王 瓊，歐 元 超，張 平 松

(安徽理工大學(xué) 地球與環(huán)境學(xué)院，安徽 淮南 232001)

0 引 言

中國(guó)疆域遼闊，地理環(huán)境復(fù)雜，各種不良地質(zhì)因素致使中國(guó)地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)頻發(fā)[1]，其中，以滑坡地質(zhì)災(zāi)害最為典型。中國(guó)滑坡具有覆蓋面積廣、突發(fā)性強(qiáng)、破壞力大、危害程度高等特點(diǎn)。

滑坡是指斜坡巖土體沿著貫通的剪切破壞面，在外力作用下失衡，產(chǎn)生以水平運(yùn)動(dòng)為主的滑移地質(zhì)現(xiàn)象，常見的滑坡類型包括巖質(zhì)滑坡和土質(zhì)滑坡[2]?；碌刭|(zhì)災(zāi)害不僅嚴(yán)重威脅人民的生產(chǎn)生活，而且制約當(dāng)?shù)氐幕A(chǔ)設(shè)施建設(shè)。因而，加強(qiáng)滑坡地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)和預(yù)警研究，變“被動(dòng)救災(zāi)”為“主動(dòng)防治”具有重要意義[3]。朱永泰[4]提出采用攝影測(cè)量方法對(duì)滑坡地段進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)，大大減少了外業(yè)工作和計(jì)算工作量；史彥新等[5]將分布式光纖傳感技術(shù)引入滑坡監(jiān)測(cè)，并在巫山殘聯(lián)滑坡中取得了較好的應(yīng)用效果；Xu等[6]通過開發(fā)自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集監(jiān)測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)黑方臺(tái)地區(qū)黃土滑坡的早期預(yù)警預(yù)報(bào)；Zhang等[7]基于FBG技術(shù)設(shè)計(jì)出一套滑坡實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，獲得了馬家溝滑坡滲流場(chǎng)變化與滑坡運(yùn)動(dòng)演化的關(guān)系。

近幾十年來(lái)，伴隨著科技水平的發(fā)展與進(jìn)步，特別是計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，中國(guó)的滑坡監(jiān)測(cè)方式方法日新月異，高精度、分布式、自動(dòng)化的監(jiān)測(cè)已逐漸取代傳統(tǒng)的點(diǎn)式、人工監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)內(nèi)容也從最早的表面位移監(jiān)測(cè)演變?yōu)閷?duì)滑坡全空間、多角度、多參數(shù)的綜合監(jiān)測(cè)。對(duì)此，筆者從多方面檢索分析了近30 a所發(fā)表的滑坡監(jiān)測(cè)類高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文，進(jìn)一步回顧總結(jié)了滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)，最后指出存在的幾點(diǎn)關(guān)鍵性問題，并給出了相應(yīng)認(rèn)識(shí)和對(duì)未來(lái)發(fā)展的思考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

選擇中國(guó)知網(wǎng)CNKI提供的中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)作為文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源，使用“高級(jí)檢索”功能對(duì)滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的高質(zhì)量期刊論文進(jìn)行檢索，檢索對(duì)象設(shè)為“學(xué)術(shù)期刊”；檢索途徑選擇“主題”；檢索詞設(shè)為“滑坡”“監(jiān)測(cè)”，檢索詞邏輯關(guān)系設(shè)為“并含(AND)”，匹配方式設(shè)為“精確”；由于中國(guó)知網(wǎng)開始收錄核心論文的時(shí)間為1992年，故本文研究的時(shí)間跨度為1992～2020年；來(lái)源類別為SCI來(lái)源期刊、EI來(lái)源期刊、CSCD和北大核心，檢索獲得1 921條結(jié)果，并手動(dòng)篩選、剔除新聞報(bào)道、短評(píng)、會(huì)議綜述等不符合條件的文獻(xiàn)，最終獲得1 175條有效文獻(xiàn)。

1.2 研究方法

本次研究采用統(tǒng)計(jì)分析、共現(xiàn)分析和聚類分析等方法，對(duì)中國(guó)滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的主要研究力量、熱點(diǎn)主題演化和前沿趨勢(shì)進(jìn)行深入剖析，旨在探尋相關(guān)研究之間的內(nèi)在聯(lián)系和互動(dòng)關(guān)系，揭示學(xué)科的發(fā)展歷程和前進(jìn)方向。通過對(duì)年發(fā)文量、高被引論文和載文期刊分布等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，展示該領(lǐng)域的出版物現(xiàn)狀；通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)和聚類分析提取隱含的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，采用尋徑網(wǎng)絡(luò)算法(Pathfinder)和LLR(Log-Likelihood Ratio)算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)并提取結(jié)構(gòu)標(biāo)簽。根據(jù)年發(fā)文量趨勢(shì)和研究力量分布統(tǒng)計(jì)，分析滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的研究結(jié)構(gòu)與層次；基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)和聚類圖譜，探究該領(lǐng)域的熱點(diǎn)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)；基于關(guān)鍵詞及其聚類的時(shí)區(qū)視圖，梳理該領(lǐng)域研究的時(shí)區(qū)分布和演化機(jī)制；基于突現(xiàn)詞探測(cè)技術(shù)識(shí)別滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的前沿?zé)嵩~，判斷未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。通過出版物現(xiàn)狀、可視化圖譜和突現(xiàn)詞等深層信息的挖掘剖析，可判斷前沿發(fā)展趨勢(shì)，促進(jìn)國(guó)內(nèi)滑坡監(jiān)測(cè)乃至地災(zāi)防治研究的發(fā)展。

2 結(jié)果與分析

2.1 高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文統(tǒng)計(jì)分析

2.1.1發(fā)文量

將篩選得到的1 175條數(shù)據(jù)導(dǎo)出為Excel表格可對(duì)該領(lǐng)域每年的發(fā)文量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速統(tǒng)計(jì)，并繪制出1992～2020年間中國(guó)滑坡監(jiān)測(cè)研究的主要變化趨勢(shì)折線圖(見圖1)。從圖1中可看出，中國(guó)滑坡監(jiān)測(cè)研究的年發(fā)文量整體呈波動(dòng)增長(zhǎng)，且不同時(shí)期波動(dòng)較大，大致可分為3個(gè)階段：發(fā)展初期(1992～2003年)、探索前進(jìn)期(2004～2015年)、黃金發(fā)展期(2016～2020年)。

發(fā)展初期，國(guó)內(nèi)滑坡監(jiān)測(cè)研究基礎(chǔ)薄弱，成果產(chǎn)出困難，核心論文的總發(fā)文量為90篇，年均發(fā)文量?jī)H7.5篇?；鶖?shù)小、水平低是這一時(shí)期文章的主要特點(diǎn)，滑坡監(jiān)測(cè)問題尚未得到學(xué)術(shù)界核心研究者的關(guān)注。探索發(fā)展期，隨著現(xiàn)代化儀器設(shè)備的發(fā)展更替及理論研究的進(jìn)一步深入，論文產(chǎn)出量呈增長(zhǎng)狀態(tài)，核心論文的總發(fā)文量613篇，年均發(fā)文量51篇，但整體增長(zhǎng)趨勢(shì)不夠穩(wěn)定。近5 a，中國(guó)滑坡監(jiān)測(cè)研究迎來(lái)了其黃金發(fā)展期?；卤O(jiān)測(cè)發(fā)展突飛猛進(jìn)，總發(fā)文量472篇，年均發(fā)文量高達(dá)94.4篇，說(shuō)明在國(guó)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)、國(guó)家大力支持防災(zāi)減災(zāi)工作的大背景下，以滑坡災(zāi)害為主的監(jiān)測(cè)領(lǐng)域成為國(guó)內(nèi)研究熱點(diǎn)，預(yù)計(jì)在接下來(lái)的一段時(shí)期，滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域仍會(huì)處在高速、高質(zhì)量發(fā)展階段。

圖1 年發(fā)文量趨勢(shì)Fig.1 Trends of annual publications

2.1.2高被引論文

論文的下載和被引量是體現(xiàn)其學(xué)術(shù)水平和影響力的主要參數(shù)[8]。通過對(duì)該領(lǐng)域的高影響力論文進(jìn)行分析，不僅能夠評(píng)估出不同作者的科研實(shí)力，而且可以對(duì)學(xué)科研究熱點(diǎn)進(jìn)行探討和預(yù)測(cè)。表1列出了CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域被引頻次前10的文章。從研究?jī)?nèi)容來(lái)看，高被引文章主要圍繞“滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)及預(yù)警預(yù)報(bào)”展開。由此可見，實(shí)現(xiàn)滑坡的精準(zhǔn)可靠監(jiān)測(cè)和科學(xué)準(zhǔn)確預(yù)報(bào)是科研工作者們亟待攻克的難題。其中，許強(qiáng)等于2008年發(fā)表在《巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)》的《滑坡時(shí)空演化規(guī)律及預(yù)警預(yù)報(bào)研究》一文總被引頻次高達(dá)356次，文章在分析了中國(guó)重大滑坡災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警和應(yīng)急搶險(xiǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)的基礎(chǔ)上，總結(jié)提出斜坡變形演化不同階段的規(guī)律和斜坡裂縫空間演化的分期配套特性，以及影響斜坡變形演化的外界因素，為滑坡準(zhǔn)確預(yù)警預(yù)報(bào)提供了系統(tǒng)的研究和分析方法。該文章在學(xué)術(shù)界引起的熱烈反響實(shí)際上已經(jīng)暗示了中國(guó)滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的前沿發(fā)展方向。從文章類型來(lái)看，這10篇高被引文章中，綜述類文章占30%，這也側(cè)面反映了中國(guó)學(xué)者在開展研究的過程中注重回顧總結(jié)。

表1 滑坡監(jiān)測(cè)文獻(xiàn)被引頻次前10名的文章Tab.1 Top 10 cited articles in landslide monitoring literature

2.1.3載文期刊分布

在對(duì)中國(guó)滑坡監(jiān)測(cè)研究相關(guān)文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，繪制出國(guó)內(nèi)主要載文期刊分布圖(見圖2)。不難發(fā)現(xiàn)：中國(guó)刊載滑坡監(jiān)測(cè)研究論文的期刊主要集中在工程科技和基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域，這2個(gè)領(lǐng)域的17種期刊總刊載相關(guān)論文數(shù)量為598篇，占所統(tǒng)計(jì)相關(guān)論文總量的50.89%。其中《巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)》和《人民長(zhǎng)江》載文數(shù)量分別為86篇和77篇，是該領(lǐng)域高質(zhì)量文章的核心聚集地，在一定程度上代表了滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的研究重點(diǎn)和前沿問題，相關(guān)學(xué)者應(yīng)給予重點(diǎn)關(guān)注。

圖2 載文期刊分布Fig.2 Distribution of journal articles

2.2 文獻(xiàn)計(jì)量制圖

2.2.1研究力量分布

借助CiteSpace軟件對(duì)1 175條數(shù)據(jù)選擇節(jié)點(diǎn)類型(Node Types)為作者(Author)進(jìn)行可視化圖譜分析，得到圖3。重點(diǎn)關(guān)注其中的“N=322，E=378”這兩項(xiàng)數(shù)據(jù)?！癗”代表節(jié)點(diǎn)數(shù)(即圖中的圓圈)，圓圈和字號(hào)越大，作者在1 175條數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻次越高；“E”代表連線數(shù)，節(jié)點(diǎn)之間的連線代表作者之間的聯(lián)系，連線越粗，說(shuō)明他們?cè)谕黄墨I(xiàn)中共現(xiàn)的頻次越高[8-9]，由此可以看出作者之間的合作關(guān)系。

作者合作圖譜中總共出現(xiàn)了322個(gè)節(jié)點(diǎn)和378條連線，從圖中可直觀看出許強(qiáng)、殷坤龍、易慶林、謝謨文、易武等所在節(jié)點(diǎn)突出，且與其他作者的連線較多，為該領(lǐng)域的核心作者。從節(jié)點(diǎn)大小來(lái)看，殷坤龍教授發(fā)文量最高，但與其他作者的合作較少(僅湯羅圣一人)；許強(qiáng)教授的發(fā)文量雖次于殷坤龍教授，但他的連線數(shù)最多，表明他更注重與圈內(nèi)其他學(xué)者的學(xué)術(shù)交流合作。

圖3 作者合作圖譜Fig.3 Collaborative atlas of authors

借助CiteSpace給出的作者分析可視化圖譜，截取前10位高產(chǎn)作者列表分析，得到表2所示結(jié)果。其中許強(qiáng)、殷坤龍、易慶林3位作者的發(fā)文量均在15篇以上，且有6位作者都是在2009年之后才在該領(lǐng)域產(chǎn)出高質(zhì)量學(xué)術(shù)成果。這一結(jié)果一方面說(shuō)明中國(guó)滑坡監(jiān)測(cè)研究整體起步較晚；另一方面也表明國(guó)內(nèi)滑坡監(jiān)測(cè)研究符合“少數(shù)核心成員占據(jù)主要研究力量”的分布特點(diǎn)。

2.2.2研究熱點(diǎn)與主題演化

2.2.2.1 研究熱點(diǎn)與主題聚類

在CiteSpace操作界面中選擇節(jié)點(diǎn)類型為關(guān)鍵詞(Keyword)進(jìn)行可視化圖譜分析，采用尋徑網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行剪枝，可得到節(jié)點(diǎn)數(shù)693個(gè)，連線數(shù)1 975條和網(wǎng)絡(luò)密度0.008 2的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜(見圖4)。從圖4中可以看出，滑坡、滑坡監(jiān)測(cè)、監(jiān)測(cè)、變形監(jiān)測(cè)、位移監(jiān)測(cè)、監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等幾個(gè)關(guān)鍵詞字號(hào)較大，說(shuō)明這些關(guān)鍵詞在1 175條文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻率高，所受關(guān)注度較高。但圖中也不乏字號(hào)相對(duì)較小的其他關(guān)鍵詞，如安全監(jiān)測(cè)、變形特征、預(yù)測(cè)等，這表明該領(lǐng)域的分支學(xué)科較多，不同學(xué)者的研究側(cè)重點(diǎn)不盡相同。圖中的關(guān)鍵詞較多，總結(jié)起來(lái)很難做到十分精確。

表2 高產(chǎn)作者信息Tab.2 Information on prolific authors

圖4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜Fig.4 Keywords co-occurrence map

為了提高該領(lǐng)域研究重點(diǎn)的精確度，借助CiteSpace軟件中的關(guān)鍵詞聚類功能，將圖譜中聯(lián)系較為緊密的關(guān)鍵詞按照LLR算法進(jìn)行聚類總結(jié)，可得到的關(guān)鍵詞聚類圖譜(見圖5)。相比較而言，聚類視圖更側(cè)重于體現(xiàn)聚類間的結(jié)構(gòu)特征，能夠突出關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)及重要連接。在實(shí)際應(yīng)用過程中，將兩張圖中的相關(guān)關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)分析，更能夠準(zhǔn)確全面地得出滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的主要研究?jī)?nèi)容。

圖5 關(guān)鍵詞聚類圖譜(LLR算法)Fig.5 Keywords clustering map(LLR algorithm)

CiteSpace依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和聚類的清晰度，提供了模塊值(Q值，即Modularity Q)和平均輪廓值(S值，即Mean Silhouette)兩個(gè)指標(biāo)，當(dāng)Q>0.3時(shí)，聚類結(jié)構(gòu)就是顯著的；當(dāng)S達(dá)到0.7就可認(rèn)為聚類是令人信服的[10]。圖5中Q=0.860 1，S=0.999 5，因此該聚類圖譜的聚類結(jié)構(gòu)十分顯著，且結(jié)果令人信服。

通過對(duì)圖4和圖5中的關(guān)鍵詞進(jìn)行整合分析，可將國(guó)內(nèi)滑坡的研究劃分為以下3個(gè)領(lǐng)域：

(1) 監(jiān)測(cè)內(nèi)容研究，主要包括變形觀測(cè)、位移觀測(cè)以及邊坡監(jiān)測(cè)；

(2) 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究，基于GPS、InSAR、GIS等技術(shù)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用；

(3) 預(yù)警預(yù)報(bào)研究，包括對(duì)變形和位移參數(shù)的預(yù)測(cè)﹑不同預(yù)警方法和預(yù)測(cè)模型的對(duì)比研究。

2.2.2.2 演化脈絡(luò)和前沿方向

為了進(jìn)一步分析滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)與主題的時(shí)區(qū)分布及演化，將1992～2020年按照每1 a一個(gè)時(shí)間切片，劃分時(shí)區(qū)，繪制高頻共現(xiàn)關(guān)鍵詞及其聚類的時(shí)區(qū)視圖(見圖6)，進(jìn)而總結(jié)不同階段的研究熱點(diǎn)。

圖6 關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖Fig.6 Time zone diagram for keywords

從研究主題演化來(lái)看，初期主要以利用傳統(tǒng)簡(jiǎn)易技術(shù)設(shè)備進(jìn)行滑坡位移和變形的觀測(cè)為主；1998年之后，隨著科技的不斷更新發(fā)展，GPS和GIS等新興技術(shù)手段在滑坡變形監(jiān)測(cè)中逐漸推廣；2003年以來(lái)，滑坡監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)研究如火如荼，很快便誕生了一種“全方位多角度的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)智能化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)”，在解放人力的同時(shí)，也提供了更為全面可靠的監(jiān)測(cè)結(jié)果，這是滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的一大飛躍；2006年，隨著滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)資料的不斷豐富，在“互聯(lián)網(wǎng)+”和“大數(shù)據(jù)”技術(shù)融合背景下，滑坡位移預(yù)測(cè)研究成為熱點(diǎn)話題，多種預(yù)測(cè)模型接連出現(xiàn)，為地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警預(yù)報(bào)提供了重要參考。

為了對(duì)不同階段的研究熱點(diǎn)進(jìn)行深入剖析，使用CiteSpace中突現(xiàn)詞探測(cè)技術(shù)，將10個(gè)突現(xiàn)詞及其突顯強(qiáng)度和延續(xù)時(shí)間繪制于圖7。可以發(fā)現(xiàn)“安全監(jiān)測(cè)”出現(xiàn)時(shí)間最早(1999年)且研究時(shí)間最長(zhǎng)(10 a)，是滑坡監(jiān)測(cè)研究?jī)?nèi)容中不可或缺的組成部分。其中，關(guān)鍵詞“邊坡工程”“監(jiān)測(cè)預(yù)警”和“穩(wěn)定性分析”突現(xiàn)強(qiáng)度較大(大于5)，說(shuō)明針對(duì)邊坡工程的監(jiān)測(cè)預(yù)警以及穩(wěn)定性分析在滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域具有較強(qiáng)的影響力。

圖7 突顯強(qiáng)度前十的關(guān)鍵詞爆發(fā)圖Fig.7 Burst diagram of top 10 keywords with the strongest citation

總的來(lái)說(shuō)，該領(lǐng)域前半階段的研究重點(diǎn)關(guān)注滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)的相關(guān)話題，后半階段研究重心轉(zhuǎn)向滑坡變形的預(yù)測(cè)預(yù)警和穩(wěn)定性分析。1999～2008年，研究熱點(diǎn)話題是滑坡的安全監(jiān)測(cè)，各種監(jiān)測(cè)手段被推廣應(yīng)用，研究成果層出不窮。2003～2012年，邊坡工程和GPS監(jiān)測(cè)的實(shí)踐應(yīng)用快速發(fā)展，基于GPS技術(shù)的滑坡監(jiān)測(cè)研究持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)達(dá)9 a，豐富的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為滑坡的變形預(yù)測(cè)奠定基礎(chǔ)；2009～2013年，滑坡的變形預(yù)測(cè)研究受到廣泛關(guān)注；2011～2018年，遙感技術(shù)和三維激光掃描技術(shù)在滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域掀起一股熱潮；2015～2020年，基于多種算法的預(yù)測(cè)模型和數(shù)值模擬方法在不同區(qū)域和類型的滑坡問題中實(shí)踐應(yīng)用，借助大數(shù)據(jù)、5G網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)科技的預(yù)測(cè)預(yù)警研究逐漸引領(lǐng)滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)研究的新潮流。

3 滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)

滑坡災(zāi)害分布范圍廣，破壞力強(qiáng)，危害嚴(yán)重，對(duì)滑坡進(jìn)行有效實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和科學(xué)合理預(yù)警對(duì)降低地質(zhì)災(zāi)害帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)損失意義重大。隨著科技水平的發(fā)展與進(jìn)步，特別是計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，中國(guó)的滑坡監(jiān)測(cè)方式方法與日俱新。已有監(jiān)測(cè)技術(shù)主要分為“空、天、地”3個(gè)方面，“空”是指太空衛(wèi)星遙感，“天”是指低空無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)，“地”是指地面和地下監(jiān)測(cè)。主要的監(jiān)測(cè)技術(shù)及監(jiān)測(cè)參數(shù)如表3所列。

3.1 太空衛(wèi)星遙感技術(shù)

3.1.1InSAR

InSAR(干涉測(cè)量合成孔徑雷達(dá))，是一項(xiàng)集合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)(SAR)和干涉測(cè)量技術(shù)于一體的典型星載雷達(dá)遙感技術(shù)，主要由發(fā)射裝置和雷達(dá)接收機(jī)組成，能夠提供監(jiān)測(cè)區(qū)域高分辨率地表形變信息，實(shí)現(xiàn)滑坡大空間范圍和長(zhǎng)期精密監(jiān)測(cè)[11]。實(shí)際應(yīng)用中，先利用兩個(gè)天線同時(shí)向同一目標(biāo)發(fā)射同頻相干波，使其產(chǎn)生干涉現(xiàn)象，然后由雷達(dá)天線內(nèi)部的接收裝置接收電磁波定向傳播時(shí)產(chǎn)生的反射回波，并進(jìn)行影像處理，最終得到與目標(biāo)體有關(guān)的三維地形信息[12]。由于InSAR技術(shù)理論上可獲得厘米級(jí)甚至毫米級(jí)的微小形變數(shù)據(jù)，在工程領(lǐng)域廣受青睞。近年來(lái)，在傳統(tǒng)D-InSAR技術(shù)的基礎(chǔ)上，又發(fā)展衍生出幾種時(shí)序InSAR技術(shù)，常見的有PS-InSAR技術(shù)和SBAS-InSAR技術(shù)。

表3 滑坡的主要監(jiān)測(cè)技術(shù)及監(jiān)測(cè)參數(shù)Tab.3 Main monitoring technology and monitoring parameters of landslide

王志勇等[13]以北京市房山區(qū)史家營(yíng)滑坡為試驗(yàn)區(qū)，選取ALOS PAL-SAR雷達(dá)數(shù)據(jù)及其他多源觀測(cè)數(shù)據(jù)開展了滑坡高精度研究，證明InSAR技術(shù)是滑坡地質(zhì)災(zāi)害定量監(jiān)測(cè)最有效的手段之一；史緒國(guó)等[14]利用時(shí)序InSAR技術(shù)獲取了甘肅黑方臺(tái)黃土臺(tái)塬地區(qū)的典型滑坡特征，并對(duì)其進(jìn)行了隱患分析，驗(yàn)證了時(shí)序InSAR處理方法的有效性與可行性(見圖8)。

3.1.2GNSS

GNSS(Global Navigation Satellite System，全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))，也稱天基PNT，是一種利用衛(wèi)星對(duì)地面用戶進(jìn)行導(dǎo)航定位的技術(shù)，主要由GPS、GLONASS、BDS和Galileo 4個(gè)子系統(tǒng)組成[15]。該方法利用坐標(biāo)已知的空間衛(wèi)星，根據(jù)測(cè)距交會(huì)原理來(lái)進(jìn)行地表物體的三維坐標(biāo)定位，是目前唯一可以直接獲取滑坡地表三維矢量變形的監(jiān)測(cè)手段。但由于極易受山地丘陵等復(fù)雜環(huán)境和地震降雨等因素影響，實(shí)際效果難以保證。

韓軍強(qiáng)[16]利用GNSS實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)秦巴山典型復(fù)雜滑坡進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境觀測(cè)噪聲特性與不同方位地形起伏密切相關(guān)；白正偉等[17]采用物聯(lián)網(wǎng)思維，自主研發(fā)了千元級(jí)小型實(shí)時(shí)北斗/GNSS監(jiān)測(cè)技術(shù)裝備，并成功應(yīng)用于甘肅黑方臺(tái)滑坡的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警，首次實(shí)現(xiàn)了滑坡災(zāi)害的全程視頻記錄。GNSS監(jiān)測(cè)方法[18]雖能夠?qū)崿F(xiàn)空間的精準(zhǔn)定位，但實(shí)際應(yīng)用中易受測(cè)站周圍強(qiáng)反射物體影響，且獲取的數(shù)據(jù)具有滯后性(一般滯后10～30 min)(見圖9)。

3.2 低空無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)

3.2.1無(wú)人機(jī)低空攝影測(cè)量

無(wú)人機(jī)低空攝影測(cè)量技術(shù)是除遙感和三維激光掃描之外，能夠大面積、高精度、快速獲取空間三維點(diǎn)云信息的技術(shù)方法，能夠?qū)Ω叻直媛市l(wèi)星影像普查的潛在隱患點(diǎn)進(jìn)行詳查。它基于數(shù)字影像與攝影測(cè)量的基本原理，利用數(shù)碼相機(jī)等攝像設(shè)備，從不同角度獲取三維物體圖像，將數(shù)字影像的平面坐標(biāo)在空間坐標(biāo)系中進(jìn)行透視變換，結(jié)合空三加密算法，算出目標(biāo)物體的三維點(diǎn)云坐標(biāo)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步生成三維網(wǎng)格模型[19]。隨著現(xiàn)代化裝備的快速發(fā)展，這種技術(shù)已逐步成為多個(gè)行業(yè)的必備輔助技術(shù)。

彭大雷等[19]利用無(wú)人機(jī)低空攝影測(cè)量技術(shù)對(duì)甘肅黑方臺(tái)地區(qū)的黃土滑坡進(jìn)行了調(diào)查，表明該技術(shù)在認(rèn)識(shí)區(qū)域滑坡的空間分布規(guī)律和變形跡象方面效果良好(見圖10)；Hu等[21]利用無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量技術(shù)獲取高分辨黃土滑坡三維模型，并進(jìn)行了空間特征分析，證明該方法能夠精確地觀察到滑坡表面紋理、裂縫的變化特征。雖然該技術(shù)在滑坡演化規(guī)律識(shí)別中優(yōu)勢(shì)明顯，但由于受到測(cè)量硬件、現(xiàn)場(chǎng)條件及數(shù)據(jù)處理方法等影響，測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性往往難以保證。因此，提高現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量精度與影像處理質(zhì)量是該項(xiàng)技術(shù)得以拓展應(yīng)用的關(guān)鍵問題。

圖10 基于無(wú)人機(jī)低空攝影測(cè)量的黑方臺(tái)三維影像[19]Fig.10 A three-dimensional image of Heifangtai tableland based on UAVs low-altitude photogrammetry

3.2.2機(jī)載LiDAR

激光雷達(dá)測(cè)量技術(shù)(LiDAR)是指基于時(shí)間可精確記錄的前提，利用激光發(fā)射和接收的時(shí)間差來(lái)進(jìn)行測(cè)距[22]，觀測(cè)系統(tǒng)由激光掃描儀、全球定位系統(tǒng)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)組成。其中，機(jī)載LiDAR技術(shù)同時(shí)結(jié)合了無(wú)人機(jī)和雷達(dá)的優(yōu)點(diǎn)，可快速獲取高精度DEM數(shù)據(jù)，探測(cè)高程微小變化，進(jìn)行植被去除并揭示微地貌特征，在滑坡監(jiān)測(cè)研究上具有突出優(yōu)勢(shì)[23](見圖11)。

因此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者就該技術(shù)開展了滑坡精細(xì)研究相關(guān)探索。Van Den Eeckhaut等[24]利用LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行滑坡探查和填圖，成功識(shí)別并分析了歐洲佛蘭德斯南部地區(qū)古滑坡的滑坡特征；沈永林等[25]采用面向?qū)ο蠓治龇椒ǎ煤５卣鸷螳@取的高分辨率航空影像和機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了基于多源數(shù)據(jù)的地物分類及滑坡識(shí)別。預(yù)測(cè)未來(lái)大規(guī)模LiDAR觀測(cè)會(huì)對(duì)地災(zāi)的防控和治理工作起到一定的推動(dòng)作用。

圖11 機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)獲得的DSM成果[23]Fig.11 DSM results obtained from airborne LiDAR data

3.3 地面和地下監(jiān)測(cè)技術(shù)

3.3.1三維激光掃描技術(shù)

三維激光掃描技術(shù)是一種獲取高精度監(jiān)測(cè)點(diǎn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的滑坡變形地表測(cè)量方法，具有快速、高效等優(yōu)點(diǎn)[26-27](見圖12)。掃描系統(tǒng)主要包括：激光掃描儀、PC機(jī)、外接電源和專用三腳架。其工作流程為：激光脈沖發(fā)射器發(fā)射一束脈沖信號(hào)，信號(hào)遇待測(cè)物體發(fā)生漫反射，激光接收器接收到反射信號(hào)后根據(jù)往返時(shí)間差測(cè)算距離，掃描儀內(nèi)部模塊給出激光點(diǎn)在被測(cè)物體上的三維坐標(biāo)，最終可得到滑坡變形分布云圖。

圖12 基于三維激光掃描的三維視圖[27]Fig.12 3D view based on 3D laser scanning

徐進(jìn)軍等[28]利用地面三維激光掃描技術(shù)對(duì)室內(nèi)滑坡模型和實(shí)際滑坡現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，驗(yàn)證了該技術(shù)的滑坡災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警可行性；謝謨文等[29]運(yùn)用三維激光掃描儀監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)云南烏東德地區(qū)的金坪子滑坡進(jìn)行了表面變形監(jiān)測(cè)，并將監(jiān)測(cè)結(jié)果與GIS平臺(tái)相結(jié)合，得到了很好的應(yīng)用效果。上述研究表明三維激光掃描技術(shù)在地災(zāi)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域具備一定潛力，但具體應(yīng)用到生產(chǎn)實(shí)際尚存在不少問題，監(jiān)測(cè)儀器和方法等有待完善。

3.3.2綜合地球物理探測(cè)技術(shù)

綜合地球物理勘探簡(jiǎn)稱綜合物探，是以研究目標(biāo)的物性差異為基礎(chǔ)，采用多種物探手段進(jìn)行勘測(cè)研究的方法[30]。通常采用以電磁性質(zhì)差異為主的電法勘探和以地下介質(zhì)密度差異為主的地震波勘探相結(jié)合的手段。眾所周知，滑坡發(fā)生必然有水參與，這就導(dǎo)致滑動(dòng)面與周圍巖性不可避免地產(chǎn)生物性差異，因而可用物探手段研究滑動(dòng)面的活動(dòng)情況。

物探方法作為經(jīng)濟(jì)快捷的無(wú)損勘查手段，在滑坡等地質(zhì)災(zāi)害勘查中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，也有了不少成功案例。馬國(guó)凱等[31]將SNMR(地面磁共振測(cè)深)技術(shù)、高密度電阻率法和地震面波法用于三峽庫(kù)區(qū)白水河區(qū)域的滑坡活動(dòng)監(jiān)測(cè)，為滑坡的活動(dòng)預(yù)判決策提供了有力的理論和數(shù)據(jù)支持；謝興隆等[32]利用淺層地震反射法、高密度電法和地震折射層析法組成的綜合物探方法有效查明了滑坡的多項(xiàng)地質(zhì)特征(見圖13)。因此，對(duì)滑坡重點(diǎn)監(jiān)測(cè)區(qū)進(jìn)行綜合物探方法研究，具有重要的實(shí)際意義。

圖13 電阻率反演剖面圖[32]Fig.13 Resistivity inversion section

3.3.3分布式光纖感測(cè)技術(shù)

分布式光纖感測(cè)技術(shù)是一種以光為載體，光纖為媒介來(lái)感知和傳輸外界信號(hào)的新型傳感技術(shù)[33-34](見圖14)。該技術(shù)在國(guó)內(nèi)起步較晚，但發(fā)展十分迅速。其基本原理為：激光器向光纖中發(fā)射一束脈沖光，光在光纖中傳播時(shí)發(fā)生布里淵散射，光纖某處應(yīng)變和溫度的改變會(huì)引起此處的反向散射光發(fā)生頻移，解調(diào)儀接收到散射光后得到其頻移量，并計(jì)算出形變位置的具體應(yīng)變值，隨后根據(jù)時(shí)間差計(jì)算出形變發(fā)生的準(zhǔn)確位置?；卤O(jiān)測(cè)方面應(yīng)用較多的分布式光纖感測(cè)技術(shù)主要包括布里淵光時(shí)域反射技術(shù)(BOTDR)、布里淵光時(shí)域分析技術(shù)(BOTDA)和布里淵光頻域分析技術(shù)(BOFDA)等。

Wang等[35]應(yīng)用BOTDR技術(shù)開展了室內(nèi)土坡模型的變形監(jiān)測(cè)研究，驗(yàn)證了該技術(shù)在土質(zhì)邊坡監(jiān)測(cè)方面的可行性和早期預(yù)警特性；Sun等[36]將多種光纖傳感技術(shù)同時(shí)應(yīng)用于三峽庫(kù)區(qū)某邊坡的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，不僅成功識(shí)別出滑面位置，且獲取了坡體的變形、溫度、滲流等多場(chǎng)信息?；诜植际焦饫w感測(cè)技術(shù)的地質(zhì)災(zāi)害研究現(xiàn)已取得不少成果，且相關(guān)技術(shù)研究正在進(jìn)一步展開，預(yù)測(cè)在未來(lái)一段時(shí)期，該技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?huì)不斷擴(kuò)大。

3.3.4TDR監(jiān)測(cè)法

TDR(Time Domain Radiation，時(shí)域反射技術(shù))是一種滑坡地下監(jiān)測(cè)方法。完整的TDR滑坡監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要由脈沖信號(hào)發(fā)生裝置、同軸電纜、回波處理器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理終端等部分組成[37-38](見圖15)。TDR的測(cè)量原理為：在鉆孔中埋入同軸電纜并回填孔，由信號(hào)發(fā)生裝置向同軸電纜發(fā)射窄脈沖信號(hào)，當(dāng)同軸電纜發(fā)生變形時(shí)會(huì)產(chǎn)生反射回波，采集并分析回波波形即可得到變形的大小和位置。具有可自動(dòng)化監(jiān)測(cè)、耗時(shí)短、成本低等優(yōu)點(diǎn)。

圖15 TDR監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[38]Fig.15 TDR monitoring system

國(guó)內(nèi)TDR技術(shù)在滑坡監(jiān)測(cè)中的研究始于21世紀(jì)初，主要從測(cè)試?yán)碚?、室?nèi)模擬試驗(yàn)和野外應(yīng)用試驗(yàn)等幾個(gè)方面展開。譚捍華等[39]通過將TDR技術(shù)應(yīng)用于公路邊坡的監(jiān)測(cè)，研究了不同型號(hào)同軸電纜在相同剪切變形下TDR波形的差異；張青等[40]依據(jù)TDR技術(shù)的及基本原理提出了其在滑坡監(jiān)測(cè)中的野外工作方法，并對(duì)比分析了室內(nèi)模擬試驗(yàn)和野外應(yīng)用試驗(yàn)的效果差異。已有研究雖初步取得成效，但整體上仍呈現(xiàn)出研究時(shí)間短、應(yīng)用資料少的特點(diǎn)。

4 關(guān)鍵性問題及對(duì)策

上述傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法和可視化圖譜分析從發(fā)文量、高被引論文、載文期刊分布、主要研究力量、研究熱點(diǎn)話題和前沿發(fā)展方向等角度全面系統(tǒng)地總結(jié)了中國(guó)滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的技術(shù)成果和研究現(xiàn)狀，也充分證明了中國(guó)滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域研究成果斐然?，F(xiàn)有研究成果能基本解決常規(guī)滑坡災(zāi)害的防控治理和預(yù)警預(yù)報(bào)等問題，但距離實(shí)現(xiàn)滑坡危險(xiǎn)性分級(jí)分類、全方位精準(zhǔn)高效智能監(jiān)測(cè)預(yù)警的發(fā)展目標(biāo)仍然有很長(zhǎng)的路要走。現(xiàn)將幾點(diǎn)關(guān)鍵性問題總結(jié)如下：

(1) 滑坡形成機(jī)理研究不夠深入。中國(guó)地貌類型復(fù)雜多樣，不同地區(qū)地質(zhì)和氣候條件差異較大，各區(qū)域滑坡類型和形成條件不盡相同。比如，西南地區(qū)山體眾多，雨量充沛，地殼活動(dòng)頻繁，多發(fā)生降雨滑坡和地震滑坡；西北黃土高原地區(qū)山體陡峭，氣候相對(duì)干旱，加之黃土特殊的工程地質(zhì)特性，孕育了“黃土滑坡”這一特殊的滑坡類型。以往的研究工作中往往忽略了致災(zāi)因子和滑坡類型的差異，“一視同仁”的監(jiān)測(cè)手段難以取得理想的實(shí)踐應(yīng)用效果，要想獲得較為準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)就必須“因地制宜，精準(zhǔn)施策”。因此，在探尋滑坡成因機(jī)理的過程中，將地質(zhì)條件、水文條件、氣候條件和構(gòu)造活動(dòng)等影響因素全面考慮、有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的力學(xué)模型并輔之以數(shù)值模擬方法，有助于研究人員系統(tǒng)掌握滑坡形成和發(fā)展演化規(guī)律，并給出恰當(dāng)?shù)谋O(jiān)測(cè)技術(shù)方案。

(2) 監(jiān)測(cè)手段選擇缺乏針對(duì)性。不同滑坡的致災(zāi)因素存在差異，不同監(jiān)測(cè)技術(shù)也有各自的優(yōu)勢(shì)和不足。不少科研工作者在儀器選擇過程中誤認(rèn)為“多即是好”，同時(shí)將多種監(jiān)測(cè)技術(shù)手段布設(shè)在滑坡體中，盲目使用監(jiān)測(cè)儀器設(shè)備不僅徒增工作量，造成資源浪費(fèi)，而且無(wú)法獲取真實(shí)的監(jiān)測(cè)結(jié)果。對(duì)此，科研人員應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)對(duì)滑坡類型和致災(zāi)因素的研判，選擇適合研究區(qū)域滑坡成因機(jī)制和演化特點(diǎn)的監(jiān)測(cè)技術(shù)手段，減少不必要的工作量，提高監(jiān)測(cè)結(jié)果質(zhì)量。

(3) 監(jiān)測(cè)傳感器布設(shè)及存活困難?；聻?zāi)害在孕育發(fā)生之前會(huì)出現(xiàn)一些異?，F(xiàn)象，比如坡體中、前部出現(xiàn)裂縫，滑坡前緣土體隆起等，這些部位是滑坡的重點(diǎn)監(jiān)測(cè)部位，但往往地勢(shì)陡峭，人員難以到達(dá)，坡體表面或內(nèi)部監(jiān)測(cè)傳感器的布設(shè)難度較大，造成滑坡關(guān)鍵區(qū)域的研究工作無(wú)法有效開展。因此，需要發(fā)展針對(duì)復(fù)雜地形條件下的配套輔助施工裝備、設(shè)計(jì)切實(shí)可行的傳感器布設(shè)及維護(hù)方案。例如，借助無(wú)人機(jī)等先進(jìn)遠(yuǎn)程儀器設(shè)備或研發(fā)新型山區(qū)專用施工裝備完成監(jiān)測(cè)儀器的安裝工作；發(fā)揮創(chuàng)新監(jiān)測(cè)優(yōu)勢(shì)，研究適用于極端惡劣條件下的監(jiān)測(cè)儀器保護(hù)系統(tǒng)。此外，針對(duì)傳感器存活困難的問題，一方面可研制相應(yīng)的傳感器保護(hù)設(shè)施，提高惡劣條件下傳感監(jiān)測(cè)設(shè)備的耐久性和存活率；另一方面可嘗試研發(fā)集成一體化纜線，使用一根纜線采集多種數(shù)據(jù)，提高工作效率，降低工作難度。

(4) 智能變頻監(jiān)測(cè)及遠(yuǎn)程預(yù)警診斷能力不足。一般而言，滑坡的發(fā)展演化可分為3個(gè)階段，即蠕動(dòng)變形階段、劇烈滑動(dòng)階段和漸趨穩(wěn)定階段，傳統(tǒng)等時(shí)間間隔的數(shù)據(jù)采集方式忽略了劇烈滑動(dòng)階段短時(shí)間內(nèi)坡體形態(tài)及內(nèi)部參數(shù)變化速率大的特點(diǎn)，造成該階段大量關(guān)鍵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)缺失，進(jìn)而影響滑坡破壞臨界值判斷及發(fā)展演化規(guī)律總結(jié)。智能變頻監(jiān)測(cè)能夠感應(yīng)滑坡變形速度，當(dāng)滑坡變形速度加快時(shí)可自動(dòng)提高數(shù)據(jù)采集頻率，有效解決現(xiàn)有監(jiān)測(cè)設(shè)備數(shù)據(jù)獲取不完整、無(wú)法兼顧長(zhǎng)期采集和短時(shí)高頻采集的問題，為滑坡變形數(shù)據(jù)的獲取提供便利。此外，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸處理效率低、滑坡預(yù)警預(yù)報(bào)滯后也是當(dāng)前地災(zāi)防治工作的薄弱環(huán)節(jié)。解決此類問題應(yīng)借助5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程高效快速傳輸，建立配套數(shù)據(jù)處理分析平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)成圖和可視化顯示，并通過預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)滑坡智能預(yù)警診斷和診斷信息的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)推送。

5 結(jié) 論

(1) 1992～2020年間，中國(guó)滑坡監(jiān)測(cè)研究成果豐碩，目前已進(jìn)入黃金發(fā)展期。監(jiān)測(cè)技術(shù)手段的發(fā)展革新和滑坡預(yù)報(bào)預(yù)警研究是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)話題；許強(qiáng)、殷坤龍、易武教授及其團(tuán)隊(duì)聚集著主要研究力量，預(yù)計(jì)在未來(lái)一段時(shí)期，借助大數(shù)據(jù)、5G網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)科技的預(yù)測(cè)預(yù)警研究將會(huì)引領(lǐng)滑坡監(jiān)測(cè)技術(shù)研究的新潮流。

(2) 現(xiàn)有監(jiān)測(cè)技術(shù)主要分為“空、天、地”3個(gè)方面，“空”主要利用太空衛(wèi)星遙感手段，雖具有全天候、全時(shí)段、高精度等優(yōu)點(diǎn)，但易受大氣影響引起測(cè)量誤差；“天”借助無(wú)人機(jī)進(jìn)行掃描測(cè)量，能避免云層干擾，但受天氣影響嚴(yán)重；地面和地下監(jiān)測(cè)可直接獲得滑坡表面或內(nèi)部的變化信息，但監(jiān)測(cè)范圍有限，儀器布設(shè)難度較大。因而在工程實(shí)踐中，綜合運(yùn)用多種技術(shù)手段才能更全面精準(zhǔn)的識(shí)別滑坡，達(dá)到防災(zāi)減災(zāi)效果。

(3) 現(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)滑坡災(zāi)害頻發(fā)形勢(shì)嚴(yán)峻，加快推動(dòng)滑坡災(zāi)害智能化監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)及裝備創(chuàng)新發(fā)展，對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)及其匹配的監(jiān)測(cè)技術(shù)手段進(jìn)行系統(tǒng)總結(jié)并分級(jí)分類，構(gòu)建多維多尺度精準(zhǔn)動(dòng)態(tài)可視化遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)是突破當(dāng)前滑坡監(jiān)測(cè)領(lǐng)域發(fā)展瓶頸的關(guān)鍵。