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World File Search System滑坡
R.Avaflow V4，一个多功能滑坡仿真框架
表1：对于最多三个阶段中的任何一个中的任何一个，x方向通量和源术语控制流动动力学。y方向上的术语以类似的方式提出。u x和u y = x和y方向的深度平均速度； UU VM和UV VM =虚拟质量贡献（Pudasaini and Mergili，2019年）； dt =分散术语（Pudasaini，2023）; g x = x方向重力的有效下坡分量； F D =变形系数（Pudasaini和Mergili，2024a）; k x = x方向地球压力系数； G Z +和G Z- =重力的有效斜率正常成分，包括不同的浮力效应（Pudasaini和110 Mergili，2019年）； G Z * =有效的重力斜率正常成分，包括浮力和曲率效应； C drag =阻力系数（Pudasaini and Mergili，2019年）； δ=基底摩擦角； c =内聚力； E V =通过剪切系数通过剪切系数损失（Pudasaini和Mergili，2024b）； φ=内部摩擦角； f ml =碎片数（Pudasaini等，2024）; ζ=湍流摩擦数； n =曼宁号码；和C AD =环境阻力系数。绿色表示输入参数，蓝色表示派生的参数。115
山体滑坡评估报告 - DA2024-209
表 1：财产风险 定性风险重要性 - 岩土工程要求 非常高 VH 不进行处理则不可接受。需要进行广泛详细的调查和研究、规划和实施处理方案以将风险降低到低。可能过于昂贵且不切实际。工作成本可能超过财产的价值。 高 H 不进行处理则不可接受。需要详细调查、规划和实施处理方案以将风险降低到可接受的水平。相对于财产的价值，这项工作将花费大量资金。 中等 M 在某些情况下可以容忍（需经监管机构批准），但需要调查、规划和实施处理方案以将风险降低到低。应尽快实施将风险降低到低的处理方案。 低 L 通常为监管机构所接受。如果需要进行处理以将风险降低到这一水平，则需要持续维护。 非常低 VL 可接受。通过正常的斜坡维护程序进行管理。
野火相关的滑坡紧急响应小组的撤退火灾报告
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滑坡和落石程序|环境和遗产
新南威尔士州国家公园和野生动物服务局（NPWS）提供了支持公园管理的广泛访客设施和资产。这些资产在许多不同的公园环境中 - 从高度发达的游客区到偏远地区 - 反映了公园游客寻求的经验多样性。在滑坡和摇滚政策（请参阅“更多信息”）中，NPWS专注于保护人们（包括游客，工人和邻居）免受滑坡和落石的侵害。在评估和管理滑坡和落石风险时，高探视地点是特殊的优先事项。
Robert Kenner、Valentin Gischig、Zan Gojcic、Yvain Quéau、Christian Kienholz 等人。点云在大型斜坡不稳定性中岩石运动学分析的潜力：瑞士阿尔卑斯山的例子：Brinzauls、Pizzo Cengalo 和 Spitze Stei。山体滑坡，2022 年，�10.1007/s10346-022-01852-4�。�hal- 03616418�
摘要 激光雷达测量和无人机摄影测量提供的高分辨率点云非常适合调查斜坡变形。然而，今天这些点云中包含的信息很少得到充分利用。这项研究展示了瑞士的三个大规模斜坡不稳定的例子，出于灾害预防的原因，这些斜坡受到积极监测。我们使用通过地面激光扫描获取的点云来 (1) 识别各个岩石隔室运动行为的差异；(2) 突出显示移动岩体中的活动剪切面；(3) 确定驱动斜坡位移的运动过程；(4) 根据岩石滑坡的 3D 表面运动模拟基底滑动面；(5) 计算精确的位移角；(6) 提供对不稳定岩石体积的估计。这些信息对过程理解做出了重要贡献，从而支持了灾害管理中的决策。
印度空间研究组织的山体滑坡地图集
复制 本出版物可以全部或部分形式制作，用于任何形式的教育或非盈利目的，无需获得版权所有者的许可，只要在所有类型的出版物中注明并引用（如下所述）来源，包括研究文章、期刊论文、会议论文集、书籍、书籍章节、科学报告、学位论文等。 NRSC 希望收到使用本出版物作为来源的任何出版物的副本。不得将本出版物用于转售或任何其他商业目的 本出版物中的观点和解释属于作者。它们不属于 NRSC，并不暗示对任何国家、领土、城市或其当局地区的法律地位或对其边界或边界的划定或任何产品的认可发表任何意见。本出版物中提出的行政边界仅用于科学研究，不用于法定目的。
印度理工学院曼迪分校科学家开发人工智能算法，提高山体滑坡预测的准确性
印度曼迪理工学院，2023 年 2 月 21 日：印度曼迪理工学院的研究人员开发了一种使用人工智能和机器学习 (AI&ML) 的新算法，可以提高自然灾害预测的准确性。该算法由印度曼迪理工学院土木与环境工程学院副教授 Dericks Praise Shukla 博士和印度曼迪理工学院前研究学者、目前在特拉维夫大学 (以色列) 工作的 Sharad Kumar Gupta 博士开发，可以解决滑坡敏感性测绘数据不平衡的挑战，该测绘表示特定区域发生滑坡的可能性。他们的研究成果最近发表在《滑坡》杂志上。
基于GNSS技术的滑坡多因素监测系统设计
地质灾害存在灾变孕育过程和致灾模式复杂、早期识别和监测预警难度大、风险防范技术支撑不足等问题，因此国家防灾减灾战略对地质灾害监测技术装备的需求很大。三维空间监测关键技术可以集成降雨、土壤含水量、倾斜、孔隙水压力、应力等滑坡因素监测技术，实现专业监测技术体系的一体化。在该技术体系中，将各监测点的多种信息处理转化为时间序列问题，利用数据融合技术，综合成一组综合信息，由点到面对滑坡进行直接监测预报[1]。滑坡监测的主要任务是结合变形监测与诱发因素监测，掌握滑坡变形破坏的特征信息，分析其动态规律，实现监测在空间、时间和尺度上的信度与效度[2]。
机载激光扫描的滑坡检测无监督分类
摘要：山体滑坡是一种自然灾害，在世界范围内造成广泛的环境、基础设施和社会经济损失。由于难以识别，因此必须评估创新方法来检测预警信号并评估其敏感性、危害和风险。机载激光扫描数据的日益普及为现代山体滑坡测绘技术提供了机会，可以分析大片地形上的山体滑坡、山体滑坡易发区和山体滑坡疤痕区的地形特征模式。在本研究中，在华盛顿州的卡利昂海滩半岛测试了一种基于多个特征提取器和无监督分类的方法，特别是 k 均值聚类和高斯混合模型 (GMM)，以绘制滑坡和非滑坡地形。与独立编制的详细滑坡清单图相比，无监督方法正确分类了研究区域内多达 87% 的地形。这些结果表明：(1) 可以使用数字高程模型 (DEM) 和无监督分类模型来识别与过去深层滑坡相关的滑坡痕迹；(2) 特征提取器允许对特定地形特征进行单独分析；(3) 可以使用多个聚类对每个地形特征进行无监督分类；(4) 将记录的滑坡多发区与算法绘制的区域进行比较，表明算法分类可以准确识别发生深层滑坡的区域。本研究的结论可以总结为：无监督分类制图方法和机载激光雷达 (LiDAR) 得出的 DEM 可以提供重要的表面信息，可用作数字地形分析的有效工具，以支持滑坡检测。