高湿度、强降雨等气象前提及地震、滑坡等地质灾害易导致设备侵蚀、损毁，影响数据陆续性；偏远山区或水下区域设备部署、守护难度大，传感器寿命短、校准复杂。

监测点密度低，不足三维监测，难以捉拿部门幽微区域（如坝体裂缝、边坡潜在滑移面）和荫蔽部位（如地下厂房、深部边坡变形）变形。偏远地域网络信号弱，数据采集传输实时性差，多源异构数据整合难题，影响预警时效和分析正确性。

海量监测数据（如应变、位移、渗流、应力等）不足高效洗濯与融合伎俩，过度依赖人为经验，易遗漏关键信息。传统阈值报警机造无法动态响应环境变动，如难以反映库水位颠簸对边坡不变的非线性影响。模型方面，单一物理模型难以仿照多成分耦合效应，AI算法又受限于数据噪声大、样本不平衡等问题，泛化能力不及，难以支持复杂工况下的精准预警。

高精度传感器和自动化系统投入大、守护成本高，对复合型专业人才依赖强，但此类专业人力资源稀缺。预警信息传递链条长，应急预案执行难，跨部门协同效能低，不足仿真平台支持，难以急剧评估灾害并造订应对规划。