据不完全统计，全国滑坡、崩塌、泥石流灾害点约28万处，其中泥石流灾害点数量约占3.5%。泥石流爆发突然，来势凶猛，破坏性极强，易造成人员死亡和巨大的经济损失，对其实现防治及 警，可极大地减少灾害带来的损失。
资料显示，泥石流监测所采样的因素有雨量、泥位、土壤含水率、次声等，其中雨量、土壤含水率为相关因素，并不能直接确认泥石流的发生。次声所接收的信号是通过空气传播，会容易产生干扰信号。加入地声后，与次声进行联合预警判断，通过监测并掌握它们的特征值，准确识别并剔除降雨、刮风、雷电等其他环境噪声，可提高 警准确率。
当前，国内外泥石流地声研究资料相对陈旧，基本没有可参考数据样本。研发团队需要解决的最大难点是如何在不同背景和场景下，识别不同形态的信号。
为此，三院研发团队联合北京大学、中科院山地所、成都信息工程大学共同开展地声信号识别和泥石流预警算法攻关。
2021年，团队奔赴被称为“天然泥石流博物馆”的云南蒋家沟泥石流试验场，开展泥石流地声数据采集工作，收集了下雨、车辆、行人等复杂环境下噪声信号，建立详实的数据样本库，通过分析噪声及泥石流地声数据的信号特征，从信号幅度、特征频率范围与信号持续时长三个维度。结合信号时频域分析等技术，建立泥石流地声信号识别及预警模型，大幅提高了泥石流预警准确率。
安装于云南蒋家沟泥石流试验场的泥石流地声预警仪（航天惯性供图）
“不同于安全监测系统以往的长期监测场景，泥石流地声预警仪多用于野外应急抢险的应用场景，设备一定要具备便携、快速布设、预警实时性和准确性高等特点。”团队负责人孙芳介绍说。
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