自动化监测预警系统在滑坡监测中的应用

张振威，刘滋源，张帅,3

（1.重庆交通大学 土木工程学院，重庆 400074；2.广西北斗星测绘科技有限公司西南分公司，重庆 400074；3.广西空间信息与测绘重点实验室，广西 桂林 541000）

随着卫星技术的发展和网络技术的应用，基于GNSS自动化设备的监测技术开始应用于滑坡的监测预警工作中。我国幅员辽阔，许多山区都存在一定的滑坡现象，将造成巨大的经济财产损失。然而，传统的监测技术时效性较差，不能及时预报滑坡动态[1]。本文主要以重庆市涪陵区某滑坡为例，对滑坡自动化专业监测和预警进行探索。

1 自动化监测系统概述

自动化滑坡监测系统主要由数据采集、数据处理和监控中心3个部分构成，其中数据采集部分包括降水量监测、视频监测、地表位移监测、应力应变监测、深部位监测和地下水位动态监测等[2]。

1.1 监测项目概况

重庆市涪陵区某滑坡为已有地灾点，于2014年8月由某工程勘察院组织进行应急勘察。勘察结果表明，该滑坡为土质滑坡，后缘高程约为550 m，前缘高程约为480 m，相对高差达68 m；滑坡纵长280 m，横宽640 m，滑体平均厚17 m，体积约为352万m3；滑坡在天然工况下稳定，在暴雨工况下处于欠稳定状态。因此，2014年对桐子园滑坡区域内房屋变形严重的15户实施了避让搬迁；而2020年7月2日滑坡产生了强烈变形，变形范围为原滑坡的中前部，长310 m、宽625 m，体积为320万m3，其中左侧变形最强烈，为高风险区域，右侧变形程度中等，变形区域出现多条拉张裂缝，最大延伸长度约为10～30 m，缝宽为2～50 cm，局部下错50～120 cm，村道公路断裂，交通中断，滑坡前缘距页岩气平台330 m。

1.2 监测内容和方法

根据相关规范，结合实际工程案例对滑坡体应建立地表变形、地下水位的动态监测系统、深部位移、地表裂缝位错，以监控滑坡整体变形[3]。遵循该原则，根据监测设计方案实际需要，本次监测的主要工作内容包括滑坡地表位移监测、地表裂缝位移监测、地下水位动态监测、地表降水量统计和宏观地质调查。

1）滑坡地表位移监测是指在能反映滑坡区动态变化的位置设置监测点，采用GNSS自动连续监测系统对相应地表位置进行监测，主要测定地表监测点随时间而发生的水平、垂直方向的位移量、位移速率和位移方向。通过对数据的分析，了解滑坡滑动范围和规模，以及监测区域内全局与局部之间的相对变化关系信息，并及时提供预警信息[4]。

2）地表裂缝位移监测是指对滑坡区的地表裂缝和主要建（构）筑物裂缝进行位移监测，主要监测裂缝大小、方向。首先在裂缝两侧埋设观测桩，布设自动化拉线式裂缝位移计，通过通信网络将裂缝位移计采集的数据实时传输到网络端，并在网络端设置预警值，若超过预警值，则自动通过短信方式发送给监测人员，以便采取相应的措施。应定期采用钢尺对裂缝进行人工测量，并与裂缝计采集的数据进行比较，以确保裂缝计数据的准确性，对施工安全监控起到预报的作用。

3）地下水位动态监测。利用原有勘察钻孔或监测工作增加的钻孔，对地下水位进行测量，观测地下水位变化、降雨与地表位移变化的关系，评价地下水位对位移的影响以及边坡排水系统的有效性。

4）地表降水量统计。通常在滑坡附近布置一套雨量自动监测站对滑坡区降雨量进行采集或采用当地气象站的降雨量数据；进而分析降雨量与滑坡的变化情况及其之间的关系，为滑坡的预警预报提供更多的判断依据。

5）宏观地质调查采用人工巡视检查的方式。宏观地质巡查是监测变形与宏观地质迹象的联系，监测数据出现异常变化时需通过宏观地质巡查寻找宏观变形迹象，验证监测数据反映的变形情况。宏观地质巡查工作能有效弥补监测点布设数量有限而导致的监测死角，及时发现异常情况。宏观地质巡查方式包括走访、观察、记录、拍照等。

2 监测数据处理与分析

2.1 地表位移监测与数据分析

GNSS基准点布设在村委会顶楼天台，距离滑坡体约1.5 km，落差54 m，位置稳定。自动化GNSS位移监测点5个，3个布设在强变形区，2个布设在中等变形区。

GNSS定位的基本原理是通过测量4颗及以上已知位置的卫星与GNSS接收机的距离，采用距离交会的方式确定接收机的位置。GNSS地表位移监测是将GNSS基准站设置在非变形区，GNSS监测站设置在变形区内，通过数据传输系统将同一时刻的GNSS基准站和GNSS监测站的原始观测数据发送至数据中心，通过数据中心专业的数据处理软件对原始数据进行自动解算处理，得到GNSS监测站点位实时坐标值[5]。GNSS地表位移监测技术具有技术成熟、数据精度高（毫米级）、数据实时采集、自动化程度高等特点。GNSS地表位移监测针对滑坡整体以及局部变形强烈区域，布设的地表位移监测点用于获取整个滑坡在监测期的变形数据，为滑坡整体变形判断提供数据支撑。

本文以2020年7月7日为初始日期，以2020年7月31日为结束日期，根据监测期间各监测点水平和垂直方向的累积位移量及其相应降雨量，绘制累计位移—降雨量—时间曲线图，如图1、2所示。监测初期由于降雨量影响，2020年7月7日—21日GNSS滑坡监测点变化较快，如表1所示，其中GNSS03监测点水平位移最大，为185.15 mm，变形速率为12.34 mm/d，GNSS01监测点垂直位移最大，为-129.94 mm，变形速率为-8.66 mm/d；2020年7月22日—31日，由于降雨量减少，GNSS滑坡监测点变化整体减缓，具体变形量如表2所示。

图1 GNSS水平位移—降雨量—时间曲线图

表1 2020年7月7日—21日的自动化GNSS监测点位移统计表

表2 2020年7月22日—31日的自动化GNSS监测点位移统计表

2.2 地表裂缝监测与数据分析

滑坡主控裂缝采用自动化拉线式位移计进行监测，共布设6个点位，其中强变形区后缘布设2个，中等变形区后缘布设3个、前缘布设1个。

裂缝位移计的传感器将机械位移量转换为可计量的、成线性比例的电信号。当被测物体产生位移时，拉动与其相连的钢绳，钢绳带动传感器传动机构和传感元件同步转动；当位移反向移动时，传感器内部的回旋装置将自动收回绳索，并在绳索伸缩过程中保持其张力不变，从而输出一个与绳索移动量成正比例的电信号。现场自动采集数据后通过GSM/GPRS通信网络无线发送到监测中心服务站[6]。地表裂缝监测技术具有技术成熟、数据精度高、数据实时采集、自动化程度高等特点。地表裂缝监测针对滑坡整体和局部变形强烈区域，点位布设在滑坡区域内地表裂缝的两端，用于获取地表裂缝在监测期的相对变形数据，为滑坡整体变形判断提供数据支撑。

在监测周期内，自动化拉线式位移计于2020年7月9日开始监测，2020年7月31日结束监测，各监测点地表裂缝累计变化量和降雨量的关系如图3所示，可以看出，在2020年7月21日后裂缝变形速率明显降低，并趋于稳定，说明降雨是裂缝变形的主要影响因素。

图2 GNSS垂直位移—降雨量—时间曲线图

图3 地表裂缝累计变化量—降雨量—时间曲线图

2.3 稳定性判定

通过分析监测周期内的监测数据，并结合宏观巡视情况可知，监测周期内强变形区、中等变形区整体处于基本稳定状态；在暴雨工况下，强变形区和中等变形区均处于欠稳定状态。该滑坡的形成与地形地貌、地层岩性、坡体结构、大气降水等密不可分[7]，是上述因素综合作用的结果。影响滑坡稳定性的因素主要包括地形条件、地层岩性和水的作用。滑坡变形最主要的影响因素是降雨。

3 结语

本文以重庆市涪陵区某滑坡监测为例，将自动化监测、多传感器监测等技术与数据实时传输体系相结合，建立了自动化滑坡监测系统，可实时获取滑坡的变形数据。通过分析获取的数据，可获得滑坡整体以及局部的变化情况，实现对滑坡监测的智能化管理。相对于传统监测，系统具有时效性高、监测精度高、数据可靠等优点，提高了滑坡预警预报的准确度。及时发现潜在问题，提前采取相应措施减少损失，保证人民生命财产安全，对于滑坡安全监测工程具有重要意义。