针对自然灾害中的滑坡、泥石流灾害，研究了其监测预警关键技术。基于嵌入式系统开发出了对应的应急监测预警设备，与传统监测预警设备相比，该监测预警设备可采集与滑坡、泥石流相关的多个参数，在此基础上，通过对采集来的数据进行分析处理，得到了基于多参数信息融合和RBF神经网络的自然灾害预报模型，通过实验和仿真验证表明，该设备能够准确有效的采集相关参数，可靠性高，建立的预报模型能够比较准确的预报自然灾害中滑坡和泥石流的发生，效果良好。

    本研究从两个方面解决自然灾害监测预警中的关键问题，第一个方面是从应急监测硬件设计着手，第二方面是从相关采集数据的分析处理从而得出初步决策着手。经过两年时间的研究，应急监测硬件设计已经完成，开发出了相应的样机，通过相关的实验和专业部门的监测，该样机已经能够采集关于自然灾害的各类参数，效果良好；预警和预报模型的建立部分，经过研究已经探索出相应的技术路线和方法，由于该模型是基于数据分析的方法建立的，因此需要进一步进行验证。国家近年来非常重视民生安全，对于自然灾害特别是其中的地质灾害预报非常关注，因此该研究起到了抛砖引玉的作用，相信会有更多的研究学者关注这方面的研究，促进地质灾害预报向更加准确、实时性更强的方向发展。

    目前取得的成果和社会、经济效益如下：

1）已经可以实现自然灾害预警监测系统产品小批量生产，预计年产

100 台套、经济效益可达产值300 万、利润100 万元。

2）安排就业10 人次，培养研究生等各类人才10 人。

3）设备已经在陕西省石泉县进行实地实验测试，效果良好。

4）申请相关专利6项，软件著作权登记1 项，外观设计专利1项，发表学术论文5 篇。