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2019年国家科学技术进步奖提名项目公示一、项目名称提升大跨度悬索桥全寿命周期性能的技术创新与应用二、提名者及提名意见提名者：秦顺全，陈政清，缪昌文提名意见：大跨度悬索桥是国家交通网络跨越江、海、峡谷的控制性工程，工程规模大、建设难度高，提升其全寿命周期性能，实现经济合理、风险可控、运维便利的高质量建设，一直是桥梁界追求的目标。
该项目针对影响大跨度悬索桥全寿命周期性能的关键科学技术问题，开展科技攻关和工程验证，历时8年，取得了一系列原创性成果。
首创了三跨连续悬索桥缆-梁弹性支承体系，突破了吊索、主梁内力分配不均衡的技术瓶颈，提升了上部结构及附属构件的全寿命周期性能；首创了悬索桥主缆分布传力锚固系统，提高了锚固单元的传力能力，减小了锚碇尺寸、提高了耐久性；首创了“∞”字形地连墙深基坑支护结构，减小了基础规模，节约了建设成本，解决了建筑密集区建设大型深基础的技术难题；首创了适用于“持续高温、重载”的复合浇注式沥青（PGA+AC）钢桥面铺装结构，提升了桥面铺装服役寿命。
项目获授权发明专利9项，国家级工法1项，省部级工法4项，软件著作权2项，出版专著2部，编制并颁布标准规范3部。
研究成果达到国际领先水平，已获中国公路学会科学技术奖特等奖4项，并在深中通道伶仃洋大桥等10余座特大型桥梁中推广应用，累积创造直接经济效益14.0亿元，引领了大跨度悬索桥建设技术的发展方向，增强了中国桥梁技术的国际竞争力，对推动中国桥梁从大国向强国迈进具有重要意义。
鉴于以上所述，郑重提名“提升大跨度悬索桥全寿命周期性能的技术创新与应用”为2019年度国家科学技术进步奖二等奖。
三、项目简介大跨度悬索桥是公路和铁路交通生命线跨越江海、峡谷等自然天堑的首选乃至唯一可选桥型，提升大跨度悬索桥结构安全性、经济性、施工风险可控性、耐久性、抗疲劳性和运营维护低成本性等全寿命周期性能，实现悬索桥经济合理、风险可控、运维便利的高质量建设，一直是桥梁界追求的目标，也是我国由悬索桥大国向悬索桥强国迈进的关键环节之一。
2019年国家科学技术奖提名项目公示内容（科技进步奖）项目名称:岩体工程边坡灾害微破裂前兆机制及监测预警关键技术提名者:中国黄金协会一、提名意见二、项目简介（限1页）随着金属矿产资源的不断开发利用，越来越多的露天矿转入深部凹陷开采阶段，深凹露天矿成为世界上露天矿山的发展趋势。
坡高的增加导致边坡稳定性和安全性越来越差，滑坡事故屡有发生，严重威胁着露天矿山的安全生产。
此外，随着我国西南部水力资源丰富的金沙江、澜沧江、大渡河和雅砻江等地区大规模水电工程建设，许多前所未有的岩石高边坡工程的稳定性对工程建设有着至关重要的作用。
高陡工程岩体边坡的稳定性成为制约工程建设的瓶颈。
针对此问题，以大连理工大学为首的研究团队经过多年理论研究与技术攻关，通过原始创新、集成创新和消化吸收再创新，建立了高陡岩质边坡稳定性监测分析预警的成套技术和方法，从理论、技术和应用三方面解决了重大岩体工程边坡稳定性分析预警的关键问题，取得如下创新成果：（1）首次从理论上系统地论证了微震监测方法在高陡岩质边坡稳定性分析中的可行性。
建立了边坡岩体非均匀性与非线性渐进破坏内在联系的支撑理论，发现了岩质边坡破裂过程中的微震模式，阐明了滑坡灾害孕育过程的岩石微破裂前兆信息的共性特征及时效破裂的触发因素；（2）工程岩体边坡微破裂前兆信息监测技术国际领先。
首次提出了基于人工智能的微震信息识别及精确定位，建立基于微震能量密度的边坡潜在危险区域识别方法，研发了边坡稳定性在线远程智能监测系统,实现了微震监测与雷达监测相融合的一体化综合预警系统；（3）基于监测的模拟和基于模拟的监测边坡稳定性分析方法国际领先。
提出了基于细观统计损伤力学的边坡岩体破裂及动力灾害数值分析方法，构建了亿级自由度的岩石破裂过程并行计算系统，实现了边坡稳定性模拟和监测一体化解决方案，建立了“三个层次、四个等级、六个指标”的重大工程岩体边坡微震监测综合预警系统。
研究成果显著提升了微破裂监测分析预警技术在重大岩体工程边坡应用中的地位，服务于金川集团石英石矿、长山壕金矿东北坑边坡、临沂会宝岭铁矿、锦屏一级水电站左岸边坡等多个重大岩体工程，极大地保障了矿区矿体安全开采和水电工程建设，确立了我国在工程岩体边坡微震监测分析预警领域的国际领先地位。
2019年度国家科技进步奖提名项目公示一、项目名称钢铁窑炉烟尘细颗粒物超低排放技术与装备二、提名单位中国环境科学学会三、提名意见当前，要打赢蓝天保卫战和污染防治攻坚战亟需工业烟气细颗粒物高效净化技术和装备。
该项目攻克了传统袋式除尘器净化效率低、排放浓度高、运行能耗高的难题，在PM2.5捕集的预荷电技术、“海岛纤维”超细面层精细滤料、预荷电袋式除尘器、工业烟道PM2.5工况测试技术等方面取得了创新突破，获发明专利10项，是国家倡导的原始自主创新的技术和装备。
所研发的预荷电袋滤技术和装置是控制细颗粒物污染的利器。
经专家鉴定和工业应用表明，该技术性能指标和核心技术达到世界领先水平，促进了我国大气污染控制的技术进步，显著提升了我国对PM2.5细颗粒物控制技术和装备的核心竞争力。
细颗粒物排放超标是当前存在的突出环境问题。
该成果及时提供了一种技术先进、节能显著、运行稳定的技术装备，已满足重大市场需求。
成果的应用可使颗粒物排放浓度从20～30mg/m3下降到10mg/m3以下，PM2.5排放总量消减50%以上，运行能耗降低40%以上，环保和节能效益显著，提升了环保装备水平，促进了环保产业发展。
该项目快速完成了成果转化和工业应用。
2014年12月在鞍钢建成示范工程，实现了首台套应用，投运4年以来，装置运行稳定，颗粒物排放浓度＜10mg/m3，运行阻力700～1000Pa，比传统袋式除尘器降低40%，成为钢铁企业实现超低排放的典型范例，在钢铁行业反响强烈，已在河钢、日照钢铁、新余钢铁、水钢、方大特钢等企业广泛应用。
提名该项目为国家科技进步二等奖。
四、项目简介“钢铁窑炉烟尘细颗粒物超低排放技术与装备”是国家“十二五”863计划科技成果，重点研发了强化PM2.5捕集的预荷电技术、超细面层精细过滤材料、预荷电袋滤器、工业烟道PM2.5工况测试技术与装置等，实现了示范应用，核心技术达到国际领先水平。
1、研究内容及创新点（1）钢铁窑炉烟尘微细粒子预荷电技术与装置开展了预荷电装置结构研究，完成了预荷电装置的设计，确定了预荷电极配形式、电场长度、电场高度、电场风速、荷电时间、板型和线型、清灰方式等关键技术，并完成了样机制造。
2019年度国家科技进步奖提名项目公示一、项目名称西部山区大型滑坡潜在隐患早期识别与监测预警关键技术二、主要完成人许强、汤明高、刘春、廖明生、巨能攀、何朝阳、朱星、张路、黄学斌、李慧生三、主要完成单位及贡献主要完成单位：成都理工大学、同济大学、武汉大学、中国地质调查局武汉地质调查中心、深圳市北斗云信息技术有限公司（1）成都理工大学（许强、汤明高、巨能攀、何朝阳、朱星）：创新滑坡成因分类方案，揭示滑坡成灾机理，建立三维识别图谱，提出重大滑坡隐患早期识别的“三查”体系，揭示滑坡变形时-空动态演化规律，建立基于时空变形的“过程预警”理论方法，研发监测预警平台。
负责项目实施及全面推广。
（2）同济大学（刘春）：与成都理工大学共同研究提出大型滑坡演化的空-天-地-内多源立体观测，研发基于卫星遥感、无人机等滑坡观(探)测技术，开展行业推广应用。
（3）武汉大学（廖明生、张路）：发挥在测绘遥感技术方面的优势，与成都理工大学共同研究解决了InSAR技术在西部山区地质灾害识别监测应用中的瓶颈问题，有效提高了该技术的可用性和结果可靠性，在四川丹巴县、理县、茂县等区域进行了应用。
（4）中国地质调查局武汉地质调查中心（黄学斌）：原三峡库区地质灾害防治工作指挥部现已划归武汉地质调查中心，主要贡献三峡库区涉水滑坡机理、滑坡灾害监测预警及推广应用，与成都理工大学共同编制《三峡库区滑坡灾害预警预报手册》、并进行了深入推广应用。
（5）深圳市北斗云信息技术有限公司（李慧生）：研发滑坡监测技术，滑坡大数据采集传输、无人机建模和INSAR建模位移分析系统，与成都理工大学合作进行滑坡监测预警技术的推广应用。
四、提名意见我国西部山区大型滑坡机理复杂、隐蔽性强、灾害损失及社会影响大，国家防灾减灾需求迫切。
该项目依托973计划等，针对滑坡隐患早期识别与监测预警中的关键技术难题，通过十余年研究积累和联合攻关，取得了原创性研究成果，总体达到国际领先水平，推动我国滑坡隐患识别与预警走在世界前列。
2019年度国家科学技术进步奖提名项目公示一、项目名称脉冲强磁场国家重大科技基础设施二、奖励种类国家科学技术进步奖（一等奖）三、提名意见专家提名意见1：项目名称：脉冲强磁场国家重大科技基础设施提名者：郭剑波院士（责任专家），电气工程工作单位：中国电力科学研究院有限公司脉冲强磁场装置是开展物理、化学、材料等领域前沿基础科学研究的重要极端条件实验平台。
装置系统结构复杂，涉及多个学科，是一个不断挑战电磁极限的强电磁系统，其研制需攻克极限工况下的磁体系统电磁及结构稳定性设计、磁场波形精确调控和微弱信号精准测量等世界性难题。
十余年来，项目组通过自主创新，突破国外对高强高导材料的封锁，在衡量装置水平的磁场强度、稳定度、重复频率和测量精度等核心指标方面取得全面突破：创造了75T纯铜导线磁体的场强世界纪录，采用仅有国外2/3强度的国产导线、1/10的能量实现了与世界最高水平相当的磁场，使我国科学实验磁场从40T 提高到90T，获得迄今最高单位能量的磁场强度，寿命是美国的2倍；创造了64T 无纹波平顶磁场世界纪录，开启了脉冲场下核磁共振、拉曼光谱和比热精确测量等科学研究方向；实现了峰值45T、极性可调、重复频率世界最高的多种磁场波形；电输运实验站和磁特性实验站测量精度世界领先。
装置于2014年通过国家验收并对外开放运行，结束了我国相关研究长期依赖国外装置的历史，建成国际最先进的脉冲强磁场研究平台。
截至2018年底，装置累计开放运行36358小时，已为北京大学、斯坦福大学、剑桥大学等国内外69家单位开展科学研究900余项，在Science、Nature等高水平杂志发表论文672篇，取得了一大批原创成果，包括发现第三种规律的新型量子振荡和最高临界电流密度的二维超导体等，研究成果居国际同类装置同期最好水平。
项目整体处于国际领先水平。
提名该项目参评国家科学技术进步奖一等奖。
专家提名意见2：项目名称：脉冲强磁场国家重大科技基础设施提名者：赵宪庚院士，理论物理工作单位：中国工程院脉冲强磁场是开展物理、化学、材料等领域前沿基础研究不可替代的手段，是探索物质微观世界的钥匙。
国家科学技术奖提名公示信息（2019年度）提名奖项：科技进步奖项目名称：主粮农机装备智能测控关键技术与云管理服务平台提名者：中国机械工业集团有限公司提名意见：农机智能化作业是现代农业发展必然方向，机器作业质量准确感知、农资精量施用、全程信息化服务等已成为我国农业机械化高质量发展瓶颈。
主粮农机装备智能测控关键技术与云管理服务平台的研发，对于我国农业生产方式转变，走产出高效、产品安全、资源节约、环境友好的发展道路，极具战略意义。
项目以提升农业生产效率、产品、品质和效益为目标，突破了农机作业对象精测、农资精施、全程精管三大关键技术，研制了系列智能测控系统与云管理服务平台，应用于作业装备，实现了耕、种、管、收全程作业智能管控。
发明了耕层深度、种肥用量、杂草分布等农机作业对象在线精确检测方法，为科学决策农资投入提供基础支撑；突破了种、肥、水、药流量精准智能控制关键技术，解决了按需精量施用难题；研制了耕、种、管、收系列物联农机装备，提高了机械化作业效能；创建了首个农业全程机械化云管理服务平台与APP。
项目获发明专利41项、实用新型专利36项，软件著作权37项，制订国家标准26项，发表论文200余篇，获省部级一等奖4项；总体技术水平国际先进，其中，农机作业参数采集软件设计方法和共性参数测控平台国际领先，农业全程机械化云管理服务平台国际首创，入选2018年中国智能制造十大科技进展；近三年累计销售智能系统装备3万余台（套），推广到全国22个省、自治区，引领了传统农业机械化和农机产业向“互联网+农机”的信息化、智能化转型升级。
本项目推荐材料有效，符合填写要求，符合国家科学技术进步奖授奖条件。
推荐该项目为国家科学技术进步奖二等奖。
主要完成人：苑严伟、杨学军、王书茂、赵博、姬江涛、贡军、伟利国、金鑫、毛文华、雷军波主要完成单位：中国农业机械化科学研究院、中联重机股份有限公司、河南科技大学、中国农业大学、上海交通大学项目简介：我国农业生产已进入机械化阶段，但机器作业质量准确感知、农资精量施用、全程信息化服务等已成为我国农业机械化高质量发展瓶颈。
2019年度国家科技进步奖提名项目公示一、项目名称钢铁窑炉烟尘细颗粒物超低排放技术与装备二、提名单位中国环境科学学会三、提名意见当前，要打赢蓝天保卫战和污染防治攻坚战亟需工业烟气细颗粒物高效净化技术和装备。
该项目攻克了传统袋式除尘器净化效率低、排放浓度高、运行能耗高的难题，在PM2.5捕集的预荷电技术、“海岛纤维”超细面层精细滤料、预荷电袋式除尘器、工业烟道PM2.5工况测试技术等方面取得了创新突破，获发明专利10项，是国家倡导的原始自主创新的技术和装备。
所研发的预荷电袋滤技术和装置是控制细颗粒物污染的利器。
经专家鉴定和工业应用表明，该技术性能指标和核心技术达到世界领先水平，促进了我国大气污染控制的技术进步，显著提升了我国对PM2.5细颗粒物控制技术和装备的核心竞争力。
细颗粒物排放超标是当前存在的突出环境问题。
该成果及时提供了一种技术先进、节能显著、运行稳定的技术装备，已满足重大市场需求。
成果的应用可使颗粒物排放浓度从20～30mg/m3下降到10mg/m3以下，PM2.5排放总量消减50%以上，运行能耗降低40%以上，环保和节能效益显著，提升了环保装备水平，促进了环保产业发展。
该项目快速完成了成果转化和工业应用。
2014年12月在鞍钢建成示范工程，实现了首台套应用，投运4年以来，装置运行稳定，颗粒物排放浓度＜10mg/m3，运行阻力700～1000Pa，比传统袋式除尘器降低40%，成为钢铁企业实现超低排放的典型范例，在钢铁行业反响强烈，已在河钢、日照钢铁、新余钢铁、水钢、方大特钢等企业广泛应用。
提名该项目为国家科技进步二等奖。
四、项目简介“钢铁窑炉烟尘细颗粒物超低排放技术与装备”是国家“十二五”863计划科技成果，重点研发了强化PM2.5捕集的预荷电技术、超细面层精细过滤材料、预荷电袋滤器、工业烟道PM2.5工况测试技术与装置等，实现了示范应用，核心技术达到国际领先水平。
1、研究内容及创新点（1）钢铁窑炉烟尘微细粒子预荷电技术与装置开展了预荷电装置结构研究，完成了预荷电装置的设计，确定了预荷电极配形式、电场长度、电场高度、电场风速、荷电时间、板型和线型、清灰方式等关键技术，并完成了样机制造。
2019年度国家科技进步奖提名项目公示
一、项目名称
西部山区大型滑坡潜在隐患早期识别与监测预警关键技术
二、主要完成人
许强、汤明高、刘春、廖明生、巨能攀、何朝阳、朱星、张路、黄学斌、李慧生
三、主要完成单位及贡献
主要完成单位：成都理工大学、同济大学、武汉大学、中国地质调查局武汉地质调查中心、深圳市北斗云信息技术有限公司
（1）成都理工大学（许强、汤明高、巨能攀、何朝阳、朱星）：创新滑坡成因分类方案，揭示滑坡成灾机理，建立三维识别图谱，提出重大滑坡隐患早期识别的“三查”体系，揭示滑坡变形时-空动态演化规律，建立基于时空变形的“过程预警”理论方法，研发监测预警平台。
负责项目实施及全面推广。
（2）同济大学（刘春）：与成都理工大学共同研究提出大型滑坡演化的空-天-地-内多源立体观测，研发基于卫星遥感、无人机等滑坡观(探)测技术，开展行业推广应用。
（3）武汉大学（廖明生、张路）：发挥在测绘遥感技术方面的优势，与成都理工大学共同研究解决了InSAR技术在西部山区地质灾害识别监测应用中的瓶颈问题，有效提高了该技术的可用性和结果可靠性，在四川丹巴县、理县、茂县等区域进行了应用。
（4）中国地质调查局武汉地质调查中心（黄学斌）：原三峡库区地质灾害防治工作指挥部现已划归武汉地质调查中心，主要贡献三峡库区涉水滑坡机理、滑坡灾害监测预警及推广应用，与成都理工大学共同编制《三峡库区滑坡灾害预警预报手册》、并进行了深入推广应用。
（5）深圳市北斗云信息技术有限公司（李慧生）：研发滑坡监测技术，滑坡大数据采集传输、无人机建模和INSAR建模位移分析系统，与成都理工大学合作进行滑坡监测预警技术的推广应用。
四、提名意见
我国西部山区大型滑坡机理复杂、隐蔽性强、灾害损失及社会影响大，国家防灾减灾需求迫切。
该项目依托973计划等，针对滑坡隐患早期识别与监测预警中的关键技术难题，通过十余年研究积累和联合攻关，取得了原创性研究成果，总体达到国际领先水平，推动我国滑坡隐患识别与预警走在世界前列。
获得“标准规范、专利和软件著作权”等知识产权30
余项，发表SCI论文120余篇，获四川省科技进步奖一等奖1项、国土资源科学技术奖二等奖2项。
成果在四川、贵州、三峡库区（重庆、湖北）、甘肃、广西等地区推广应用，提高了滑坡隐患识别的精度、灾害预警的成功率，准确识别和提前预警数十个大型滑坡，保证了上万人的生命和财产安全，社会和经济效益显著。
四川省提名该项目为国家科学技术进步奖二等奖。
五、项目简介
本项目属于自然灾害监测预警领域。
西部山区受青藏高原隆升的影响，地质灾害十分发育，每年因此而造成数百上千人的人员伤亡和数十上百亿元的直接经济损失，社会影响巨大。
重大滑坡灾害造成的人员死亡约占地质灾害总死亡人数的60%，且绝大部分属于未查明的隐患，其中主要涉及的关键技术问题就是滑坡隐患的早期识别和监测预警。
十余年来，本团队一直在开展三峡库区数百个滑坡的监测预警工程和西部山区数十个大型滑坡应急处置过程中的监测预警工作，建立了基于滑坡变形时-空演化规律的综合预警方法。
近五年来，依托于973计划项目以及多个省部级课题，通过多单位合作、多学科交叉融合，进一步将防灾关口前移至滑坡隐患的早期识别，构建了基于致灾因子的地质识别和基于三查体系的技术识别体系，深化了基于滑坡变形时-空演化规律的预警理论方法，研发了地质灾害实时监测预警系统，使大型滑坡隐患早期识别和监测预警逐步走向业务化运行，并多次提前数小时成功预报，推动和引领我国大型滑坡隐患早期识别和监测预警研究走在世界前列。
取得如下原创性学术成果：
1. 深入揭示了“弱面控制型、锁固段型、软弱基座型和深层倾倒型”滑坡成灾机理及致灾因子，创新滑坡成因分类方案、建立了考虑关键致灾因子的新的滑坡分类体系及三维识别图谱，将“二指标”国际滑坡分类扩展到“三指标”，丰富完善了国际滑坡分类标准，大大提高了大型隐蔽性滑坡识别的科学性和实用性。
2. 提出了基于星载光学遥感、InSAR，机载LiDAR、无人机摄影测量，地面和坡体内部多传感器监测的滑坡天-空-地-内立体协同观测理论方法，建立了多层次多手段有机融合的重大滑坡隐患“普查→详查→核查”的三查体系，已在全国大范围推广使用，取得显著成效。
3. 首次揭示了大型滑坡变形时-空动态演化规律，提出了自适应调整采样频率的监测方法，研发适用“突发型”滑坡变形监测技术，构建了基于时空变形的“过程预警”理论方法，研发了地质灾害实时监测预警平台，推动我国滑坡预警在国际上首先走向实用化和业务化运行。
六、客观评价
1. 查新结论
2018年10月，四川省科技成果查新咨询服务中心科分院分中心的查新结论：“考虑关键致灾因子的新的滑坡分类体系及三维识别图谱，岩质滑坡锁固段效应、深层倾倒变形及断裂扩展机理，滑坡天-空-地-内立体协同观测，多层次多手段有机融合的重大滑坡隐患“普查→详查→核查”的三查体系，大型滑坡变形时-空动态演化规律，基于时空变形的“过程预警”理论方法”，除本委托项目相关研究人员发表的文献或申请的专利或关于本委托项目的报道外，未查到其他有与本委托项目查新点内容完全相同的文献报道。
2012年3月，国土资源西南地区科技查新检索站的查新结论：“滑坡变形-时间曲线簇，滑坡变形时空演化规律，基于改进切线角的滑坡预警判据，滑坡的加速度特征与临滑预警判据，滑坡时空综合预警预报方法”，在所查国内外公开发表的文献及发明专利范围内，未见有与该项目相同或类似研究的文献报道和发明专利，该项目研究具有新颖性。
2. 鉴定和评价结论
（1）2012年3月31日，四川省科学技术厅组织专家对成都理工大学完成的“大型滑坡预警预报与应急处置”项目研究成果进行了鉴定。
鉴定委员会一致认为该项目研究技术路线正确、内容丰富、资料翔实、分析严谨。
运用上述研究成果成功指导了我国多起大型滑坡监测预警和应急处置工作，并在三峡库区和西南地区推广使用，取得了显著的经济和社会效益。
研究成果总体上达到国际先进水平，在斜坡蠕变力学机理和基于时—空变形的综合预警预报方法等方面的研究成果达到国际领先水平。
（2）2018年12月16日，第三方专业科技成果评价机构——中科合创(北京)科技成果评价中心组织专家对“西部山区大型滑坡潜在隐患早期识别与监测预警关键技术”进行了科技成果评价，鉴定委员会一致认为该项研究在大型滑坡成灾机理及早期识别、滑坡演化的“天-空-地-内”多源立体协同观测、突发型滑坡预警理论方法等方面取得了原创性成果，总体上达到了国际领先水平。
（3）本项研究的部分创新性成果“西部山区大型隐蔽性滑坡成灾机理及早期识别”、“大型滑坡演化过程的立体协同观测与探测”、“大型滑坡预警模型及方法”得到了工程地质领域专家彭建兵教授、施斌教授和唐辉明教授，遥感领域专家龚健雅院士、刘先林院士和唐新明研究员推荐作为973项目重大突出成果，并给予了高度评价。
（4）2017年11月22日，科技部组织完成了对国家重点基础研究发展计划（973计划）2011年立项的2个项目、2013年立项的184个项目的结题验收。
该成果的支撑项目顺利通
过科技部验收并成为56个“优秀”项目之一，是四川省唯一一个获得“优秀”验收结果的项目。
3. 曾获奖情况
该项目各阶段成果获四川省科技进步奖一等奖1项、国土资源科学技术奖二等奖2项：（1）大型滑坡预警预报与应急处置，2012年，四川省科技进步奖一等奖，四川省人民政府
（2）三峡库区塌岸预测与防治专题研究，2009年，国土资源部科学技术奖二等奖，中华人民共和国国土资源部
（3）三峡库区常见多发型滑坡预报模型建立及预报判据研究，2007年，国土资源部科学技术奖二等奖，中华人民共和国国土资源部
七、知识产权、应用推广情况
（1）该研究成果获得“标准规范、专利和软件著作权”等知识产权30余项，发表SCI 和EI检索论文170余篇，获四川省科技进步奖一等奖1项、国土资源科学技术奖二等奖2项。
（2）该项目成果经过了近十年的示范应用和推广应用，包括四川、贵州、三峡库区（重庆、湖北）、甘肃、广西等地区以及中国地质调查局成都地质调查中心、中国地质科学院探矿工艺研究所、中国电建昆明院、上海地矿勘察院和安徽交通投资集团等行业部门，有效识别出数十处大型滑坡隐患，多次提前数小时成功预警滑坡。
并近期于2017年对甘肃黑方台滑坡进行两次成功预警，在2018年金沙江白格滑坡-堰塞湖应急处置中再次经历“实战”考验。
保障了上万人的生命和财产安全，推动了行业科技进步，取得了显著的社会经济效益，对于保障西部山区人民生命安全具有重要现实意义，推广应用前景广阔。
