據香港科技大學科研團隊消息，6月初，團隊計劃利用物聯網智能監測和人工智能技術，研發更精準的山泥傾瀉預警系統，并與香港土木工程拓展署及天文臺合作，最快3年后在大嶼山的斜坡進行系統測試，最終推出如暴雨警報般的地區性的山泥傾瀉警告。

科研團隊計劃于8年內建立斜坡安全中心，針對香港斜坡安全進行研究。項目將利用人工智能，收集及分析從遙感衛星等不同監測器中取得的數據，如風速、降雨量、濕度、氣溫及幅射，了解有可能引發山泥傾瀉的不同氣候。

研究團隊計劃在3至4年后，在香港大嶼山2個斜坡上安裝傳感器，進行系統測試。研發成功后，會推出如暴雨警報般的地區性的山泥傾瀉警告。其實，作為香港城區最典型的滑坡地質災害多發地之一，早在2008年，便有國外科技公司在大嶼山地區，部署了基于無線傳感器網絡的山體滑坡監測方案。

香港歷史上的無線傳感器監測方案

當時，政府部門試圖部署一種靈活穩定的系統對山體滑坡進行監測和預警。政府部門嘗試部署過多套有線方式的監測網絡，但是由于監測區域往往為人跡罕至的山間，缺乏道路，野外布線，電源供給等都受到限制，使得有線系統部署起來非常困難。此外，有線方式得不到實時數據，靈活性較差。

對此，2008年的時候，當局便與國外智能傳感器公司合作，在香港青山和大嶼山地區沿山勢走向豎直設置多個孔洞，每個孔洞都會在最下端部署一個液位傳感器，并在不同深度部署數個傾角傳感器。

其中，液位傳感器可以監測地下水位的深度，從而作為衡量山體滑坡危險程度的首要指標。液位傳感器測得的數據會通過無線網絡進行發送傳輸;而傾角傳感器，則負責在監測山體的位移與運動數據。

具體來說，由于山體往往由多層土壤或巖石組成，不同層次間由于物理構成和侵蝕程度不同，其位移和運動速度不同。發生這種現象時，埋設在不同位置和深度的傾角傳感器，可測得并傳送回不同的傾角數據。在無線網絡獲取到各個傾角傳感器的數據后，通過數據融合處理，專業人員就可以據此判斷出山體滑坡的趨勢和強度，并判斷其危險程度。

數據顯示，我國山區面積占全區面積70%以上，目前，在我國多個地方的滑坡應急變形監測應用中，也有采用GNSS衛星定位測量與測斜管等傾角傳感器的案例。可以說，GNSS定位、物聯網智能感知、大數據分析等技術的應用，實現了對我國多地滑坡等典型地質災害隱患點的全天候、全方位的動態化、數字化、自動化監測分析預警，為相關部門第一時間處置提供了有力數據支撐。