四川新闻网成都9月11日讯（顾华宁 记者 陈淋）9月11日，记者从成都理工大学获悉，由该校地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室黄润秋教授作为首席科学家承担的973项目“西部山区大型滑坡致灾因子识别、前兆信息获取与预警方法研究”，顺利通过科技部验收并成为56个“优秀”项目之一。据悉，该项目也是四川省唯一一个获得“优秀”验收结果的项目。
我国尤其是西部山区的滑坡灾害，具有规模大、成灾机理复杂、灾害损失大和防治难度高等特点，在全世界范围内都具有典型性乃至独特性。为攻克这些难题，保障人民生命财产安全，2013年，由成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室作为第一承担单位，黄润秋教授作为首席科学家，联合同济大学、武汉大学、中科院测地所、中科院山地所、中国地震台网中心、中科院遥感所、中国地质大学(武汉)等单位共同承担的“西部山区大型滑坡致灾因子识别、前兆信息获取与预警方法研究”正式立项。
历经五年的研究，在多学科的交叉融合基础上，该项目在大型滑坡长期演变的地质力学行为及成灾模式研究、大型隐蔽性滑坡致灾因子识别方法研究、滑坡体结构动态探测及前兆获取方法研究、滑坡多源传感器网络立体观测研究、多源观测数据与滑坡机理模型同化理论与方法研究、大型滑坡灾害协同预警模型和方法研究等六个方面取得了突破性进展，共产出论文308篇（其中SCI 171篇，EI 34篇），出版学术专著7部，授权专利25项（其中授权发明专利12项，实用新型专利13项），申报专利20项，软件著作权5项。
据课题组成员介绍，研究创新了滑坡成因分类方案，提出了考虑“关键致灾因子”的新的大型隐蔽性滑坡分类体系；深入揭示了几类典型滑坡成灾机理及致灾因子，首次建立了大型滑坡成灾模式的三维识别图谱、早期识别和前兆判别指标体系；通过构建滑坡多时间、多精度、多空间维度的协同监测理论和方法，提出大型滑坡演化的空-天-地-内多源立体协同观测与探测方法，研发基于卫星遥感、InSAR和无人机获取滑坡地表致灾因子，以及基于地震波法、电磁法和微震的滑坡内部破裂信息探测技术，大大提高了灾害性滑坡早期识别的准确率和效率，示范应用效果显著。同时针对重力型滑坡和降雨诱发型滑坡，建立了更具针对性和精细化的预警模型，提高了临滑预警的精度，并通过监测预警平台加以实现，使滑坡预警逐渐走向实用化、自动化，并对近年来我国西部地区多个滑坡进行了成功预警，有效保障了上千人的生命和财产安全。
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