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Das Frühwarnsystem für die Überwachung von Rutschen integriert Multi-Source-Technologie, um eine dynamische Überwachung der gesamten Phase der Rutschenentwicklung und Entwicklung zu erreichen. Das System besteht aus einem Front-End-Überwachungsnetzwerk, einem Datenübertragungsnetzwerk und einer Frühwarnplattform. Zu den Front-Endgeräten gehören GNSS-Verschiebungsstationen, Bodenfeuchtsensoren, Neigungssensoren usw., die zentrale Überwachungspunkte an den hinteren Randrissen des Rutschkörpers, den mittleren Schnittausgängen und den vorderen Randfuß der Steigung stellen.

Durch die Analyse von GNSS-Verschiebungsdaten und Bodenfeuchtigkeitsdaten fand das System, dass der Rutschkörper 36 Stunden nach dem Regen in die beschleunigte Verformungsphase eintrat und 48 Stunden im Voraus eine Frühwarnung ausgestellt hat, um mehr als 200 Dorfbewohner erfolgreich zu transportieren. Das System verwendet maschinelles Lernen-Algorithmen, um das Frühwarnmodell zu optimieren, um die Frühwarnungsgenauigkeit zu verbessern, indem historische Rutschdaten trainiert werden, und die Frühwarnungsgenauigkeit des Mainstream-Systems kann derzeit über 85% erreichen. Für abgelegene Bergregionen nutzt das System Solarenergie zur Kommunikation mit Beidou, um die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig mit der Funktion zur Selbstdiagnose von Gerätefahlern zu verfügen, um bei Ausfällen automatische Reparaturauswarnungen zu senden, um langfristig stabilen Betrieb des Systems zu gewährleisten.