进入七八月份以来，受台风、暴雨等灾害性天气频发影响，云南、甘肃、四川、天津、北京等多地相继发生山体滑坡灾害，受到了当地相关部门与社会各界的高度关注。那么对于山体滑坡这一常见多发的地质灾害，除了增加工作人员巡查勘测和重点监视之外，是否有合适的技术设备能够协助工作人员时时监测，提前预警，做到防患未然呢?

近日，致力于生态环境相关智能硬件产品及大数据服务，融合物联网和互联网技术的生态创新企业北京东方润泽生态科技股份有限公司(东方生态)，成功研发出一款集土壤水分传感和倾角传感于一体的多重传感设备——山境，部署在潜在的灾害性山体区域，便可以协助工作人员感知山体运动状态。无论白天还是夜里，山境都可以时时呈现监测数据，若山体状态出现紧急情况时，该设备可以发出预警提示，提前告知工作人员知晓情况，以便做好提前防范。

集土壤水分监测与倾斜监测于一体 时时感知山体运动状态

从外形上看，山境犹如一根巨大的钉子，长度为80厘米或140厘米，直径6.3厘米，可以埋入地下，外部配备太阳能电池板为内部传感器及无线信号传输设备提供电力支持。工作人员可在任何地点随时登录“E生态”微信或电脑数据平台查看实时的山体监测数据。

东方生态技术负责人表示，多数山体滑坡现象都是由强降雨引起，降雨的入渗量是造成滑坡的主要原因。雨水的大量下渗，导致斜坡上的土石层水分饱和，甚至在斜坡下部的隔水层上积水，从而增加了滑坡体的重量，降低土石层的抗剪强度，导致滑坡发生。因此，山体滑坡监测设备可以通过土壤水分传感器实时监测山体土壤水分的变化情况。

其次，山体由多层土壤或岩石组成，不同层次间由于物理构成和侵蚀程度不同，运动速度也不同，所以在不同深度部署倾角传感器返回不同的倾角变化数据，实时监测山体的运动状况。

不同于其他山体滑坡监测设备，山境是一款将土壤水分传感和倾角传感集于一体的多重传感设备，将土壤水分变化和山体倾斜创新地结合起来，可实时感知山体运动状态，工作人员通过山境回传数据便可以随时了解山体情况。

监测是为了预防，是为了在灾害发生前能有更充足的时间量进行防范和应对，那么山境在数据实时监测的同时，如何能做到更好地预警防范呢?也就是说，出现了什么样的数据，发生灾害的概率就会增加，需要及时预警工作人员知晓，提前采取应对措施呢?这还需要不断完善基础数据预警模型。

完善山体滑坡预警模型 全国招募25个山体滑坡监测点

现阶段，无法有效预警灾害发生的原因，除了灾害发生的不确定性以外，更重要的可能是缺乏精准的基础监测数据，没有山体的基础监测数据预警模型也就无从谈起。

东方生态围绕卡尔曼滤波算法针对山境的测斜传感器进行产品化改进，并且将其信号采集的精度提高了10倍，实现精准度可达5‰度，分辨率可达1‰度。高精度、高分辨率、高稳定性可保证山境提供稳定、准确、连续的基础监测数据。

图3.卡尔曼滤波图

为了深入研究降雨—土壤入渗率—岩土倾斜变化之间的关系，东方生态人工智能实验室应用机器学习的方法，在山体滑坡预测模型上取得了突破性的进展。通过学习过去山体倾斜的数据，山境可以帮助预测未来一段时间山体倾斜变化的趋势，并通过逐步完善的预测模型，实现山体滑坡预警。

图4 山境机器学习预测山体倾斜趋势

另外，人工智能模型发挥更大效能的利器是大数据，积累足够基数的山体监测大数据这非东方生态一方之力所能为，对灾害本身的认知、基础数据的获取、预警模型的研究等都需要国内更多的专业机构共同协作，丰富数据研究基数，使预警能力更为精确。

为此，东方生态计划在全国范围内建立地质灾害开放性监测网络，首期招募25个合作滑坡监测点，每个监测点无偿提供2套山体感知设备山境，用于山体基础数据的监测。目前已在全国11个省市建立了14个合作监测站。同时，东方生态将陆续开放25个合作监测点的监测数据，任何人都可使用该数据进行进一步的讨论、研究及应用。

地质灾害研究机构、高校、政府机构、企业、铁路、公路、桥梁、矿区、水利工程、景点旅游区等任何与地质灾害相关机构，都可与东方生态联系，共同建立地质灾害开放性研究监测网络，群策群力探讨山体滑坡这一世界性难题。