趙 越，胡 靜

（1.江西省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測總站，江西 南昌 330096；2.江西省勘察設(shè)計研究院，江西 南昌 330224）

我國是世界上地質(zhì)災(zāi)害影響最嚴(yán)重的國家之一，黨和政府高度重視自然災(zāi)害防治。中央財經(jīng)委員會第三次會議明確提出“堅持預(yù)防為主，努力把自然災(zāi)害風(fēng)險和損失降至最低”的防災(zāi)減災(zāi)要求，所以加快構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害“人防和技防并重”的專群結(jié)合的監(jiān)測體系建設(shè)，切實提高我國地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警水平將成為未來工作的重點。

以往地質(zhì)災(zāi)害“人防”體系主要依托群測群防體系，通過群測群防員的日常巡查，肉眼宏觀觀測或埋釘法、貼片法等簡易監(jiān)測對地質(zhì)災(zāi)害體變形情況進(jìn)行判斷，依靠銅鑼、口哨等進(jìn)行預(yù)警，此方法雖然可以對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生起到一定預(yù)警預(yù)報作用，但時效性差，對于突發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害防治效果不明顯。而通過疊加地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)等“技防”手段，實時對災(zāi)害體進(jìn)行氣象、位移等監(jiān)測，提升了時效性，從而更好的輔助群測群防工作，為地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報預(yù)警增加保障。

本文以萍鄉(xiāng)市某標(biāo)段地質(zhì)災(zāi)害專群結(jié)合監(jiān)測預(yù)警實驗點建設(shè)為例，闡述基于智能云的多參數(shù)耦合地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)在專群結(jié)合的監(jiān)測體系中的應(yīng)用及存在的問題。

1 區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害及監(jiān)測預(yù)警概況

1.1 地質(zhì)災(zāi)害概況

標(biāo)段區(qū)域內(nèi)有滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷、滑坡隱患、崩塌隱患等各類地質(zhì)災(zāi)害1337處，規(guī)模均為小型，潛在威脅人口16002人，潛在經(jīng)濟損失21779.1萬元[1，2]?？傮w上看，標(biāo)段內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害具有點多面廣、規(guī)模小、類型復(fù)雜等特點，給當(dāng)?shù)厝嗣袢罕娚敭a(chǎn)安全造成了較大隱患。

1.2 監(jiān)測現(xiàn)狀

標(biāo)段內(nèi)人民政府、自然資源主管部門相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)歷來十分重視地質(zhì)災(zāi)害防治工作，區(qū)域內(nèi)對于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測建立較為完善的各級監(jiān)測預(yù)警制度，制定了防災(zāi)預(yù)案，但監(jiān)測手段仍主要以日常巡查監(jiān)測為主，缺乏相應(yīng)技術(shù)支撐，特別是汛期群測群防員壓力很大。

2 基于智能云的多參數(shù)耦合地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)

2.1 總體架構(gòu)

多參數(shù)耦合地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)是為滿足地質(zhì)環(huán)境智能監(jiān)測設(shè)備數(shù)字化、網(wǎng)格化、智能化需求，而構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析、預(yù)警預(yù)報的服務(wù)體系。系統(tǒng)基于智能云數(shù)據(jù)平臺，通過對地質(zhì)災(zāi)害體地表、深部變形，雨量、含水率、應(yīng)力等一系列地質(zhì)、氣象數(shù)據(jù)的動態(tài)采集，實時監(jiān)測災(zāi)害體的位移變化和發(fā)展變化趨勢，結(jié)合影響滑坡發(fā)育的重要因素以預(yù)警理論模型完成對災(zāi)害體穩(wěn)定性分析及對對災(zāi)害的預(yù)警預(yù)報發(fā)布工作。

2.2 數(shù)據(jù)采集功能

數(shù)據(jù)采集是通過布置在災(zāi)害體上部的各種自動化監(jiān)測設(shè)備實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能采集、長期固態(tài)存儲，使用全網(wǎng)通、4G、北斗衛(wèi)星、光纖等多種通訊方式將數(shù)據(jù)傳輸至監(jiān)測預(yù)警平臺，并以圖表的形式直觀反映監(jiān)測數(shù)據(jù)的變化情況，數(shù)據(jù)采集頻率可根據(jù)監(jiān)測需要調(diào)整。

2.3 數(shù)據(jù)分析功能

標(biāo)段區(qū)域內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害的誘發(fā)因素主要為降雨，依據(jù)雨量計、裂縫計、傾角加速度計所獲取降雨量、位移變形量、位移變形速率及加速度等動態(tài)指標(biāo)，以滑坡時間-位移-降雨曲線的切線角為主要判據(jù)[3]，結(jié)合災(zāi)害體地質(zhì)特征以及宏觀變形特征，構(gòu)建了多參數(shù)耦合分析的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警模型，利用模型實現(xiàn)高精度的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警預(yù)報，同時根據(jù)災(zāi)害機理認(rèn)識與監(jiān)測數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化調(diào)整模型及閾值。數(shù)據(jù)分析主要采取比較法、圖表法、特征值統(tǒng)計法及數(shù)學(xué)模型法等方法，并結(jié)合人工監(jiān)測數(shù)據(jù)和人工現(xiàn)場巡查記錄，實現(xiàn)對地質(zhì)災(zāi)害的穩(wěn)定狀態(tài)及變化趨勢有效把握。

2.4 預(yù)警預(yù)報功能

基于災(zāi)害體的宏觀跡象、自動化監(jiān)測數(shù)據(jù)和區(qū)域氣象參數(shù)，按照地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的發(fā)展階段、緊急程度、不穩(wěn)定發(fā)展趨勢和可能造成的危害程度，建立了紅、橙、黃、藍(lán)（表1）四級預(yù)警體系，預(yù)警平臺能第一時間將相應(yīng)等級預(yù)警信息告知有關(guān)防災(zāi)責(zé)任人、監(jiān)測責(zé)任人、群測群防員，并根據(jù)有關(guān)規(guī)定決定是否向社會發(fā)布，發(fā)布渠道包括電話、網(wǎng)絡(luò)、電視臺、廣播、短信等方式。

表1 四級預(yù)警級別劃分表[4]

2.5 預(yù)警響應(yīng)機制

結(jié)合標(biāo)段內(nèi)縣級地質(zhì)災(zāi)害防災(zāi)體系建設(shè)的相關(guān)文件，設(shè)置了如下監(jiān)測預(yù)警響應(yīng)機制：

（1）藍(lán)色預(yù)警：藍(lán)色預(yù)警發(fā)出后，群測群防員去現(xiàn)場對宏觀跡象進(jìn)行巡查并將有關(guān)情況反饋至鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）防災(zāi)辦及專業(yè)監(jiān)測人員。

（2）黃色預(yù)警：黃色預(yù)警發(fā)出后，防災(zāi)責(zé)任人、群測群防員應(yīng)去現(xiàn)場對宏觀跡象進(jìn)行巡查并將有關(guān)情況反饋至鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）防災(zāi)辦、專業(yè)監(jiān)測人員；鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）防災(zāi)辦將有關(guān)情況反饋給縣（區(qū)）級自然資源主管部門；專業(yè)監(jiān)測人員加強監(jiān)測數(shù)據(jù)分析，加密監(jiān)測，預(yù)測發(fā)展趨勢。

（3）橙色預(yù)警：橙色預(yù)警發(fā)出后，防災(zāi)責(zé)任人、群測群防員去現(xiàn)場對宏觀跡象進(jìn)行巡查，如發(fā)現(xiàn)仍有少量變形跡象產(chǎn)生，應(yīng)首先按應(yīng)急預(yù)案撤離受災(zāi)群眾，同時上報鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）防災(zāi)辦、專業(yè)監(jiān)測人員，鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）防災(zāi)辦將有關(guān)情況反饋給縣（區(qū)）級自然資源主管部門，專業(yè)監(jiān)測人員加強監(jiān)測數(shù)據(jù)分析，開展短期預(yù)警，預(yù)測發(fā)展趨勢；縣（區(qū)）級自然資源主管部門會同技術(shù)支撐單位前往現(xiàn)場進(jìn)一步核查。

（5）紅色預(yù)警：紅色預(yù)警發(fā)出后，防災(zāi)責(zé)任人、群測群防員去現(xiàn)場對宏觀跡象進(jìn)行巡排查，如發(fā)現(xiàn)明顯變形跡象，應(yīng)首先按應(yīng)急預(yù)案立即撤離受災(zāi)群眾，同時上報鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）防災(zāi)辦、專業(yè)監(jiān)測人員，鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）防災(zāi)辦將有關(guān)情況反饋給縣（區(qū)）級自然資源主管部門，縣（區(qū)）級自然資源主管部門將有關(guān)情況反饋給市級自然資源主管部門，縣級自然資源主管部門會同鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）和技術(shù)支撐單位前往現(xiàn)場進(jìn)一步調(diào)查處置，若確屬災(zāi)險情，則立即按照應(yīng)急預(yù)案和災(zāi)險情速報機制采取相應(yīng)行動。

3 監(jiān)測系統(tǒng)的實際應(yīng)用

3.1 系統(tǒng)運行情況概述

標(biāo)段內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)自2021年5月試運行以來，截至2021年9月30日，預(yù)警總數(shù)611條（表2），其中正常預(yù)警98條，異常預(yù)警513條，其中數(shù)據(jù)異常431條，設(shè)備維護造成的誤報82條。有效預(yù)警地質(zhì)災(zāi)害3處，緊急轉(zhuǎn)移人口14人。

表2 試運行階段預(yù)警數(shù)量統(tǒng)計表

從時間上看，異常預(yù)警多發(fā)生于2021年8月之前，為設(shè)備試運行初期，對設(shè)備調(diào)試導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常造成的誤報多達(dá)500余條，8月～9月設(shè)備調(diào)試基本正常后，異常預(yù)警則大幅度減小，8月～9月總計異常預(yù)警僅10條。

從預(yù)警設(shè)備上看，正常預(yù)警設(shè)備主要為雨量（75條），異常預(yù)警多發(fā)生于裂縫計（261條）、雨量（114條）、傾角計（99條）等，誤報較多的原因為前期安裝過程中設(shè)備安裝不規(guī)范，造成設(shè)備誤顫、數(shù)據(jù)跳躍，其次為固件升級及閾值設(shè)定造成的數(shù)據(jù)異常。后期通過設(shè)備維護、預(yù)警模型調(diào)整、閾值優(yōu)化后，8月份～9月份設(shè)備預(yù)警趨于穩(wěn)定。

總體上看，因前期試運行階段大量設(shè)備調(diào)試造成的異常預(yù)警較多，設(shè)備正常預(yù)警率低，后通過設(shè)備維護、預(yù)警模型調(diào)整、閾值優(yōu)化后設(shè)備性能與監(jiān)測點實際情況基本匹配，異常預(yù)警逐步降低，設(shè)備穩(wěn)定較好，能較準(zhǔn)確反饋監(jiān)測點現(xiàn)場情況，設(shè)備可靠性較高。

3.2 運行過程中存在的問題

（1）部分設(shè)備因太陽能板過小或受樹木遮擋較嚴(yán)重，造成設(shè)備虧電停機。

（2）部分設(shè)備因設(shè)備安裝人員經(jīng)驗不足，安裝缺乏規(guī)范性，造成設(shè)備安裝不到位。

（3）預(yù)警閾值設(shè)置過低，造成設(shè)備誤報較多。

（4）監(jiān)測預(yù)警的相關(guān)法律、規(guī)范待完善，預(yù)警處置機制待完善。

4 結(jié)論

基于云智能下的多參數(shù)耦合地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)在本次專群結(jié)合監(jiān)測預(yù)警實驗中成功實現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)的快速采集、處理分析、預(yù)警預(yù)報等功能，“人防+技防”風(fēng)險預(yù)警模式初步建立。但監(jiān)測預(yù)警工作仍存在一些問題，未來仍需在設(shè)備參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)、安裝標(biāo)準(zhǔn)上進(jìn)行規(guī)范，在預(yù)警模型、動態(tài)閾值設(shè)定方面需積極探索，在預(yù)警機制上做好閉環(huán)管理。