质环境评价和地质灾害预测有关的指标 分为两大类，即：
·基本因素：指确定一个地区地质环境条件和地质灾害发生背景 的基本地质因素，如地形、地层岩性、地质构造、边坡或岸坡 结构类型、水文地质条件、河流地质作用、已有地质灾害发育 分布状况等。
·诱发因素：指诱发（或触发）地质环境系统向不利方向演化甚 至导致地质灾害发生的各种外动力和人类活动因素，如降雨、 地震、开挖与堆填等。
近年来，成都理工大学地质灾害防
治与地质环境保护国家专业实验室在国 土资源部国际合作与科技司、地质环境 司以及三峡库区地质灾害防治工作指挥 部的大力支持下，与中国地质环境监测 院合作，在区域地质灾害危险性评价、 地质灾害预警预报及信息系统开发方面 作了大量工作。本报告为其部分研究成 果。
报告提纲
1.概述
1. 空间叠加分析
图层1 图层2
x1k
叠加
x2k
图层i
xik
Y f ( X1, X 2 , , X n )
2.3.1 多源地学信息管理系统的研制与开发
空间分析
2. 数字高程模型分析: 数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）是对地理空间起伏连续变 化的数字表示形式，用来描述空间中第三维坐标—高程。
扫描仪 数字化仪
图形数据库 属性数据库
输出
数据采集流程图
2.3.1 多源地学信息管理系统的研制与开发
图形文件
图层定义 图层编辑 查询检索 数据转换
空间数据库 分析
空间数据库管理
数据库
属性表定义 属性表编辑 查询检索 数据输出
2.3.1 多源地学信息管理系统的研制与开发
空间分析
地理信息系统的核心是具有很强的空间分析功能，也是区别 于计算机地图制图系统的显著特征之一。
数据采集 、表输入
地理底图 输入
属性数据 库管理
图形数据 库管理
数字化、矢量化 、GPS、全站仪
图形编辑 图库管理
专业数 据处理
图形数 据处理
空间分析 图形整饰
输出 表格
输出 图形
屏幕输出 打印制版 其它格式输出
2.3.1 多源地学信息管理系统的研制与开发
地理底图
评价因素专题 地图、遥感图
各.3.1 多源地学信息管理系统的研制与开发
地质灾害的发生与否，受其所处的工程地质环境条件 的影响，如地形、岩性、地质构造、岸坡结构、降雨、 地震、河流地质作用、人类工程活动等。进行地质灾害 评价和预测首先要获得与控制地质灾害有关的各种内外 因素的空间分布。同时，地质灾害评价预测还应考虑人 类工程活动(行政区划、人口分布、经济结构、交通、城 镇分布与规划)以及气象因素(尤其是降雨量分布)等外在 因素的影响。
2.2 地质灾害空间预测预警所应解决的 关键技术问题
4. 降雨型滑坡的成因机理？
5. 不同地区、不同灾种(滑坡、泥石流)诱发群发性 灾害的临界降雨量(降雨与群发性灾害的相关关 系)？
6. 如何实现气象预报资料与地质灾害危险性区划 资料的无缝连接？
7. 如何实现地质灾害预测预警的自动化、快速化？ (地质灾害空间预测预警系统的研究与开发)
地质灾害防治领域重大科学 问题研讨会
滑坡空间预测预警与时间预报 关键技术问题研究
报告人：许 强
成都理工大学
地质灾害防治与环境保护国家专业实验室
报告提纲
1.概述 2.滑坡空间预测预警关键技术问题研究 3.滑坡时间预报关键技术问题研究
报告提纲
1.概述
2.滑坡空间预测预警关键技术问题研究 3.滑坡时间预报关键技术问题研究
2.滑坡空间预测预警关键技术问题研究
3.滑坡时间预报关键技术问题研究
2.1 地质灾害空间预测预警技术路线
研究 区工 程地 质环 境条 件
地层岩性 地形地貌 地质构造 坡体结构 植被条件 水文地质 变形情况 人类活动
……
指标体系
指 模型 标 量 化 规则
危 险 性 分 区
气
降 雨
象 预
警
2.2 地质灾害空间预测预警所应解决的 关键技术问题
3. 数字地形分析: 在GHGIS中，数字地形分析主要 是用于坡度、坡向计算。
4. 三维模型分析: 地形等高线图虽然可以定量地描 述地面起伏变化，但在视觉感应和信息分析上尚有欠缺。 而这些关系在三维视图上可以更直观、形象、逼真地观 察到。
2.3.1 多源地学信息管理系统的研制与开发
2.3.2 地质灾害空间预测预警指标体系的建立
2.3.2 地质灾害空间预测预警指标体系的建立
2.3.2.2 构建评价指标体系的基本思路
地质灾害危险性评价指标
目
标
层
已有灾害区
普通斜坡区
基本因素 诱发因素 历史活动记录
地滑岩水 形面土文 特特体地 征 征 特质
征
气 地人 候 震类 条 状活 件 况动
滑 滑滑 面 面面 倾 形性 角 态状
………
基本因素
2.3.2.1 构建指标体系的原则
1. 系统性和普适性原则 2. 规范性和可比性原则 3. 阶段性和精度适应性原则 4. 简明和可操作性原则 5. 应针对不同典型地区和不同灾种分别建立的原则
2.3.2 地质灾害空间预测预警指标体系的建立
2.3.2.2 构建评价指标体系的基本思路
针对西南山区地质环境的特点，将评价的对象分为两大类 ： 一类：是普通山区斜坡地质环境，简称普通斜坡环境； 另一类：是已经产生了崩流滑地质灾害的斜坡地质环境，简称 已有灾害斜坡环境。
1. 如何科学合理地采集与管理工程地质环境条件 信息？
2. 地质灾害预测评价指标体系？
(1) 如何针对不同地区(如西南部山区、东部低山丘陵、 西北黄土等)、不同灾种(如崩、滑、流、塌、裂、沉)确 定区域地质灾害危险性评价指标？
(2) 如何对评价指标进行量化？
3. 采用何种手段和数学模型实现地质灾害危险性 分区？