我国城镇化的发展与土地利用的不断扩大导致突发性大型滑坡灾害日益增多，严重威胁着山区城镇人民生命和财产安全。近年来发生的多起大型滑坡灾害，如贵州纳雍山体崩塌、四川茂县滑坡和甘肃舟曲江顶崖滑坡等都造成了严重的后果，特别是尚未滑动的潜在滑坡隐患，其隐蔽性强、数量多、分布广、危险性高、监测预警难度大，受地震、强降雨或人工扰动等的诱发，极易造成直接的毁灭性灾害或堰塞湖等次生灾害，对当地生命财产、生态安全和可持续发展形成巨大威胁，因此对潜在滑坡进行早期识别及预测是防灾减灾的重要途径之一。

近期，兰州大学地质科学与矿产资源学院地质灾害研究团队在滑坡隐患早期识别及预测方面取得了突破性研究进展。团队以甘肃省永靖县黑方台为研究区，综合利用合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR）、数学统计模型和野外无人机测绘，在国际上首次提出了在区域尺度上预测潜在滑坡的位置、范围、面积和体积的新方法，并在黑方台地区滑坡灾害长期监测和调查过程中得到很好验证。该方法能够有效提高区域尺度滑坡隐患早期识别和危险性评价的准确性，推进区域滑坡灾害风险定量评价研究。研究成果对滑坡灾害隐患的监测、预警具有重要的应用价值，可进一步推广应用至全球其他滑坡灾害高发区。该项成果于2020年3月3日以题为“Forecasting the magnitude of potential landslides based on InSAR techniques”在线发表于遥感领域国际顶级期刊《Remote Sensing of Environment》，该期刊为SCI-1区期刊，在同类SCI学术期刊中长期排名第一，这也是我省地质灾害应用研究成果首次在该期刊发表。

青年教师张毅博士为论文第一作者，孟兴民教授为论文通讯作者，该研究得到了国家重点研发计划项目和甘肃省科技重大专项的资助。

文章链接：

Forecasting the magnitude of potential landslides based on InSAR techniques

黑方台滑坡预测结果及典型滑坡照片