2022年11月，工程中心申报的“面向多时空尺度的山区气象地质灾害智能预警报系统”获批四川省计算机科学技术二等奖，该项目第一完成单位成都信息工程大学，参与单位中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所、四川省地质工程勘察院集团有限公司。
该系统从气象地质灾害的启动机理与整个形成过程着手，着重研究了槽、脊天气图特征自动分析方法、气象要素预报值的自动检验与智能修正方法、基于启动机理的地质灾害气象预报方法、地质灾害次声智能识别与声源定位方法、面向视频监控的地质灾害智能预警方法和预警报结果矢量图件标准自动转换方法。通过上述研究，解决了气象要素数据修正、数据分析与加工、机理预警报模型研制、多要素联合监测以及预警报信息整合等一系列关键环节中存在的难题。最后，运用物联网、人工智能、大数据和GIS等技术手段构建了面向多时空尺度的山区气象地质灾害智能预警报系统。该系统实现了槽、脊天气图分析、气象要素预报值智能修正、地质灾害预报单元智能提取、地质灾害机理预警报、次声波监测预警与定位、监控视频自动预警、矢量图件标准转换等主要功能，可为气象地质灾害防灾减灾工作提供准确与精细的数据支撑以及为预警报信息的快速整合提供技术支撑，从根本上解决漏报率与误报率较高的问题。
研究的创新点：（1）基于大量的天气图数据以及数值预报和实况观测的气象要素数据，建立了槽、脊线智能分析模型以及气象要素预报值智能修正模型，实现了局地性灾害天气的智能预测以及气象要素预报值的实时检验与智能修正；（2）基于建立的地质灾害预报单元智能提取模型，提取出潜势滑坡体和潜势泥石流沟作为计算单元，以水文过程模拟为内核，以下垫面基础数据和修正后的气象要素数据为输入，分析气象要素—下垫面耦合作用，对区域内坡体失稳概率以及沟道发生泥石流的概率进行预报计算；（3）采用次声波和监控视频相结合的方式，实现地质灾害链式监测预警。基于滑坡和泥石流发生的前兆次声波信号，建立了滑坡与泥石流次声智能识别模型和发生地定位模型；进一步利用摄像头监控视频，通过改进C3D 网络并设计深度学习模型，建立了地质灾害监控视频智能预警模型，进一步提高预警准确率；（4）基于物联网、数据融合、人工智能、大数据和GIS技术，构建了面向多时空尺度的集高空槽脊特征智能分析、气象要素预报值修正、预报单元智能提取、地质灾害预警报、次声监测预警与定位、视频监控智能预警、矢量图件标准转换功能于一体的地质灾害链式预警报可视化平台。
