“輕終端+行業云”的實時北斗滑坡監測技術

白正偉，張 勤，黃觀文，景 策，王家興

長安大學地質工程與測繪學院，陜西 西安 710054

我國滑坡災害分布范圍廣、數量多、發生次數頻繁，每年滑坡災害造成的生命財產損失超過百億元[1]。對滑坡區域地表進行高精度實時連續監測是實現滑坡精準預警和減災防災的重要前提[2]。全球導航衛星系統(GNSS)是連續實時獲取滑坡地表三維矢量變形的主要技術手段，其中北斗衛星導航系統優勢明顯，其具有亞太區域衛星數目多、可視衛星高度角大等特點，成為復雜區域滑坡高精度監測的首選系統[3-7]。目前專業型GNSS監測設備成本昂貴(數萬元/臺)，而已知和潛在的危險滑坡數以千萬計，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行專業GNSS監測設備的大范圍布設[8]。常規接收機端解算的處理方式計算能力有限，而復雜觀測環境下要想實現高精度變形監測，必須建立環境模型，進行去噪與誤差改正，這就需要較高的處理能力，因此常規模式難以實現高精度監測，也就難以實現復雜危險區域滑坡災害的精準預警。

本研究團隊自2015年開始，依托國家基金委重點基金和科技部重點研發等項目，針對GNSS滑坡監測設備成本高、監測精度低、實時性差等問題，提出采用物聯網“傳感器+云”的思維模式，研發高精度小型化千元級GNSS滑坡監測傳感器設備。以“輕終端+行業云”的設計理念，在大幅度降低接收機成本的同時，利用行業云平臺增強技術和精細模型改正，實現了對滑坡地表的毫米級GNSS實時監測，為滑坡災害精準預警提供了有力支撐[9]。

1 “輕終端+行業云”滑坡監測技術裝備

1.1 千元級數據采集終端設計

目前高精度GNSS定位模塊或定位板卡銷售價格從數百元(如UBLOX模塊)、千元級(國產板卡)至數千元(國產板卡和國外板卡)不等，通過疊加數據處理單元、存儲單元、電池單元、通信單元以及其他行業功能單元后，研制銷售的單臺高精度GNSS接收機價格則上升至數萬元(國產接收機)至十余萬元(國外接收機)。除了價格高昂外，目前高精度GNSS監測接收機的行業特征明顯，專業門檻較高，無論是外業安裝還是硬件調試均需要專業人員進行操作，無形中還大幅增加了人力成本。

本研究團隊為實現低成本大范圍的實時滑坡高精度三維形變監測，采用物聯網“傳感器+云”的思維，通過剝離GNSS監測終端中的非必要功能模塊，如導航定位、數據存儲、電池等功能模塊，僅保留數據采集模塊和通訊模塊，成功研發出了小型化的千元級GNSS接收機。利用2G/3G/4G等通信手段將監測數據實時傳送至云端，在云平臺上實現云存儲和云計算。這種“輕終端+行業云”的設計理念，將終端成本降至最低，同時設備安裝和調試均可以通過云端軟件實現監控和設置，大幅降低了現場安裝人員的專業要求，一定程度上將行業終端設備變革成了大眾消費型普適設備[10]。傳統行業終端與低成本終端設計思路對比如圖1所示。

圖1 傳統行業終端與低成本終端設計思路對比Fig.1 Comparison of traditional receiver module and low-cost receiver module

1.2 毫米級實時監測預警云平臺技術

高精度GNSS實時定位算法是獲取高可靠三維形變監測結果的重要前提。目前傳統GNSS滑坡監測數據處理主要有兩種方式。第1種方式采用1 h甚至更長時段的靜態差分解，進行準實時監測，這種定位模式監測精度較高，一般三維精度優于1 cm。但該定位模式實時性差，對突發性滑坡或滑坡臨滑階段，難以及時監測，更無法實現實時預警[11]。第2種方式采用實時單站RTK動態定位模式進行監測。這種模式雖然顧及了時效性，但由于僅為兩站之間進行動態實時差分解算，其定位精度較差，一般三維精度僅為厘米級，同時接收機端的處理能力有限，監測精度容易受到復雜環境噪聲等影響，監測結果不可靠。此外，上述兩種處理模式對基準站的穩定性和數據可靠性依賴性大，一般基準站出現不穩定，將直接影響監測結果的可靠性和精度。

針對上述傳統GNSS滑坡監測數據處理的局限性，研究團隊在小型化低成本硬件終端研制的基礎上，提出了“云存儲—云檢核—云增強—云計算”的行業云平臺數據處理模式。主要思路如下：

(1) 云平臺實時接收不同區域監測點的觀測數據流和廣播電文數據流，在云平臺上進行云存儲，同時生成單小時弧段、多小時弧段以及天弧段文件等。

(2) 結合云平臺生成的超快速星歷產品等，利用實時數據質量檢核單元對所有測站數據進行實時云檢核，篩選出高可靠的GNSS觀測數據和星歷數據。

(3) 基于監測點高度角、方位角等信息，進行測區環境建模補償[11-13]；受遮擋衛星觀測值預測[14]；基于周圍GNSS觀測站及測區內穩定的監測點，生成多個候補基準點增強數據。另外，計算生成監測站先驗形變約束信息、先驗基準站坐標約束信息、先驗水汽約束信息等多個增強信息，構造云增強模型。

(4) 結合環境建模和增強信息，對每個監測點進行附加約束的實時GNSS動態定位解算，同時基于精密單點定位技術對基準站穩定性進行定位檢核，并實時標定出基準站形變補償值[15]。云平臺進行實時定位監測的同時,利用高精度準靜態定位解算結果，每小時對每個監測點的歷史形變數據進行自更新，提升滑坡監測序列的實時預報精度。最后實時對比滑坡變形預報值和預警先驗閾值，進行滑坡災害的實時預警[16-18]。行業云平臺的簡要技術路線如圖2所示。

圖2 行業云平臺的簡要技術路線Fig.2 Brief technical route for the professional cloud platform

2 甘肅黑方臺滑坡監測實例分析

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黃河北岸，黃土臺塬面積13.7 km2。臺上農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，臺上部分區域地表下挖1 m即可出水，近年來黑方臺邊緣頻繁發生滑坡，危害嚴重[19-21]。本文監測區域為黑方臺黨川滑坡，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水平距離約400 m，坡體正下方為水渠和農田。研究團隊在坡上布設了低成本GNSS監測設備13套，具體監測點和居民區分布如圖3所示。

圖3 GNSS監測點和居民區分布Fig.3 Distribution of GNSS monitoring points and residential areas

2.2 GNSS監測結果分析

對于滑坡災害的精準預警，需要實時獲取3個監測指標，分別是監測點的累計位移、變形速率和切線角。本次滑坡監測時間段為2018年10月25日至2019年3月26日。圖4給出了滑坡體GNSS監測點(HF08)各方向累計位移時間序列結果，圖中滑坡預警級別各階段判據見表1[22]，圖5給出了HF08點各方向變形速率時間序列結果。

Tab.1 Landslide warning level quantitative division standard

圖5 黑方臺滑坡HF08點各方向變形速率時間序列結果Fig.5 Time series results of deformation rate in all directions of HF08 point of Heifangtai landslide

為了采用改進切線角作為滑坡演變各階段判據，需要將位移時間S-t曲線變換為縱橫坐標量綱一致的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

根據文獻[23—25]提出的改進切線角α作為滑坡預警判據，將滑坡變形預警階段細分為等速變形階段(α≈45°)，此階段對應藍色預警；初加速變形階段(45°<α<80°)，此階段對應黃色預警；中加速變形階段(80°≤α<85°)，此階段對應橙色預警；臨滑階段(α≥85°)，此階段對應紅色預警。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°。北斗監測系統將GNSS觀測點的累計位移、變形速率和改進切線角等信息發送至成都理工大學預警平臺，成都理工大學預警平臺于26日凌晨1時25分發出橙色預警信息(圖7)，4時34分發出紅色預警信息。3月26日4時59分40秒，GNSS監測點HF08處滑坡開始滑動，安裝在滑坡體上的視頻監控清晰地拍下了滑坡發生的全過程(圖8)(滑動視頻見http:∥news.chd.edu.cn/2019/0326/c300a56335/page.htm)，本次滑坡臺塬邊后退寬度約8 m，滑坡區域長度約130 m，滑坡總體積約20 000 m3，由于提前發出了預警信息，疏散了生產作業人員，本次滑坡未造成人員傷亡和財產損失。

圖7 監測系統發的橙色預警信息Fig.7 Orange warning information sent by the monitoring system

圖8 監控視頻所拍滑坡開裂過程Fig.8 Monitor the landslide cracking process

3 總 結

針對GNSS滑坡監測設備成本高、監測精度低和實時性差等問題，本文提出了“輕終端+行業云”的設計理念，研發了高精度小型化千元級GNSS滑坡監測傳感器設備，利用行業云平臺增強技術和精細模型改正，實現了對滑坡地表的高精度GNSS實時監測。研究成果在甘肅黑方臺滑坡監測中進行了工程應用，成功實現了3月26日4時59分黨川滑坡災害的準確預警。黑方臺滑坡災害的成功預警也初步驗證了“輕終端+行業云”低成本實時滑坡監測技術成果的可行性，可為下一步大范圍普適性GNSS滑坡監測技術推廣提供支撐。

本文研究成果目前已經在陜西、甘肅、四川等多個省市的滑坡災害、地面沉降等實時監測預警工程中得到應用。