科创中国
地质灾害监测预警与智能预报系统
发布时间:
2026-09-07
截止日期:2026-12-31
价格 ¥260万
地区： 四川省 绵阳市 涪城区
需求方： 四川***公司
行业领域
水工环地质
需求背景
西南地区地质灾害具有突发性强、隐蔽性高、链式效应显著的特点。每年因滑坡、泥石流、崩塌等灾害造成的伤亡事件中，大部分发生在夜间或极端降雨条件下，留给群众转移的时间极为有限。当前，地质灾害监测预警已从“单点监测”向“区域联防”发展，但监测预警精度不高、时效性不足、误报漏报并存的问题依然突出，亟需突破监测预警的关键技术瓶颈，实现从“知道发生了”向“提前预判何时何地会发生”的根本转变。
需解决的主要技术难题
地质灾害监测预警与智能预报系统，需解决：
1.多场多参量协同监测能力不足。地质灾害是降雨、地震、地下水、人类工程活动等多因素耦合作用的结果，但当前监测手段以单一参数（如位移、降雨量）为主，缺乏对“应力场-渗流场-变形场”多场耦合信息的同步采集与综合分析能力。
2.监测设备在恶劣环境下的可靠性。野外监测设备长期面临高温差、高湿、雷击、信号遮挡等严峻考验，传感器零漂、数据断传、供电中断等问题频发。据统计，地质灾害监测设备的平均无故障工作时间不足6个月，远不能满足长周期、连续监测的需求。尤其是在西藏、川西等高寒偏远无网络地区，设备维护成本极高，数据连续性难以保障。
3. 预警模型的物理机制与数据驱动融合不够。当前预警模型存在两条技术路线：一是基于物理力学机制的数值模拟，计算复杂、参数获取困难，难以在实际工程中快速应用；二是基于数据驱动的机器学习模型，依赖于历史样本质量，对罕见灾害和极端工况的泛化能力差。两者如何有效融合，实现“物理可解释、数据可驱动”的混合智能预警，仍是前沿难题。
4. 阈值确定与动态更新机制缺乏。当前阈值多基于经验值或统计均值，无法随岩土体力学性质变化、外界环境演变而动态调整。同一滑体，雨季和旱季的临界位移速率可能相差数倍，阈值频繁误报，在真正灾害来临时易漏报。
期望实现的主要技术目标
a.多场协同监测能力提升：实现应力、渗流、变形、微震等多参数一体化监测，数据采集同步性误差≤1秒，多参量关联分析能力覆盖≥80%的滑坡前兆模式。
b.设备可靠性显著增强：野外监测设备平均无故障工作时间提升至12个月以上，极端环境下数据完整率≥95%，设备功耗降低50%以上，实现太阳能自供电+远程运维。
c.构建物理-数据混合智能预警模型：建立融合物理力学机制与深度学习算法的混合预警模型，在典型滑坡案例中实现提前预警时间≥30分钟，预警准确率≥85%，误报率降至20%以下。
d.实现预警阈值动态自适应：基于实时监测数据与历史响应规律，建立预警阈值自动校准机制，阈值更新周期≤24小时，适应不同工况下的临界状态变化。
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