第一章地質(zhì)災(zāi)害研究背景與趨勢(shì)第二章滑坡災(zāi)害監(jiān)測(cè)與防治技術(shù)第三章泥石流災(zāi)害預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估第四章地質(zhì)災(zāi)害防治工程技術(shù)創(chuàng)新第五章地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急管理技術(shù)體系第六章地質(zhì)災(zāi)害研究未來(lái)展望01第一章地質(zhì)災(zāi)害研究背景與趨勢(shì)地質(zhì)災(zāi)害的定義與現(xiàn)狀全球地質(zhì)災(zāi)害分布特征亞洲地區(qū)受災(zāi)最為嚴(yán)重，中國(guó)、印度和尼泊爾是地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)區(qū)經(jīng)濟(jì)損失與人員傷亡全球每年因地質(zhì)災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失超過(guò)1000億美元，其中亞洲地區(qū)受災(zāi)最為嚴(yán)重，中國(guó)、印度和尼泊爾是地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)區(qū)典型災(zāi)害案例分析2022年甘肅舟曲縣'7·17'特大滑坡事件，體積約500萬(wàn)立方米，摧毀村莊6處，直接傷亡198人災(zāi)害成因分析滑坡前坡體水平位移速率從0.3cm/天加速至5.2cm/天，預(yù)警時(shí)間僅12小時(shí)災(zāi)害監(jiān)測(cè)現(xiàn)狀傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段存在局限性，新技術(shù)應(yīng)用成為趨勢(shì)2026年研究重點(diǎn)領(lǐng)域氣候變化與地質(zhì)災(zāi)害關(guān)聯(lián)性研究2026年MDPI期刊將重點(diǎn)關(guān)注氣候變化與地質(zhì)災(zāi)害的關(guān)聯(lián)性研究，隨著氣候變化加劇，極端天氣事件引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害頻率上升遙感技術(shù)與人工智能應(yīng)用無(wú)人機(jī)搭載的高分辨率雷達(dá)可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)山體位移，精度達(dá)到厘米級(jí)，遙感技術(shù)和人工智能在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用成為熱點(diǎn)全球地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(kù)建立國(guó)際地質(zhì)科學(xué)聯(lián)合會(huì)(IUGS)已啟動(dòng)'全球地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)圖譜'項(xiàng)目，預(yù)計(jì)2026年完成初步版本研究方法與技術(shù)突破深度學(xué)習(xí)應(yīng)用超聲波無(wú)損檢測(cè)技術(shù)氫同位素示蹤技術(shù)某研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的CNN模型在云南山區(qū)滑坡預(yù)測(cè)中準(zhǔn)確率達(dá)89%，較傳統(tǒng)方法提升37%深度學(xué)習(xí)在地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)中的應(yīng)用取得突破，可捕捉到災(zāi)害前兆的細(xì)微變化通過(guò)大量歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)模型可識(shí)別傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的災(zāi)害模式某項(xiàng)目在三峽庫(kù)區(qū)邊坡監(jiān)測(cè)中，發(fā)現(xiàn)3處潛在危巖體，提前預(yù)警時(shí)間達(dá)6個(gè)月超聲波無(wú)損檢測(cè)技術(shù)用于巖土體穩(wěn)定性評(píng)估，可非侵入式監(jiān)測(cè)地質(zhì)結(jié)構(gòu)變化該技術(shù)對(duì)巖石內(nèi)部裂縫、空隙等缺陷的檢測(cè)精度可達(dá)0.1mm某研究通過(guò)對(duì)比四川某滑坡體中的H-O同位素特征，證實(shí)了其與上游采石場(chǎng)的關(guān)聯(lián)性氫同位素示蹤技術(shù)可追溯滑坡物質(zhì)來(lái)源，為災(zāi)害成因分析提供科學(xué)依據(jù)該技術(shù)適用于不同地質(zhì)環(huán)境，在冰川災(zāi)害研究中同樣具有應(yīng)用價(jià)值研究意義與社會(huì)價(jià)值地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)的完善可顯著降低災(zāi)害損失，某省2023年部署的智能預(yù)警系統(tǒng)使滑坡預(yù)警提前時(shí)間從12小時(shí)提升至36小時(shí)，避災(zāi)人口增加2.3倍。風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃指導(dǎo)下的土地利用規(guī)劃減少潛在災(zāi)害損失，某市通過(guò)地質(zhì)調(diào)查將高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)轉(zhuǎn)為生態(tài)保護(hù)區(qū)，2022年避免直接經(jīng)濟(jì)損失超8億元。國(guó)際合作研究提升全球?yàn)?zāi)害應(yīng)對(duì)能力，2024年'一帶一路'地質(zhì)災(zāi)害聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室成立，將共享數(shù)據(jù)資源和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。02第二章滑坡災(zāi)害監(jiān)測(cè)與防治技術(shù)滑坡災(zāi)害典型案例分析災(zāi)害規(guī)模與影響2021年甘肅舟曲縣'7·17'特大滑坡事件，體積約500萬(wàn)立方米，摧毀村莊6處，直接傷亡198人災(zāi)害發(fā)生地質(zhì)背景坡體巖性為板巖，節(jié)理發(fā)育密度達(dá)每米15條，災(zāi)害發(fā)生前坡體水平位移速率從0.3cm/天加速至5.2cm/天災(zāi)害形成機(jī)制該滑坡形成于降雨量超600mm的極端氣象條件下，氣象前兆包括能見(jiàn)度降低、氣壓變化等災(zāi)害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)顯示，滑坡前72小時(shí)，上游流域的降雨能見(jiàn)度會(huì)降低至0.5km以下，形成獨(dú)特的氣象前兆災(zāi)害應(yīng)對(duì)措施滑坡發(fā)生后，當(dāng)?shù)卣杆賳?dòng)應(yīng)急響應(yīng)，轉(zhuǎn)移周邊村莊居民，避免更多人傷亡傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)技術(shù)的局限性監(jiān)測(cè)設(shè)備局限性傳統(tǒng)的裂縫計(jì)和傾角儀精度低且維護(hù)頻繁，某項(xiàng)目在云南山區(qū)部署的50套傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)設(shè)備中，30%因信號(hào)干擾失效傳感器技術(shù)不足傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)設(shè)備存在信號(hào)易受干擾、數(shù)據(jù)采集頻率低等問(wèn)題，難以實(shí)時(shí)反映災(zāi)害動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)采集問(wèn)題傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段的數(shù)據(jù)采集效率低，且缺乏多源數(shù)據(jù)融合能力，難以全面評(píng)估災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)先進(jìn)監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)比微震監(jiān)測(cè)技術(shù)振動(dòng)光纖技術(shù)GPS/GNSS技術(shù)微震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在四川某滑坡體中捕捉到提前1周的微震活動(dòng)，證實(shí)了巖體內(nèi)部破裂過(guò)程微震監(jiān)測(cè)技術(shù)通過(guò)捕捉巖石破裂產(chǎn)生的微小地震波，實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡活動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)該技術(shù)可捕捉到頻率低于0.1Hz的微震信號(hào)，精度達(dá)0.1mm振動(dòng)光纖可埋設(shè)于坡體內(nèi)部形成連續(xù)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，某項(xiàng)目在三峽庫(kù)區(qū)邊坡應(yīng)用中，發(fā)現(xiàn)隱蔽裂縫比傳統(tǒng)方法提前發(fā)現(xiàn)2個(gè)月振動(dòng)光纖技術(shù)通過(guò)感知光纖振動(dòng)變化，實(shí)現(xiàn)對(duì)巖土體變形的連續(xù)監(jiān)測(cè)該技術(shù)抗干擾能力強(qiáng)，可在惡劣環(huán)境下穩(wěn)定工作GPS/GNSS可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)山體位移，精度達(dá)到厘米級(jí)，某項(xiàng)目在云南某滑坡體應(yīng)用中，監(jiān)測(cè)到位移速率變化達(dá)5mm/天GPS/GNSS技術(shù)通過(guò)衛(wèi)星定位實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡活動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，數(shù)據(jù)采集頻率高，精度高該技術(shù)適用于開(kāi)闊地帶的滑坡監(jiān)測(cè)，但在復(fù)雜地形中需結(jié)合其他技術(shù)使用防治工程效果評(píng)估某滑坡綜合治理工程采用'錨索+抗滑樁+排水系統(tǒng)'組合方案，治理后坡體變形速率從3.5mm/天降至0.2mm/天。某泥石流防治工程通過(guò)構(gòu)建植被緩沖帶，使上游輸沙量減少82%，該措施投資效益比達(dá)1:15。工程防治與生態(tài)修復(fù)協(xié)同治理的某項(xiàng)目，三年后監(jiān)測(cè)到植被覆蓋度提升至65%，較單純工程治理提高28個(gè)百分點(diǎn)。03第三章泥石流災(zāi)害預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估泥石流災(zāi)害時(shí)空分布特征全球?yàn)?zāi)害趨勢(shì)全球泥石流災(zāi)害發(fā)生頻率每10年增長(zhǎng)12%，2022年聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署報(bào)告顯示，東南亞地區(qū)年均新增泥石流災(zāi)害點(diǎn)達(dá)300處中國(guó)災(zāi)害分布中國(guó)川西高原地區(qū)泥石流呈現(xiàn)'春汛型'和'暴雨型'兩種類(lèi)型，2023年'6·23'暴雨事件導(dǎo)致四川某縣12條溝谷發(fā)生泥石流，沖毀農(nóng)田3.2萬(wàn)畝災(zāi)害形成條件泥石流災(zāi)害的形成需滿(mǎn)足地形、降雨、地質(zhì)等多重條件，其中降雨是主要觸發(fā)因素災(zāi)害前兆特征泥石流發(fā)生前72小時(shí)，上游流域的降雨能見(jiàn)度會(huì)降低至0.5km以下，形成獨(dú)特的氣象前兆災(zāi)害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)某監(jiān)測(cè)站數(shù)據(jù)顯示，泥石流發(fā)生前72小時(shí)，上游流域的降雨能見(jiàn)度會(huì)降低至0.5km以下，形成獨(dú)特的氣象前兆傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型的不足模型局限性經(jīng)典的伊萬(wàn)諾夫經(jīng)驗(yàn)公式適用性差，某研究對(duì)比發(fā)現(xiàn)，該公式在云南某流域的預(yù)測(cè)誤差達(dá)43%，而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法誤差僅18%模型對(duì)比分析傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型缺乏對(duì)多源數(shù)據(jù)的融合能力，難以全面反映災(zāi)害形成機(jī)制數(shù)據(jù)精度問(wèn)題傳統(tǒng)模型依賴(lài)的經(jīng)驗(yàn)公式難以適應(yīng)復(fù)雜地質(zhì)環(huán)境，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度低新型預(yù)測(cè)技術(shù)突破微震監(jiān)測(cè)技術(shù)振動(dòng)光纖技術(shù)GPS/GNSS技術(shù)微震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在四川某滑坡體中捕捉到提前1周的微震活動(dòng)，證實(shí)了巖體內(nèi)部破裂過(guò)程微震監(jiān)測(cè)技術(shù)通過(guò)捕捉巖石破裂產(chǎn)生的微小地震波，實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡活動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)該技術(shù)可捕捉到頻率低于0.1Hz的微震信號(hào)，精度達(dá)0.1mm振動(dòng)光纖可埋設(shè)于坡體內(nèi)部形成連續(xù)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，某項(xiàng)目在三峽庫(kù)區(qū)邊坡應(yīng)用中，發(fā)現(xiàn)隱蔽裂縫比傳統(tǒng)方法提前發(fā)現(xiàn)2個(gè)月振動(dòng)光纖技術(shù)通過(guò)感知光纖振動(dòng)變化，實(shí)現(xiàn)對(duì)巖土體變形的連續(xù)監(jiān)測(cè)該技術(shù)抗干擾能力強(qiáng)，可在惡劣環(huán)境下穩(wěn)定工作GPS/GNSS可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)山體位移，精度達(dá)到厘米級(jí)，某項(xiàng)目在云南某滑坡體應(yīng)用中，監(jiān)測(cè)到位移速率變化達(dá)5mm/天GPS/GNSS技術(shù)通過(guò)衛(wèi)星定位實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡活動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，數(shù)據(jù)采集頻率高，精度高該技術(shù)適用于開(kāi)闊地帶的滑坡監(jiān)測(cè)，但在復(fù)雜地形中需結(jié)合其他技術(shù)使用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系構(gòu)建某市建立的泥石流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系將坡度、降雨、植被等因素量化為權(quán)重，經(jīng)驗(yàn)證在2023年'7·12'災(zāi)害中成功識(shí)別出5處高危區(qū)域。基于GIS的災(zāi)害影響評(píng)估模型，某研究在四川某流域應(yīng)用中，將災(zāi)害影響范圍預(yù)測(cè)誤差從35%降至12%。風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與土地利用規(guī)劃的協(xié)同研究顯示，通過(guò)調(diào)整高密度開(kāi)發(fā)區(qū)位可降低50%的潛在災(zāi)害損失。04第四章地質(zhì)災(zāi)害防治工程技術(shù)創(chuàng)新工程防治的必要性與局限性工程防治必要性2022年某滑坡治理工程表明，單純采用減載措施可使坡體變形速率降低65%，但長(zhǎng)期穩(wěn)定性仍受地下水影響傳統(tǒng)防治方法傳統(tǒng)防治方法主要包括減載、支護(hù)、排水等措施，但存在局限性長(zhǎng)期穩(wěn)定性問(wèn)題單純采用減載措施難以解決長(zhǎng)期穩(wěn)定性問(wèn)題，需結(jié)合其他措施綜合治理地下水影響地下水是影響地質(zhì)災(zāi)害的重要因素，需結(jié)合排水措施綜合治理防治效果評(píng)估某滑坡治理工程采用'錨索+抗滑樁+排水系統(tǒng)'組合方案，治理后坡體變形速率從3.5mm/天降至0.2mm/天新型支護(hù)結(jié)構(gòu)性能對(duì)比新型支護(hù)結(jié)構(gòu)自密實(shí)混凝土在三峽庫(kù)區(qū)應(yīng)用中，使抗?jié)B標(biāo)號(hào)保持P12級(jí)，較普通混凝土提高60%材料性能對(duì)比新型支護(hù)結(jié)構(gòu)在承載力、耐久性等方面優(yōu)于傳統(tǒng)支護(hù)結(jié)構(gòu)成本效益對(duì)比新型支護(hù)結(jié)構(gòu)在成本效益方面具有優(yōu)勢(shì)，可降低工程總成本先進(jìn)施工技術(shù)進(jìn)展3D打印技術(shù)振沖法加固技術(shù)水力壓裂技術(shù)3D打印巖土結(jié)構(gòu)在四川某項(xiàng)目應(yīng)用中，使支護(hù)結(jié)構(gòu)精度提高至±2mm，較傳統(tǒng)施工降低誤差70%3D打印技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)巖土結(jié)構(gòu)的精確建造，提高工程質(zhì)量振沖法加固技術(shù)改進(jìn)后，某項(xiàng)目在云南某軟土地基處理中，承載力提升幅度達(dá)3倍振沖法加固技術(shù)可提高地基承載力，改善地基穩(wěn)定性水力壓裂技術(shù)在裂縫性巖體加固中的應(yīng)用，某研究證實(shí)該技術(shù)可使巖體強(qiáng)度提升1.8倍水力壓裂技術(shù)通過(guò)高壓水流形成裂縫，提高巖體強(qiáng)度工程案例效果評(píng)估某滑坡綜合治理工程采用'錨索+抗滑樁+排水系統(tǒng)'組合方案，治理后坡體變形速率從3.5mm/天降至0.2mm/天。某泥石流防治工程通過(guò)構(gòu)建植被緩沖帶，使上游輸沙量減少82%，該措施投資效益比達(dá)1:15。工程防治與生態(tài)修復(fù)協(xié)同治理的某項(xiàng)目，三年后監(jiān)測(cè)到植被覆蓋度提升至65%，較單純工程治理提高28個(gè)百分點(diǎn)。05第五章地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急管理技術(shù)體系應(yīng)急管理的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)信息傳遞問(wèn)題2022年某滑坡事件中，災(zāi)害信息傳遞平均耗時(shí)2.3小時(shí)，而日本同類(lèi)事件中僅需15分鐘應(yīng)急隊(duì)伍能力應(yīng)急隊(duì)伍專(zhuān)業(yè)能力不足，某省地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急演練評(píng)估顯示，70%的隊(duì)伍缺乏專(zhuān)業(yè)救援設(shè)備操作技能物資運(yùn)輸問(wèn)題道路中斷導(dǎo)致的物資運(yùn)輸延誤是常見(jiàn)問(wèn)題，某研究證實(shí)災(zāi)害發(fā)生后72小時(shí)內(nèi)，90%的物資無(wú)法到達(dá)災(zāi)害點(diǎn)預(yù)警系統(tǒng)問(wèn)題預(yù)警系統(tǒng)存在響應(yīng)慢、覆蓋面不足等問(wèn)題，難以有效減少災(zāi)害損失國(guó)際合作問(wèn)題國(guó)際災(zāi)害救援存在協(xié)調(diào)難、響應(yīng)慢等問(wèn)題，需加強(qiáng)國(guó)際合作通信技術(shù)解決方案無(wú)人機(jī)通信系統(tǒng)無(wú)人機(jī)集群通信系統(tǒng)在四川某演練中，實(shí)現(xiàn)5km范圍內(nèi)實(shí)時(shí)視頻傳輸，較傳統(tǒng)方式提升效率3倍網(wǎng)絡(luò)技術(shù)改進(jìn)LPWAN技術(shù)使數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性提升至98%，覆蓋范圍擴(kuò)大至10km衛(wèi)星通信技術(shù)北斗短報(bào)文通信終端可在-40℃環(huán)境下穩(wěn)定工作72小時(shí)，適用于極端環(huán)境應(yīng)急決策支持系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)集成人工智能應(yīng)用決策支持系統(tǒng)某市開(kāi)發(fā)的智能決策系統(tǒng)，通過(guò)集成氣象、地質(zhì)、遙感等多源數(shù)據(jù)，將災(zāi)害損失預(yù)測(cè)時(shí)間從24小時(shí)縮短至2小時(shí)多源數(shù)據(jù)集成可提供更全面的災(zāi)害信息，提高預(yù)測(cè)精度人工智能可自動(dòng)分析災(zāi)害數(shù)據(jù)，提供決策支持人工智能應(yīng)用可提高災(zāi)害響應(yīng)效率決策支持系統(tǒng)可提供災(zāi)害應(yīng)對(duì)方案，減少災(zāi)害損失決策支持系統(tǒng)適用于多種災(zāi)害場(chǎng)景國(guó)際合作與經(jīng)驗(yàn)借鑒中國(guó)與日本共建的'東亞地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急協(xié)作網(wǎng)'，已成功組織3次跨國(guó)聯(lián)合演練。某研究對(duì)比發(fā)現(xiàn)，日本'3S'應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制中，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的啟動(dòng)時(shí)間比中國(guó)提前72小時(shí)。國(guó)際救援技術(shù)轉(zhuǎn)移項(xiàng)目中，某省引進(jìn)的德國(guó)微震監(jiān)測(cè)技術(shù)，使滑坡預(yù)警提前率提升35%。06第六章地質(zhì)災(zāi)害研究未來(lái)展望智慧防災(zāi)體系建設(shè)方向數(shù)字孿生技術(shù)數(shù)字孿生技術(shù)在某流域試點(diǎn)項(xiàng)目中，通過(guò)構(gòu)建全尺度災(zāi)害模擬系統(tǒng)，使預(yù)測(cè)精度提升至90%以上人工智能應(yīng)用人工智能可自動(dòng)分析災(zāi)害數(shù)據(jù)，提供決策支持物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，提高災(zāi)害響應(yīng)效率大數(shù)據(jù)技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理海量災(zāi)害數(shù)據(jù)，提供更全面的災(zāi)害信息區(qū)塊鏈技術(shù)區(qū)塊鏈技術(shù)可提高災(zāi)害數(shù)據(jù)的安全性研究重點(diǎn)領(lǐng)域氣候變化研究氣候變化與地質(zhì)災(zāi)害關(guān)聯(lián)性研究，2026年MDPI期刊將重點(diǎn)關(guān)注氣候變化與地質(zhì)災(zāi)害的關(guān)聯(lián)性研究遙感技術(shù)遙感技術(shù)和人工智能在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用成為熱點(diǎn)，例如無(wú)人機(jī)搭載的高分辨率雷達(dá)可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)山體位移，精度達(dá)到厘米級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)建立全球地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(kù)的建立成為趨勢(shì)，2025年國(guó)際地質(zhì)科學(xué)聯(lián)合會(huì)(IUGS)已啟動(dòng)'全球地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)圖譜'項(xiàng)目，預(yù)計(jì)2026年完成初步版本研究方法與技術(shù)突破深度學(xué)習(xí)應(yīng)用超聲波無(wú)損檢測(cè)技術(shù)氫同位素示蹤技術(shù)深度學(xué)習(xí)在地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)中的應(yīng)用取得突破，某研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的CNN模型在云南山區(qū)滑坡預(yù)測(cè)中準(zhǔn)確率達(dá)89%，較傳統(tǒng)方法提升37%超聲波無(wú)損檢測(cè)技術(shù)用于巖土體穩(wěn)定性評(píng)估，某項(xiàng)目在三峽庫(kù)區(qū)邊坡監(jiān)測(cè)中，發(fā)現(xiàn)3處