基于GNSS技术的高速公路边坡自动化监测系统

王慧敏，罗忠行，肖映城，刘正兴，何安良，梁晓东

(1.湖南中核建设工程公司，湖南 长沙 410119；2.湖南联智科技股份有限公司，湖南 长沙 410031)

0 引言

近年来，在国民经济增长的带动下我国高速公路工程建设得到了迅猛发展，不仅提高了高速公路的设计方法和施工工艺，也丰富了工程师们处理各种复杂地质情况的实践经验，弥补了规范手册中的不足。虽然高速公路的路基、桥基很少发生较大沉降和应力变化，但由于路线设计原则使得大部分高速公路穿过或靠近人工边坡，边坡的失稳破坏又极易在公路施工期和运行期中引起事故，造成较大的经济损失及人员伤亡。不仅如此，国内的滑坡具有种类多、分布广、频次高等特点[1]。资料显示，2012年滑坡灾害占到总灾害数的76%[2]；特别地，贵州省滑坡的发生频率及人财损失更是位居全国前列[3]。因此，监测高速公路边坡的稳定性是目前急需解决的问题，其能对人民群众和道路的安全起到保障作用。在滑坡防治手段中，变形监测是其中重要组成部分，经济有效[4]。

受天气、障碍物影响，一般情况下边坡的位移变化、裂缝发展情况等指标很难通过监测人员定期采集反映出来，不仅误差大、效率低、监测连续性差等，而且监测人员的人身安全也受到威胁。因此，为了解决上述常规人工监测边坡的缺点以及保证监测数据的时效性，采用自动化手段监测高速公路边坡稳定性的方法有着广阔的发展前景。随着GNSS自动化监测技术的迅速发展，其已经具备了实时性、精确性以及测量速度快等优点，这使得GNSS在高速公路边坡监测与稳定性中推广开来。BOCK Y等[5]首先将GPS技术与监测结合，并且将其结果与现场人工测试作比较，表现出了该技术的优势，最后认可该技术在地表形变监测中作用。随后，FOULGER等[6]通过GPS技术获得南冰岛上的监测数据并且用于分析地震的破坏性。二十世纪末，谢向进等[7]利用 GPS接收机监测瑞士某大坝的变形，并将其结果与传统测距仪比较，证明了GPS测量更为精确。

在国内，朱宝柱[8]以怀新高速公路K1469+545～K1469+745段边坡为例，基于GNSS技术实时监测的特点研究、分析了其监测方案，并且指出了各类元件的现场安装要点；薛长龙[9]考虑了位移、天气等因素对高速公路边坡的监测和稳定性分析作出了改进，并且基于GNSS技术所测数据判断了该段边坡处于稳定状态。赵鹏涛等[10]将GNSS技术应用在张桑高速公路某边坡中监测稳定性，发现了该技术确实能弥补人工监测的不足，并且能有效提高数据的精确性。杨飞等[11]通过GNSS位移自动监测技术研究了汉十高速某填方高边坡，并且结合人工现场巡查结果进行验证，两者所得数据可较准确判断该边坡的稳定性。荣美等[12]以广西某高速公路边坡为例，基于GNSS自动化在线监测系统所得实时数据分析监测方案，发现系统周围环境如高压电塔、太阳能供电系统等会对其造成影响。

综上所述，虽然GNSS技术在高速公路边坡方面已有了较多的研究内容，但是由于地质条件的复杂性导致了各个边坡的地质性状和稳定性特征鲜有相同，应依据实际情况设计监测方案。因此，本文以重庆巴南至綦江高速公路YQTJ5标青年互通K69+ 080段为依托，研究GNSS监测系统对高速公路边坡监测的作用。

1 工程概况

重庆巴南至綦江段是典型的山区高速公路，地形地貌起伏大并且沿线切割较大。K69+ 080处B、C匝道右侧深挖路基边坡，其中B匝道边坡长约280 m，最大边坡高度约45 m；C匝道边坡长约150 m，最大边坡高度约35 m，为逆向坡。主要岩体是软岩、较软岩，局部地段为硬质岩。揭露的主要地层为：第四系坡洪积粉质黏土、碎石土；三叠系泥灰岩、页岩夹泥灰岩及灰岩。该边坡为六级边坡，一到三级边坡坡比为 1∶0.75，一级边坡采用锚杆框架梁防护形式，同时二级、三级边坡采用锚索框架防护；四到六级边坡坡比为1∶1，四级、五级边坡采用锚杆框架梁防护，同时六级边坡采用挂双网喷有机基材防护。尽管有防护措施，但该边坡仍然存在安全隐患，故在高边坡处设GNSS监测。

2 GNSS监测系统结构组成和技术实现

GNSS监测技术的原理是利用GPS / BDS / GLONASS卫星测量基准站和监测点之间的相对定位得到各监测点不同时期的位置信息，然后利用数据软件对位置信息进行处理分析，剔除各种环境影响误差因子，并与首期结果对比得到各监测点在不同时期的的位移信息(精确到毫米)，最终将其展示在系统监测云平台，当超过预警形变值时发出警报，提醒相关人员采取对应措施。

2.1 北斗+安全综合监测预警平台

自主开发的北斗+安全监测云平台兼容国内各主流传感器，能将实时采集的监测数据通过有线/无线数据传输至平台进行存储、分析，还能反馈预警信息并配套提供分析报告，以满足结构的运行和维修。北斗+安全综合监测预警平台提供了良好的人机交互界面，便于进行各项监测参数数据的管理和分析，具有以下功能：

(1)实现远程自动化监测，无需人员进行监控，采集方式可以定制触发采集、定时间采集、特殊事件采集和实时采集等。(2)记录传感器信息，包括其埋设位置、编号等，便于传感器的管理。(3)对硬件系统进行远程控制。(4)对测试数据进行预处理，为后续自动分析和人工分析提供良好的信息源。(5)显示各阶段数据，可以显示实时监控数据、历史数据或对几种参数同时进行显示对比分析。(6)数据分析功能，包括统计分析、结构参数识别、结构安全评估等。(7)自动报表功能，可根据系统自动或者人工分析的结果生成各类型报表。(8)保障系统管理的安全，对不同管理者提供不同的权限。(9)对各类不同参数的测试数据进行综合管理，只需从统一的数据库中调取信息。(10)自动预警功能，制定预警值，采用多种预警方式对存在隐患部位进行预警，准确的反映所存在问题的部位，根据监测数据的变化情况提出应急措施。

2.2 监测设计思路

监测设计思路可简单概括为重大隐患边坡在线监测和定期常态巡查。前者指在现有工程地质资料与防护设计前提下，对复杂和重大安全隐患的边坡实施在线监测，并把潜在灾害的预测、评估工作贯穿于施工阶段和运营阶段，对边坡地质灾害做出科学准确的评价与预警工作；后者是指施工完毕后在平台上对边坡管理转入定期常态巡查阶段，对重点边坡进行实时监测预警，指导相关人员及时开展防护工作。

2.3 监测仪器设备

核心设备是GNSS监测站、基准站采用了自主研发的LZMR02接收机(图1)。GNSS 接收机内部集成了4 G通信、数据高速备份以及电源监测功能模块。该接收机选用铝合金外壳，具有体积小、重量轻、安装方便、功能强大、性价比高等优点。该机型既可以与外部设备连接，也可以通过4 G进行通信。可用于需要导航定位和时间同步的各个领域，如边坡监测、船舶航行、车辆定位、科研及电力故障检测等领域。

图1 LZMR02-GNSS接收机Fig.1 LZMR02-GNSS receiver

采用FS-YL高精度数字雨量计实时监测降雨量，能够直接连接用户电脑，组成可靠的雨量自动监测、报警系统(图2)。

图2 FS-YL雨量计Fig.2 FS-YL rain gauge

2.4 预报警机制

依据预警等级设定原则、预警阈值设定原则、相关规范规程及本项目具体情况，确定的 GNSS地表位移及深层位移预警建议值如表1所示。

表1 GNSS预警等级及预警值

3 监测内容及测点布设

3.1 地表水平位移及沉降

根据边坡工程地质条件及设计文件，本监测工作主要依据《公路滑坡防治设计规范》(JTG/T 3334—2018)、《公路路基设计规范》(JTGD 30—2015)、《岩土工程监测规范》(YS 5229-96)、《工程测量规范》(GB 50026—2007)和《全球定位系统(GPS)测量规范》(GB/T 18314—2009)等国家规范和行业标准文件执行。在施工期间易塌处共布置4个GNSS地表位移监测站(BD01～04)和1个基准站(BDJZ)，具体布置如图3所示。其中，图4为DB04监测点现场图。

图3 GNSS地表位移监测站Fig.3 The layout diagram of GNSS surface displacement monitoring station

图4 BD04监测点现场图Fig.4 Field diagram of BD04 monitoring point

3.2 深层位移

根据边坡现状及周围环境，使用串联式固定测斜仪，在青年互通B匝道右侧边坡布设2个深层位移监测断面，共6个深层位移监测孔，监测孔编号为 ZK05～ZK07、ZK11～ZK13；在青年互通C匝道右侧边坡布设1个深层位移监测断面，共3个深层位移监测孔，监测孔编号为 ZK21～ZK23。各监测点位的具体布置详见图5，图6为ZK06监测点现场图，表2为各测点监测深度及埋设间距统计。

图5 深层位移监测孔布设示意图Fig.5 Schematic diagram of hole layout for deep displacement monitoring

图6 ZK06监测点现场图Fig.6 Field map of ZK06 monitoring points

4 监测数据分析

4.1 GNSS地表位移及沉降监测数据分析

累计位移量指将第一次监测坐标值作为初始值来计算总位移值，可分为累计水平位移和累计沉降。监测周期内(2019年12月3日到2020年2月3日)地表位移监测点BD02～BD04监测数据分析如下。

(1)BD02地表位移监测点本监测周期内水平方向及高程方向数据变化量较小，未见明显的变化趋势，基本处于稳定状态。BD02监测点位移-时间曲线图详见图7。

表2 各测点监测深度及埋设间距统计表Table 2 Statistical table of monitoring depth and embedding interval of each measuring point /m

(2)地表位移监测点BD03从时间-位移曲线图上分析，其变化趋势主要分为两个阶段，BD03监测点位移-时间曲线图详见图8。

a)2019 年12月3日到2020年1月12日，水平方向和高程方向位移曲线呈持续向上递增趋势，变形速率及变形量明显增大，水平方向最大变形速率达到17.77 mm/d(2019年12月5日)，高程方向最大沉降速率达到10.29 mm/d(2019年12月7日)，属于加速变形阶段。

b)2020年1月12日到2020年3月2 日，水平及高程方向位移曲线呈现渐变收敛状态，变形速率趋缓，属于缓慢匀速变形阶段。

本监测周期内，水平方向位移变化量△xy约196.89 mm，平均位移速率为 3.28 mm/d；高程方向本监测周期内的沉降量△z为 44.98 mm，平均沉降速率为0.75 mm/d。

(3)地表位移监测点 BD04从时间-位移曲线图上分析，其变化趋势主要分为两个阶段，位移-时间曲线图详见图9。

a)2019年12月3日到2020年1月12日，水平方向及高程方向位移曲线呈持续向上递增趋势，变形速率及变形量明显增大，水平方向最大变形速率为 4.06 mm/d(2019年12月5日)，高程方向最大沉降速率达到13.42 mm/d(2019年12月8日)。

b)2020年1月12日到2020年2月3日期间，水平及高程方向位移曲线逐渐趋于平缓，变形速率及实时变形量减小，时间-位移曲线呈现收敛状态。

图7 BD02监测点累计位移-时间曲线图Fig.7 Cumulative displacement-time curve of BD02 monitoring point

图8 BD03监测点累计位移-时间曲线图Fig.8 Cumulative displacement-time curve of BD03 monitoring point

图9 BD04监测点累计位移-时间曲线图Fig.9 Cumulative displacement-time curve of BD04 monitoring point

本监测周期内，水平方向位移变化量△xy约71.34 mm，平均位移速率为1.19 mm/d；高程方向本监测周期内的沉降量△z为18.60 mm，平均沉降速率为0.31 mm/d。

4.2 深层位移监测数据分析

由于监测周期内深层位移监测钻孔ZK05～ ZK07及ZK11～ZK12在一定深度范围内的监测数据变化明显，变形量、变形速率相对较大且位移趋势未见收敛；而ZK21、ZK22稍有变形趋势，变形量、 变形速率缓慢且基本处于稳定状态。于是，这里以钻孔ZK05和ZK21为代表进行分析。

(1)ZK05深层位移监测孔3月27日上线监测，截止到 5 月 3 日累计地表位移量153.98 mm，变形区域主要处于1～27 m 深度，其中1～7 m、15～27 m深度的位移量相对较大，变形趋势相对较明显，该监测点位移-深度-时间曲线如图10所示。

(2)ZK21深层位移监测孔3月27日上线监测，截止到5月12日累计地表位移量 29.84 mm，变形区域主要集中2～40 m深度，位移速率缓慢且变形量较小，基本处于稳定状态。该监测点位移-深度-时间曲线如图11所示。

4.3 雨量监测结果分析

基于FS-YL雨量计监测结果，对研究区2020年1月14日—2月15日的降雨数据进行了汇总(图12)。由图12可知，监测时间段内降雨主要集中在1月15日、1月23日、1月24日、2月06日和2月15日，降雨量均大于20 mm/d，其中最大达46.43 mm/d。从日降雨量统计数据并结合图7～图9可知，BD03、BD04、BD05监测点的变形特征受降雨控制非常明显。当降雨量超过20 mm/d时，BD03、BD04监测点位移波动较强。因此，当降雨在阈值范围波动时，监测装置向接警人发出预警，即对监测数据进行持续的跟踪观察，掌握监测信息动态，并在第一时间组织相关人员进行现场勘察、核实情况，对确实存在引起数据变化或影响结构体的危险源，及时进行处治。同时，技术服务单位根据现场情况组织技术人员同步配合开展处治技术服务工作。

图10 ZK05监测点位移-深度-时间曲线图Fig.10 Displacement-depth-time curve of ZK05 monitoring point

图11 ZK21监测点位移-深度-时间曲线图Fig.11 Displace-depth-time curve of ZK21 monitoring point

图12 2020年1月14日—2月15日降雨监测数据Fig.12 Rainfall monitoring data from January 14 to February 15, 2020

4.4 监测结果分析

(1)本监测周期内，由于GNSS地表位移BD01设备受边坡支护施工影响，随后进行了拆除，未进行监测。BD02基本处于稳定状态，未见明显的位移及沉降趋势；而BD03及BD04地表位移监测点(站)数据变化较大，先后超过相应的预警阀值。据此GNSS监测系统迅速发出预警到相关部门单位，随后提供了预警分析报告。

(2)本监测周期内，钻孔ZK05～ZK07及ZK11～ZK12在一定深度范围内的监测数据变化明显，变形量、变形速率相对较大且位移趋势未见收敛；而ZK21稍有变形趋势，变形量、变形速率缓慢且基本处于稳定状态。

5 边坡稳定性及数值模拟分析

5.1 边坡稳定性分析

当高速公路边坡发生滑坡时，主要有内和外两种因素。内因主要包括地形地貌、岩体特性、地震等方面，外因主要包括降雨、地下水流动、人类活动等方面。内和外两种因素之间存在密切联系，综合分析是评价边坡稳定性最直接和有效的方法。

结合该高速公路边坡的勘察资料，发生滑坡的原因如下。(1)内因。该边坡无不利外倾结构面，整体处于稳定状态；但岩体节理裂隙极发育并且风化差异性较大、软弱不均，页岩夹泥灰岩互层较多，在施工过程很可能发生局部崩塌。(2)外因。监测期间未遇到强降雨，岩体的基本性质不发生较大变化，但仍会使岩土滑动带的抗滑力减小。

工程上计算滑坡稳定性和剩余下滑力时常用规范[13]中的传递系数法计算，具体计算公式(公式中符号的意义参见文献[13])：

Ti=FsWisinai+ψiYi-1+Wicosaitanφi-ciLi；

ψi=cos(ai-1-ai)-sin(ai-1-ai)tanφi

本文计算该边坡开挖的自重(天然状态)和坡体开挖后自重+降雨(饱和状态)。参数选取主要根据反演结果和地区经验值确定(表3)。由规范[15]可知，高速公路的设计安全系数可取K=1.2～1.3，考虑最不利工况下的滑坡推力，故K取为1.3。

表3 滑坡物理力学计算参数Table 3 Calculation parameters of landslide physics and mechanics

通过计算可知，该边坡在天然状态下的剩余水平下滑力为2 042 kN/m，在饱和状态下的剩余水平下滑力为2 877 kN/m，故该区域地段在天然状态下的最大安全储备仅为2 654.6 kN/m。若发生连续降雨，会降低岩体的抗剪强度，从而超过下滑力的安全储备。这与采用GNSS监测系统分析大致相同，验证了GNSS监测系统的准确性。

5.2 边坡应变数值模拟分析

本文基于Geo5有限元软件，对该边坡最危险的剖面进行数值模拟分析。采用Mohr-Coulomb屈服准则描述土的应力应变关系，相关参数取自表3和室内试验资料，工况考虑无防护和锚杆框架梁防护。整体采用较稀疏的网格划分，在坡体交接处等可能产生应力集中的区域加密网格。模拟结果如图13～16所示。

图13 无防护边坡整体位移云图Fig.13 Overall displacement cloud map of unprotected slope

图14 无防护边坡水平位移云图Fig.14 Horizontal displacement cloud map of unprotected slope

图15 锚杆框架梁防护边坡整体位移云图Fig.15 Overall displacement cloud map of the slope protected by the bolt frame beam

图16 锚杆框架梁防护边坡地表水平位移云图Fig.16 Cloud map of surface horizontal displacement of slope protected by anchor beam

由图12～16可以看出，锚杆框架梁防护形式对该边坡防护具有一定作用，但是仍然存在滑坡风险。该边坡在一定深度范围内的地表水平位移及沉降变化较大，超过相应的阀值，并且其趋势未见收敛，说明该边坡存在安全隐患，与采用GNSS监测系统分析大致相同，验证了GNSS监测系统的准确性。

6 结论

本文为探究基于GNSS监测站的高速公路边坡自动化监测系统的实际作用，自主开发北斗+安全监测云平台，实时管理和分析地表位移和深层位移，当坡体出现不稳定现象迅速时发出预警到相关部门单位；随后，基于传递系数法计算该边坡的剩余下滑力并且采用Geo5有限元软件进行数值模拟，其结果均验证了该监测系统的准确性，得出了以下结论：

(1)从监测结果分析可以看出，该坡体已出现了局部垮塌及开裂等不稳定现象，建议制定相应的应急预案及措施，必要时停止施工作业，封锁现场，禁止人员靠近。对边坡上已安装完毕的监测点予以保护，防止因人为扰动或者破坏，影响对监测数据的真实性的判断。

(2)监测、分析的结果表明该系统能有效解决人工监测的缺点，且保证监测数据的时效性。

(3)建立自动化监测系统不仅能管理、分析实时采集的各项监测数据，还能根据系统自动或人工分析生成各类型报表，及时反馈预警信息并配套提供分析报告，对结构的运行和维修具有重要意义，为未来智能化监测边坡提供了一定的参考价值。