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浅谈公路边坡监测预警
编者按：7月15日，在“2026高速公路边坡灾害防控提质增效”线上研讨会上，长安大学教授晏长根进行了《浅谈公路边坡监测预警》主题分享。
当前极端降雨等极端气候事件频发，山区公路边坡灾毁突发性强、隐蔽性高，传统监测模式普遍存在成本高、覆盖难、预警时效不足等共性痛点。晏长根教授团队立足公路边坡“点多面广、预算有限”的行业特性，提出全域感知结合关键敏感部位的轻量化监测方案，构建时空关联、物-数双驱的智能预警体系，打通从监测研判到灾损评估、应急响应的全链条技术路径。相关研究成果既回应了路网规模化运维的现实需求，也为高速公路边坡灾害防控提质增效提供了兼具经济性与可靠性的技术参考。
我国正全力建设交通强国，在西部大开发、“一带一路”等战略推动下，综合交通运输体系建设快速成型，西部山区交通基础设施实现跨越式发展。截至2025年末，全国公路总里程达到557.89万公里，高速公路与普通公路路网覆盖范围持续扩张，路网规模庞大，带来空前的安全运营压力。
我国属于多山国家，山地面积占国土总面积三分之二，地质灾害分布广、发生频次高，长期制约交通基础设施高质量建设与运营。
近年全球极端气候频发，气温升高加剧极端降雨现象，2025年全国平均降雨量668毫米，较常年均值增加4.5%，强降雨引发边坡灾毁事故层出不穷。
今年5月25日，陕西甘泉县与高速公路连接线K5+500处受强降雨诱发边坡崩塌，滑坡体冲击桥梁造成桥体垮塌，所幸未造成人员伤亡；去年四川阿坝州红旗特大桥也发生严重地质灾毁，同类灾害案例不胜枚举。
公路地质灾害普遍具备突发性强、处置时效紧、损毁影响大的特征，除受到广泛报道的大型灾害外，广西等多地每年都会发生大量小规模边坡失稳事件，只是影响范围有限未引发关注。
国务院副总理张国清在相关政策文件中明确提出，要强化气象、水文、地质灾害监测预警预报能力，全面提升防灾减灾救灾综合水平，这也为本领域相关技术研究与落地应用创造了政策契机。
1940年以前，边坡监测以人工观测、皮尺丈量为主；1940至1990年仍以定期人工采集数据为核心手段，存在工作量大、监测周期长、数据时效性不足等短板；2000年之后，行业逐步建成自动化、智能化、连续实时化监测体系，技术迭代速度显著加快。
预警理论体系同样经历多阶段演进，1960年以前主要依靠现场观测经验开展定性预报；1960至2000年引入统计学、基础机器学习算法，但多采用单一分析模型；2000年后，行业开始结合多类影响因子、岩土物理力学机理开展综合研判，理论方法持续丰富完善。
监测技术层面，整体由单点接触式监测向天-空-地-内一体化协同观测转型，国内学界已形成大量相关研究成果。秦四清、王思敬、何满潮等学者梳理边坡力学演化规律，证实岩土力学突变具备超前预警特征；朱鸿鹄、张勤等团队融合光纤传感与GNSS技术，形成成套边坡监测方案；许强教授率先提出构建天-空-地-内多源协同观测体系。
其中“天-空-地-内一体化”各层级监测载体具备清晰划分：天基主要依托高分辨率卫星遥感、合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR）；空基以无人机为主要平台，可搭载毫米波雷达、激光雷达、机载遥感设备等完成大范围巡检；地基包含各类地面监测设备，涵盖北斗GNSS、地基合成孔径雷达、分布式光纤传感、巡检机器狗等装备；地内监测依托测斜仪、含水率探测仪、水位计、应力计、微动监测设备等，能够获取边坡内部力学、水文及状态变化数据。地下监测虽存在施工周期长、投入成本高的问题，但其数据精度优势显著，是提升预警准确率的关键支撑。
预警理论方面，行业理论体系积淀深厚，从早期边坡灾前、蠕变三阶段划分，到许强教授提出的切线角四级预警模型，谢谟文双安全系数判别法，Lei Qinghua统一失效模型，再到唐辉明院士提出的滑坡灾害数值预测预报方法，各类研判模型持续完善。
与矿山、水电领域大型地质灾害隐患点相比，公路边坡具备独特治理难点。山区公路线路绵延数百公里，沿线边坡数量庞大、规模差异显著，地质条件分段多变，同时道路通行安全标准严苛、灾害敏感性强，一旦出现滑坡、崩塌极易引发重大交通安全事故。
现阶段山区公路交通建设投资体量可观，但分配至边坡监测的资金占比不足千分之一，资金投入缺口凸显。第一次全国地质灾害综合风险普查共摸排公路沿线崩塌、滑坡等风险点十万余处，实际运营中，大量边坡灾毁事故反而出现在未纳入普查的隐蔽隐患点位，未识别隐患总量远超已登记风险点。海量待管控边坡，难以依靠全覆盖高成本监测设备完成管控，现有山区边坡监测体系无法匹配公路行业经济、高效的实际运维需求。
综合行业实践，当前公路边坡监测工作存在四大矛盾。
第一是隐患点位数量庞大，配套资金投入有限。矿山、水电大型边坡监测项目可投入数百乃至上千万元设备，但公路单处边坡监测预算普遍仅十万至数十万元，资金缺口显著。
第二是边坡灾变演化规律差异化强，监测手段整体效能偏低。不同山区路段降雨、岩土条件存在明显区别，边坡变形演化特征各不相同，灾害突发性突出，不少滑坡崩塌事故发生于夜间，现有预警体系时效不足。同时灾毁事件连锁影响范围广，灾害损失与处置方案评估难度较大。
受勘察经费约束，大量公路边坡勘察工作深度不足，部分边坡仅开展简易勘察甚至未布设勘察钻孔，无法完整掌握地下工程地质隐患。线路治理方案往往采用统一标准化设计，未能落实“一坡一策”的差异化治理思路，监测方案与现场地质条件匹配度也存在不足。
行业内普遍存在四组固有冲突："通用手段”与“复杂地质”的适配矛盾、“点式监测"与“面状灾害”的空间矛盾、“单一指标"与“多维耦合”的维度矛盾、“静态阈值”与“动态演化”的逻辑矛盾，即：通用监测手段与复杂地质失稳特征不匹配、单点监测设备无法满足全域面状管控需求、单一监测指标难以表征多维岩土耦合演化规律、固定静态预警阈值无法适配边坡动态变形过程。
第三是地质灾害突发性强，预警信息传递时效难以保障。传统预警仅依靠短信推送提醒，而山区隧道群、偏远边坡常存在通信信号盲区，如何实现无信号区域提前预警、向过往车辆同步风险提示，是亟待解决的实操难题。
第四是边坡灾毁衍生影响范围广，灾害损失评估与应急决策缺乏完善支撑体系。
梳理后可归纳出四项行业核心痛点：复杂地形下公路边坡灾害风险难以实现全域精准监测；仅依靠单一监测因子突变数据，难以实现准确灾变预警；边坡灾害对道路构筑物的破坏程度缺少量化评估手段；极端工况下道路灾毁应急响应机制不完善。
针对以上四项难点，研究提出四条技术优化路径。
其一为全域覆盖结合敏感因子关键部位的精准监测思路。全域层面依托视频监测、毫米波雷达、合成孔径雷达、无人机摄影测量、单双目机器视觉等设备，完整覆盖边坡整体范围，杜绝监测盲区；敏感因子监测聚焦边坡内部关键薄弱点位，依据岩土变形敏感指标确定监测位置与埋设深度，摒弃大面积均匀布设设备的模式，有效压缩整体建设成本。
其二构建时空关联耦合、物理与数据模型双驱动机制的智能预警体系，打破单一点位、单一指标的研判局限，综合多维度监测数据联动分析。
其三推行道路构筑物与地质灾害一体化量化评估模式，完整测算边坡失稳对公路设施的破坏规模及程度。
其四搭建线上线下协同分级预警与配套应急预案体系，针对通信盲区布设边缘端自主预警设备，无需依托公网信号即可独立触发现场风险提示。
（1）精准监测：全域+敏感因子关键部位融合
开展边坡精准监测的前提是厘清区域地质结构，可依托无人机航拍、红外探测、激光雷达扫描等非接触式技术完成大范围勘测，无需人工逐点实地踏勘，设备可自动识别地层特征。
本团队研发CF-SFDP与DRBM简易识别算法，能够自动识别岩体裂隙，提取结构面产状、间距与延展长度，完成岩体结构智能解译。在此基础上建立边坡几何形貌参数与岩体力学参数的关联模型，实现岩土力学参数的间接反演推导。
针对土质、岩质两类边坡，团队梳理各自典型失稳破坏模式，黄土边坡易发生崩塌、浅层滑坡，硬质岩体则多见深层滑移、溃屈破坏，依据灾害类型分类制定主导监测因子提取规则。团队依托离心模型试验、多维度数据敏感性分析、室内模型试验平台与理论推导形成完整研究链条，筛选出各类边坡变形响应最显著的物理指标与监测位置，建立锚杆锚固阻力与边坡稳定系数的映射关系，依靠锚杆受力监测数据即可反演边坡稳定状态，支撑分级预警工作落地。
锚杆阻力监测为本团队率先应用于边坡监测的技术手段，岩质边坡普遍采用锚杆加固体系，锚杆可同时承受拉力与剪力，主动、被动防护工程中均大量布设，具备广泛应用基础。多组离心模型试验数据表明，应力指标的响应时序显著早于位移指标，依托应力监测能够提前捕捉边坡变形前兆；从空间分布规律来看，坡脚区域应力集中效应突出，应力监测设备宜优先布设于坡脚，而位移监测点位则设置在坡顶，该处位移变形量往往最为明显。
通过大量室内模型试验与离心试验，系统归纳不同边坡灾害对应的核心监测因子与敏感监测区域。精准监测体系采取全域面域监测与关键敏感部位定点监测相结合的融合模式，前文重点阐述应力监测逻辑，裂缝、含水率、微震动等其他监测指标均可套用该思路，以此搭建轻量化、低成本的边坡监测方案。
（2）智能预警：时空关联+物-数双驱
时空关联包含三层逻辑，一是时序关联，依托连续时序数据还原边坡完整变形演化过程；二是空间关联，串联离散监测点位构建全域协同变形场，避免仅依据单点变形数据盲目触发预警，排除局部微小扰动带来的误报；三是多元因子关联，建立降雨、应力、位移等多类指标的耦合关系，降低预警漏判、误判概率。
物理机理驱动可提供模型边界约束，赋予算法因果解释能力，弥补纯数据模型可解释性弱、外推预测精度不足的缺陷。陕西一处边坡案例能够直观印证该思路的必要性，该边坡地表开裂宽度达数十厘米，当地已组织村民临时搬迁，半年内边坡仅随降雨产生小幅往复变形，并未发生整体滑塌，村民回迁后数年边坡始终处于缓慢变形状态。若仅依靠变形总量、变形速率等纯数据指标构建预警规则，无法区分往复变形与渐进失稳，必须结合边坡物理力学机理综合研判。
依托时空关联、物理-数据双驱动思路构建地质灾毁预警体系，融合多种深度学习算法优势搭建分级预警模型。先对倾倒型、张拉型、剪切型等边坡失稳模式完成细分归类，明确各类灾害对应的敏感因子与主控作用机理；基于多敏感点位协同评价搭建多因子综合研判体系，落地物理-数据双驱动的灾变预警功能。引入多头注意力机制完成多模态数据融合，将图像、视频、各类传感器采集数据、文本台账等多类监测信息统一接入深度学习模型开展综合分析。
落石崩塌监测场景中极易出现算法假阳性问题，例如视觉模型识别出异动，但位移传感器未同步触发报警，多是树木、飞鸟等非灾害目标造成视觉识别干扰，形成无效告警。为此引入优化Transformer算法提取长时序监测数据特征，依托数年连续监测影像完成时序规律挖掘；搭配时空图生成网络，深度挖掘各监测点位时序与空间耦合关联特征，落实前文提出的时空关联研判逻辑。
物理模型层面构建四大类、十九种边坡稳定力学计算模型，依托模型划定各类边坡对应的物理判别特征，搭建物理信息神经网络实现物理规律约束。纯数据驱动模型存在明显局限性，部分边坡表面无显著变形，但受内在力学作用会突发失稳，安康北隧道出口服务区边坡便出现晴天无明显前兆突发崩塌、损毁桥梁的事故，仅依靠数据阈值无法预判。结合时空关联、物理-数据双驱动思路建立动态分级预警阈值体系，完成多类监测因子与边坡安全系数的定量关联建模。
（3）一体评估：交通结构地质灾毁一体化防灾评估
传统研判模式将边坡地质风险与道路构筑物安全割裂分析，一体化评估体系能够精准量化地质灾毁对交通基础设施的实际破坏程度，区分有地质变形但不影响通行的低风险场景与危及道路结构的高危场景。
依托无人机、激光点云、红外夜视设备可快速识别崩塌体与危岩体范围，结合导师伍法权教授研发的岩土力学参数快速获取方法，融合几何形态指标完成危岩体分级识别。锁定危岩范围后构建裂隙网络模型，采用深度优化搜索算法快速定位潜在失稳块体。
建立危岩崩滑全过程冲击计算模型，完整模拟危岩体滚落路径、运动动能、冲击点位，破解崩滑运动演化、冲击作用双重概率耦合的评估难题。该成套计算方法相关成果曾获中国交通运输协会一等奖，依托多组物理冲击试验与数值分析，完整测算冲击高度、速度、角度对桥梁的损毁效应。
通过单次、多次冲击及持续荷载工况试验，明确冲击能量、块体形态、撞击位置等核心因素作用下的桥梁损毁机理，形成危岩崩滑冲击桥梁一体化分析框架，流程包含地质环境参数输入、冲击灾变高效数值分析、灾后结构承载性能评估三个环节，依托成型模型可快速完成灾变损伤、动态响应、剩余承载力全流程定量研判。
同步构建多层级概率风险评估模型，依次测算危岩崩塌发生概率、崩落块体质量区间分布概率、块体撞击桥梁概率、撞击后桥梁结构失效概率，依据评估结论给出主动、被动防护配套方案，涵盖柔性防护网布设、桥墩局部加固等工程措施，相关成套技术已落地多项实体工程案例。
（4）多端响应：基于智能应急预案的线上+线下协同预警
常规预警机制存在短板，即便提前1至2天发出预警也可有效避险，但山区路段通信薄弱、数据传输延迟、预警窗口期极短的工况会大幅削弱预警实效。系统运行保障层面优先优化野外设备能源供给、宽温环境适配设计，搭建局域网与互联网双传输链路。
配套分级数字化应急处置预案库，针对不同灾害点位预设交通分流、道路管制等处置措施，开发应急方案智能生成模块，实现灾情触发后自动匹配处置流程。
采用云、边、端三级协同预警决策架构，针对无公网覆盖的国道、偏远边坡路段，依托边缘终端实现本地自主研判预警，无需云端信号支撑。按照风险等级联动现场声光电警示设备，向沿线车辆、现场巡检人员同步推送风险提示，规避仅远程短信预警、现场人员与过往车辆无法及时感知险情的问题。
第一，监测体系走向自动化、轻量化，全域面域感知搭配关键敏感部位定点监测的融合模式将成为主流。
第二，数据处理与预警全面智能化，依托人工智能融合多模态监测数据，摒弃固定静态预警阈值，采用适配边坡演化规律的动态阈值体系。
第三，推行地质灾害与交通构筑物一体化风险评估，打通地质风险研判与基础设施安全评价的数据壁垒。
第四，应急处置方案模块化、标准化，完善预案动态更新与实景演练机制。
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晏长根
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