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复杂山区公路地质灾害监测预警技术
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，蜀道集团四川省公路规划勘察设计研究院有限公司副总工程师向波带来《复杂山区公路地质灾害监测预警技术》主题分享。
四川作为全国地质灾害最高发的省份之一，高位隐蔽崩滑流灾害突发性强、管控窗口期极短，始终是山区公路建设运营的核心安全痛点。向波系统呈现了“空天地三查排查-两阶段量化评级-多灾种分级预警”的贯通式技术体系，覆盖滑坡、泥石流、崩塌三类典型灾害的技术方案与工程落地经验。相关成果历经多条山区高速实战验证，为复杂地形下公路地质灾害防控的数字化、精准化升级提供了可复制实践路径。
四川地形地质条件极为复杂，近年来该省路网建设与运营规模持续扩大，且建设范围全面向复杂山区延伸。截至目前，四川公路总里程已超42.5万公里，通车高速公路里程突破1.1万公里，预计2035年高速公路里程将超过2万公里。
受山区险峻地形、复杂地质条件及多变气象影响，四川境内崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害频发，严重威胁路网建设与运营安全，其中崩滑流类灾害危害程度最为突出，相关影像资料记录了近年来高速公路建设与运营阶段因地质灾害造成的各类损毁情况。
四川省公路规划勘察设计研究院结合长期工程实践、应急抢险工作及系列省部级科研项目，系统开展地质灾害防控关键技术研究，本次主要分享监测预警相关技术成果。
四川高山峡谷区的地质灾害呈现出高位、隐蔽、远程的特征，且灾害发育具有动态性与连续性，多为突发性灾害。
当前行业面临的核心难题依次为：如何排查识别灾害点位、如何评估灾害风险等级、如何制定应对措施，对应排查识别、风险评估、监测预警三个核心阶段。
本次汇报的监测预警技术并非单一技术手段，而是建立在排查识别、风险评估基础上的贯通式预警体系。
传统人工调查与勘察手段，难以应对艰险山区远程、高位地质灾害的识别需求。近年来，行业内广泛应用多元遥感技术，构建空天地一体化综合排查识别体系。
我们充分发挥光学遥感快速、全面、信息丰富的优势，同时借助InSAR技术实现全天候、全天时、大范围的差分识别。
各类技术均存在局限性，例如光学遥感易受云雾天气、植被覆盖影响，识别准确性不足；InSAR技术此前多采用哨兵等免费数据源，随着我国多个卫星发射，已可获取高精度数据，但部分高精度数据处于保密状态，且若算法缺乏针对性，识别效果也会大打折扣。
除光学遥感、InSAR等广域识别技术外，针对陡崖及植被覆盖密集区域，我们采用机载激光雷达（LiDAR）与无人机开展精细化详查。这类技术分辨率高，可穿透植被还原真实地形地貌，但也存在设备性能要求高、受天气影响大、内业数据处理效率偏低的问题。
我们通过LiDAR技术过滤植被后，可清晰呈现地表真实形态，例如某在建项目中，地表覆盖状态下难以识别堆积体形态及后缘裂缝，经LiDAR植被过滤后，不仅能清晰识别孤石包，还可精准定位后缘拉裂缝，为路线绕避设计提供依据；同时，借助无人机贴近飞行技术，可近距离识别岩体节理裂隙、凹腔等细节特征。
地面核查是灾害识别不可或缺的环节，同时可结合地基监测等先进手段开展工作。
结合各类技术的优缺点，我们构建了空天地一体化排查系统平台，将历史勘察设计资料全部纳入平台，便于后续追溯查阅。
该平台整合卫星影像、InSAR普查，针对重点工点采用LiDAR、高清摄影详查，再配合地面实地核查，形成“三查”技术体系。“三查”技术由成都理工大学率先提出，我们结合工程实战对该体系进行了优化完善。
以下为该技术体系的三个工程应用实例：
左侧实例为四川某被誉为“悬崖上的高速公路”初设阶段的应用，该项目走廊带规划初期计划多利用明线，通过高精度光学遥感解译后，发现沿线存在大量滑坡隐患，最终舍弃顺层展布路段，优化路线方案；
中间实例为沿江高速溪洛渡水电站穿越段，通过差分干涉监测发现大量红色变形点，结合地面调查确认地表已形成大量拉裂缝，随后将明线段调整为隧道穿越；
右侧实例为沿江高速清平互通路段，该区域地形条件极为陡峻，施工阶段发现地质条件复杂，经LiDAR技术植被过滤后，清晰识别出拉裂槽，据此对路线进行绕避改线，确保路线处于安全范围。
我们搭建了综合排查遥感系统平台，对四川省主要公路建设项目数据进行归集与追踪管理，该平台可直观展示各类项目的地质灾害排查相关信息。
在完成高位、远程地质灾害识别后，并非所有灾害点位都需要进行处置，受当前经济实力与技术水平限制，仅需针对高风险点位开展绕避或治理工作，因此风险评级成为关键环节。
经调研发现，目前行业及国家标准中，针对公路地质灾害与边坡工程的量化风险评价规程、规范尚属空白，国土领域相关国标多为定性评价，针对公路场景的内容较为宽泛，缺乏可落地的量化标准。
为此，我们于2023年牵头制定并发布四川省地方标准，解决了公路地质灾害风险量化评估的规范化问题，该标准采用两阶段评估模式，兼顾评估准确性与时效性。
采用两阶段评估模式的核心原因，在于四川山区边坡与地质灾害点位数量庞大，若全部纳入详细评估，工作量将难以承载。
第一阶段为初评，由运营单位开展初步排查，将灾害风险划分为高、中、低三个等级，考虑到运营单位专业能力有限，初评标准适当放宽，扩大中风险及以上点位的筛选范围，以此快速筛除大量低风险工点，大幅提升评估效率；
第二阶段为详评，由专业机构对初评确定的中风险及以上点位开展详细评价，将风险细化为五个等级，并针对不同等级制定差异化处置措施，包括应急管控、工程治理、监测预警等。
该地方标准及两阶段评估方法的制定耗时4年，由于地质灾害风险评估的影响因子选取与权重排序存在较大争议，为确保方法科学客观，我们广泛调研全国相关领域实践经验，开展正交试验，依托实际工程工点进行效果验证，同时与汶川公路局等一线管养单位工程师深入交流，优化初评方法的科学性与实用性。
标准发布后，已在四川省多条高速公路落地应用，验证了其科学性与高效性。以雅西高速姚河坝崩塌点位为例，该点位曾发生岩体崩塌，砸断国道与高速公路上行线，处置前初评得分为698分，远超500分的高风险阈值，判定为高风险；经工程处置后再次评估，地形地质条件未发生明显变化，最终得分299.2分，属于中风险可控范围，充分印证了该评估方法的实用性。
目前，我们已配套开发手持端APP与管理系统平台，以川高公司系统2000多公里高速公路为应用场景，将风险点位叠加至电子地图，实现可视化管控。点击地图上的风险点位，可追溯该点位的现场照片、评估方法及结论，为地质灾害全周期统一管理提供支撑。
评估结论同步关联监测、加固、应急处置等对应对策，确保风险管控的延续性，针对中风险及以上点位，明确提出对应的监测预警等级要求。
（1）滑坡
我们结合生产实践、交通运输部15个边坡监测试点项目、“大蜀道”交通设施数字化转型工作同步推进监测预警技术研发，同时联合崔鹏院士团队，依托四川省聚源新川科重大专项等科研项目，开展相关技术研究与应用探索。
首先介绍滑坡监测预警相关工作，我们采用的监测方法与交通运输部指南及行业通用手段基本一致，同时结合工程实践开展了技术创新。
滑坡灾变模型经典曲线清晰呈现了灾害演化全过程：A点为初始变形阶段，随后进入加速变形阶段（B点），再到匀加速变形阶段（C点），最后进入临滑阶段，该阶段变形曲线斜率急剧增大，变形速率显著加快。
当前滑坡监测预警普遍存在“十报九不准”的问题，核心原因是多数监测仅聚焦临滑阶段。但高速公路运营需提前开展管控与应急处置，临滑阶段预警仅能作为最后一道防线，无法为处置工作留出充足时间。
因此，我们转变思路，建立“事前介入、事中应急、事后抢险”的监测预警模型，将监测预警节点前移，重点关注初始变形与加速变形阶段，在灾害发生前提前处置，而非被动等待临滑状态出现。
监测手段以变形监测为主导，涵盖地表北斗GNSS、深部位移计、地表裂缝计等设备，同时同步监测降雨量、土壤含水率、孔隙水压等环境影响因素，以及结构物应力应变响应。
近年来，我们也逐步应用毫米波雷达、图像视频监测等新型技术，核心目标是通过变形数据构建完善的监测预警体系。基于此，我们建立了基于监测信息将预警判断时间前移的综合预警方法与预警阈值，相关成果计划已纳入川渝两地联合编制的地方标准。
我们通过融合滑坡前兆迹象（如变形、开裂）与监测数据分析，划分红、橙、黄、蓝四级预警等级。
同时，我们联合高校、科研机构探索滑坡滑动前前兆信息的识别方法，尝试通过地震仪捕捉地表内部环境噪声信号，目前该方向尚未取得显著突破，但具备良好应用前景；此外，我们同步推广基于AI的机器识别技术，尝试应用毫米波雷达、边坡雷达、地基合成孔径雷达等先进监测手段。
结合工程案例具体说明：九绵高速肖家河大桥边坡监测以地表监测、裂缝计监测为主，7月2日起区域出现连续降雨，7月5日监测数据显示，地表位移（红色曲线）随降雨量（蓝色曲线）增加出现急剧增长，系统平台立即向管养单位发出预警。现场核查发现边坡出现显著变形与地表开裂，随即采取应急反压、抗滑桩支挡等措施，为九绵高速全线贯通提供了关键技术支撑。
渝蓉高速某路段在6月18日降雨期间，监测系统捕捉到地表开裂信号，现场核查发现路面出现纵向裂缝，工作人员及时完成应急填补，保障了道路运营安全。
熊耳山高位滑坡此前已开展处置，但受斜坡陡峻地形影响，处治难以彻底，因此采用监测手段持续管控，目前监测数据显示边坡变形持续发展，但未达到预警处置临界值，仍处于持续观察阶段。
（2）泥石流
传统泥石流预警主要依靠降雨量阈值判断，存在预报准确率低、管控难度大的问题。为此，我们联合中科院成都山地所崔鹏院士团队，依托中央在川高校聚源新川项目，建立“事前预报+临灾预警+事中验证”的综合预警方法。
崔鹏院士团队构建的人工智能预报超算大模型，可结合降雨数据与沟道特征，提前1至2小时预报泥石流发生概率；临灾预警则通过捕捉泥石流发生的实时信号，确认灾害是否发生。
预报模型以降雨为驱动，融合植被、土壤、沟床、水体、地形五大要素构建“五位一体”演化过程模拟体系，基于地形图完成异构模型搭建，降雨发生时模型自动启动运算，降雨强度增大时，超算运算间隔同步缩短，实现对泥石流发生概率的动态跟进。
该模型在雅康高速应用时，采用“一沟一模型”的布设模式，有效提升了预警针对性。
但实践中发现，降雨数据获取精度会影响模型准确性，气象站多布设于低海拔区域，与山区沟道存在较大立体高差，若缺乏沟道后援精准气象数据，模型预警精度将大幅下降。
预报模型仅能给出泥石流发生概率，无法提供灾害发生的实证信号，因此我们通过布设地震仪，捕捉泥石流发生时的特征信号。
泥石流运动过程中，块体间及块体与沟壁的碰撞会产生特定的空气次声与地震动信号，其中空气次生捕捉难度大，因此我们重点捕捉地震动信号，以此确认泥石流是否发生，为现场应急处置提供精准依据。
依托多维度综合分析，我们针对泥石流建立红、橙、黄、蓝四级临灾预警体系。现阶段算法仅能判别泥石流是否发生，后续将持续深化研究，实现对灾害规模、冲击强度的量化研判。
以日地沟监测布设为例，沿主沟布设四座地震动台站实现全沟道管控，管控逻辑以5分钟响应时效为基准，按照泥石流平均5米每秒的运动速度，最远可对1.5公里上游区域实现提前感知。
除地震动台站作为核心监测设备外，同步配套断线式泥位计辅助校验，结合AI视觉识别、机器算法完成多源数据交叉验证。
高山峡谷区域通信弱、供电条件差是制约监测系统稳定运行的核心瓶颈，为此我们联合相关科研单位与通信企业开展专项技术攻关。目前已建成服务蜀道集团、覆盖全省的省级泥石流监测预警平台，完成省内55条高危泥石流沟道的常态化监测管控，配套开发移动端APP，实现风险信息移动端实时查看。
结合工程实例说明系统应用成效：在建高速秦家湾泥石流沟2025年6月29日夜间，预报模型风险等级由黄色上调至红色，工作人员第一时间通知施工人员完成全员转移，次日现场确认爆发大规模泥石流。
当时地震台站已捕捉到对应地震动波形信号，但受当年算法不完善限制，未同步触发临灾预警；本年度我们持续优化改进了以地震动信号捕捉为核心的临灾预警算法。
2026年5月22日，雅西高速勒帕河二号大桥泥石流监测中，受区域网格化气象预报精度制约，预报模型仅输出黄色风险提示，但沟道地震台站捕捉到持续震动信号，风险等级自动升级为橙色，凌晨平台第一时间向建设单位推送临灾预警提示。次日现场核查确认沟道爆发泥石流，道路路基遭受损毁。当日大盐井二号中桥泥石流沟同步暴发灾害，系统同样成功捕捉震动信号并发布预警。
6月21日上述两条沟道再次发生泥石流，平台于当日夜间至凌晨时段稳定输出临灾预警信号，本次灾害损毁程度更为严重，桥梁锥坡、路基坡面防护、附属设施均遭到破坏，两次预警均实现精准、及时推送，为应急处置争取充足时间。
（3）崩塌
传统崩塌监测多采用裂缝计、加速度计等接触式传感设备，但高山峡谷危岩点位人工作业抵达难度大，岩体失稳具备极强随机性，监测点位布设难以具备全域代表性，导致传统手段监测效果有限。
高位隐蔽突发性崩塌的识别、评估与预警属于世界性技术难题，四川境内多次高位崩滑灾害从失稳到冲击路面仅数十秒至一分钟，留给道路管控、人员避险的窗口极短，针对此类灾害的预警、管控技术仍存在大量探索空间。
现阶段我们开展多类技术试验探索，依托地震仪、地声仪捕捉岩体失稳前的环境背景噪声前兆信号；配套AI视觉落石监测、滚石雷达追踪崩落运动岩体；采用雷视一体入侵预警系统实时监控崩塌落石进入公路范围情况。一旦捕捉到落石信号，立即触发道路限流、封闭管控措施，禁止车辆驶入风险区段。
目前相关技术仍处于试验验证阶段，尚未形成可全面落地的标准化实战方案。我们在熊耳山高位崩塌点位开展雷达监测试验，通过现场抛投不同粒径岩体，校验雷达识别精度、追踪岩体运动轨迹，完成多组对比试验积累基础数据。
目前，我们将所有滑坡、泥石流、崩塌监测数据统一接入省级（蜀道集团）综合监测预警平台，建立“感知采集-分析研判-预警发布”三感联动运行机制，打通数据处理、风险研判、分级预警全业务链路。
平台设置24小时不间断值守大厅，实行72小时双岗轮班运营制度：配置项目现场分析双岗人员、预警审核双岗人员，预警信息审核完成后同步推送至省级路网调度中心、各级应急指挥机构与地方道路管养单位，实现全域风险闭环管控。
整套系统依托人防与技防相结合的模式，保障监测预警体系稳定可靠运行。
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向波
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