山洪灾害监测预警系统建设探讨

摘 要：为了更好地防御山洪灾害，利用文献资料法、案例分析法，以某地区山洪灾害监测预警为分析案例，简单介绍了山洪灾害监测预警系统建设需求，结合山洪灾害监测预警系统建设技术细节，探究了山洪灾害监测预警系统功能。研究发现，山洪灾害监测预警系统可以实时监测山洪灾害，提高山洪灾害预防控制效率，具有一定应用价值和推广意义。

关键词：山洪；灾害监测预警系统；激光雷达

中图分类号：TV 87" " 文献标志码：A

监测预警精度不高，是当前山洪灾害防御面临的主要瓶颈问题的情况，亟需深入研究山洪灾害成灾机理，开发准确率高的预警模型。在地质灾害点面双控试点进行大面积活动中，越来越多的地区参与到地质灾害由点及面的防控研究中，新的点面双控思路不断涌现。但是，我国地域广袤，山区地形各异，山洪灾害发生特点多样，山洪灾害监测预警指标设置难度较大，原有山洪灾害监测存在覆盖范围狭窄、预警不准确等问题。因此，从扩展山洪灾害监测范围、提高预警精准度着手，探究山洪灾害监测预警系统建设具有非常重要的意义。

1 山洪灾害监测预警系统建设背景

研究地区位于盆地西南边缘，属于盆地到山原过渡地点。区域地势西南部高、北东部低，最高点海拔为3098.3m，最低位置海拔为420m，相对高差为2679m。按照地貌形态，可将区域地貌分为平原、丘陵、山区3种类型，不同类型地貌特点见表1。

该区域降雨充沛，山顶多年平均降雨量为1922.8mm，近40年最大年降雨量为2415.2mm。区域降雨量在地区分布不均，由北西山区向周边延伸逐渐减少。同时区域降雨量时空分布不均，4—9月降雨量超过其他月份（见表2）。该区域频繁出现暴雨天气，受降雨影响，新增山洪灾害点14处。

2 山洪灾害监测预警系统功能

2.1 山洪监测信息查询

2.1.1 整合储存平台与智防App二维码

在山洪灾害监测预警系统中，山洪监测信息查询子系统主要以生成链接的方式，将储存平台与智防App的二维码功能进行结合，满足山洪防控“一点一区一码”要求。技术实现涉及信息获取、表现形式确定、发布几个模块[1]。用数据源接口获取信息，采用数据库系统+XML文件双通道连接储存平台与智防App，自动更新智防App内山洪灾害信息，并与山洪灾害存储平台信息同步发送，包括预警类别、预警设计、开始结束时间、防御指南等。表现形式根据智防App终端、客户端要求差异，显示内容也有所差异。在智防App终端，显示内容为气象灾害预警信息，并自动匹配预警解释说明、防御情况。在智防App客户端，以预警信号图片+文字的形式（如图1所示），表现多种预警信息，满足不同用户的个性化阅读需求。

发布模块主要是利用信息PUSH自动推送与存储平台手动登录查询相结合的方式，收集移动用户二维码扫描信息，在智防App软件、存储平台建立连接，推送用户关注信息到发布端，并记录用户浏览时长，将信息反馈到推送端，为推送界面的持续优化提供依据。

2.1.2 添加三维模型接口

在智防App的地质灾害点、风险区二维码内，添加三维模型接口[2]。三维模型接口设计主要使用PDMS（Plant Design Management System）软件，以单个模型元素调整为重点，根据PDMS特有数据格式，建立三维模型接口。接口导出端构建CAD坐标系、PDMS坐标系对应关系，使CAD内同一平面的一个点组在PDMS内对应一个EXTRL SLON，且第一个点组为EXTRL SLON的原点。

2.1.3 获得三维模型

在三维模型接口支持下，可上传区域部分灾害点的三维模型数据（包括断面信息、流域信息）[3]。此时，用户可采用扫描灾害点的二维码的方式，直接获得灾害点的三维模型。三维模型是根据已知场地竖向数据对每3个临近点联结为三角形，区域任意灾害点均落到三角面顶点、线或三角形内，根据落到三角形3个顶点、线与内部的灾害点差值，可以输出灾害点高程，并显示地形三角网，准确反映灾害点地势地形[4]。在地形三角网内，点击模型局部，了解流域设计暴雨、断面避灾转移路线、淹没范围等信息，并根据需要查询灾害点的形态和范围。

2.2 山洪信息实时预报

2.2.1 野外调查

山洪灾害监测预警系统拟选择基于临界雨量预报模式，临界雨量是根据实际降雨量、临界雨量对比，预测区域山洪灾害是否发生及其紧急程度、危害程度。在运行山洪实时预报功能前，应提取山洪灾害监测预警系统内存储的野外调查数据。利用大疆精灵4RTK无人机进行野外调查，规划航线（包括飞正射影像、飞倾斜影像），面对山洪灾害高风险区的斜坡拍摄无人机1∶10000比例尺正射影像图、倾斜摄影图或贴近（仿地）摄影图。同时利用大疆智图软件解析空中三角测量，自动匹配、正射纠正制作正射影像图[5]。

2.2.2 重建三维格网

在获得正射影像图后，利用系统端三维格网重建功能，自动纹理映射制作获取三维模型。

第一步，根据无人机拍摄某物体的序列图像，采用三维重建算法（PMVS运动信息结构化算法），重建三维模型（3行4列的矩阵）和相机参数（与序列图像中成像一一对应）。

第二步，基于遮挡原理，检测快速片元可见性，确定片元的法向量、顶点法向量。即设定片元数为N，一个网格内块数为M，一个块内线程数为T，利用一个块测试一个片元是否被其他片元遮挡。在相机矩阵内，三维模型上的点和投影到图像上的点间关系如公式（1）所示。

Vij=PiVj " "（1）

式中：Vij为投影到图像上的点；Pi为相机矩阵；Vj为三维模型上的点。

确定三维模型上的点和投影到图像上的点间关系后，利用块内线程，将片元数扩大至网格块数的整数倍，计算2个三角形是否重叠（公共部分面积是否为0）。

第三步，根据顶点法向量与顶点到相机中心的向量的夹角，推测无人机摄像中对应像素颜色相对顶点颜色的权值（顶点法向量与顶点到相机中心向量的夹角的余弦），完成自动纹理映射。

2.2.3 校对流域信息

以三维模型为底图，同时提取系统端数据库内历史山洪灾害数据、涉水工程补充调查数据、沿河村落详细勘察数据，现场校对小流域基础信息。小流域基础信息校对可以利用形状约束条件下的流域分散入流非线性回流模型，利用基于压力传感器的河流高度测量估计流量，辅以周期性流量测量，关联河流高度与流量，如公式（2）所示。

Q=K（H-H0）z " （2）

式中：Q表示稳态排放；K表示评级曲线常数；H表示流高，m；H0表示零排放；z表示评级曲线常数。在壤中流、地下径流对洪水过程贡献相对较小情况下，借助全流域整体模拟，完成小流域基础信息校对。

2.2.4 输出多元数据

根据校对结果，依托主流GIS服务软件（GeoServer或ArcGIS）的REST服务能力，系统端集成地图切片、DOM数据、DEM高程数据、空间矢量数据，输出遥测数据、前期土壤含水量数据以及本次降水形成洪峰洪量数据，为山洪预警响应奠定基础。以ArcGIS Server 10 java版本的REST服务部署为例，利用ArcGIS Manager创建服务，开启ArcGIS Services Directory，从Mangaer中导出est服务对应.war包，将.war包放入Tomcat虚拟目录，重启ArcGIS Server服务，确定REST服务接口发布成功。

2.3 山洪监测信息更新

2.3.1 搭建三维实景模型

山洪灾害监测预警系统内储存海量数据信息，数据维护是系统正常运行的前提。系统储存数据格式、数据类型具有一定差异，因此可以三维实景模型为载体，对流域信息、雨量信息以及断面信息进行维护更新。以区域在册的山洪灾害点和选定的1处极高风险区建立三维实景模型，如图2所示。

根据图2，以三维实景系统为载体，对山洪监测预警系统内存储时段雨量、日雨量、暴雨时程分配、小流域属性、断面设计洪水等信息进行更新维护。

2.3.2 复杂流域虚拟化

针对部分下垫面条件复杂、土壤含水量分布不均的流域，单一三维实景系统无法获取足够的净雨量信息以及临时预警信息，埋下预警不准隐患[6]。此时，可立足不同土壤含水量情形，将小流域虚拟为一个水库模型，将流域降雨产流过程模拟为水库蓄水、放水过程。系统端输入山洪灾害前调查房屋高程、流域产汇流量，以此为水库基底高程、虚拟水库来水量，利用系统端霍顿下渗表达式（公式3）计算混合蓄满－超渗净雨，获得精准的洪水数据（含虚拟水库洪水淹没范围）。

f=fc+（f0-fc）e-kt " "（3）

式中：f为流域平均下渗能力，mm/h；fc为稳定下渗率，mm/h；f0为初始下渗能力，mm/h；k为土壤透水系数；t为渗水时刻。

获取洪水数据后，应将其及时添加到后台数据库，为安全预警奠定基础。以添加MySQL数据库为例，可以从普通insert查询着手，使用select执行另外的insert，对已有记录再次执行相同查询，重复8次/16次/32次，运行1次复制查询，完成虚拟洪水数据向现有数据库的填充，局部代码如下。

Insert into table t1 values（value1，value2...）；

Insert into table t1 select * from t1；

...

2.4 山洪灾害分级响应

2.4.1 确定小流域坡面糙率值

在将正射遥感影像成果上传到山洪监测预警系统数据层后，提取系统端第三次国土调查成果矢量数据库、湖划界相关成果图（包括河道1∶2000地形图以及河道断面图）、植被类型图、土地利用图、土壤类型图等，分析土地利用类型与小流域坡面糙率的对应关系，初步确定小流域坡面糙率值[7]。当估算坡面糙率值时，首先，以现有green-ampt模型为支撑，联系土壤入渗率、降雨强度、土壤初始含水量、入渗时间、降雨开始到开始产流经历时间等参数。green-ampt模型局部实现代码如下。

N_tries=0；

CONVERGED=（Ip！=0.0）；

While（（n_tries＜=N_MAX ）amp;amp;（！CONVERGED））{

Infil=-KO*fs*（C+Ip）/（1.0-exp（fs*Ip））；

其次，根据降雨条件下的小流域坡面水流流动过程，构建运动波方程，近似解析运动波。局部解析过程实现代码为：Ip_hi=IP；Ip=（Ip+Ip_lo）/2.0；

最后，根据水量平衡关系，获得坡面糙率动态变化过程。

2.4.2 确定小流域下渗特性参数

根据土壤质地数据，明确土壤质地类型与小流域坡面下渗特性关系，初步确定小流域下渗特性参数。即在已知坡面糙率动态变化规律的情况下，在philip入渗模型内集成土壤入渗率、累积入渗率，根据水量平衡关系获得坡面水深与坡面糙率的关系。进而以坡面泥沙运输为重点，结合实测数据、坡面水深，输出泥沙侵蚀率。根据降雨实测数据与泥沙侵蚀率，可以获得小流域下渗特性。在MATLAB内，philip入渗模型可以借助蒙特卡罗方法仿真模拟并输出可视化物理渗透结果。蒙特卡罗方法须重复操作，操作过程如图3所示。

动态连通成功后，调用MATLAB内基于路径压缩的加权Union-Path算法，以新站点开启为依据，对上、下、左、右进行开站点union操作。增加top虚拟站点，询问是否渗透，若是，则记录连通瞬间空缺率，并输出关于空缺率的渗透频数图像，归一化空缺率对频数，由频数分布平均值获得渗透性参数。

2.4.3 设计山洪监测预警阈值

收集雨量站、流量站、智能雷达在线测流系统、雨量墒情站、视频水位流量站等监测数据，判定雨量与山洪流量关系，为山洪监测预警阈值设计提供依据。

初步设计山洪监测预警阈值后，根据降雨历时过程、入渗量、蒸发蒸腾量、地形、地表径流量、地貌、坡体、河道结构等干扰因素，进一步细化调整阈值。在特定阈值内，一键展示系统端计算的单体山洪灾害危险源与承灾体的边界、范围信息（如图4所示），并输出安全岛和避险路线，同时在后台自动预报危险源、承载体、安全岛和避险路线等信息，为山洪灾害转移、防御决策提供支持。

2.4.4 灾害分级响应预警

根据分等级山洪灾害响应要求，采用降雨强度90%作为山洪红色预警（警报级）阈值，降雨强度65%作为橙色预警（警戒级）阈值，降雨强度20%作为黄色预警（提醒级）阈值（见表3）。一个降雨事件在某降雨历时条件下可能引发灾害的平均降雨强度计算过程如公式（4）所示。

（4）

式中：I为平均降雨强度，mm/h；D是降雨历时，h。

3 结语

综上所述，新建山洪灾害监测预警系统是高风险区三维实景系统，主要以一个高风险区的三维实景地图为底图，勾划山洪危险源危险范围、影响范围，同时以精确到户的标准，对影响范围内受威胁对象信息、避险路线信息、安全岛信息进行标注。系统以区域智慧防灾App为载体，经过添加高风险区三维实景系统的链接操作，生成风险区二维码。相关用户可通过扫描二维码直接获知山洪风险区的各项信息，并在短时间内找到避险路线及安全岛，精准高效地预防山洪灾害。

参考文献

[1]唐文坚，范仲杰，董林垚，等.暴雨型山洪灾害链监测预警研究与展望[J].长江科学院院报，2023，40（7）：73-79.

[2]陈沫宇，张占贵，张良，等.面向山洪预警的干旱半干旱区雨量站网优化方法—以河北省张家口市为例[J].地理与地理信息科学，2021，37（3）：16-20.

[3]马细霞，王慧丽，程旭，等.基于降雨时空不确定性的山洪灾害三级预警模式[J].南水北调与水利科技（中英文），2022，20（2）：297-307.

[4]张珂健，黄诚，张晓祥，等.利用改进的SCS水文预警模型提升山洪灾害风险应急制图的时效性—以长江经济带为例[J].地球信息科学学报，2023，25（3）：546-559.

[5]雷声，王小笑.山洪灾害风险防控研究与实践[J].水电能源科学，2021，39（3）：32-35.

[6]王政荣，韩俊太，杨雨亭.耦合不确定性的山洪灾害风险预警方法及应用[J].水力发电学报，2023，42（6）：30-39.

[7]王协康，杨坡，孙桐，等.山区小流域暴雨山洪灾害分区预警研究[J].工程科学与技术，2021，53（1）：29-38.

通信作者：李洪（1982-），男，汉族，大学本科，就职于四川省第七地质大队勘察院，水工环地质、岩土工程勘察与治理高级工程师，主要从事地质灾害防治技术工作。

电子邮箱：15444166@qq.com。