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地质灾害防治与地质环境
Geological Disaster Prevention and Geological Environment

设置的开放可行的地质灾害预警预报系统管理平台。
2. 科学合理的灾害等级划分
灾害等级的划分关系到预警报启动的决策、预警报信息的范围及对象等，在

地质灾害预警报系统中，需要给予特别的重视。依照国土资源部制定的地质灾害
预报等级标准，预报等级可分为 5 级：一级为可能性很小；二级为可能性较小；
三级（注意级）为可能性较大；四级（预警级）为可能性大；五级（警报级）为
可能性很大。从预警预报系统的角度分析，一级和二级灾害没有实际预警意义，

预警工作由三级开始启动，应围绕三至五级地质灾害开展防灾减灾工作。
3. 保证系统的安全性
预警预报系统将为防灾减灾的决策提供重要的依据和指导，因此，必须保证

其安全性和权威性，安全是系统设计的关键。首先，在设计中要充分考虑到网络
安全的问题；其次，注重系统的整体维护是延长系统使用寿命的重要保障。此外，
地质灾害预警预报系统与其他相关系统的联系均以特定的接口程序来实现，当地
质灾害预警预报系统或相关系统出现故障时，不会出现系统间的相互影响。在系
统的运行中，应保留详细的操作日志，出现问题可以查明错误原因，及时修复，

并为系统的科学评价提供依据。
4. 建立多模式预警预报算法
（1）Spark 空间大数据技术

Spark 空间大数据技术是一个以大数据为基础的分布式程序设计框架，将分
布式数据转化为灵活的分布式数据，用于作业调度、RPC、序列化、压缩等应用，
并为 API 的高层构件提供一种新的解决方案。在此基础上，提出基于空间数据的
地质灾害监测方法。这个系统主动地利用了各种各样的监测装置，如雨量计、倾
角加速度计、裂缝计、视频位移计。另外，利用物联网和 Internet 技术，可以实

现对数据的安全存取和管理，在此基础上，构建一套可供参照的数据中心。
（2）神经网络学习算法智能预警系统
预警模型是建立在多方位的细微逻辑规则下的推理过程，根据符号运算按串

行模式进行逻辑推理。神经网络学习算法是模拟人类思维的第二方式，是一个非
线性动力学系统，神经网络学习算法利用其信息的分布式存储和并行协同处理的
特点。具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力。其中
神经网络学习中 BP 声音网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构有非

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