高危邊坡變形監測與預警系統研究
來源：《測繪地理信息》2018年03期
作者：周明, 邱凌雲
摘 要：我國南方因其獨特的地質構造環境，降雨量大及工程施工頻繁及不合理的礦產資源開發，形成了各種大規模高危邊坡。邊坡高差大、整體穩固性差的邊坡稱為高危邊坡，其岩質邊坡的穩定性與結構面的發育程度、發育位置、產狀、組合特徵及其工程性質有著十分密切的內在聯繫。高危邊坡地質災害事故通常突然發生，造成群死群傷的惡性傷亡事故，具有事故突發性和高危性，為確保支撐模板系統穩固和安全，必須對支撐模版系統進行實時變形監測。
關鍵詞:高危邊坡；多感測器；測量機器人；自動化實時監測
目前，對結構面的測量方法主要有典型露頭測量、統計窗測量、現場全斷面全元測量、現場數字攝像和三維激光掃描等方法[1-2]。通常採用精密水準儀測量沉降，全站儀測量平面位移，費時費力且精度不高，監測人員和儀器在邊坡上作業，安全無法保障。
高危邊坡工程地質複雜，在布設變形監測點時要採用多種監測方式對滑坡體的變形現狀及趨勢進行綜合、全面立體的監測，在建立地質災害防治體系時，需要對高危邊坡進行持續動態監測，及時獲取高危邊坡高精度變形數據，遠程傳輸並進行高危邊坡的實時監控。為了提高測量的精度和效率，本文提出了多感測器高危邊坡的立體化實時自動監測技術，並通過具體工程實例驗證了這一技術的優越性。
1 高危邊坡監測關鍵技術
1) GNSS實時監測技術。高危變形需要建立實時動態的高精度監測系統，利用GNSS實時動態監測差分技術進行坡體位移監測。將1台GNSS接收機固定穩固安置在遠離變形區域的位置作為基準站, 另外多台GNSS接收機安置在坡體位移點作為監測站, 基準站和監測站同時觀測共視衛星，並以載波相位作為觀測量，稱為單基站GNSS實時差分技術[3]。
運用動態的載波相位差分技術(real-time kinematic, RTK)[4]。由於兩個同步觀測站觀測共視衛星會有較強的GNSS誤差相關性，可以利用單差、雙差和三差等形式，將兩站的觀測量組合進行消除或減弱誤差，其載波相位測量精度可以達到0.5~2.0 mm。
差分GNSS技術與數據傳輸技術的結合，建立在實時處理基準站和基準站觀測到的載波相位基礎上的，對數據傳輸部分的傳輸速率和數據可靠性要求較高[5]。基準站及移動站同步對衛星進行觀測, 移動站通過短距離無線模塊將原始數據傳輸至位於參考站的數據採集模塊, 數據採集模塊則將多站數據通過網路一併傳送至遠端監控中心, 然後進行實時計算。
2) 多感測器自動化監測技術。建立以GPS表面位移、自動化機器人變形監測為主, 深層位移、地下水位、雨量計和裂縫計等多感測器監測為輔的立體監測手段是本監測系統的核心根本。如圖 1所示，該系統由多感測器、數據採集裝置、數據傳輸裝置、供電防雷系統、數據處理中心、應用終端等6部分組成。各感測器採用數據線與數據採集、傳輸單元連接，通過GPRS(general packet radio service)無線網路轉送到Internet，最終進入數據處理中心(應用終端進行數據存儲和處理)，保證了信息傳遞的及時性和廣泛性。
圖 1 多感測器監控系統
3) 測量機器人自動化監測技術。基於TS30全站儀的自動變形監測技術，以自動搜索目標的全站儀為測量工具，並配備L型單稜鏡，採用自由設站、極坐標測量和邊角交會技術方法[6]，測定各變形點的三維坐標，變形監測自動化系統軟體功能如圖 2。該軟體有文件管理、初始化設置、學習測量、自動測量及成果輸出等功能，同時對原始觀測數據進行實時改正，得到差分處理後的數據結果[7]。
圖 2 自動變形監測軟體
2 高危邊坡變形監測系統與結果分析
2.1 高危邊坡變形監測系統
高危邊坡變形監測數據採集傳輸示意圖如圖 3所示。由多種數據採集裝置、供電防雷系統等建立監測站，採用單基站GNSS實時差分技術、多種感測器自動變形監測技術、測量機器人自動監測技術，來採集高危邊坡表面及深層變形監測數據。由測量設備、計算機及數據傳輸裝置建立數據處理中心和監控中心，測量人員可以在遠離高危邊坡的控制中心進行遠程變形監測[8]。同時開展定期和不定期的人工專業儀器監測，以便對自動化監測數據的可靠性、真實性進行檢驗與校核，並進一步反饋、校正變形預警值的合理性。
圖 3 高危邊坡變形監測系統布置示意圖
其中，數據處理中心採用基於Silverligh技術的高危邊坡變形監測軟體平台，集成了GNSS解算軟體、GPRS監測數據及其他多感測器自動自動化遠程傳輸技術、雲端伺服器軟體、前端Web發布系統，具有表現力豐富、反應迅速、C/S結構的負擔平衡、非同步通信、網路效率高等特點，可以極大地提高監測數據處理、管理和傳輸能力，提高高危邊坡變形的自動化、智能化水平。
2.2 監測實例及結果分析
本文以流溪河國家森林公園牌坊前右側邊坡為例，其監測布置如圖 4。監測系統布置完成後，設置對高危邊坡持續自動化觀測。對基準點和變形點實時觀測數據進行比較、實時改正，計算變形點變形量，然後進行安全和穩定性等分析，可得出變形體的變形趨勢[9,10]。
圖 4 高危邊坡變形剖面布置
系統經過測試，運行穩定，數據採集可靠有效，供電、數據傳輸穩定，各項指標達到要求。採集大量的變形數據，能實時反映高危邊坡實際變形趨勢。本文共監測459 d，每30 s採集一次監測數據，一天採集2 880次，共監測1 321 920次。通過自動化監測平台自動數據平差處理，自動通過疊值分析生成各期變形量和累計變形量，還可以得到每個點上直觀的二維或三維圖[11]。
以深層位移、地下水位、雨量計和裂縫計等多感測器監測結合的立體監測手段也是本監測系統研究的核心，並與人工監測及人工巡檢結合進行數據檢核及分析。本文利用測量機器人TS30對坡體GPS監測點周期自動化監測，並與其GNSS變形監測成果進行檢驗比較。如編號GPS-1和GPS-2的監測點在位移和沉降方向的變形曲線圖及期間降雨量監測柱狀圖，如圖 5、圖 6所示(由於篇幅限制，只顯示部分)。圖 5中，X方向沿著滑坡底向上為正，XG1及XJ2分別為GPS-1採用GNSS和機器人方式在X方向上監測的變化曲線，其他類推。兩種方式的監測數據表明，在平行於滑坡底(Y方向)幾乎沒有變形;在垂直方向(H方向)變形不明顯，最大值為-19.0 mm;在垂直與滑坡底監測數據變化具有一致性，特別是在強降雨和暴雨期間位移增大並達到最大值，說明該GNSS監測系統能監測出滑坡體受雨季影響的微小變形趨勢;兩種監測方式數據各分量差值最大值為-3.4 mm、-1.9 mm、-1.7 mm，說明運用GNSS單基準動態監測精度和可靠性都能達要求[12]。
圖 5 GPS與機器人監測曲線圖
圖 6 雨量監測變化圖
從單參考站GNSS實時監測、機器人自動化監測，到多種方式的多感測器立體監測(深層位移、地下水位、雨量計和裂縫計)的監測成果及曲線圖分析可知，各項監測數據的變形都與邊坡雨量監測數據有很大的相關性，強降雨和暴雨期間各項監測數據變化都有一致性，數據顯示邊坡往邊坡底呈微小變形趨勢，但數據變形量不是很顯著，邊坡監測期間處於穩定狀態。利用機器人與單參考站GNSS實時監測，人工數據和自動化監測數據檢核差異不大，說明本文高危邊坡監測系統各監測項目數據可靠性強、精度滿足要求、傳輸穩定，可滿足高危邊坡監測的需要。
3 結束語
本文採用單基站GNSS實時差分、多種感測器、測量機器人自動監測及現代數據傳輸技術建立高危邊坡監測預警系統，實現了高危邊坡監測自動化和智能化，解決了常規監測方法在邊坡上危險作業問題，有效地提高了作業效率，以更寬的視角及時指示變形部位以供排查隱患，確保坡體及周邊安全。基於多感測器的高危邊坡變形監測預警系統可實現邊坡變形數據多維度分析，通過信息化自動傳輸手段進行邊坡安全智能監控管理，具有先進性、實用性，有較大的推廣價值。
參考文獻：略
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