地質災害預測技術的研究與發展

摘要：地質災害的危害性較大，可以對生態環境造成破壞，并且威脅人類生產生活。在地質災害防治中，需要加強地質災害預測，結合預測分析所得結果制訂[A3]"地質災害防治技術方案，提升地質災害治理水平。對此，[A4]"需要對常見地質災害與預測技術進行介紹。以滑坡地質災害預測分析為例，在預測分析中，選用物聯網技術，對地質災害預測技術方案的實施策略與效果進行詳細探究。

關鍵詞：地質災害 [A5]" 滑坡 物聯網[86]"" 位移

Research and Development of Geological Hazard Prediction Technology

LI Zhan¹ LIUYuan ¹ZHAO Kang¹ NIE Xikun²

1. Shandong Lukan Geological Engineering Co.， Ltd， Weifang， Shandong Province， 261021 China; 2.The Fourth Geological and Mineral Exploration Institute of Shandong Province， Weifang， Shandong Province， 261021 China

Abstract： Geological disasters pose significant hazards， causing damage to the ecological environment and threatening human production and life. In the prevention and control of geological disasters， it is necessary to strengthen geological disaster prediction， formulate geological disaster prevention and control technical plans based on the results of prediction analysis， and improve the level of geological disaster management. In this regard， it is necessary to introduce common geological hazards and prediction techniques. Taking landslide geological hazard prediction analysis as an example， in the prediction analysis， Internet of Things technology is selected to explore in detail the implementation strategies and effects of geological hazard prediction technology solutions.

Key Words： Geological hazards; Landslide; Internet of Things; Displacement

在人類工業生產生活的影響下，城鎮化建設、水利工程建設等對自然地質環境造成擾動影響，使地質災害發生率增加。地質災害類型較為復雜，常見有山體滑坡、地質裂縫、泥石流、崩塌、地面沉降等[A7]"，均會對自然環境造成不良影響。隨著科學技術不斷發展創新，地質災害防治技術類型不斷增多。在技術選用方面，需要將地質災害的誘發因素、現場情況等作為依據，保證防治技術的有效性。對此，需要利用地質災害預測技術，明確地質災害類型以與生情況，保證地質災害預測的有效性。

1 地質災害預測技術

地質災害類型較多，預測技術方法也有所不同，常見地質災害與預測方式如下 。

1.1 崩塌預測

在崩塌地質災害預測分析中，需要對崩塌體進行全面勘查，明確危巖體發育現狀、形成條件等。在勘查現場布設監測點，并且結合實際情況，利用表面測斜儀、拉繩裂縫計、雨量計等各類設備，對危巖體整體結構與形態的變化情況進行全面分析。另外，還需要創建地質災害預測技術平臺，對崩塌地質災害環境影響因素進行記錄分析，利用崩塌預警模型、物聯網技術、大數據分析技術等，對崩塌地質災害的危險程度[A10]"做出準確預測。

1.2 滑坡預測

在滑坡地質災害預測分析中，在滑坡現場布設勘查后監測點，對滑坡發生發展的歷史數據、當地降雨資料進行全面分析，明確滑坡發生區域土壤含水量。另外，還需要聯合應用裂縫計、全球導航衛星系統（Global Navigation Satellite System，GNSS）[A11]"、深部自動測斜儀等[A12]"，對地下水位、地下含水量、局部沉降情況、裂縫發展情況等進行全面分析。同時，利用無線通信網絡，將監測所得數據傳輸至地質災害預警平臺中。

1.3 泥石流預測

在泥石流地質災害預測中，需要聯合應用物聯網技術與大數據技術，在泥石流災害發生前、發生中和發生后，均要求進行全面監測，確定災害等級，再傳輸至相關工作人員。在泥石流監測中，主要監測對象為水動力參數、降雨量、物源補給過程，對此，可以在現場安裝聲光報警儀進行測定^[1]。

2 地質災害預測技術在滑坡災害監測中的應用

為探究地質災害預測技術的應用方式與效果，以滑坡地質災害為例，對預測技術方案、實施過程與效果進行探究。

2.1滑坡體概況

在某高速公路工程項目K105+405—K105+635路段，根據地質勘查后，該路段右側17 m位置存在滑坡體，長度為310 m，寬度為240 m，平均厚度達25 m，對主線橋梁工程安全運營造成不良影響。

該滑坡地質災害的影響范圍較大、誘發因素較為復雜。在滑坡地質災害預測分析中，為直觀分析主斷面失穩過程，采用有限元計算軟件Midas/GTS軟件進行模擬分析，確定滑坡體自然重力演化過程、強降雨滲透對滑坡地質災害的影響。

該高速公路工程建設區域抗震設防烈度為8度，基本地質加速度為0.2 g。對該項目建設期地質條件勘查報告進行分析，發現滑坡體巖性較為復雜，主要由粉質黏土與中風化砂巖所組成^[2]；滑坡地質災害發生區域最大降水量為137.6 mm/d。在巖體物理學分析中，將《工程巖體分級標準》（GB/T 50218—2014[A13]"）作為依據，所得結果如表1。

在本次計算分析中，在巖土體邊坡穩定性分析中，為探討巖土體的本構關系，采用摩爾-庫倫準則作為基礎，應用強度折減法（Strength Reduction Method，SRM[A14]"）對邊坡結構進行模擬分析。

2.2滑坡體演化機理

在滑坡地質災害的發生和發展過程中，影響因素比較多。要求對滑坡地質巖性、區域降水量、地震發生情況等進行綜合分析，重點關注地震、強降雨兩個外力因素對滑坡地質災害發展所產生的影響。當該邊坡僅受到自然重力影響時，邊坡穩定性比較高；在受到強降雨和地震災害影響時，斷面帶狀塑性應變區較為顯著，邊坡穩定性顯著降低。因此，降雨和地震是該滑坡地質災害發生的兩大主要原因^[3]。

2.3基于物聯網技術的滑坡體變形特性監測

2.3.1監測方案

為探究該滑坡體變形過程與特征，在滑坡體發生區域共創建4個一體化GNSS監測站，對滑坡區地面沉降情況、地表水平位移進行監測。另外，在深部位移監測中，共設置S1至S5共5個監測孔，S1與S2測孔深度均為70 m，S3、S4、S5測孔深度均為40 m。對于S3測點，應用全自動一體化監測技術；對于另外4個測點，采用人工監測方式。另外，為探究降雨量對滑坡地質災害的影響，在現場設置1個自動化雨量監測站。

2.3.2監測方法

（1）地表水平位移和沉降監測方法[A15]"。在滑坡地質預測分析中，GNSS自動監測站的應用十分常見，可以對滑坡體瞬時形變情況進行分析，同時還可以探究監測點位移與變化趨勢。

（2）深部水平位移監測方法[A16]"。考慮到滑坡的影響范圍，選擇多個導輪式固定測斜儀并以串聯方式布設，安裝于測斜管中。傳感器設置于不同的高程位置，用于監測位移量和傾斜角度。對于深部位移的監測，可以在滑坡體深層的唯一位置布設導輪式固定測斜儀。

（3）無人機傾斜攝影[A17]"。在滑坡地質災害監測中，無人機技術應用方式便捷，搭載數碼相機，即可以對滑坡體進行全面監測，可以有效規避地物相互遮擋的影響，提升監測結果的準確性與完善性。在獲取影像以及圖片資料后，可以利用三維建模軟件進行處理，據此即可判斷滑坡體的變化情況^[4]。

2.3.3降水量監測結果

在降雨量檢測中，監測時間范圍從1月至11月，最大降水量為1 515.2 mm。

2.4 地表位移監測結果分析

通過持續檢測分析，地表監測點共設置4個，包括G1至G4。G1和G2測點布置在坡面，G3和G4測點布置在邊坡底部。隨著時間的延長，G3和G4水平位移和豎向位移的變化比較小；G1和G2水平位移和豎向位移的變化比較大，G1測點豎向位移的最大值為-26 mm，G2測點水平位移的最大值為33 mm。在G3和G4測點位移變化中，降雨滲透與地震外力的影響較大；在G1和G2測點位移變化中，主要受到外動力的影響。

2.5邊坡主要滑動面監測結果分析

對滑坡地質演化機制進行分析，發現該區域的滑坡體深部，尤其在坡面下方25～35 m深度范圍內，主要受到降雨滲透、地震和自然重力的綜合作用影響。在對滑坡體深部進行水平位移監測時，測點從S1至S5處的位移較小，最大變形為5.8 mm。

利用物聯網技術，對滑坡體進行持續、全面的監測，發現滑坡體表面主要受降雨滲透的影響，坡面位移監測點的變形較為明顯，而深層監測點的變形比較小。結合以上分析，可知該滑坡體沒有出現明顯的滑動跡象。

3 地質災害預測技術的發展趨勢

3.1實現地質災害應用模型的輕量化

在滑坡地質預測分析中，創建預警和預報模型，包含多類型與多邊界描述，預報系統整體結構較為復雜。對此，可以采用智能化技術，創建輕量化預警預報模型。對于復雜空間數據，可以簡化為一個點數據，在數據編碼轉化中，應用GeoHash編碼方式。另外，在地質災害預測分析中，需要對海量地質數據進行分析，可以利用細節層次技術，將地質災害因素信息封裝處理形成組件，再集中整合至預警預報系統[A18]"中，并創建租金模型庫^[5]。

3.2基于Spark空間大數據技術處理地質災害數據

Spark為高效的分布式計算框架，專為處理大規模數據集設計。將數據表示為彈性分布式數據集，Spark能夠支持數據并行處理、任務調度、數據壓縮等操作。同時，Spark提供了豐富的應用程序編程接口和上層組件，使數據處理、分析與建模工作更加便捷和高效。地質災害涉及的數據類型十分復雜，包括空間數據、地理信息、災害點的空間坐標等。在災害監控方面，需要結合多種設備（如智能視頻監控、雨量計、傾斜儀、水位儀等）進行數據采集。

3.3基于神經網絡學習算法的智能預警預報系統

對于地質災害發生區域影響因素，需要根據其對滑坡地質災害發生所產生的影響[A19]"做出分級處理。對于各類影響因素與不同等級，輸入層接受來自不同傳感器的數據，通過神經網絡的計算，判斷災害發生的可能性和等級。輸出層將通過對比預測結果和實際數據來評估模型的準確性。利用神經網絡的學習能力，可以對災害等級進行動態預測，從而為災害應急管理提供有力支持。依據輸入信號和函數，對輸出進行計算，判斷輸出層所輸出的數據是否能夠符合要求：如果符合，則輸出；如果不符合，則需對權值進行調整，隨后再次進行計算分析。

4 結語

綜上所述，本文結合實例對地質災害預測技術進行詳細探究。在地質災害防控體系中，地質災害預測分析至關重要，通過對地質災害發生的影響因素進行全面分析，即可以對地質災害防治人員發揮預警作用，根據風險因素快速響應，制[A20]"訂應急處理方案以及防控方案。根據本次實例分析，在地質災害預測分析中，可以利用物聯網技術對滑坡實時變化數據進行統計分析，保證地質災害預測結果的準確性與可靠性。

參考文獻

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