蘇白燕,許 強(qiáng),黃 健,梁 繁

(1.地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點實驗室(成都理工大學(xué))，成都 610059；2.四川省國土資源資料館，成都 610045)

隨著人類空間活動的復(fù)雜性空前提高，地質(zhì)災(zāi)害事件日益增多，每年因地質(zhì)災(zāi)害事件造成的非正常死亡、傷殘人數(shù)眾多，經(jīng)濟(jì)損失巨大，地質(zhì)災(zāi)害防治形勢日益嚴(yán)峻。

地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警應(yīng)具有實時性與動態(tài)性，這是由地質(zhì)災(zāi)害事件的不確定性和巖土體自身的復(fù)雜性所決定的。進(jìn)而在預(yù)警分析時就需要實時動態(tài)地接收地質(zhì)災(zāi)害變形等現(xiàn)場的最新數(shù)據(jù)信息，并對獲取的地質(zhì)災(zāi)害大數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，準(zhǔn)確地進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警。數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)是在大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的背景下，通過實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速處理與分析，并挖掘出新知識，服務(wù)于用戶決策指揮。該技術(shù)在金融、石油等行業(yè)已得到了廣泛應(yīng)用，故本研究將其引入到地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警領(lǐng)域，以建立更完善的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。

1 地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型研究現(xiàn)狀

經(jīng)過廣大學(xué)者的多年探索，目前地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型已經(jīng)有了較大的發(fā)展，主要經(jīng)歷了從現(xiàn)象預(yù)報、經(jīng)驗預(yù)報到統(tǒng)計預(yù)報、灰色預(yù)報[1-3]，再到非線性預(yù)報、系統(tǒng)綜合預(yù)報、全息預(yù)報[3-4]，以及實時跟蹤動態(tài)預(yù)報的階段。

早期國外學(xué)者在對地質(zhì)災(zāi)害研究過程中，發(fā)現(xiàn)災(zāi)害的發(fā)生與降雨有關(guān)聯(lián)。為此，通過搜集大量的歷史降雨過程數(shù)據(jù)，結(jié)合地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生數(shù)量，利用統(tǒng)計學(xué)分析方法，獲取降雨誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的雨量基準(zhǔn)線[5-7]；隨后在雨量臨界線的基礎(chǔ)上，增加了土體含水率、地下水位等指標(biāo)[8]?；诮涤陻?shù)據(jù)的預(yù)警方法主要是應(yīng)用于區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警，對象包括淺層滑坡、剖面泥石流等；針對單獨的崩滑體災(zāi)害一般是以變形、受力及傾斜度作為監(jiān)測預(yù)警指標(biāo)，如深層滑坡。許強(qiáng)等[9-10]提出斜坡變形一般要經(jīng)歷初始變形、等速變形、加速變形3個階段，并在累計位移-時間曲線的基礎(chǔ)上，通過坐標(biāo)變換實現(xiàn)量綱統(tǒng)一，建立改進(jìn)的切線角滑坡臨滑預(yù)警判據(jù)。何滿潮[11]通過對滑坡體內(nèi)部相對運(yùn)動力學(xué)指標(biāo)的監(jiān)測分析，實現(xiàn)誘發(fā)滑坡的多因素歸一為力學(xué)問題，并建立對應(yīng)的預(yù)警臨界值。余斌等[12]通過對單溝泥石流詳細(xì)的現(xiàn)場調(diào)查，將其地形、地質(zhì)與降雨多因素概化為單一參數(shù)，并建立了具有較強(qiáng)針對性的溝谷型泥石流預(yù)警模型。此外，還有利用新型技術(shù)開展滑坡監(jiān)測預(yù)警研究[13]。可見，基于監(jiān)測數(shù)據(jù)分析的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型研究是目前最為廣泛、應(yīng)用成果也最多的一種方法，特別是關(guān)于泥石流災(zāi)害預(yù)警方面。但是針對崩滑體的監(jiān)測預(yù)警研究，由于受到個體特征具明顯差異性、成功案例數(shù)據(jù)偏少及規(guī)律總結(jié)不足等條件的限制，仍需要進(jìn)一步開展深入研究。

2 數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)

數(shù)據(jù)驅(qū)動源自計算機(jī)領(lǐng)域，其主要是在程序設(shè)計時以數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)作為導(dǎo)向[14]。從現(xiàn)有的問題事實出發(fā)，基于大量的中間數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)處理與分析的方法(小波分析、多元統(tǒng)計等)從大量原始數(shù)據(jù)中獲取有效信息，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)報、數(shù)據(jù)評價、數(shù)據(jù)監(jiān)控及診斷的多種目標(biāo)。地質(zhì)災(zāi)害減災(zāi)防災(zāi)領(lǐng)域中這個概念是最近才出現(xiàn)。由于地質(zhì)信息的復(fù)雜性及模型構(gòu)建的難度較大，所以必須通過綜合利用海量的地質(zhì)災(zāi)害相關(guān)數(shù)據(jù)及成果信息，如專家知識庫等，并結(jié)合到近年來實現(xiàn)的多源實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)系統(tǒng)基于海量數(shù)據(jù)的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警預(yù)報、決策和優(yōu)化等功能，這就是動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動在地質(zhì)災(zāi)害中的應(yīng)用。

美國國家自然科學(xué)基金會在2000年首次提出動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動應(yīng)用系統(tǒng)，簡稱DDDAS。隨后J.Brotzge等[15]深入研究了DDDAS在天氣預(yù)報中的應(yīng)用。J.Mandel等[16]提出了采用DDDAS技術(shù)的實時林火模擬系統(tǒng)，涵括了林火與數(shù)字氣象的實時預(yù)測。近十年來，動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)在中國也興起了一股研究熱潮。周云等[17]充分研究了動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的理論體系及內(nèi)容。歐陽穎等[18]在農(nóng)業(yè)與環(huán)境科學(xué)上對動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的應(yīng)用前景做了詳細(xì)的闡述。楊廣斌等[19]采用動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)，模擬了林火蔓延的精度及其誤差，并通過誤差的修正與計算，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)下獲得了修正參數(shù)，從而完成了蔓延模型的自動修正。韓守鵬等[20]對DDDAS自適應(yīng)的應(yīng)用、算法和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)等3個層次做了詳細(xì)分析，并據(jù)此采用并行和分布式技術(shù)解決了建模過程及仿真環(huán)境中遇到的關(guān)鍵問題。由此可見，對于解答復(fù)雜系統(tǒng)的理論及應(yīng)用，DDDAS這個范式起著重要的作用。

實測數(shù)據(jù)和仿真系統(tǒng)間的動態(tài)反饋是DDDAS中最為明顯的標(biāo)識，主要體現(xiàn)在2個方面：一是將原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入仿真系統(tǒng)，使其反映數(shù)據(jù)的原有特征；二是將其得出的結(jié)果來對原始系統(tǒng)的實際測點進(jìn)行調(diào)整，使其能適應(yīng)現(xiàn)場環(huán)境的變化。DDDAS這種設(shè)計范式，其主要的價值體現(xiàn)在應(yīng)用系統(tǒng)與測量系統(tǒng)產(chǎn)生的共生反饋。換言之，是將二者結(jié)合，應(yīng)用系統(tǒng)可以從測量系統(tǒng)中實時動態(tài)地對數(shù)據(jù)做出相應(yīng)的反應(yīng)，同時也能對測量系統(tǒng)進(jìn)行實時動態(tài)的控制，使其結(jié)果變得更為可靠，基本思想見圖1[21]。

圖1 動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動應(yīng)用系統(tǒng)(DDDAS)實現(xiàn)基本流程圖Fig.1 The basic flow chart of Dynamic Data Driven Application System (DDDAS)

如果在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警應(yīng)用系統(tǒng)構(gòu)建時，通過將動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)和預(yù)警系統(tǒng)邏輯分開，則可以有效化解動態(tài)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程之間的矛盾。

3 動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警總體設(shè)計

中國西南地區(qū)近年地震頻發(fā)，局地暴雨集中，誘發(fā)了大量的地質(zhì)災(zāi)害。盡管國家從多個方面對地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行了有效的防治，但是地質(zhì)災(zāi)害事件仍時有發(fā)生，究其原因，主要還是地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生具有明顯的不確定性與隱蔽性。通過多年的重大地質(zhì)災(zāi)害案例事件的總結(jié)分析，可見地質(zhì)災(zāi)害事件的不確定性主要表現(xiàn)在以下幾個方面：①發(fā)生位置的不確定性；②發(fā)生時間的不確定性；③發(fā)生形式的不確定性；④危害后果的不確定性。

地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警涉及地質(zhì)災(zāi)害機(jī)理、監(jiān)測方案與技術(shù)、預(yù)警模型與判據(jù)，以及集成上述成果基礎(chǔ)上的系統(tǒng)研發(fā)，因此研究工作會面臨所涉信息量之大、數(shù)據(jù)類型之多、流程之復(fù)雜等多方困難。

通過分析研究運(yùn)用DDDAS范式構(gòu)建了基于動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)框架(圖2)。技術(shù)路線為：需先實現(xiàn)災(zāi)害數(shù)據(jù)的現(xiàn)場采集、傳輸與處理，構(gòu)建相應(yīng)的預(yù)警數(shù)據(jù)庫及模型庫，并集成歷史的監(jiān)測數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而對災(zāi)害的不同階段的發(fā)展過程及趨勢建模分析與預(yù)警，最后結(jié)合實時的數(shù)據(jù)對預(yù)警模型參數(shù)進(jìn)行修正，使預(yù)警結(jié)果更為真實。另外，在有關(guān)部門對地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急指揮中，依靠預(yù)警系統(tǒng)的初步預(yù)警結(jié)果，對地質(zhì)災(zāi)害的應(yīng)急監(jiān)測點的選取與布局進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而構(gòu)建災(zāi)害演化過程及監(jiān)測曲線的動態(tài)變化與災(zāi)害發(fā)展過程之間的信息反饋與自動校正機(jī)制。

3.1 與傳統(tǒng)的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)比較

動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)如圖3-A所示。與傳統(tǒng)模式下的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)對比(圖3-B)，其顯著差別在于預(yù)警系統(tǒng)在動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動下反饋調(diào)節(jié)較強(qiáng)，能針對積累的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)開展有效的趨勢擬合分析，能很好地借助實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)地跟蹤與調(diào)節(jié)，從而增加監(jiān)測預(yù)警結(jié)果的確定性，可靠性得到提高。

3.2 實現(xiàn)動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的關(guān)鍵性技術(shù)

成功構(gòu)建基于動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動下的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，需要在系統(tǒng)的總體架構(gòu)設(shè)計上，解決動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的監(jiān)測曲線擬合分析、動態(tài)預(yù)警模型的選擇、實時的預(yù)警分析與反饋調(diào)節(jié)、平臺數(shù)據(jù)庫與模型的構(gòu)建及預(yù)警調(diào)度的管理等關(guān)鍵性技術(shù)。

圖2 動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)災(zāi)害實時監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)總設(shè)計圖Fig.2 The overall design of the real-time monitoring and warning system for geological disaster by dynamic data-driven architecture

圖3 地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)流程圖Fig.3 Flow chart of monitoring and early warning system for geological disaster

a.動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的監(jiān)測曲線擬合分析

地質(zhì)災(zāi)害的演化階段最直接的信息反應(yīng)就是監(jiān)測曲線；但是由于監(jiān)測數(shù)據(jù)受多種因素的干擾，會造成曲線所展示的信息出現(xiàn)失真，甚至錯誤。因此，針對歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理與分析，必須借助一系列的時序數(shù)列處理方法(如誤差剔除、插值等)；另外，統(tǒng)計分析及濾波等手段可被用來實現(xiàn)基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)的趨勢擬合分析，進(jìn)而通過獲取的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)修正，為災(zāi)害預(yù)警的等級劃分及其穩(wěn)定性評估提供可靠的數(shù)據(jù)。

b.動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)警方法

同樣，由于誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害產(chǎn)生的因素具有明顯的不確定性，在對地質(zhì)災(zāi)害演化階段及發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)警分析時，模型或判據(jù)的計算結(jié)果與真實的地質(zhì)災(zāi)害變化過程存在一定的差異性，難免產(chǎn)生預(yù)測上的誤差。所以，為了有效地減小這種誤差，對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實時運(yùn)算分析，并且能夠?qū)崿F(xiàn)模型的動態(tài)修正，從而實現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警結(jié)果更符合其實際演化情況。

c.系統(tǒng)建設(shè)主要的研發(fā)技術(shù)

基于動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)總體設(shè)計，在動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的監(jiān)測曲線擬合方法與實時預(yù)警動態(tài)反饋機(jī)制等理論研究的基礎(chǔ)上，采用數(shù)據(jù)庫技術(shù)、地理信息系統(tǒng)技術(shù)和Web技術(shù)，研究動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)災(zāi)害實時監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)平臺建設(shè)中關(guān)鍵問題的技術(shù)實現(xiàn)。

4 動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

實時動態(tài)的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警是以地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理與分析、預(yù)警模型與判據(jù)的建立及以動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的數(shù)據(jù)與模型服務(wù)流為理論基礎(chǔ)及技術(shù)支撐。所以，本文是通過系統(tǒng)的分析、總體的設(shè)計制定地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，主要是集成了前人的研究成果，并對動態(tài)的監(jiān)測數(shù)據(jù)處理與分析進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計，以實現(xiàn)實時動態(tài)的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。

地質(zhì)災(zāi)害綜合信息管理平臺是運(yùn)用服務(wù)流引擎與動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動等關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)的，并采用現(xiàn)今流行的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)完成監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時傳輸，結(jié)合預(yù)警數(shù)據(jù)庫，完成了實時地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)(圖4)。系統(tǒng)主要功能分為：實時數(shù)據(jù)傳輸、動態(tài)數(shù)據(jù)展示、系統(tǒng)管理。

實時監(jiān)測數(shù)據(jù)集成模塊是將各監(jiān)測儀器上報的數(shù)據(jù)從監(jiān)測儀器數(shù)據(jù)庫同步到系統(tǒng)的監(jiān)測中心數(shù)據(jù)庫中。系統(tǒng)采用客戶端程序的方式實現(xiàn)，通過用戶配置的時間間隔和其他相應(yīng)的信息，監(jiān)視不同監(jiān)測儀器的數(shù)據(jù)變化，將新增的數(shù)據(jù)以JSON串，通過Web Service的方式發(fā)送到服務(wù)端，在服務(wù)端將新增數(shù)據(jù)入庫，并將系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)記錄到日志中，功能結(jié)構(gòu)如圖5所示。

監(jiān)測數(shù)據(jù)的動態(tài)處理及分析模塊，是在監(jiān)測數(shù)據(jù)庫已與源數(shù)據(jù)庫同步數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)建模的方式對監(jiān)測數(shù)據(jù)實現(xiàn)進(jìn)一步的處理與分析，并繪制在相應(yīng)的圖表中，供用戶瀏覽分析。主要操作過程為：用戶通過數(shù)據(jù)處理模型設(shè)計器建立某類數(shù)據(jù)處理模型，系統(tǒng)根據(jù)用戶設(shè)計的模型，處理監(jiān)測數(shù)據(jù)。模型設(shè)計器包含常用數(shù)學(xué)處理工具和定制的地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)處理工具，用戶通過組合工具的方式建立模型，靈活方便地搭建數(shù)據(jù)處理模型。而系統(tǒng)后臺通過用戶構(gòu)建的模型，以監(jiān)測數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，按模型中的工具依次處理數(shù)據(jù)。

圖4 地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)功能模塊圖Fig.4 Functional block diagram of geological disaster monitoring and early warning system

圖5 實時數(shù)據(jù)傳輸框架Fig.5 Real-time data transmission framework

圖6 黑方臺滑坡監(jiān)測示范區(qū)Fig.6 Demonstration of landslide monitoring at Heifangtai area

地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計包括了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫層、數(shù)據(jù)中間處理層、通用模塊層、專業(yè)功能業(yè)務(wù)層及用戶端表現(xiàn)層。系統(tǒng)通過WCF數(shù)據(jù)服務(wù)，構(gòu)建了監(jiān)測數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗。通過客戶端技術(shù)，構(gòu)建了數(shù)據(jù)展示系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)動態(tài)展示。地質(zhì)災(zāi)害實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理是成功預(yù)警的關(guān)鍵，主要涉及監(jiān)測數(shù)據(jù)動態(tài)處理、曲線實時繪制、監(jiān)測數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理以及數(shù)據(jù)服務(wù)流設(shè)計與實現(xiàn)等。地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)主要功能包括實時監(jiān)測數(shù)據(jù)集成模塊、數(shù)據(jù)動態(tài)處理與分析模塊、模型調(diào)用及結(jié)果展示模塊。

5 動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用與分析

5.1 滑坡監(jiān)測示范區(qū)概況

黑方臺位于甘肅省永靖縣，地處湟水河與黃河交會口上游(圖6)。臺塬面西高東低，頂面海拔高度 1 664～1 864 m。黑方臺地層巖性由上往下依次為：Q3黃土(厚度26～48 m)，結(jié)構(gòu)松散，發(fā)育較多垂直裂隙；Q3粉質(zhì)黏土(厚度3～19 m)，結(jié)構(gòu)致密，弱透水；Q3砂卵石層(厚度1～6 m)，透水性較好；最下部為單斜構(gòu)造的砂質(zhì)泥巖，巖層傾向125°～220°，傾角8°～12°。黑方臺黃土滑坡監(jiān)測點基于臺塬黃土滑坡的成因機(jī)制和漸進(jìn)后退特征，以變形監(jiān)測為主，對典型黃土滑坡后緣裂縫處布設(shè)多個自動位移計，構(gòu)建了基于地表變形速率、速度增量的滑坡監(jiān)測預(yù)警綜合閾值(表1)。通過前期成因機(jī)理的研究，確定預(yù)警模型與滑坡變形閾值，開展對應(yīng)的實時監(jiān)測預(yù)警(圖7)。

5.2 系統(tǒng)應(yīng)用與檢驗

針對黑方臺陳家6#滑坡的地表位移監(jiān)測，對其實時監(jiān)測預(yù)警結(jié)果如表2所列，詳見圖8、圖9所示。

表1 黑方臺滑坡預(yù)警級別劃分Table 1 The warning levels for Heifangtai landslide

圖7 黑方臺滑坡監(jiān)測預(yù)警顯示Fig.7 Monitoring and early warning display of Heifangtai landslide

表2 黑方臺滑坡監(jiān)測預(yù)警結(jié)果統(tǒng)計Table 2 Statistics of monitoring and early warning results of Heifangtai landslides

圖8 黑方臺自動位移計累計變形曲線Fig.8 Cumulative deformation curve of the automatic displacement meter at Heifangtai2017年5月2日-13日

圖9 黑方臺自動位移計變形速率曲線Fig.9 Deformation rate curve of the automatic displacement meter at Heifangtai2017年5月2日-13日

通過現(xiàn)場復(fù)核與確認(rèn)，發(fā)生滑坡的隱患點是位于黑方臺東北側(cè)磨石溝右岸(圖5紅框研究區(qū)內(nèi))的陳家溝6#滑坡。根據(jù)黑方臺這類滑坡的變形發(fā)展特征，在容易產(chǎn)生滑坡的區(qū)域布設(shè)了多臺自動位移計進(jìn)行監(jiān)測，2017年5月13日上午9:52，陳家溝6#滑坡后壁產(chǎn)生兩處小規(guī)?；瑒?，自動位移計完整捕捉了此次滑坡的全過程變形曲線并在變形超過紅色閾值后1 min內(nèi)發(fā)出了預(yù)警信息，當(dāng)?shù)厝藛T也采取了相關(guān)防范措施，未造成人員傷亡和財產(chǎn)損失(圖10)。陳家溝6#滑坡變形曲線如圖8所示，自2017年2月28日開始監(jiān)測以來，坡體無明顯變形；5月11日晚8:00，坡體的變形速率逐漸增加，且變形速率不再收斂；至5月13日早上9:12，變形速率超過20 mm/d的紅色速率閾值，預(yù)警信息發(fā)布系統(tǒng)在9:13及時發(fā)出了紅色預(yù)警短信(圖11)，39 min后，即9:52，發(fā)生了滑坡。

陳家溝6#滑坡預(yù)警實例表明，針對這種突發(fā)型滑坡類型建立的預(yù)警判據(jù)模型對實時監(jiān)測預(yù)警具有較好的效果，預(yù)警滑坡的重要因素是其進(jìn)入加速變形階段后的速率閾值的及時響應(yīng)與結(jié)合速率增量的精準(zhǔn)判斷。同時，其關(guān)鍵要素是及時的預(yù)警信息發(fā)布。

圖11 陳家溝6#滑坡紅色預(yù)警短信Fig.11 Red alert SMS for Chenjia 6# landslide

6 結(jié) 論

隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及資源開發(fā)，尤其在西南地區(qū)，地質(zhì)條件十分復(fù)雜，地質(zhì)災(zāi)害日趨嚴(yán)重，地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警預(yù)報面臨著重大的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。針對當(dāng)前地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警預(yù)報過程中遇到的數(shù)據(jù)量巨大、模型與方法復(fù)雜等問題，本文以動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)為手段，利用服務(wù)流引擎來構(gòu)建一套地質(zhì)災(zāi)害自動監(jiān)測預(yù)警方法體系，充分采用服務(wù)流引擎技術(shù)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)，研發(fā)出運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的新型地質(zhì)災(zāi)害動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，以實現(xiàn)災(zāi)害信息實時查詢、處理與分析、動態(tài)監(jiān)測曲線的繪制及災(zāi)害自動預(yù)警等功能。

本文以甘肅黑方臺滑坡監(jiān)測示范區(qū)為例，檢驗建成的基于動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的地質(zhì)災(zāi)害實時監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，主要通過測試在實時數(shù)據(jù)傳輸條件下，所構(gòu)建的數(shù)據(jù)與模型服務(wù)流引擎的實際應(yīng)用效果，獲得的主要結(jié)論如下：

a.黑方臺滑坡群具有明顯的突發(fā)性，是黃土地區(qū)的典型地質(zhì)災(zāi)害，對實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的動態(tài)采集能力、數(shù)據(jù)傳輸、快速處理與分析能力等要求極高。因黑方臺滑坡具備漸進(jìn)后退特征，以變形監(jiān)測為主，部署多個具有自適應(yīng)采集數(shù)據(jù)能力的位移計，構(gòu)建地表變形的滑坡監(jiān)測預(yù)警綜合閾值，對其開展實時監(jiān)測預(yù)警。

b.通過2017年的監(jiān)測運(yùn)行，監(jiān)測系統(tǒng)捕捉到了2次滑坡預(yù)警，并且在5月13日，成功發(fā)出了滑坡災(zāi)害預(yù)警短信，通知現(xiàn)場負(fù)責(zé)人采取相關(guān)防范措施，未造成人員傷亡和財產(chǎn)損失。

c.該系統(tǒng)能有效地對滑坡進(jìn)行預(yù)警，并能夠有效地為管理部門在地質(zhì)災(zāi)害防治及應(yīng)急決策時提供先期的技術(shù)支撐。然而，由于地質(zhì)災(zāi)害的復(fù)雜性及其獨特個性特征，該系統(tǒng)能否適用于其他類型的滑坡災(zāi)害，還需要不斷的研究與完善。