【摘要】滑坡变形破坏过程会持续产生声发射信号,而声发射技术可用于监测斜坡稳定性。有源波导声发射技术是监测土质滑坡深部变形的有效方法,能灵敏感知微小变形并持续监测较大变形,可实现滑坡灾害早期预警。基于一系列滑坡物理模型实验和原位监测研究,声发射监测数据分析方法由定性化向定量化发展。首先,该文综述了利用声发射数据量化滑坡深部变形行为的传统方法,通过经验公式计算反演滑坡位移、速度和加速度,提取滑坡运动信息并分析演化规律,指出传统量化方法面临的挑战;其次,阐述了运用机器学习方法自动量化声发射监测数据,建立滑坡运动状态自动分类模型和滑坡位移预测模型的方法,用以准确量化滑坡速度、加速度和位移等关键变形特征;再次,在声发射监测和机器学习方法的基础上,提出了滑坡早期风险分级预警方法,考虑了数据缺失等不利状况的应对方案;最后,讨论了不同应用场景下声发射数据量化方法的选择倾向,指出了各方法的应用局限和发展趋势。