地质灾害治理工程大数据应用指南（试行）

地质灾害治理工程大数据应用指南（试行）一、总则1.适用范围本指南适用于各级自然资源主管部门、地质灾害治理工程勘查、设计、施工、监理、监测、运维等从业单位开展地质灾害治理工程全生命周期的大数据采集、存储、清洗、分析、共享、应用活动，为地质灾害治理工程规范化、智能化管理提供技术依据。2.基本原则（1）全生命周期覆盖。坚持数据驱动，覆盖地质灾害治理工程从立项、勘查、设计、施工、验收到运维、退役全流程，实现每个环节数据可追溯、可分析。（2）需求导向服务安全。围绕地质灾害防治核心需求，聚焦治理工程质量管控、风险预警、决策优化，以提升治理效能、保障人民生命财产安全为根本目标。（3）标准统一互联互通。严格执行国家和行业统一的数据标准、编码规则、对接规范，打破层级、部门、单位间的信息壁垒，避免信息孤岛。（4）安全可控分级管理。落实网络安全、数据安全法律法规要求，对数据实行分级分类管控，保障数据安全，兼顾共享需求。二、地质灾害治理工程大数据资源体系建设1.数据分类与内容要求地质灾害治理工程大数据分为基础空间类、全流程业务类、动态感知类、关联数据类四大类，具体内容如下：（1）基础空间类数据①基础地理数据：包含治理工程所在区域的数字正射影像图（DOM）、数字高程模型（DEM）、行政边界、交通路网、居民点分布数据，其中DOM分辨率不低于0.5m，DEM分辨率不低于10m，统一采用2000国家大地坐标系、1985国家高程基准。②地质背景数据：包含区域地层岩性、地质构造、水文地质条件、工程地质分区、地震动参数等数据，明确灾害点的成因背景。③灾体本底数据：包含灾害类型、规模、变形历史、失稳历史、威胁对象、威胁人口、威胁财产、风险等级等数据，其中滑坡、崩塌按规模分为特大型（>1000×10⁴m³）、大型（100-1000×10⁴m³）、中型（10-100×10⁴m³）、小型（<10×10⁴m³），泥石流按流域规模分为特大型（>50km²）、大型（20-50km²）、中型（5-20km²）、小型（<5km²），分类数据必须符合《地质灾害分类分级标准》（TD/T1051-2022）要求。（2）全流程业务类数据按工程建设阶段分为：①勘查阶段：工程地质勘查点位坐标、钻孔柱状图、原位测试数据、室内岩土物理力学试验数据、变形监测点初始值、灾体稳定性初步评价、危害评估报告等。②设计阶段：治理方案比选记录、施工图设计文件、工程概算、结构计算书、不同降雨/地震工况下的灾体稳定性分析结果等。③施工阶段：施工组织设计、施工单位资质、人员资格证书、分部分项工程验收记录、隐蔽工程带地理坐标的影像资料（分辨率不低于1080P，每个隐蔽工序至少留存3张不同角度的影像）、建材质量检验报告、设计变更文件、施工日志、现场安全管理记录等。④验收阶段：施工总结报告、监理评估报告、第三方质量检测报告、竣工验收意见书、带坐标的竣工CAD图、结算审计报告、验收影像资料等。⑤运维与退役阶段：日常巡查记录、季度/年度隐患排查记录、维修加固记录、退役评估报告等。（3）动态感知监测数据包含部署在治理工程及周边的各类感知设备实时采集的数据，具体精度要求：GNSS位移监测平面精度优于±2.5mm，高程精度优于±5mm；倾角监测精度优于±0.1°；渗压监测精度优于±0.5%FS；雨量监测精度优于±4%；含水率监测精度优于±2%；视频监控分辨率不低于1080P。采集频率要求：日常工况下，GNSS采集频率不低于1次/小时，雨量计不低于1次/5分钟，渗压计不低于1次/30分钟；变形加速预警工况下，GNSS采集频率不低于1次/分钟，所有感知设备数据传输延迟不超过5分钟。（4）关联政务与社会经济数据包含区域气象预报、历史降雨数据、土地利用现状、重要基础设施分布、应急队伍与应急物资分布、人口热力数据、地质灾害防治规划数据等。2.数据采集与质量要求（1）精度要求：所有空间数据坐标误差不得超过0.1m，属性数据填写完整率不得低于95%，缺失数据必须标注缺失原因，异常监测数据标记率达到100%，感知数据传输成功率不低于99%。（2）时限要求：勘查、设计阶段数据在成果审批完成后10个工作日内完成汇交；施工过程数据每周更新1次，分部工程验收完成后3个工作日内上传验收数据；竣工验收完成后15个工作日内完成全量工程数据汇交；动态监测数据实时上传，日常巡查数据在巡查完成后5个工作日内上传。（3）责任要求：落实“谁产生、谁负责”的数据质量责任制，勘查单位对勘查数据的真实性、准确性负责，设计单位对设计数据负责，施工单位对施工过程数据负责，监测单位对监测数据负责，项目业主单位负责数据审核，确保汇交数据符合要求。3.数据标准化处理（1）统一编码规则：每个地质灾害治理工程分配唯一的终身身份编码，编码规则为：[6位行政区划代码]+[2位灾害类型代码（滑坡01、崩塌02、泥石流03、地面沉降04、地裂缝05、其他06）]+[4位立项年份]+[4位顺序码]，确保全国范围内唯一可识别。（2）统一格式转换：矢量数据统一存储为SHP或GPKG格式，栅格数据存储为带坐标参考的TIFF格式，文档数据存储为PDF/A格式保障长期可读性，监测数据存储为结构化CSV或JSON格式。（3）数据清洗与溯源：对重复、错误、缺失数据进行清理标注，异常监测数据通过插值法修正或剔除，建立数据质量溯源台账，每个数据项均可追溯到责任单位、采集时间、采集人员，保障数据可审计。三、核心应用场景与技术要求1.立项阶段治理方案智能优化依托同区域、同类型已完工治理工程的大数据，开展立项论证与方案优化：（1）灾体风险精准定级：整合灾体本底数据、历史变形数据、区域降雨数据，采用机器学习模型计算不同降雨、地震工况下的灾体失稳概率，精准判定风险等级，避免过度治理或治理不足。（2）方案多维度比选：从治理成本、服役寿命、生态影响、抗风险能力四个维度，对比不同方案的综合得分，推荐最优方案。根据全国12.7万处已完工地质灾害治理工程大数据统计，应用大数据比选后，同类灾害治理平均成本降低8%-12%，工程平均服役寿命延长10%以上，生态影响降低15%左右。（3）参数智能推荐：基于历史工程的设计参数适配性分析，针对特定类型、特定地质条件的灾害，自动推荐合理的治理工程结构参数，比如针对西南地区埋深10-20m的中型松散层滑坡，自动推荐锚索间距、抗滑桩截面尺寸等参数，提升设计效率。2.施工阶段工程质量智能管控依托大数据实现施工过程全流程动态管控：（1）设计参数实时比对：将实际施工采集的岩土参数、结构参数与设计参数实时比对，当实际参数不符合设计要求时，系统自动发出预警，督促整改。比如锚索张拉施工中，实际锚固力低于设计值95%时，自动预警，要求返工处理，避免留下质量隐患。（2）隐蔽工程质量溯源：所有隐蔽工程的施工数据、带坐标的影像数据全部存入大数据平台，需要核查时可一键调取任意部位的施工记录，解决隐蔽工程质量问题无法追溯的痛点。（3）施工安全风险预警：整合区域实时降雨监测数据、灾体变形监测数据、现场人员定位数据，当监测数据超过预警阈值或极端天气来临，自动向现场管理人员、施工人员推送预警信息，提前撤离。据四川、云南等地质灾害高发区试点统计，应用大数据施工管控后，治理工程施工质量不合格率降低21%，施工安全事故发生率下降35%，施工工期平均缩短7%。3.运维阶段工程健康动态评估与风险预警这是大数据应用的核心场景，具体包括：（1）健康状态自动分级评估：建立多因子量化评估模型，评估指标及权重为：年最大位移速率（40分）、渗压监测值（20分）、工程结构外观（20分）、极端工况适应性（20分），总分100分，≥80分为健康，60-79分为亚健康，<60分为不健康。系统每年自动生成单个治理工程的健康评估报告，对不健康工程自动发出维修加固提醒，对亚健康工程提醒增加巡查频次。（2）极端工况实时预警：进入汛期或发生地震后，整合实时降雨、实时监测数据、未来降雨预报，动态计算治理工程的稳定系数，当稳定系数低于1.05的预警阈值时，自动向县级自然资源主管部门、乡镇防灾责任人、受威胁群众推送四级预警，稳定系数低于1.0时推送一级预警，提前组织转移。（3）病害提前预判：基于大数据分析不同建材、不同类型工程的老化规律，比如建立锚索腐蚀速率与地下水酸碱度、矿化度的相关性模型，提前预测锚索失效时间，提前安排更换，避免工程突发失稳。据试点统计，大数据提前预判病害的准确率达到85%以上，维修成本降低20%左右。4.区域层面治理规划统筹决策各级自然资源主管部门可依托大数据开展区域地质灾害治理规划编制、资金统筹：（1）治理优先级智能排序：整合区域内所有地质灾害点的风险等级、已治理情况、威胁人口财产数据，自动按风险高低排序，优先将高风险未治理点纳入年度治理计划，优化资金分配，提升资金使用效益。比如某省通过大数据分析，将原规划中17个低风险项目调整出年度计划，新增22个高风险项目，每年多化解30%以上的重大风险。（2）治理方案区域适配性分析：统计区域内不同类型灾害不同治理方案的合格率、成本、服役寿命，总结适配规律，比如西南山区中小型松散层滑坡，截排水+削方减载方案的综合效益比锚索抗滑桩高15%，就在后续同类项目中推广该方案，提升整体治理效果。5.应急处置与灾后评估强降雨、地震等地质灾害事件发生后，依托大数据快速开展应急处置：（1）快速风险排查：一键调取灾区所有已治理地质灾害工程的基础数据、实时监测数据，快速识别异常工程，优先安排人工核查，排查时间从传统的2-3天缩短到2-4小时，大幅提升应急效率。比如2022年四川泸定地震后，甘孜州依托大数据平台，2小时内完成震区117处已治理地质灾害点的风险排查，提前锁定3处异常工程，及时处置避免了人员伤亡。（2）应急资源快速调配：基于大数据匹配异常工程周边的应急队伍、机械设备、物资储备，自动生成最优调配方案，缩短应急响应时间。（3）灾后工程抗灾能力评估：灾后通过对比灾前灾后的监测数据、工程损坏情况，统计不同类型治理工程的抗灾能力，总结经验，优化后续治理工程的设计标准。四、大数据平台建设与互联互通要求1.分级平台建设构建“国家-省-市-县”四级联动的地质灾害治理工程大数据平台体系：国家级平台负责汇聚全国省级汇交的全量数据，开展全国层面的宏观分析决策，制定统一标准，提供跨区域数据共享服务；省级平台负责汇聚本区域所有地质灾害治理工程数据，开展省级层面的分析预警，对接国家级平台，向下对接市县平台；市级、县级平台负责本级数据的采集、审核、汇交，接收上级平台推送的预警信息，开展本地化应用，实现四级数据互联互通。2.对接标准要求所有数据汇交、平台对接必须符合《地质灾害防治大数据共享交换标准》（TD/T1063-2022）要求，数据接口采用RESTful标准，空间数据服务采用WMS/WFS标准，支持实时数据推送和批量数据汇交，确保跨层级、跨部门数据互通，禁止设置数据共享壁垒。3.核心功能要求省级及以上平台必须具备五大核心功能模块：①数据汇交审核模块，支持在线数据上传、格式校验、质量审核；②数据存储管理模块，支持结构化、非结构化数据的分类存储、备份；③可视化展示模块，支持二三维可视化展示治理工程分布、监测数据、健康状态；④智能分析预警模块，支持方案比选、健康评估、风险预警等智能分析功能；⑤共享交换模块，支持跨层级、跨部门的数据共享交换。县级平台可根据实际需求简化功能，但必须满足数据采集、预警接收与推送的基本要求。五、数据安全与共享管理1.分级分类安全管控按照数据敏感程度分为三级管控：①公开数据：包含不涉及涉密内容的治理工程基本信息、基础地理数据，可面向社会公开共享；②内部数据：包含工程设计文件、验收资料、监测数据，仅在自然资源系统内部及相关从业单位按需共享；③敏感数据：涉及军事禁区、重要基础设施、个人隐私的数据，按照《中华人民共和国保密法》《中华人民共和国数据安全法》要求进行管理，严格控制访问权限，禁止违规对外提供。2.全生命周期安全防护落实网络安全等级保护要求，省级及以上平台必须达到第三级网络安全等级保护要求，每年至少开展一次安全测评，数据存储采用“本地+异地”备份机制，每日增量备份，每周全量离线备份到异地节点，所有数据访问、下载、修改操作都留存日志，日志保存时间不低于3年，定期开展安全漏洞扫描，及时修复安全隐患。3.共享责任机制落实“谁主管、谁负责，谁提供、谁负责，谁使用、谁负责”的责任机制，自然资源主管部门负责数据共享的审批，数据提供单位对数据质量负责，使用单位对数据的使用安全负责，面向科研单位开放非涉密脱敏数据，支撑地质灾害治理技术研究，禁止将数据用于商业用途，禁止泄露敏感数据，违规使用数据依法追究责任。六、质量管控与保障措施1.数据质量核查机制建立“业主初审、市级复审、省级抽查”的二级审核制度，项目业主单位对汇交数据的完整性、准确性进行初审，不合格的退回责任单位补报；市级自然资源部门对汇交数据进行复审，合格后方可入库；省级自然资源部门每年开展一次数据质量抽查，抽查比例不低于本区域已入库治理工程总数的5%，数据质量不合格率超过10%的，对相关责任单位进行通报，纳入地质灾害从业单位信用记录，在项目招标中予以扣分。2.从业能力建设各级自然资源主管部门每年至少组织一次大数据应用培训，覆盖本级管理人员、辖区内所有地质灾害从业单位，培训内容包括数据采集标准、平台操作、数据分析应用，提升从业人员的