白正偉，張 勤，黃觀文，景 策，王家興

長安大學(xué)地質(zhì)工程與測繪學(xué)院，陜西 西安 710054

我國滑坡災(zāi)害分布范圍廣、數(shù)量多、發(fā)生次數(shù)頻繁，每年滑坡災(zāi)害造成的生命財(cái)產(chǎn)損失超過百億元[1]。對滑坡區(qū)域地表進(jìn)行高精度實(shí)時(shí)連續(xù)監(jiān)測是實(shí)現(xiàn)滑坡精準(zhǔn)預(yù)警和減災(zāi)防災(zāi)的重要前提[2]。全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)是連續(xù)實(shí)時(shí)獲取滑坡地表三維矢量變形的主要技術(shù)手段，其中北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)優(yōu)勢明顯，其具有亞太區(qū)域衛(wèi)星數(shù)目多、可視衛(wèi)星高度角大等特點(diǎn)，成為復(fù)雜區(qū)域滑坡高精度監(jiān)測的首選系統(tǒng)[3-7]。目前專業(yè)型GNSS監(jiān)測設(shè)備成本昂貴(數(shù)萬元/臺)，而已知和潛在的危險(xiǎn)滑坡數(shù)以千萬計(jì)，且影響范圍超過國土面積的三分之二，高成本問題使得無法進(jìn)行專業(yè)GNSS監(jiān)測設(shè)備的大范圍布設(shè)[8]。常規(guī)接收機(jī)端解算的處理方式計(jì)算能力有限，而復(fù)雜觀測環(huán)境下要想實(shí)現(xiàn)高精度變形監(jiān)測，必須建立環(huán)境模型，進(jìn)行去噪與誤差改正，這就需要較高的處理能力，因此常規(guī)模式難以實(shí)現(xiàn)高精度監(jiān)測，也就難以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜危險(xiǎn)區(qū)域滑坡災(zāi)害的精準(zhǔn)預(yù)警。

本研究團(tuán)隊(duì)自2015年開始，依托國家基金委重點(diǎn)基金和科技部重點(diǎn)研發(fā)等項(xiàng)目，針對GNSS滑坡監(jiān)測設(shè)備成本高、監(jiān)測精度低、實(shí)時(shí)性差等問題，提出采用物聯(lián)網(wǎng)“傳感器+云”的思維模式，研發(fā)高精度小型化千元級GNSS滑坡監(jiān)測傳感器設(shè)備。以“輕終端+行業(yè)云”的設(shè)計(jì)理念，在大幅度降低接收機(jī)成本的同時(shí)，利用行業(yè)云平臺增強(qiáng)技術(shù)和精細(xì)模型改正，實(shí)現(xiàn)了對滑坡地表的毫米級GNSS實(shí)時(shí)監(jiān)測，為滑坡災(zāi)害精準(zhǔn)預(yù)警提供了有力支撐[9]。

1 “輕終端+行業(yè)云”滑坡監(jiān)測技術(shù)裝備

1.1 千元級數(shù)據(jù)采集終端設(shè)計(jì)

目前高精度GNSS定位模塊或定位板卡銷售價(jià)格從數(shù)百元(如UBLOX模塊)、千元級(國產(chǎn)板卡)至數(shù)千元(國產(chǎn)板卡和國外板卡)不等，通過疊加數(shù)據(jù)處理單元、存儲單元、電池單元、通信單元以及其他行業(yè)功能單元后，研制銷售的單臺高精度GNSS接收機(jī)價(jià)格則上升至數(shù)萬元(國產(chǎn)接收機(jī))至十余萬元(國外接收機(jī))。除了價(jià)格高昂外，目前高精度GNSS監(jiān)測接收機(jī)的行業(yè)特征明顯，專業(yè)門檻較高，無論是外業(yè)安裝還是硬件調(diào)試均需要專業(yè)人員進(jìn)行操作，無形中還大幅增加了人力成本。

本研究團(tuán)隊(duì)為實(shí)現(xiàn)低成本大范圍的實(shí)時(shí)滑坡高精度三維形變監(jiān)測，采用物聯(lián)網(wǎng)“傳感器+云”的思維，通過剝離GNSS監(jiān)測終端中的非必要功能模塊，如導(dǎo)航定位、數(shù)據(jù)存儲、電池等功能模塊，僅保留數(shù)據(jù)采集模塊和通訊模塊，成功研發(fā)出了小型化的千元級GNSS接收機(jī)。利用2G/3G/4G等通信手段將監(jiān)測數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳送至云端，在云平臺上實(shí)現(xiàn)云存儲和云計(jì)算。這種“輕終端+行業(yè)云”的設(shè)計(jì)理念，將終端成本降至最低，同時(shí)設(shè)備安裝和調(diào)試均可以通過云端軟件實(shí)現(xiàn)監(jiān)控和設(shè)置，大幅降低了現(xiàn)場安裝人員的專業(yè)要求，一定程度上將行業(yè)終端設(shè)備變革成了大眾消費(fèi)型普適設(shè)備[10]。傳統(tǒng)行業(yè)終端與低成本終端設(shè)計(jì)思路對比如圖1所示。

圖1 傳統(tǒng)行業(yè)終端與低成本終端設(shè)計(jì)思路對比Fig.1 Comparison of traditional receiver module and low-cost receiver module

1.2 毫米級實(shí)時(shí)監(jiān)測預(yù)警云平臺技術(shù)

高精度GNSS實(shí)時(shí)定位算法是獲取高可靠三維形變監(jiān)測結(jié)果的重要前提。目前傳統(tǒng)GNSS滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)處理主要有兩種方式。第1種方式采用1 h甚至更長時(shí)段的靜態(tài)差分解，進(jìn)行準(zhǔn)實(shí)時(shí)監(jiān)測，這種定位模式監(jiān)測精度較高，一般三維精度優(yōu)于1 cm。但該定位模式實(shí)時(shí)性差，對突發(fā)性滑坡或滑坡臨滑階段，難以及時(shí)監(jiān)測，更無法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)警[11]。第2種方式采用實(shí)時(shí)單站RTK動(dòng)態(tài)定位模式進(jìn)行監(jiān)測。這種模式雖然顧及了時(shí)效性，但由于僅為兩站之間進(jìn)行動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)差分解算，其定位精度較差，一般三維精度僅為厘米級，同時(shí)接收機(jī)端的處理能力有限，監(jiān)測精度容易受到復(fù)雜環(huán)境噪聲等影響，監(jiān)測結(jié)果不可靠。此外，上述兩種處理模式對基準(zhǔn)站的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)可靠性依賴性大，一般基準(zhǔn)站出現(xiàn)不穩(wěn)定，將直接影響監(jiān)測結(jié)果的可靠性和精度。

針對上述傳統(tǒng)GNSS滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)處理的局限性，研究團(tuán)隊(duì)在小型化低成本硬件終端研制的基礎(chǔ)上，提出了“云存儲—云檢核—云增強(qiáng)—云計(jì)算”的行業(yè)云平臺數(shù)據(jù)處理模式。主要思路如下：

(1) 云平臺實(shí)時(shí)接收不同區(qū)域監(jiān)測點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)流和廣播電文數(shù)據(jù)流，在云平臺上進(jìn)行云存儲，同時(shí)生成單小時(shí)弧段、多小時(shí)弧段以及天弧段文件等。

(2) 結(jié)合云平臺生成的超快速星歷產(chǎn)品等，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)質(zhì)量檢核單元對所有測站數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)云檢核，篩選出高可靠的GNSS觀測數(shù)據(jù)和星歷數(shù)據(jù)。

(3) 基于監(jiān)測點(diǎn)高度角、方位角等信息，進(jìn)行測區(qū)環(huán)境建模補(bǔ)償[11-13]；受遮擋衛(wèi)星觀測值預(yù)測[14]；基于周圍GNSS觀測站及測區(qū)內(nèi)穩(wěn)定的監(jiān)測點(diǎn)，生成多個(gè)候補(bǔ)基準(zhǔn)點(diǎn)增強(qiáng)數(shù)據(jù)。另外，計(jì)算生成監(jiān)測站先驗(yàn)形變約束信息、先驗(yàn)基準(zhǔn)站坐標(biāo)約束信息、先驗(yàn)水汽約束信息等多個(gè)增強(qiáng)信息，構(gòu)造云增強(qiáng)模型。

(4) 結(jié)合環(huán)境建模和增強(qiáng)信息，對每個(gè)監(jiān)測點(diǎn)進(jìn)行附加約束的實(shí)時(shí)GNSS動(dòng)態(tài)定位解算，同時(shí)基于精密單點(diǎn)定位技術(shù)對基準(zhǔn)站穩(wěn)定性進(jìn)行定位檢核，并實(shí)時(shí)標(biāo)定出基準(zhǔn)站形變補(bǔ)償值[15]。云平臺進(jìn)行實(shí)時(shí)定位監(jiān)測的同時(shí),利用高精度準(zhǔn)靜態(tài)定位解算結(jié)果，每小時(shí)對每個(gè)監(jiān)測點(diǎn)的歷史形變數(shù)據(jù)進(jìn)行自更新，提升滑坡監(jiān)測序列的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)精度。最后實(shí)時(shí)對比滑坡變形預(yù)報(bào)值和預(yù)警先驗(yàn)閾值，進(jìn)行滑坡災(zāi)害的實(shí)時(shí)預(yù)警[16-18]。行業(yè)云平臺的簡要技術(shù)路線如圖2所示。

圖2 行業(yè)云平臺的簡要技術(shù)路線Fig.2 Brief technical route for the professional cloud platform

2 甘肅黑方臺滑坡監(jiān)測實(shí)例分析

2.1 黑方臺滑坡概況

黑方臺位于甘肅省臨夏州永靖縣鹽鍋峽鎮(zhèn)黃河北岸，黃土臺塬面積13.7 km2。臺上農(nóng)田常年采用大水漫灌的方式澆地，每年平均灌溉量超過5×106m3。受地形影響，地下水位聚集不散，臺上部分區(qū)域地表下挖1 m即可出水，近年來黑方臺邊緣頻繁發(fā)生滑坡，危害嚴(yán)重[19-21]。本文監(jiān)測區(qū)域?yàn)楹诜脚_黨川滑坡，臺塬頂部和底部的平均高差大于70 m，滑坡主體距離下方主要居民區(qū)水平距離約400 m，坡體正下方為水渠和農(nóng)田。研究團(tuán)隊(duì)在坡上布設(shè)了低成本GNSS監(jiān)測設(shè)備13套，具體監(jiān)測點(diǎn)和居民區(qū)分布如圖3所示。

圖3 GNSS監(jiān)測點(diǎn)和居民區(qū)分布Fig.3 Distribution of GNSS monitoring points and residential areas

2.2 GNSS監(jiān)測結(jié)果分析

對于滑坡災(zāi)害的精準(zhǔn)預(yù)警，需要實(shí)時(shí)獲取3個(gè)監(jiān)測指標(biāo)，分別是監(jiān)測點(diǎn)的累計(jì)位移、變形速率和切線角。本次滑坡監(jiān)測時(shí)間段為2018年10月25日至2019年3月26日。圖4給出了滑坡體GNSS監(jiān)測點(diǎn)(HF08)各方向累計(jì)位移時(shí)間序列結(jié)果，圖中滑坡預(yù)警級別各階段判據(jù)見表1[22]，圖5給出了HF08點(diǎn)各方向變形速率時(shí)間序列結(jié)果。

Tab.1 Landslide warning level quantitative division standard

圖5 黑方臺滑坡HF08點(diǎn)各方向變形速率時(shí)間序列結(jié)果Fig.5 Time series results of deformation rate in all directions of HF08 point of Heifangtai landslide

為了采用改進(jìn)切線角作為滑坡演變各階段判據(jù)，需要將位移時(shí)間S-t曲線變換為縱橫坐標(biāo)量綱一致的T-t曲線。選取2018年11月3日至2019年1月24日為等速變形階段，由此算得等速變形階段三維方向平均變形速率為1.57 mm/d，高程方向平均變形速率為1.29 mm/d，水平方向平均變形速率為0.92 mm/d。累計(jì)位移除以等速變形階段各方向平均變形速率(T=S/V，V為等速變形階段平均變形速率)，得到變換后的各方向T-t曲線(圖6)。

圖6 變換后的T-t曲線圖Fig.6 Transformed T-t graph

根據(jù)文獻(xiàn)[23—25]提出的改進(jìn)切線角α作為滑坡預(yù)警判據(jù)，將滑坡變形預(yù)警階段細(xì)分為等速變形階段(α≈45°)，此階段對應(yīng)藍(lán)色預(yù)警；初加速變形階段(45°<α<80°)，此階段對應(yīng)黃色預(yù)警；中加速變形階段(80°≤α<85°)，此階段對應(yīng)橙色預(yù)警；臨滑階段(α≥85°)，此階段對應(yīng)紅色預(yù)警。3月23日GNSS水平方向、高程方向、三維方向切線角都超過80°，3月25日GNSS各方向切線角超過85°。北斗監(jiān)測系統(tǒng)將GNSS觀測點(diǎn)的累計(jì)位移、變形速率和改進(jìn)切線角等信息發(fā)送至成都理工大學(xué)預(yù)警平臺，成都理工大學(xué)預(yù)警平臺于26日凌晨1時(shí)25分發(fā)出橙色預(yù)警信息(圖7)，4時(shí)34分發(fā)出紅色預(yù)警信息。3月26日4時(shí)59分40秒，GNSS監(jiān)測點(diǎn)HF08處滑坡開始滑動(dòng)，安裝在滑坡體上的視頻監(jiān)控清晰地拍下了滑坡發(fā)生的全過程(圖8)(滑動(dòng)視頻見http:∥news.chd.edu.cn/2019/0326/c300a56335/page.htm)，本次滑坡臺塬邊后退寬度約8 m，滑坡區(qū)域長度約130 m，滑坡總體積約20 000 m3，由于提前發(fā)出了預(yù)警信息，疏散了生產(chǎn)作業(yè)人員，本次滑坡未造成人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。

圖7 監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)的橙色預(yù)警信息Fig.7 Orange warning information sent by the monitoring system

圖8 監(jiān)控視頻所拍滑坡開裂過程Fig.8 Monitor the landslide cracking process

3 總 結(jié)

針對GNSS滑坡監(jiān)測設(shè)備成本高、監(jiān)測精度低和實(shí)時(shí)性差等問題，本文提出了“輕終端+行業(yè)云”的設(shè)計(jì)理念，研發(fā)了高精度小型化千元級GNSS滑坡監(jiān)測傳感器設(shè)備，利用行業(yè)云平臺增強(qiáng)技術(shù)和精細(xì)模型改正，實(shí)現(xiàn)了對滑坡地表的高精度GNSS實(shí)時(shí)監(jiān)測。研究成果在甘肅黑方臺滑坡監(jiān)測中進(jìn)行了工程應(yīng)用，成功實(shí)現(xiàn)了3月26日4時(shí)59分黨川滑坡災(zāi)害的準(zhǔn)確預(yù)警。黑方臺滑坡災(zāi)害的成功預(yù)警也初步驗(yàn)證了“輕終端+行業(yè)云”低成本實(shí)時(shí)滑坡監(jiān)測技術(shù)成果的可行性，可為下一步大范圍普適性GNSS滑坡監(jiān)測技術(shù)推廣提供支撐。

本文研究成果目前已經(jīng)在陜西、甘肅、四川等多個(gè)省市的滑坡災(zāi)害、地面沉降等實(shí)時(shí)監(jiān)測預(yù)警工程中得到應(yīng)用。