简介：超前预测降雨诱发滑坡的关键是基于斜坡稳定性模型的具体使用，该模型模拟了复杂地形地下湿度与降雨量时空变化的瞬时动态响应。TRIGRS（瞬时降雨渗透和基于网格的区域斜坡稳定性分析）是USGS（美国地调局）滑坡预测模型，Fortran编码说明水文、地形和土壤物理特征对斜坡稳定性的影响。该项研究中，在卡罗莱纳州北部（NC）梅肯县蓝岭山，我们量化评估了Matlab版本TRIGRS（MaTRIGRS）的时空预测能力。在2004年的飓风季节，该区Ivan飓风诱发了大范围的滑坡。高分辨率数字高程模型（DEM）数据（6-mLiDAR）、USGSSTATSGO土壤数据库和NOAA／NWS联合雷达以及估计的降雨量都用于将输入数据输入该模型。来自卡罗莱纳州北部地调局区域的滑坡目录数据库用于评价MaTRIGRS的预测技术，以预测滑坡地点、发生时间，以及识别预测2004年9月。半径120m以内，发生30小时以上Ivan走廊飓风所观测的滑坡。结果显示，从滑坡位置到24m半径以内，观测的结果表明，67％的滑坡是可以成功地预测的，但是，包含较高的假报警率（90％），如果观测半径扩大到120m，发现98％的滑坡的假报警率是18％。本研究表明，在120m半径的空间和飓风持续时间内，MaTRIGRS是有效的时空预测方法，并且在准确的降雨预报和详细的野外数据区域，显示出滑坡预警系统的潜力。用其他的滑坡信息，包括每个滑坡破坏的准确时间和滑坡的长度以及滑行长度也可以进一步的改进验证。

简介：本文采用数字摄影测量分析和电阻率层析成像（ERT）技术，对Picerno地区（意大利南部巴斯利卡塔地区）发生的复杂旋转一直移滑动涉及的物质体积进行了评估。解析摄影测量数字摄影测量技术促进了1997、2004和2006年的多时相航空照片分析。为了鉴别滑坡的不同地貌特征（陡坡、阶地和山沟）及其发育状况，按照最大比例尺1：5000开展了解析和数字照片解译。开展地质和地形调查来验证航空照片的解译结果。通过采用自适应网格方法生成1997、2004和2006年的数字高程模型（DEM）。