【摘要】鐵路沿線滑坡易造成線路中斷，人員傷亡都會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人民出行帶來(lái)不良影響。因此對(duì)鐵路沿線易發(fā)生滑坡的區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警是十分必要的。而深度學(xué)習(xí)作為日益成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，越來(lái)越多應(yīng)用到災(zāi)害防治技術(shù)中。基于以往傳統(tǒng)以及新興的滑坡預(yù)警方法與模型，對(duì)滑坡災(zāi)害預(yù)警技術(shù)方法和預(yù)警模型的研究成果進(jìn)行了總結(jié)。

【關(guān)鍵詞】預(yù)警模型； 深度學(xué)習(xí)； 滑坡監(jiān)測(cè)

【中圖分類號(hào)】P642.22【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A

［定稿日期］2023-08-18

［作者簡(jiǎn)介］劉文杰（1991—），男，本科，工程師，研究方向?yàn)殍F路運(yùn)營(yíng)。

0 引言

滑坡是威脅中國(guó)人民和財(cái)產(chǎn)安全的重要災(zāi)害之一。僅2019 年全國(guó)共發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害 6 181 起，其中滑坡 4 220 起，占地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)的 68.27%［1］?；率敲磕臧l(fā)生次數(shù)最多的地質(zhì)災(zāi)害，造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失巨大。

在工程方面，鐵路沿線滑坡對(duì)鐵路行車安全、施工安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。由于鐵路線路在勘察設(shè)計(jì)階段多會(huì)主動(dòng)避開人口密集的城鎮(zhèn)，因此，新規(guī)劃的線路大量穿越山區(qū)，丘陵等地形復(fù)雜地段，在鐵路建設(shè)階段會(huì)形成大量邊坡，易在荷載、降雨、地震等外界誘因下觸發(fā)滑坡等地質(zhì)災(zāi)害［2］。鐵路沿線滑坡易造成線路中斷，人員傷亡都會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人民出行帶來(lái)不良影響。因此對(duì)鐵路沿線易發(fā)生滑坡的區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警是十分必要的［3］。而深度學(xué)習(xí)作為日益成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，越來(lái)越多的應(yīng)用到災(zāi)害防治技術(shù)中。本文基于以往傳統(tǒng)以及新興的滑坡預(yù)警方法與模型，對(duì)滑坡災(zāi)害預(yù)警技術(shù)方法和預(yù)警模型的研究成果進(jìn)行了總結(jié)。

1 傳統(tǒng)技術(shù)手段

以往鐵路運(yùn)營(yíng)管理部門對(duì)既有鐵路沿線地質(zhì)災(zāi)害主要以人工巡查，看守為主，在個(gè)別重大工點(diǎn)采用地面?zhèn)鞲性O(shè)備開展監(jiān)測(cè)。佘小年［4］對(duì)國(guó)內(nèi)外滑坡、崩塌地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)和適應(yīng)性進(jìn)行了綜述，為滑坡、崩塌的正確分析評(píng)價(jià)、預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)智力工程等提供可靠資料和科學(xué)依據(jù)。王珣等［5］以 ε-t 曲線為基礎(chǔ)，研究等效速率轉(zhuǎn)換后的時(shí)間-時(shí)間曲線。參考西原模型，分析滑坡蠕變特征、滑坡切線角，時(shí)間-時(shí)間曲線適用范圍，提出了新的臨滑依據(jù)，建立了一套滑坡智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。在某黃土高填方邊坡進(jìn)行應(yīng)用，取得了較好的監(jiān)測(cè)預(yù)警效果，為滑坡預(yù)警模型提供了新的思路。馮海燕［6］論述了現(xiàn)有鐵路數(shù)據(jù)設(shè)備系統(tǒng)存在獨(dú)立運(yùn)行，不互通互聯(lián)，接口不開放的缺陷，對(duì)于監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)一管理應(yīng)用造成困難，提出了建立鐵路中心系統(tǒng)為主體，統(tǒng)一設(shè)立的下屬監(jiān)控單元，現(xiàn)場(chǎng)采集設(shè)備，以廣域網(wǎng)進(jìn)行連接的全面性災(zāi)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。為建立全國(guó)性數(shù)據(jù)共享的災(zāi)害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)提供參考。監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具體構(gòu)成見(jiàn)圖1。

張像源等［7］通過(guò)對(duì)滑坡影響因素劃分層級(jí)，結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)對(duì)影響因素進(jìn)行科學(xué)量化，并提出指標(biāo)量化公式，首次提出了利用 GIS 技術(shù)對(duì)災(zāi)害區(qū)域地形進(jìn)行網(wǎng)格剖分并進(jìn)行空間分析，以得出滑坡災(zāi)害綜合危險(xiǎn)度指標(biāo)值，還開發(fā)了預(yù)警分區(qū)模塊。為 GIS 技術(shù)在滑坡災(zāi)害預(yù)警領(lǐng)域做出了探索。李聰?shù)龋?］搜集整理國(guó)內(nèi)化典型滑坡失穩(wěn)數(shù)據(jù)，以 31 個(gè)大型巖質(zhì)滑坡的特征、地質(zhì)條件、災(zāi)害過(guò)程、災(zāi)害內(nèi)部及外部觀測(cè)資料建立滑坡數(shù)據(jù)庫(kù)。將破壞模式、滑面傾角、滑面類型、邊坡的巖體性質(zhì)、 邊坡傾角、降雨條件、地下水、水庫(kù)蓄水、開挖、 爆破、地震動(dòng)峰值加速度作為滑坡重要特征因素，錄入數(shù)據(jù)后可在數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)比搜索滑坡相似實(shí)例，并以此為基礎(chǔ)建立邊坡預(yù)警指標(biāo)修正的模糊綜合評(píng)判模型，是早期機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的先進(jìn)案例。王治華等［9］首次提出了數(shù)字滑坡技術(shù)，以遙感和空間定位方法為主獲取數(shù)字形式的滑坡基本信息（包含滑坡地形、土地覆蓋、形變、地質(zhì)構(gòu)成等），利用 GIS 技術(shù)儲(chǔ)存管理數(shù)字信息，根據(jù)“三項(xiàng)原則”：滑坡，泥石流形成條件及觸發(fā)因素、研究區(qū)地質(zhì)環(huán)境及當(dāng)?shù)貫?zāi)害特征、遙感方法能獲取的災(zāi)害因子；“六個(gè)步驟”：確立滑坡、泥石流地質(zhì)環(huán)境及降雨條件的物理關(guān)系，建立概念模型；明確發(fā)生滑坡、泥石流的必要地質(zhì)環(huán)境因素，建立滑坡、泥石流危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)表達(dá)式；確定各必要地質(zhì)環(huán)境因素的具體指標(biāo)，即參與模型的變量；根據(jù)研究區(qū)災(zāi)害及地質(zhì)環(huán)境特征，確定變量的權(quán)重；確定降雨臨界值；建立模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式。為滑坡預(yù)警監(jiān)測(cè)模型研究提供了寶貴基礎(chǔ)。滑坡、泥石流預(yù)測(cè)模型見(jiàn)圖2。

宮清華等［10］首次將滑坡災(zāi)害預(yù)警和單點(diǎn)地質(zhì)災(zāi)害穩(wěn)定性研究結(jié)合在一起，正視滑坡背后的致災(zāi)機(jī)理。結(jié)合 GIS 技術(shù)，以水文、人文、氣象過(guò)程為主要參數(shù)，構(gòu)建了氣象-地形-水文-地質(zhì)-人文耦合模型并利用廣東省程江流域歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證，為滑坡災(zāi)害的有效預(yù)測(cè)提供了很大幫助。吳益平等［11］全面研究湖北恩施地區(qū)歷史滑坡資料，以地層巖性為參數(shù)，將研究區(qū)域地層劃分為 3 類易發(fā)巖組，再對(duì)降雨監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，研究有效降雨輕度與關(guān)鍵降雨持續(xù)時(shí)間，得到不同滑坡發(fā)生概率的降雨強(qiáng)度閾值，并結(jié)合 GIS 技術(shù)對(duì)于該區(qū)域滑坡空間易發(fā)性進(jìn)行區(qū)劃，建立了較為精準(zhǔn)、可切實(shí)應(yīng)用的滑坡預(yù)警模型。王俊等［12］以實(shí)驗(yàn)室滑坡數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)，基于“無(wú)限邊坡”算法建立了監(jiān)測(cè)災(zāi)害數(shù)據(jù)，分析預(yù)測(cè)滑坡危險(xiǎn)性，發(fā)布預(yù)警信息，給出防治措施集成一體化的滑坡監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)滑動(dòng)面、幾何形狀特定的單體滑坡具有較好的預(yù)測(cè)效果。

2 新興技術(shù)手段

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和智能監(jiān)測(cè)設(shè)備的日益發(fā)展，傳統(tǒng)以地面監(jiān)測(cè)技術(shù)、專家決策為主的經(jīng)驗(yàn)型滑坡預(yù)警手段逐漸被定量化、精細(xì)化、多維度滑坡預(yù)警模型取代。魏少偉［13］總結(jié)論述了“天基”光學(xué)衛(wèi)星影像、 SAR 圖像（圖3）、衛(wèi)星定位、星載降水雷達(dá)；“空基”遙感技術(shù)；“陸基”變形監(jiān)測(cè)、地下水位監(jiān)測(cè)、孔隙水壓力檢測(cè)、滑動(dòng)力監(jiān)測(cè)、地質(zhì)災(zāi)害特征檢測(cè)等；還有三維激光掃描技術(shù)、地面合成孔徑干涉雷達(dá)技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀，給出了崩塌、滑坡、泥石流3 類主要地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)方法。杜釗鋒等［14］全面闡述了地基干涉雷達(dá)測(cè)量技術(shù)的理論基礎(chǔ)和測(cè)量方法并進(jìn)行了案例分析，展望了地基雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)在今后應(yīng)急測(cè)繪中的應(yīng)用?？准涡竦龋?5］基于野外滑坡地形地貌，地質(zhì)條件、人類活動(dòng)、土壤植被情況等信息，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立耦合模型開展黃土高原滑坡易發(fā)性評(píng)價(jià)研究，結(jié)果顯示耦合模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高，并且給出了滑坡發(fā)育控制因子貢獻(xiàn)排名，為黃土高原滑坡防治提供了模型優(yōu)化思路。趙會(huì)芹等［16］詳細(xì)論述了高分辨率衛(wèi)星遙感影像解譯中滑坡的光譜、形狀、紋理特征，并且比較了現(xiàn)有解譯方法，如目視解譯、機(jī)器學(xué)習(xí)解譯、深度學(xué)習(xí)解譯的優(yōu)缺點(diǎn)并提出了未來(lái)的改進(jìn)方向。付饒等［17］以中國(guó)高分二號(hào)衛(wèi)星拍攝的海地 7.2 級(jí)地震后影像制作數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練以 MobileNetv3 作為特征提取網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)YOLOv4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，模型準(zhǔn)確度比原模型提高 5.24%，檢測(cè)速度提高 6.19 f/s，有較好的優(yōu)化效果。郭澳慶等［18］利用 INSAR 技術(shù)獲取區(qū)域滑坡高精度時(shí)序數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)采取基于 Loess 的季節(jié)趨勢(shì)分解方法，再利用 N-BEATS 網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分解特征、整合預(yù)測(cè)，從而達(dá)到預(yù)測(cè)滑坡時(shí)間序列形變，在數(shù)據(jù)集測(cè)試中快速達(dá)到了 95%的可靠性。郭子正等［19］提出了一種全新的基于時(shí)空注意力機(jī)制的 STA-CNN-LSTM 模型，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相耦合，并在其中引入時(shí)空注意力機(jī)制，能夠全面提取滑坡空間位移數(shù)據(jù)、時(shí)序特征和滑坡變形時(shí)空特征，可適用于大規(guī)?；挛灰祁A(yù)測(cè)。王安迪等［20］利用 SABS-INSAR 技術(shù)獲取滑坡變形數(shù)據(jù)，結(jié)合離散元數(shù)值模擬方法對(duì)滑坡破壞過(guò)程和機(jī)理進(jìn)行深層研究。以核桃坪滑坡為研究對(duì)象，分析了滑坡演化機(jī)制、局部變形特征、滑坡發(fā)展趨勢(shì)。為將監(jiān)測(cè)技術(shù)與數(shù)值模擬技術(shù)結(jié)合做出了很好的實(shí)例參考。對(duì)上述滑坡預(yù)警新興技術(shù)手段進(jìn)行歸納總結(jié)，結(jié)果見(jiàn)表1。

3 結(jié)束語(yǔ)

基于深度學(xué)習(xí)的滑坡預(yù)警模型是當(dāng)前較為先進(jìn)的預(yù)測(cè)手段，但也存在一些問(wèn)題和瓶頸。未來(lái)應(yīng)該進(jìn)一步優(yōu)化模型的算法和模型的訓(xùn)練方式，不斷提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。此外，也需要加強(qiáng)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的采集和整理，為模型提供更加完整和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐。在未來(lái)的研究中，基于深度學(xué)習(xí)的滑坡預(yù)警模型將會(huì)持續(xù)發(fā)揮作用，為人類對(duì)自然災(zāi)害的防范和減災(zāi)提供更好的支持。

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