摘要：地质灾害监测系统的建立，能够有效地获取地质灾害预警信息，为后期的防灾工作提送重要依据。如果灵活运用地质灾害监测预警技术，则能够进一步地满足人们对地质灾害的需求。基于前人的工作经验，将地质灾害监测预警技术创新点进行了归纳，并阐述了地质灾害监测预警技术的具体应用。
关键词：地质灾害；监测预警技术；创新；应用
中图分类号：TP23
文献标识码：A
引言
地质灾害监测预警系统的设计过程十分复杂，它包含轻量化模型技术、Spark空间大数据处理技术、神经网络学习算法等新技术的利用，它不仅有利于人们实现空间分析的目标，而且还能准确地出灾害存在的位置。因此，相关的检测人员要掌握预警技术的使用方法，有针对性地解决地质灾害问题。 1地质灾害预警技术的主要创新点
1.1利用Spark空间大数据技术进行预警
Spark属于一种大数据分布式编程框架，这种技术可以将分布式数据转换过程具有弹性的分布式数据集，并且这种技术提供了应用任务调度、RPC、序列化和压缩的实现方法以及API上层组件。地质灾害的数据主要有各类专业属性的数据、基础地理空间数据、灾害空间点数据等。这些数据可以通过相应的监测仪器来获取，这些监测仪器包括雨量计、水位计、倾斜计、智能视频设备等。此外，在地质灾害预警系统中，主要是利用Spark的空间大数据技术来分析地质灾害中的数据，然后再利用扩展Spark来快速地分析地质灾害空间数据，有效地提升了系统分析系统的效率。
1.2多类别精细化格点降水预报精度的提升
压模混凝土在地质灾害监测预警技术系统实际运作过程中，能够形成相应的大量数据预报降水数据信息，在预测技术的基础上将降水数据准确地呈现出来。当预报降水量的时长达到2h是，通常使用雷达“光流法”外推技术。当预测降水量时长达到2～72h时，主要利用的是地中尺度
数值模式与全球数据模式，利用相应的监测方法将最优的集成算法体现出来，以此来建立最优的场景，然后再通过播报员进行修正，有效地提升了降水预报数据的有效性和准确性，这也是维护降水诱发致灾因子数据不会降低精度的根本所在。
1.3在线监测数据的多元信息融合
人体工程学椅子
在进行区域地质灾害监测时，可以实现在线监测的工作方式，同时还可以将大量的数据信息整合，进一步提升了数据信息的一体化管理水平。此外，在NoSql技术和缓存技术的作用下，有效地提升了数据可视化的效率。除此之外，可根据地质灾害的类型与特点，将传统的地质灾害监测设备进行改善，在经过改善以后，一体化裂缝计监测跨度最大可达3m，并且将监测的精度提升到了±0.01mm；对于地质自动化检测数据而言，可以根据不同的灾害类型设置相应的临灾阈值，并构建相应的预警方案，以此实现基于自动化实时监测数据的点对点预警预报，这在一定程度上提升了监测预警的进度以及灾害的防治能力，为减灾工作提供了重要的科学依据。在自动化监测设备方面。还研发了地质灾害调查数据智能采集系统测防监测数据采集系统（手机版）、微型无人机飞行控制系统，实现地质灾害调查、监测和三维遥感数据便捷采集。其中，地质灾害调查数据智能采集系统将平板电脑
作为移动终端，利用遥感技术来制作高精度的遥感影像，并结合GPS定位等技术手段来进行灾害监测。在这些自动化设备的作用下，有效提升了监测点进度与有效性，提升了监测工作的效率。
2地质灾害监测预警技术的具体应用
贴片变压器
2.1智能化监测设备
随着科学技术的发展，具有人工智能化的监测设备被广泛地应用于地质灾害监测中，它对于地质灾害监测有十分重要的作用。同时，这种监测设备可以专业的监测数据，其中主要涉及的设备主要有雨量计、水位计、倾斜计、智能视频设备等。在使用智能化监测设备时，要满足相应的要求，具体的要求有以下几点：（1）由于大部分的地质灾害发生在较为偏僻的地区，供电线路并不完善，因此，在使用设备使应该自备充足的电源；（2）由于不同区域的地质灾害存在一定的差异性，监测人员要根据区域的实际情况制定相应的监测方案，以最优的监测采样频率进行监测，这样可以有效提升监测数据的有效性和完整性。在实际的运用过程中，我们可以明确地看到，设备的使用需要不断规范。例如，在实际的监测过程中，当地质隐患点的前期变形相对较小时，需要不断地提升设备采集样品的频率，
将冗余数据有效降低。此外，在后期的采样过程中，还会进行相应的高频采样工作，这样可以保证变性数据的有效性和准确性。就现阶段而言，设备的调试工作大部分是以人工的方式来进行，这种方式不能根据区域灾害的特点来进行设备调整，导致出现突发状况时设备会泄露相应的信息。因此，在进行检测工作时，工作人员应针对这一问题制定合理的设备调试方案，以此来提升监测数据的精准度。当原始数据没有体现地质灾害的隐患时，工作人员必须预先进行处理。现阶段的监测数据处理主要是利用第三方软件来进行，但是这种方式存在一定的局限性。当原始数据的量大时，数据的发送压力将会进一步提升。例如，一般原始数据的数量要远远高于过滤后的数据数量，通常会多出大约10倍以上，尤其是通信信号较差的地区，数据的传输会受到一定的影响，导致数据传输的压力进一步增大。因此，工作人员要做到监测数据的分析与过滤工作，是该类设备未来主要的发展方向。
2.2监测方案设计
在监测地质灾害时，监测设备的布控要符合科学的规范，要严格地监视地质灾害发展的过程。就目前而言，地质灾害设备的布控方案不一致，并不满足规范性的要求，因此，在制
定地质灾害监测方案时，要根据地质区域的实际情况做出相应的设计，但是，由于地质灾害的影响因素相对较多，对每个灾害点不能进行有效的勘察，从而导致监测工作并未得到相关人员的重视，在一定程度上降低了监测的工作效果。因此，在实际的地质方案制定过程中，首先要明确地质灾害形成的主要原因，然后再对监测结果进行相应的分析，科学合理地设计监测的思路。此外，在进行科学合理的监测方案设计时，要将设备安放在科学合理的检测位置，明确监测过程中存在的实际问题，以此帮助人们有效地识别灾害问题，特别是隐蔽性较高的地质灾害问题，要注重早期的识别，这样可以有效提升监测方案的完整性，实现科学预警的监测方案。
2.3建立多形式的传输网络
为了保证监测数据信息的传输，要根据监测的实际情况建立相应的数据信息传输网络，并建立链路冗余，以此提升指挥中心的通信能力。此外，监测人员可以利用移动通信网络、GPS网络来完成数据信息的传输，同时，还可以根据数据的实效性做相应的转换工作，这样可以及时地查明网络故障的根本原因，保证监测数据时刻处于正常的传输状态。与此同时，监测部门可以利用智能分析平台来显示地质灾害的主要影响因素，为灾害模拟工作提
供重要的数据支撑。如果发现风险指标超过临灾阈值，智能监控中心就自动发出预警信息，让人们知道灾害的实际情况，从而做好防灾准备工作。
结束语
总而言之，在物联网和互联网的背景下，在地质灾害预警系统中融入强量化模型技术、Spark空间大数据处理技术、神经网络学习算法等新技术以后，有效提升了地质灾害监测系统中的智能监测能力，并在一定程度上提升了地质灾害监测系统的智能性、准确性、监测效率，同时，也提升了实时监测的预警能力，这对增强地质灾害监测预警能力有重要作用。
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