李宏俊, 趙雪瓊, 孫瑜

(1.云南國土資源職業(yè)學(xué)院 建設(shè)工程學(xué)院， 云南 昆明 652501；2.四川省核工業(yè)地質(zhì)調(diào)查院， 四川 成都 610052)

0 引言

滑坡是一種分布廣、數(shù)量大和頻繁發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害，不但可以產(chǎn)生直接災(zāi)害，而且可以造成很多次生災(zāi)害?；驴梢源輾S礦、中斷交通、掩埋村鎮(zhèn)以及阻塞河道，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡，并且?guī)韲?yán)重的社會(huì)影響和政治影響[1-2]。與工程治理相比，滑坡監(jiān)測預(yù)警作為滑坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)控制的主要手段具有易于實(shí)施和成本低等優(yōu)點(diǎn)，因此滑坡災(zāi)害遠(yuǎn)程監(jiān)測預(yù)警被廣泛地應(yīng)用。早期滑坡災(zāi)害監(jiān)測主要根據(jù)人工觀測地表變化特征、周圍動(dòng)植物和地下水等異常來推測滑坡災(zāi)害發(fā)生的可能性[3]。隨著科技進(jìn)步和通信以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展，水準(zhǔn)儀、經(jīng)緯儀、全站儀、GPS監(jiān)測以及InSAR技術(shù)等被廣泛地應(yīng)用于滑坡災(zāi)害預(yù)測[4-5]。雖然這些技術(shù)的應(yīng)用提高了滑坡災(zāi)害預(yù)測水平，但是仍然很難準(zhǔn)確預(yù)測，主要原因是位移、裂紋等現(xiàn)象只是滑坡產(chǎn)生的必要條件，但不是充分條件，也就是說滑坡災(zāi)害發(fā)生前一定會(huì)產(chǎn)生位移和裂紋，而有裂紋和位移則不一定發(fā)生滑坡。因此，直接從“現(xiàn)象監(jiān)測”很難對滑坡災(zāi)害進(jìn)行超前準(zhǔn)確預(yù)測，要實(shí)現(xiàn)滑坡災(zāi)害的超前預(yù)測，必須尋找到滑坡災(zāi)害發(fā)生的超前信息。大量研究文獻(xiàn)表明，超前滑動(dòng)力變化是滑坡災(zāi)害的充分必要條件，因此,實(shí)時(shí)監(jiān)測超前滑動(dòng)力的變化就能預(yù)測滑坡災(zāi)害的發(fā)生。為提高滑坡災(zāi)害遠(yuǎn)程監(jiān)測的實(shí)時(shí)性和預(yù)警預(yù)報(bào)的高效性，結(jié)合GPRS網(wǎng)絡(luò)傳輸效率高、信號強(qiáng)而穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn)，在傳統(tǒng)的滑坡災(zāi)害遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種基于GPRS和支持向量回歸機(jī)(SVR)的滑坡災(zāi)害遠(yuǎn)程監(jiān)測預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)。

1 滑坡災(zāi)害遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

傳統(tǒng)的滑坡災(zāi)害遠(yuǎn)程監(jiān)控(Sliding Perturbation Remote Monitoring，SPRM)系統(tǒng)[6-7]是在超前滑動(dòng)力數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上建立起來的。SPRM系統(tǒng)力學(xué)模型如圖1所示。

圖1 SPRM系統(tǒng)力學(xué)模型

根據(jù)SPRM系統(tǒng)力學(xué)模型，滑動(dòng)摩阻力如式(1)。

(1)

處于極限平衡狀態(tài)時(shí)如式(2)。

Gt=Pt+Fφ

(2)

超前滑動(dòng)力的函數(shù)關(guān)系式如式(3)。

(3)

2 監(jiān)測系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

SPRM系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集終端、遠(yuǎn)程通信端和監(jiān)測主站系統(tǒng)端組成。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 SPRM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

其中,數(shù)據(jù)采集終端主要通過現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集儀器或設(shè)備監(jiān)測和采集錨索攝動(dòng)力的數(shù)據(jù)；遠(yuǎn)程通信端主要負(fù)責(zé)監(jiān)測數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸；監(jiān)測主站系統(tǒng)端主要負(fù)責(zé)接收數(shù)據(jù)、自動(dòng)分析處理數(shù)據(jù)并進(jìn)行管理應(yīng)用。

3 滑動(dòng)力監(jiān)測預(yù)警預(yù)測模型

根據(jù)相關(guān)參考文獻(xiàn)的研究成果[8-9]，文中確定4種基本預(yù)警模式，從而為滑坡災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)提供科學(xué)參考和分析依據(jù)。

3.1 預(yù)警準(zhǔn)則

SPRM系統(tǒng)中錨索設(shè)計(jì)采用的初始預(yù)緊力,如式(4)。

P0=(0.25～0.50)Pmax

(4)

預(yù)警準(zhǔn)則如式(5)。

(5)

3.2 預(yù)警模式

根據(jù)攝動(dòng)力力學(xué)原理分析可知[10]，滑坡災(zāi)害預(yù)警模式分為穩(wěn)定模式、滑坡模式、軟化壓入模式和振動(dòng)擾動(dòng)模式4種預(yù)警模式。

(1) 穩(wěn)定模式

穩(wěn)定模式如圖3所示。

圖3 穩(wěn)定模式監(jiān)控曲線

由圖3可知,監(jiān)控曲線和警戒線沒有交點(diǎn)并且總體沒有相交的趨勢。

(2) 滑坡模式

滑坡模式如圖4所示。

圖4 滑坡模式監(jiān)控曲線

由圖4可知,監(jiān)控曲線和警戒線在監(jiān)測預(yù)警時(shí)間tm之后滑動(dòng)力監(jiān)測值超過滑動(dòng)力預(yù)警值，此時(shí)將發(fā)生滑坡災(zāi)害。

(3) 軟化壓入模式

軟化壓入模式如圖5所示。

圖5 軟化壓入模式監(jiān)控曲線

由圖5可知,在某一時(shí)間段內(nèi)，該模式的監(jiān)測曲線會(huì)出現(xiàn)加固力降低的現(xiàn)象，產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因是雨水等地表水的入滲，導(dǎo)致錨索端部錨墩下方土體發(fā)生軟化，在錨索拉力作用下錨墩壓入土體使得錨索伸長量減小導(dǎo)致預(yù)應(yīng)力降低。

(4) 振動(dòng)擾動(dòng)模式

振動(dòng)擾動(dòng)模式如圖6所示。

圖6 振動(dòng)擾動(dòng)模式監(jiān)控曲線

由圖6可知,在某一時(shí)段，該模式監(jiān)測曲線會(huì)出現(xiàn)明顯的脈沖波動(dòng)，之后會(huì)恢復(fù)原狀。

3.3 預(yù)測模型

為實(shí)現(xiàn)滑坡災(zāi)害的預(yù)測，文中運(yùn)用支持向量回歸機(jī)[11-12](Support Vector Regression，SVR)對滑動(dòng)力進(jìn)行預(yù)測，從而實(shí)現(xiàn)滑坡災(zāi)害的預(yù)測。如果t時(shí)刻的滑動(dòng)力為x(t)，那么滑動(dòng)力歷史數(shù)據(jù)的時(shí)間序列如式(6)。

X(t)=[x(t),x(t-1),x(t-2),…,x(t-p)]

(6)

式中，p為嵌入維數(shù)。假設(shè)t時(shí)刻為滑動(dòng)力的預(yù)測原點(diǎn)，預(yù)測步長為h，因此滑動(dòng)力時(shí)間序列的預(yù)測可以描述為已知滑動(dòng)力時(shí)間序列X(t)，運(yùn)用t時(shí)刻之前的滑動(dòng)力數(shù)據(jù)預(yù)測t+h時(shí)刻的滑動(dòng)力數(shù)據(jù)。根據(jù)SVR預(yù)測原理，將x(t)、x(t-1)、x(t-2),…,x(t-p)和x(t+h)分別作為SVR的輸入向量和輸出向量，建立SVR滑動(dòng)力預(yù)測模型，從而實(shí)現(xiàn)滑動(dòng)力的預(yù)測，滑動(dòng)力預(yù)測步驟如下。

Step1：設(shè)定訓(xùn)練樣本長度L、預(yù)測步長h和嵌入維數(shù)p，構(gòu)建訓(xùn)練樣本的輸入向量和輸出向量，訓(xùn)練樣本的輸入向量和輸出向量分別為x(p+1),x(p+2),…,x(L-h)和x(p+1+h),x(p+2+h),…,x(L-h)。

Step2：SVR參數(shù)初始化：運(yùn)用網(wǎng)格搜索法得到SVR模型的懲罰參數(shù)和核參數(shù)。

Step3：建立SVR滑動(dòng)力預(yù)測模型。

Step4：按Step1處理滑動(dòng)力數(shù)據(jù)，將下一采樣時(shí)刻監(jiān)測的實(shí)際滑動(dòng)力數(shù)據(jù)送入滑動(dòng)力時(shí)間序列，運(yùn)用滑動(dòng)窗口法更新舊的滑動(dòng)力數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)滑動(dòng)力預(yù)測。

4 滑坡災(zāi)害遠(yuǎn)程監(jiān)測預(yù)報(bào)實(shí)例分析

本文滑坡災(zāi)害系統(tǒng)實(shí)施之后應(yīng)用于某露天礦區(qū)并進(jìn)行了滑坡災(zāi)害監(jiān)測應(yīng)用，取得了較好的效果，主要取得了如下成果。

(1) 成功地解決了信號傳輸問題。運(yùn)用GPRS通信網(wǎng)絡(luò)代替了GSM通信網(wǎng)絡(luò)，有效地?cái)U(kuò)大了數(shù)據(jù)傳輸距離，數(shù)據(jù)監(jiān)測點(diǎn)與信號接收機(jī)的傳輸距離擴(kuò)大到(1 000-1 500)m。監(jiān)測現(xiàn)場信號接收機(jī)設(shè)置如圖7所示。

圖7 礦區(qū)現(xiàn)場信號接收機(jī)安裝圖

GPRS代替GSM通信網(wǎng)絡(luò)之后，信號強(qiáng)而穩(wěn)定，通信盲區(qū)消失，數(shù)據(jù)采集和傳輸效率大大提高、數(shù)據(jù)量也大幅提升，為滑坡災(zāi)害監(jiān)測提供了強(qiáng)有力的通信和數(shù)據(jù)傳輸基礎(chǔ)。

(7)

(8)

表1 評價(jià)指標(biāo)對比結(jié)果

2019年6月1日一天內(nèi)，預(yù)測結(jié)果對比如圖8所示。

圖8 不同預(yù)測方法預(yù)測結(jié)果

由圖8可知，對于6月1日，本文預(yù)測值幾乎等同于實(shí)際值，特別是當(dāng)發(fā)生突發(fā)情況時(shí)，本文都能給出精確的預(yù)測結(jié)果，而文獻(xiàn)[13]很難反映出真實(shí)情況。這表明，本文采取的預(yù)測方法，具有很好的預(yù)測性能。為了進(jìn)一步對比傳統(tǒng)SPRM系統(tǒng)與本文SPRM系統(tǒng)性能，選擇2018年10月5日—2018年10月9日采集的數(shù)據(jù)為研究對象，對比傳統(tǒng)SPRM系統(tǒng)與本文SPRM系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)，對比結(jié)果如圖9所示。

(a) 傳統(tǒng)SPRM系統(tǒng)

(b) 本文SPRM系統(tǒng)

由圖9可知，與傳統(tǒng)SPRM系統(tǒng)相比，本文SPRM系統(tǒng)采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)在同一時(shí)間段更加平滑而穩(wěn)定，同時(shí)數(shù)據(jù)傳輸效率也大幅度提高，提高了數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性，提高了抗干擾能力，而且避免了傳統(tǒng)SPRM系統(tǒng)的因網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)阻塞和數(shù)據(jù)丟失所產(chǎn)生的不利影響。

(3) 實(shí)現(xiàn)了滑坡災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)的自動(dòng)化。從實(shí)驗(yàn)仿真“第二部分”可以看出，本文SPRM系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確預(yù)測未來某一階段的滑動(dòng)力，通過與“預(yù)警線”對比，即可自動(dòng)實(shí)現(xiàn)滑坡災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)模式。具體工程應(yīng)用結(jié)果如圖10所示。

圖10 滑坡災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)結(jié)果

圖10中，各監(jiān)測點(diǎn)滑坡災(zāi)害模式用不同顏色表示。監(jiān)測點(diǎn)No.II-7滑坡災(zāi)害預(yù)報(bào)等級為穩(wěn)定模式，用藍(lán)色表示;監(jiān)測點(diǎn)No.3-2滑坡災(zāi)害預(yù)報(bào)等級為振動(dòng)擾動(dòng)模式，用黃色表示；監(jiān)測點(diǎn)No.4-2滑坡災(zāi)害預(yù)報(bào)等級為軟化壓入模式，用橙色表示。圖10中監(jiān)測點(diǎn)滑坡災(zāi)害模式不是一層不變的，隨著時(shí)間推移，本文SPRM系統(tǒng)持續(xù)預(yù)測未來一段時(shí)間監(jiān)測點(diǎn)可能發(fā)生的滑坡災(zāi)害，并通過改變顏色辨識，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)預(yù)警功能。

5 總結(jié)

本研究在傳統(tǒng)的滑坡災(zāi)害遠(yuǎn)程監(jiān)控(Sliding Perturbation Remote Monitoring，SPRM)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)出了一種基于GPRS和支持向量回歸機(jī)(Support Vector Regression，SVR)的滑坡災(zāi)害遠(yuǎn)程監(jiān)測預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)。工程實(shí)踐結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以有效提高滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)的傳輸穩(wěn)定性和效率。該系統(tǒng)主要成果如下：(1)成功地解決了信號傳輸問題;(2)提高了數(shù)據(jù)采集及傳輸?shù)姆€(wěn)定度與抗干擾能力;(3)實(shí)現(xiàn)了滑坡災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)的自動(dòng)化。然而，隨著本文SPRM系統(tǒng)應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大以及監(jiān)測區(qū)不同的地質(zhì)特征和環(huán)境條件，下一步將研究在現(xiàn)有系統(tǒng)基礎(chǔ)上建立一套普適性的預(yù)警模式和預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)。