据香港科技大学科研团队消息，6月初，团队计划利用物联网智能监测和人工智能技术，研发更精准的山泥倾泻预警系统，并与香港土木工程拓展署及天文台合作，最快3年后在大屿山的斜坡进行系统测试，最终推出如暴雨警报般的地区性的山泥倾泻警告。
科研团队计划于8年内建立斜坡安全中心，针对香港斜坡安全进行研究。项目将利用人工智能，收集及分析从遥感卫星等不同监测器中取得的数据，如风速、降雨量、湿度、气温及幅射，了解有可能引发山泥倾泻的不同气候。
研究团队计划在3至4年后，在香港大屿山2个斜坡上安装传感器，进行系统测试。研发成功后，会推出如暴雨警报般的地区性的山泥倾泻警告。其实，作为香港城区最典型的滑坡地质灾害多发地之一，早在2008年，便有国外科技公司在大屿山地区，部署了基于无线传感器网络的山体滑坡监测方案。
香港历史上的无线传感器监测方案
当时，政府部门试图部署一种灵活稳定的系统对山体滑坡进行监测和预警。政府部门尝试部署过多套有线方式的监测网络，但是由于监测区域往往为人迹罕至的山间，缺乏道路，野外布线，电源供给等都受到限制，使得有线系统部署起来非常困难。此外，有线方式得不到实时数据，灵活性较差。
对此，2008年的时候，当局便与国外智能传感器公司合作，在香港青山和大屿山地区沿山势走向竖直设置多个孔洞，每个孔洞都会在最下端部署一个液位传感器，并在不同深度部署数个倾角传感器。
其中，液位传感器可以监测地下水位的深度，从而作为衡量山体滑坡危险程度的首要指标。液位传感器测得的数据会通过无线网络进行发送传输;而倾角传感器，则负责在监测山体的位移与运动数据。
具体来说，由于山体往往由多层土壤或岩石组成，不同层次间由于物理构成和侵蚀程度不同，其位移和运动速度不同。发生这种现象时，埋设在不同位置和深度的倾角传感器，可测得并传送回不同的倾角数据。在无线网络获取到各个倾角传感器的数据后，通过数据融合处理，专业人员就可以据此判断出山体滑坡的趋势和强度，并判断其危险程度。
数据显示，我国山区面积占全区面积70%以上，目前，在我国多个地方的滑坡应急变形监测应用中，也有采用GNSS卫星定位测量与测斜管等倾角传感器的案例。可以说，GNSS定位、物联网智能感知、大数据分析等技术的应用，实现了对我国多地滑坡等典型地质灾害隐患点的全天候、全方位的动态化、数字化、自动化监测分析预警，为相关部门第一时间处置提供了有力数据支撑。
