边坡工程灾变监测预警研究述评

任广丽， 傅宇浩， 李立云

(1. 中国公路工程咨询集团有限公司， 北京 100089； 2. 空间信息应用与防灾减灾技术交通运输行业研发中心，北京 100089； 3. 北京工业大学城市与工程安全减灾教育部重点实验室， 北京 100124)

0 引言

我国乃至世界各国均普遍存在大量边坡工程，伴随着我国基础设施及国家经济的快速发展，边坡的数量在采矿、水利、公路、铁路等多个行业中还在迅猛增加。仅以G7611都匀至香格里拉高速公路守望至红山段为例，A1合同段17.83km内就包含有10个高填路堤边坡和8个深挖路堑边坡，其中，填方路堤最大高度达41.64m，挖方路堑边坡最大高度达39.47m。因此，确保边坡的安全显得尤为重要和必要，国内外学术界和工程界已对涉及边坡工程安全的许多方面展开了深入系统的研究。Duncan曾对边坡稳定问题进行了系统的论述[1]。本文对近10年来国内外边坡工程灾变监测预警领域的研究现状进行梳理，为我国的边坡地质灾害防治，尤其是道路边坡的灾变预警研究提出建议。

1 边坡灾害发生机理及破坏模式

边坡是由于人类工程活动而形成的斜坡。与自然形成的边坡相比，其特点主要体现在人类工程活动改变了原有斜坡的应力场，从而诱发边坡产生附加变形乃至破坏。其灾害类型与自然斜坡类似，主要有滑坡和崩塌两种。

图 1 边坡破坏发生机理[11]Fig.1 The mechanism of slope deformation[11]

边坡灾害的发生与边坡的高度、坡度、形态等有密切的关系，受构成边坡的地层岩性和地质构造的控制，降水和人类活动是边坡灾害发生的主要诱因。由于边坡的高度、坡度、形态、地层岩性和地质构造等因素各不相同，故边坡灾变机理也各有特点。魏云杰等对我国西南某水电站坝址区左岸高边坡变形破坏模式进行了调查，发现该边坡主要存在正常卸荷型、陡裂夹泥型和缓倾角错动带的表生改造型3种变形破坏模式。岩体破坏主要受结构面控制，左岸边坡在地震作用下，缓倾角结构面发生滑移松弛，陡倾角结构面大规模拉裂，整个边坡将发生高速滑动[2]。Zhang等对茨哈峡水电站某岩质边坡的变形机制研究后发现，该边坡灾害类型为崩塌，取决于软硬岩性、岩体结构的制约、倾倒的演替、卸荷裂隙和地貌，边坡灾变演化可以分为弯拉断裂变形、挠曲破坏、滑动拉裂缝变形、地表塌陷和深层滑坡四个阶段。软硬地层组成的斜坡发生大规模倾覆，浅部地层先于内部地层倾倒； 坡体水平方向倾覆过程由内向外累积； 块体倾倒发生在相对坚硬的地层中，弯曲倾倒发生在相对较软的地层中； 倾倒没有形成连通的失稳界面，而是拉裂缝和弯曲变形并存，进而导致边坡变形的长期发展和空间变异[3]。代贞伟等认为杨家水井滑坡为持续降雨触发的牵引式反倾岩质滑坡，其特殊的地质地貌是滑坡形成的内因，顺向陡倾节理裂隙的存在对于滑坡变形失稳起着最为关键的控制因素，河流深切侵蚀的河谷地貌演化过程为滑坡提供了动力基础和运动空间，而持续降雨是导致滑坡形成的直接诱发因素[4]。Zhu等以怒江某边坡为研究对象，考虑河流切割和风化引起的岩体退化的影响建立了地质演化模型，模拟了边坡变形发生和发展的机理。结果表明，坡脚的挤压变形导致了上部边坡的拉伸破坏，坡脚岩体是引起边坡变形的关键因素[5]。Weng等利用离心机模型试验和离散单元数值模拟，分析了顺层边坡的裂缝发展和破坏机理。研究发现，对于相同坡度和弱平面角的边坡，高边坡产生的裂缝和位移较多，导致滑动体积较大[6]。吴瑞安等从岩体建造特征、构造影响以及外动力作用等方面分析了三峡库区云阳向城小学滑坡的变形失稳机制。结果表明，该滑坡为软硬互层结构的岩质滑坡，变形破坏模式为蠕滑-拉裂-剪断式。构造作用和岩体的建造特征对滑坡的形成演化起到控制性作用，泥岩演化而成的软弱夹层控制滑坡的发生，降雨和库水位升降变化的耦合作用对滑坡变形发展起到促进作用[7]。肖锐铧等通过应急调查、过程还原及工程地质分析，对贵州省纳雍县张家湾镇普洒村山体崩塌破坏过程及机理进行了初步研究。研究发现，崩塌主要发生在三叠系下统夜郎组灰岩和粉砂岩地层中，岩层面近水平； 受构造和卸荷作用，发育有平行于坡面的陡倾节理； 受长期重力作用和风化作用影响，溶蚀漏斗和塌陷发育； 节理在长期的风化过程中形成裂隙带和沉陷带。崩塌可分为沉陷带变形崩塌、坡面局部崩塌、整体溃屈崩塌、撞击地面、碎屑流五个阶段[8]。王立朝等研究发现，金沙江白格滑坡地段为V 型峡谷地形，地势陡峻，地形高差大，为滑坡发生提供了自然临空条件。长期的重力演化作用导致白格滑坡出现局部变形破坏，地质构造复杂的金沙江峡谷岸坡、地震、冻融和降水等综合因素作用引发了高位远程滑坡灾害[9]。Xia等对拉西瓦水电站的一处滑坡进行了深入分析，认为该滑坡的发生机制包括倾倒、下沉楔体破坏、落石、拉裂等，并指出地质条件的脆弱性、入渗、水库蓄水是造成该处滑坡大变形的主要因素[10]。Vick等将挪威北部构造控制岩质边坡的变形破坏机理归结为图 1所示的层理控制的后缘破裂(Foliation-controlled rear rupture)、节理控制的后缘破裂(Joint-controlled rear rupture)和断层控制的后缘破裂(Fault-controlled rear rupture)，并将边坡的破坏过程划分为退化阶段(Regressive stage)、损伤发展阶段(Progressive stage)和失效后阶段(post failure)[11]。杨龙伟等根据无人机航拍图和野外地质现场调查，结合研究区的工程地质要素，分析了新疆乌恰县康苏红层崩塌的变形特征和灾变模式。研究表明，该崩塌为拉裂式崩塌，主要受危岩体岩性组合和坡体结构面组合控制，其孕灾模式可分为差异风化阶段、岩体结构变形破坏阶段、悬挑危岩阶段、和崩塌失稳落下阶段，具有典型的碎屑流运动特征[12]。

2 边坡灾变形变特征

边坡破坏的直接表现为边坡体的空间位移。受监测设备及技术的限制，国内外在边坡灾变变形特征方面的研究多利用数值方法或物理模型试验开展，少有针对边坡灾变过程的准确描述。近年来，随着卫星遥感、GPS、激光扫描仪以及InSAR技术的发展，关于边坡灾变变形特征的研究才有所增加。

Wartman等通过饱和黏土边坡破坏土工离心试验探讨了基于前兆位移预测慢行滑坡的破坏时间。发现对数据集的初始部分应用简单的线性逆速度关系会产生保守但不准确的失效时间预测，基于后期监测数据的预测可用于滑坡预警[13]； Voight非线性模型[14]在观测位移的整个时间范围内具有良好的拟合效果，但需要对经验参数进行拟合[13]。Leung和Ng利用现场监测对某土质边坡的变形特征进行了研究，结果表明，在极端风暴事件(重现期相当于245年)期间，斜坡表现为深层位移模式。在滑坡体的平移滑动过程中，滑坡体发生了较大的变形，产生了显著的应力迁移。在随后的旱季，上坡发生反弹，但由于极端风暴而恢复的下坡位移不超过25%。对土质边坡来说，其变形主要受降水的影响，水平变形表现为由坡面向内部逐渐减小，并在一定深度保持稳定[15]。Lin等基于Burgers模型，考虑摩擦系数、黏结刚度、组成材料的强度以及层间黏结的刚度和强度，采用PFC程序数值研究了具有蠕变变形迹象的泥质岩顺层边坡的变形破坏特征。结果表明，层间黏结强度是影响滑移的最大因素[16]。Weng等通过离心机模型试验和数值模拟发现，顺层边坡的层间滑动由边坡自重作用引起。岩体由于湿化变质和重力作用发生变形，然后在坡脚受阻时弯曲，最后在坡脚处形成隆起，导致剪切和滑动破坏。裂纹和主要变形主要分布在主动区和被动区之间的过渡区[6]。Xie等以小洞槽边坡为例，通过地质调查和地表监测资料，综合分析了反倾边坡倾倒变形的时空特征。小洞槽边坡为一弯道崩塌的岸坡，边坡明显变形区域主要分布在岸坡前部和后部，岸坡前部以水平变形为主，后部以垂直变形为主。岸坡整体变形受坡前水平变形控制。边坡中部的条带区是连接岸坡前后变形的纽带，控制着边坡变形的演化。边坡整体变形滞后于该中心区域，该条带状区域的位移可引发后期岸坡整体位移。边坡变形在宏观上表现为地表滑动裂缝、滑坡滑动和岩石弯曲断裂[17]。

Zhang等以向家坝水电站马眼坡块状顺层岩质边坡为例，系统研究了滑坡的地质背景、变形特征、潜在破坏模式、触发机理及防治。研究结果表明，该边坡的变形为内外源整合的结果，优势结构面由原生软岩层(薄层砂岩层)向软弱夹层的演化过程为滑坡提供了契机[18]。Jiang等通过工程地质调查、现场监测和室内试验，对2016年11月29日发生的澜沧江右岸滑坡的破坏机理和后变形特征进行了研究。根据钻孔揭示地层和测斜数据，确定潜在滑动带位于崩积层和基岩之间，水库水位上升是触发滑坡发生的关键因素； GPS监测数据表明，整个边坡的变形速度服从幂函数关系[19]。Dai等通过膨胀土边坡物理模型试验，研究了饱和-非饱和膨胀土边坡在含水量变化下的物理行为和破坏模式。试验表明，随着降雨的加深，土壤表层迅速饱和，入渗深度、入渗速度和入渗饱和度随坡高的增加而减小； 地表位移从坡脚到坡肩逐渐增大，并向深度方向显著衰减。土壤表面首先出现裂缝，然后随着持续蒸发向下膨胀。膨胀效应导致膨胀土边坡应力场重新分布，是导致膨胀土浅层边坡破坏的最重要因素。含水率变化对垂直变形的影响大于水平变形，垂直位移基本与平均增量含水率呈线性关系，在不同部位表现出一定的差异[20]。Vick等在挪威北部构造控制岩质边坡变形破坏机理的基础上，利用DEM软件和InSAR技术分析了3种破坏模式的变形特征。层理控制的后缘破裂滑块的主要特征是具有非常清晰的后破裂面，由于后方破裂角度较低，水平延伸程度大于其他部位。转换区内部剪切在转换区表面表现为更高程度的脆性断裂，中部斜坡显示高应变迹象。滑坡基底破裂面为完整岩石的叶理、阶跃裂缝、其他不连续面和破裂的组合，坡顶的高度伸展导致坡脚处压缩。对于节理控制的后缘破裂和断层控制的后缘破裂，后方的接缝和断层面很容易被识别为后缘。断层面破裂处的基岩显示出高度退化，通过表面向斜坡提供堆积物，表明这些地点的破坏程度很高。一般在有地表运动迹象的地区，地表变形率很高[11]。

3 边坡监测技术与预警方法

3.1 监测技术

为了减少边坡破坏而造成的损害，边坡监测预警是边坡工程中的一项重要内容。由于边坡变形破坏的种类和模式不同，所采用的监测技术方法也各不相同。就监测内容来说，一般包括位移监测、应力应变监测、地下水动态监测、地表水动态监测、地声监测、环境因素监测和宏观现象监测等。

位移监测包括大地测量、近景摄影测量、GPS卫星定位、裂缝监测和倾斜仪监测。其中，大地测量最为传统，该方法利用全站仪、经纬仪、水准仪等监测滑坡体表层的绝对位移，测量范围广，无量程限制。近景摄影测量使用专业测量照相机对边坡坡面拍照并分析其变形特征。王秀美等开发了一套数字化近景摄影测量系统，并介绍了采用该系统进行滑坡监测的做法[21]。刘昌华等以近景摄影测量理论和变形监测理论为基础，分析了非量测相机监测变形的精度和可行性[22]。张喆基于近景摄影测量软件lensphoto探讨了近景摄影测量方法在边坡变形监测中的可行性[23]。程效军等利用近景摄影测量技术对广东大峡谷工地进行现场拍摄，分析了控制点方向误差、平面及深度精度[24]。GPS卫星定位通过在边坡测点布设GPS接收机，利用卫星定位技术测量边坡的绝对位移，精度较高。随着我国北斗卫星全球定位与通信系统(BDS)投入使用，将该系统用于边坡变形监测成为了近年来的研究重点。王迪等采用BDS高精度差分定位技术，使平面和高程监测精度均能达到毫米级，同时运用传统的点位稳定性分析方法和图像移动判别技术，设计了边坡监测智能预警系统[25]。黄步云将北斗卫星系统应用于平罗公路牙舟互通段左侧边坡的变形监测[26]。裂缝监测是利用卡尺、皮尺等监测滑坡体裂缝和滑带的相对位移。倾斜监测一般是利用地表倾斜仪监测坡体地表倾斜度、倾斜方向，利用测斜仪监测坡体深部构造面和滑带位移。应力监测一般针对边坡支护结构进行，通过埋设压力盒、应变计和测力计监测坡体内部的应力变化、支护结构的应力变化和锚索(杆)的预应力变化。地下水监测主要监测地下水的水位、流量、孔隙水压力和岩土体的透水性变化，进而评估边坡的稳定性。地声监测主要利用声发射监测仪和地震监测仪监测坡体内声发射随机事件的频度、坡体本身的振动频率和振幅变化，用以对坡体的现状进行评估。Lenti等针对边坡变形时岩体内部的不稳定，利用加速度计阵列记录进行了研究，发现地下不稳定与连续的斜坡变形有关[27]。环境因素监测主要针对影响边坡稳定的气温、降水等因素进行监测。

随着科学技术的飞速发展，许多新的监测技术和方法也被逐步应用到边坡监测中。例如，阎宗岭等基于无线射频识别技术(RFID)提出了一种危岩监测预警方法[28]。王旭等基于三维激光扫描技术开展了高陡边坡的监测预警研究，并将其应用于巴基斯坦山达克铜金矿边坡[29]。Zhang等利用卫星遥感ALOS-PALSAR和ALOS-PRISM影像对郭埠滑坡不同时期的变形进行了研究，探讨了郭埠滑坡与蓄水的关系[30]。Li等基于微机电系统(MEMS)研发了惯性测量传感器，提出了一种在没有外部地质参考的情况下测量和跟踪位移和移动的边坡变形监测方法。该方法不仅可以得到被观测目标的速度信息，而且可以得到目标的姿态和位置，与全球导航卫星系统(GNSS)相结合，可以实现边坡变形全过程监测[31]。王俊豪等探索了一种基于无人机倾斜摄影影像和飞控数据的滑坡单体信息多维提取的方法[32]。

InSAR 技术(星载合成孔径雷达干涉测量技术)是随雷达卫星的发展而产生的一种对地形变监测技术，利用位于不同空间位置的雷达对同一目标地物进行观测，得到两幅或多幅SAR影像，进而利用干涉处理获取该目标的高程或形变信息，具有监测精度高、分辨率高、全天候监测的优点。韦忠跟采用差值干涉测量法利用雷达波监测边坡变形，建立了边坡雷达滑坡监测预警机制，并用于黑岱沟露天煤矿边坡[33]。刘懿俊探讨了地基InSAR技术在边坡监测中的应用[34]。郑翔天对基于边坡雷达的形变灾害特征提取方法进行了研究，提出了基于雷达图像的预警模型形变参数反演方法和基于融合数据时空分析的岩质边坡形变灾害特征提取方法[35]。谭瑷军研究了地基合成孔径雷达工作模型和干涉测量实现形变数据提取的方法，对原始形变监测数据中的随机干扰噪声和局部异常数据进行了处理，并将该技术应用于河北马兰庄露天开采边坡[36]。王立文依托抚顺西露天矿，验证了边坡雷达监测预警技术的可行性和有效性[37]。

光纤传感技术近年来得到了长足发展。史彦新等利用光纤布拉格光栅(FBG)和布里渊光时域反射传感技术实现了滑坡体的全面监测[38]。李洪才等采用FBG弯曲传感技术提高了FBG的灵敏度，并将其用于边坡表面形变及深部位移[39]。章征林等基于FBG传感技术捕捉边坡失稳过程中的坡体内位移变化，实现了对滑坡演化的监测预警[40]。郑勇研发了复合光纤装置用于边坡深部位移的监测[41]。俞钧耀研制了一种全方位智能实时感知的新型边坡内部变形光纤光栅测斜杆，并提出了边坡实时三维变形场构建方法[42]。李晓赫等提出了一种基于相位敏感光时域反射计(Optical time domain reflectometry， OTDR)光路结构的分布式光纤监测高速公路边坡落石[43]。

时域反射测试技术(TDR)是一种电子测量技术，多用于物体形态特征的测量和空间定位。利用TDR技术进行测量时，将同轴测试电缆垂直埋设在滑坡体内，从地表电缆端向同轴电缆内发射高频脉冲测试信号； 埋设的同轴电缆某段受到滑坡蠕动的岩石或土体的挤压时，同轴电缆就会发生变形，变形处同轴电缆的特征阻抗发生变化，测试信号发生反射。通过分析反射信号的到达时间与振幅幅度推测滑坡体的变形位置和程度，达到对滑坡体监测的目的。Lin等采用时域反射测试技术(TDR)监测滑坡体中注浆同轴电缆的变形，利用TDR波形的变化和反射系数积分法的计算，确定滑坡中剪切变形的位置和大小，从而监测滑坡中潜在斜坡运动的位置和大小[44]。

3.2 预警方法

边坡灾变预警方法的发展经历了从群防群测的现场巡检到远程自动监测预警，从单一监测到融合监测和本质监测。刘建永等提出一种基于低功耗传感器设计技术、无线传感网络和北斗/GPRS相结合的滑坡地质灾害无人监测方案，并设计了多传感器融合的滑坡地质灾害预测预警平台[45]。赵忠海和李敏对北京山区公路边坡的监测预警现状进行了分析，认为北京地区目前在公路边坡地质灾害监测预警方面的工作尚处于起步阶段，存在着专业监测密度较低、成灾机理研究不够深入，监测技术及预警方法的针对性和实用性不强等诸多问题[46]。邬凯等依托湖南娄新高速公路边坡，选择典型滑坡安装了远程监测系统，捕捉滑坡体局部变形破坏的全过程，分析了滑坡时空演化规律。该远程监测系统以地表位移和降雨量作为主要监测变量，通过在滑坡上设置3个监测断面，安装3台触发式地表位移计、1 台容栅式雨量计、1 套数据采集传输系统和1套供电系统，对滑坡发育的主要裂缝以及该区域的降雨量开展远程实时监测，运用降雨量-变形加卸载响应比分析滑坡变形所处的演化阶段，结合现场调查对滑坡稳定性进行预测预警，并采用GPRS网络进行远程传输[47]。刘冠洲等采用多源监测信息采集和融合、云数据存储与边坡稳定性分析、三维建模、综合预警等关键技术，建立了一套多源监测预警信息一体化平台[48]。周明和邱凌云提出了基于GNSS、GPS表面位移、自动化机器人变形监测等多传感器技术融合的立体高精度变形监测，实现了高危边坡变形监测预警系统自动化和智能化[49]。覃事河和周全采用高精度全站仪、全球导航卫星系统、三维激光扫描、微芯桩监测预警系统等多种智能手段对大渡河猴子岩水电站库区某滑坡体实施监测预警，提高了监测系统的可靠性，保障了滑坡体应急处置与管制通行期间的安全稳定[50]。孙光林等指出滑坡灾害监测预警的发展方向是先进监测方法、多技术融合方法和本质监测预警方法[51]。

边坡灾变预警离不开边坡稳定性的准确判别，其关键在于预警值的取值和评判方法选取。王红明等探讨了公路边坡的监测项目及预警值[52]。朱家剑等结合甘肃渭武高速公路边坡调查分析，基于IFOA 算法对位移传感器的布设位置进行了优化计算，以降雨强度、边坡位移-时间曲线特征和位移量作为预警指标，提出边坡监测预警方案[53]。Deng等提出了一种用灵敏度分析方法定量分析随机变量对边坡破坏概率的影响[54]。Hasan 和 Najjar将一种基于贝叶斯技术的简化概率反分析方法应用于阿尔及利亚拟建公路路段稳定性分析[55]。Su等建立了适用于预测变形和不稳定性的具有高边坡变形形成机理的边坡变形统计模型，并从变形速率、变形加速度等方面提出了边坡稳定性预警指标[56]。Xue提出了一种预测边坡稳定性的混合最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化(PSO)技术，该技术采用改进的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数的最优值进行选择，从而改善最小二乘支持向量机的性能预测精度[57]。Cheng 和 Hoang提出了一种新的边坡崩塌评价方法。该方法结合了贝叶斯框架和K-最近邻密度估计技术，采用贝叶斯框架对边坡稳定性进行概率估计[58]。Lo 和 Leung采用随机场理论进行了边坡和条形基础的概率分析。随机场模拟采用拉丁超立方体相关抽样(LHSD)，将拉丁超立方体相关采样与多项式混沌展开(PCE)相结合，逼近模型响应的概率密度函数，进而将LHSD-PCE方法应用于具有交叉相关抗剪强度参数的土壤的概率边坡分析[59]。Liu 和 Cheng提出了一种与准蒙特卡罗模拟(QMCS)相结合的改进kriging元模型(AKQMCS)，改进kriging模型代替边坡极限状态函数(LSF)，利用基于熵理论的学习函数，逐步更新kriging模型。然后在改进的kriging元模型上进行QMCS仿真，以评估边坡的系统失效概率[60]。Li等提出了一种综合监测参数的边坡稳定性评价方法。该方法利用观测信息对强度和荷载参数进行反分析，然后利用更新后的基本参数计算边坡的安全系数或破坏概率[61]。Pan等对边坡的三维稳定性进行了概率分析。分析过程中，利用基于极限分析的运动学方法计算边坡临界高度，采用广义Hoek-Brown破坏准则来表征岩体的破坏，采用响应面法和稀疏多项式混沌展开进行概率分析[62]。

4 现状分析及评述

由前叙述可知，国内外学术界和工程界对边坡灾变已经开展了非常系统、深入的研究，并获得了大量的研究成果，为边坡工程防灾减灾做出了巨大贡献。

边坡灾变机理和模式是问题研究的基础。从已有研究成果可以看出，由于广泛分布的边坡所处的地质条件、边坡本体性质、气候环境以及工程活动特点等各不相同，边坡的灾变机理及模式各有特点，需要根据其实际情况专门分析。边坡形变特征多与边坡的灾变模式相关，且受边坡本体性质控制。

边坡灾害发生受多种因素的综合影响，并在许多方面有所展现。为此，针对边坡的监测不仅需要边坡本体的监测，还需要针对周边环境的监测； 从坡面深入到坡体内部，从直接表征的边坡变形到体现材料性能的力学响应，从常规现场巡检到自动化监测，无不体现人们对边坡灾变认知的不断深入。然而，从获得的监测数据看，这些监测多针对边坡坡面或坡内标识点的监测，针对整个坡面形变特征的监测还很少。

GPS和BDS系统为我们的生产和生活提供了很大的便利，由于GPS技术和BDS技术具有较高的精度，将二者用于边坡监测是今后的发展方向。利用GPS或BDS的监测需要在边坡上布设相应的接收装置，通过接收卫星向地面发射电磁波信号，获取监测点的三维坐标，利用坐标差反算监测点的位移，但需要考虑安装成本，并且GPS或BDS测站站点选择自由度低、反射性较强的物体容易产生多效应路径、易受恶劣天气影响、人工不能作业。

相比传统的GPS技术和水准测量，InSAR技术无需设置地面观测站，仅需通过雷达卫星对地监测和数据分析，监测范围广、监测精度高、分辨率高、可以全天候监测，近年来已在一些工程中得到初步应用。但是，时空失相关和大气延迟严重影响形变测量的精度和可靠性[63]，为此，张成龙等[64]针对高落差、相干点密度低、空间分布严重不均匀等问题，利用GACOS(generic atmos￣pheric correction online service for In SAR)辅助下干涉影像堆叠技术(InSAR Stacking)和 Li CSBAS方法获取雷达视线方向(line of sight， LOS)年形变速率，进而提取出二维的形变场； 柴华彬等[65]提出了一种融合实测数据的地表沉降SBAS-InSAR监测方法。

三维激光扫描技术通过扫描整个边坡面构建边坡的点云图像，对比不同时段的点云图像分析边坡的变形特征，该技术测程有限，无法满足长距离、大范围变形监测的需要，且需要定期运送设备到现场，难以实现对边坡的实时自动化监测。

近景摄影测量技术和无人机倾斜摄影技术是利用摄影照片，识别并提取边坡的特征标识，通过标识点位置的前后对比识别边坡的变形特征； 但图像处理复杂、损失细节信息、摄影测量的精度尚待提高，且需要定期运送设备到现场，难以实现对边坡的实时自动化监测。

光纤光栅技术在边坡工程中的应用尚不成熟，在确定滑坡滑动方向、滑坡大变形监测、以及滑坡岩土体与光纤耦合性关系模型方面存在不足[66]，且成本较高。徐靓等[66]系统分析了分布式光纤感测技术应用于滑坡体内部多源多场监测的优势和潜力，但仍有许多技术问题需要解决。

边坡灾变预警经过多年的发展，已步入先进监测方法、多技术融合和本质监测预警的阶段，协同利用多种测量手段开展边坡动态监测、隐患早期识别、自动化解疑是未来的发展趋势[67]。

由上文分析可知，边坡的灾变机理及模式各有特点，边坡灾变特征也体现在许多方面，利用单个因素进行灾变预警往往难以达到预期的效果。在边坡灾变过程中，坡面形变特征是最为直观的一项内容，前述针对边坡坡面特征的监测技术各有其优势及适用范围，且多为专用监测技术和手段，缺乏对现有技术和资源的优化配置，InSAR技术和光纤光栅技术等还需进一步完善。

在我国利用摄像头进行远程实时监控已非常普及，城市交通监控系统、楼宇的视频监控、以及模型试验中均有摄像技术的应用。随着科技的发展，摄像的成图质量不断提高，其价格在持续下降，为研发低成本边坡坡面变形特征监测技术提供了条件，使研发一种精度高、检测速度快、部署成本低、监测范围大、可24h无人值守连续监测的边坡监测预警技术成为了可能。该技术涉及的关键问题包括：(1)边坡坡面变形标识的选取及识别。为了准确地识别边坡坡面变形情况，需要从提高摄像器材的分辨率和识别算法方面入手，充分将机器视觉技术和近景摄影测量相结合。具体思路为：采用CMOS成像技术，设计相应的光学望远镜系统和夜间及低能见度条件下的目标自动补光系统，实现双光传感器全天时获取的位移时变影像信息量达到高精度检测要求，以此实现双光传感器24h连续数据采集。进而，基于序列影像检测的边坡纹理变化感知技术，利用深度学习技术，以边坡监测图像为研究对象，设计边坡形变特征的描述与提取方法，实现对边坡形变位移的实时识别与监测。(2)边坡灾变预警值的确定及灾变水平评判。此项内容需要在明晰边坡灾变机理和边坡坡面变形特征的基础上，利用精细化数值模拟方法和物理模型试验确定。精细化数值模拟需要选择合适的计算方法和材料本构模型，非连续分析方法(如PFC、3DEC、UDEC、DDA、NMM等)在描述边坡灾变等大变形问题方面具有天然的优势。故此，利用非连续分析方法构建精细化模型描述边坡灾变过程是边坡形变特征识别及预警值确定的重要环节，而物理模型试验的主要作用则是灾变重现、数值模型检验和参数反演。(3)边坡潜在灾变机理及模式的准确判断。这是边坡灾变监测预警顺利实施的最重要、最基本的问题，需要对具体的工程进行详尽的地质调查、勘察，获取第一手的资料。

5 结论

本文对近10年来国内外关于边坡灾变监测预警方面的研究现状进行了归纳、整理、和评述，分析了该方面研究的发展方向。建议在交通监控系统的基础上，研发一种精度高、检测速度快、部署成本低、监测范围大、可24h无人值守连续监测的边坡监测预警技术，作为我国道路边坡灾变监测预警的有效补充，提高我国道路边坡防灾减灾能力。本文给出了研发这种低成本边坡坡面变形特征监测技术亟需解决的关键问题。