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      多源數(shù)據(jù)融合在巖質(zhì)滑坡監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用

      2019-11-12 02:40:30霍冬冬
      關(guān)鍵詞:斜坡監(jiān)測點滑坡

      霍冬冬, 亓 星

      (1.成都理工大學(xué)地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護國家重點實驗室, 成都 610000;2.四川輕化工大學(xué)土木工程學(xué)院, 四川 自貢 643000)

      引 言

      中國是一個地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)的國家,目前已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的地質(zhì)災(zāi)害隱患點多達30萬處,僅2018年已經(jīng)發(fā)生2966起地質(zhì)災(zāi)害,其中滑坡的發(fā)生率高達50%以上[1]。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,多源異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)在滑坡監(jiān)測中的應(yīng)用越來越多,逐步替代過去傳統(tǒng)的人工監(jiān)測手段,開始發(fā)揮著重要的監(jiān)測和預(yù)警作用[2]。基于物聯(lián)網(wǎng)及云計算技術(shù)的發(fā)展,在地質(zhì)災(zāi)害形成機理、預(yù)警判據(jù)研究的基礎(chǔ)上,充分利用新一代信息技術(shù)在數(shù)據(jù)快速采集、傳輸上的優(yōu)勢,構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害實時預(yù)警系統(tǒng),已成功對多處重大滑坡災(zāi)害做出了預(yù)警,不僅避免了人員傷亡和經(jīng)濟損失,而且也提升了人類面對自然災(zāi)害的處理能力[3]。在滑坡的預(yù)警模型研究方面,根據(jù)斜坡變形破壞的時間演化規(guī)律可將斜坡的變形破壞分為初始變形階段、等速變形階段和加速變形階段,由此一些學(xué)者提出了根據(jù)位移-時間曲線的切線角進行滑坡預(yù)警,該方法后經(jīng)許強的改進提出了一種改進的切線角作為滑坡預(yù)警的參考指標(biāo)[4-5]。曾裕平通過對大量斜坡位移-時間的數(shù)據(jù)分析基于改進的切線角提出滑坡災(zāi)害藍色、黃色、橙色、紅色四級預(yù)警指標(biāo),該指標(biāo)在實際滑坡災(zāi)害預(yù)警應(yīng)用中發(fā)揮了良好的效果[6]。在滑坡監(jiān)測應(yīng)用中,為保障監(jiān)測數(shù)據(jù)的完整性和及時性,對同一后緣裂縫往往會設(shè)置多個監(jiān)測點,但是數(shù)據(jù)分析時卻很少將所有監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合處理,監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)也是僅根據(jù)危險等級最高的一個監(jiān)測點作為預(yù)警判據(jù)。根據(jù)單個監(jiān)測點的數(shù)據(jù)分析來判斷滑坡的整體穩(wěn)定性,而單一監(jiān)測數(shù)據(jù)很容易受到自然或人為因素擾動,有失科學(xué)性,從而造成預(yù)警信息誤發(fā)。對大量異構(gòu)、復(fù)雜的數(shù)據(jù),可借助多源數(shù)據(jù)融合的方法提高數(shù)據(jù)的可信度并判斷其正確性[7]。在多源數(shù)據(jù)融合理論模型的基礎(chǔ)上,構(gòu)建滑坡風(fēng)險評估模型可以有效提高判斷準(zhǔn)確性[8]。本文提出一種多源數(shù)據(jù)融合處理方法,該方法基于多個監(jiān)測點不同預(yù)警等級量化來判斷滑坡是否進入臨滑階段,能夠及時可靠地識別滑坡有效預(yù)警等級。

      1 融合算法

      基于多源數(shù)據(jù)融合的思想方法,對不同監(jiān)測點的預(yù)警等級進行概率融合,得到判定滑坡是否已經(jīng)處于臨滑階段的概率統(tǒng)計。

      首先根據(jù)不同預(yù)警等級對于判斷斜坡穩(wěn)定性的重要程度分別賦予不同的權(quán)重,其次根據(jù)不同監(jiān)測點位對判斷斜坡穩(wěn)定性逐個賦予權(quán)重,最后通過權(quán)重的計算可得到判斷斜坡進入臨滑階段的概率,當(dāng)此概率大于或等于50%時即可判定該斜坡已經(jīng)處于臨滑階段。

      1.1 預(yù)警等級的權(quán)重

      監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)將監(jiān)測點所監(jiān)測的滑坡位移變化量轉(zhuǎn)化為參考指標(biāo),對危險滑坡進行閥值預(yù)警。由于監(jiān)測預(yù)警只對事件發(fā)生可能性進行判斷,不同預(yù)警等級可理解為對滑坡危險程度加以判斷?;谝陨峡紤],可采用層次分析法,確定不同預(yù)警等級對滑坡危險性的判斷。

      層次分析法(analytic hierarchy process ,AHP)是一種實用的多屬性決策方法。它能夠通過比較不同因素對于某一事件的重要程度,計算得到這些因素對于解決問題的權(quán)重系數(shù)。該方法將復(fù)雜問題分解為多個單一問題,通過比較權(quán)重系數(shù)的大小從而確定決策方案[9]。

      在本應(yīng)用中利用層次分析法并非得到最終決策方案,而是將不同預(yù)警等級視為兩兩相互獨立的判斷斜坡失穩(wěn)的影響因素,通過比較各因素的重要性,構(gòu)建判斷矩陣,并得到該矩陣的權(quán)向量,即為各預(yù)警等級對應(yīng)于判斷斜坡穩(wěn)定性的權(quán)重。

      圖1 層次分析法模型構(gòu)建圖

      1.1.1 遞階層次結(jié)構(gòu)的構(gòu)建

      以判斷滑坡發(fā)生的可能性為目標(biāo)層,預(yù)警等級為準(zhǔn)則層,根據(jù)預(yù)警等級確定判斷滑坡即將發(fā)生的可能性,構(gòu)建遞階層次結(jié)構(gòu)。由于在此結(jié)構(gòu)體的構(gòu)建中,僅需確定各預(yù)警等級的權(quán)重系數(shù),未設(shè)置具體解決方案,所以無需子準(zhǔn)則層。

      1.1.2 構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣

      在建立遞階層次結(jié)構(gòu)以后,各層次之間的影響關(guān)系就被確定下來。

      根據(jù)Santy等人提出的一致矩陣法,可以將不同的兩個預(yù)警等級之間對于判斷斜坡穩(wěn)定性的重要程度分為9個標(biāo)度,即1-9(見表1),并構(gòu)建判斷矩A。

      表1 1-9標(biāo)度的含義

      不同預(yù)警等級對于判斷斜坡穩(wěn)定性的重要程度進行逐級均勻遞增,并將兩兩預(yù)警等級對于判斷滑坡是否進入臨滑階段的重要性程度進行比較,按1-9的標(biāo)度劃分得到:

      (R:B)=9;(R:Y)=6;(R:O)=3;

      (O:B)=6;(O:Y)=3;

      (Y:B)=3。

      由此得到判斷矩陣:

      1.1.3 權(quán)重計算

      對于一個一致的判斷矩陣,它的每一列歸一化后就是相應(yīng)的權(quán)重向量。采用這n個列向量的算術(shù)平均值作為權(quán)重向量,有:

      (1)

      Wi——矩陣A的特征向量;

      n——矩陣的階數(shù)。

      其計算步驟如下:

      第一步:將A矩陣元素進行歸一化處理;

      第二步:將歸一化后的元素矩陣進行列項相加;

      第三步:將相加后的向量除以矩陣階數(shù)n即得權(quán)重向量。

      計算得到:

      w=[w1,w2,w3,w4]T=

      [0.0466,0.1052,0.2571,0.5912]T

      其中w1,w2,w3,w4分別表示藍色、黃色、橙色、紅色預(yù)警級別相對應(yīng)的判斷滑坡進入臨滑階段的權(quán)重系數(shù)。

      1.1.4 一致性檢驗

      由于判斷矩陣的各元素在確定標(biāo)度值時難免受到人為因素的影響, 因此在利用判斷矩陣前需要對矩陣的優(yōu)劣進行檢驗。具體檢驗步驟如下:

      1.計算一致性指標(biāo)C.I.

      (2)

      λmax——矩陣A的最大特征值;

      n——矩陣A的階數(shù)。

      2.查找相應(yīng)的平均隨機一致性指標(biāo)R.I(見表2)

      表2 平均隨機一致性指標(biāo)R.I

      計算一致性比例C.R.

      (3)

      根據(jù)Saaty教授給出的對判斷矩陣一致性檢驗的一條準(zhǔn)則,當(dāng)C.R.<0.1時,認為判斷矩陣的一致性是可以接受的[10]。

      經(jīng)一致性檢驗:

      滿足一致性要求。

      1.2 監(jiān)測點位置權(quán)重計算

      同一后緣裂縫上,各監(jiān)測點位移變化速率基本一致,在沒有特殊外界條件的干擾下,監(jiān)測曲線不會發(fā)生激增或陡降的變化。由于本文主要考慮在正常監(jiān)測條件下,同一后緣裂縫上布設(shè)多個監(jiān)測點位,根據(jù)各監(jiān)測點不同預(yù)警等級,判斷滑坡是否進入臨滑階段。因此忽略特殊因素對于監(jiān)測過程的干擾,將各監(jiān)測點位賦予相同的權(quán)重系數(shù),監(jiān)測點位越多,則各位置權(quán)重系數(shù)越小,即:

      C=1/m

      (4)

      C——監(jiān)測點位的權(quán)重;

      m——監(jiān)測點位的個數(shù)。

      將監(jiān)測點位置賦予相同的權(quán)重,使數(shù)據(jù)更均衡,可以盡量減小監(jiān)測點位不同對判斷斜坡穩(wěn)定性帶來的誤差。

      1.3 數(shù)據(jù)融合

      根據(jù)現(xiàn)有滑坡監(jiān)測系統(tǒng)所采用的四級預(yù)警指標(biāo),結(jié)合層次分析法計算的權(quán)重并引入主觀概率[11],得到判斷斜坡穩(wěn)定性的概率指標(biāo)。根據(jù)四級預(yù)警等級的判定知,該等級僅與斜坡累計位移切線角度有關(guān),且隨著切線角度的增加,預(yù)警級別逐級提升,因此將預(yù)警等級權(quán)重系數(shù)進行逐個疊加,疊加后的結(jié)果視為根據(jù)預(yù)警等級判斷滑坡是否進入臨滑階段的主觀概率:

      pB=0.05;

      pY=0.05+0.10=0.15;

      pO=005+0.10+0.26=0.41;

      pR=0.05+0.10+0.26+0.59=1。

      其中pB、pY、pO、pR均大于等于零且小于等于1,符合主觀概率的定義,因此可將其視為由預(yù)警等級判斷斜坡失穩(wěn)的主觀概率[12]。

      將此主觀概率與各監(jiān)測點位置權(quán)重系數(shù)結(jié)合得到基于各監(jiān)測點預(yù)警等級判斷滑坡是否處于臨滑階段的概率,即得公式:

      P=C·(pB·m1+pY·m2+pO·m3+pR·m4)·100%

      mB+mY+mO+mR=m

      (5)

      其中,mB、mY、mO、mR分別表示處于某一預(yù)警等級的設(shè)備數(shù)量。

      其中P即為根據(jù)各監(jiān)測點的預(yù)警等級經(jīng)融合后判斷斜坡是否進入臨滑階段的概率,當(dāng)此概率大于或等于50%時,即可判定該斜坡已經(jīng)處于臨滑階段,監(jiān)測預(yù)警平臺可以此為依據(jù)發(fā)布預(yù)警信息。

      2 應(yīng)用案例

      2019年2月17日凌晨5點53分,貴州省黔西南州興義市龍井村9組發(fā)生了一起深層順層巖質(zhì)滑坡,超過60萬m3山體失穩(wěn)破壞,直接威脅了滑坡下方400多人的安危。由于針對該滑坡滑坡實施了專業(yè)監(jiān)測預(yù)警,通過智能化的監(jiān)測設(shè)備在滑坡發(fā)生前準(zhǔn)確發(fā)出了預(yù)警信息,并配合科學(xué)的應(yīng)急處置,使滑坡災(zāi)害實現(xiàn)了人員零傷亡和財產(chǎn)零損失(見圖1)。針對該滑坡實施了專業(yè)監(jiān)測預(yù)警,通過智能化的監(jiān)測設(shè)備在滑坡發(fā)生前準(zhǔn)確發(fā)出了預(yù)警信息,配合科學(xué)的應(yīng)急處置,使滑坡災(zāi)害實現(xiàn)了人員零傷亡和財產(chǎn)零損失。

      圖2 龍井村滑坡基本概況

      根據(jù)現(xiàn)場應(yīng)急監(jiān)測方案,在同一后緣裂縫上共布設(shè)6臺智能地表位移監(jiān)測設(shè)備,其具體布設(shè)方案見圖2。2019年1月29日現(xiàn)場監(jiān)測設(shè)備安裝調(diào)試完畢,并將監(jiān)測數(shù)據(jù)成功返回至地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)[13],其系統(tǒng)界面如圖3。在該系統(tǒng)中,分別設(shè)置了滑坡位移變化量、變形速率、切線角變化率、速度增量、速度倒數(shù)[14]等一系列評價滑坡穩(wěn)定性的重要性參考指標(biāo)。

      圖3 預(yù)警系統(tǒng)界面

      在滑坡尚未進入臨滑階段之前,該智能地表位移監(jiān)測設(shè)備始終以30分鐘一次的采樣頻率進行數(shù)據(jù)采集,當(dāng)滑坡變形速率加劇時,設(shè)備自動進入加密采集階段,以每分鐘1次的采集頻率進行快速采樣,所采集的數(shù)據(jù)通過無線傳輸技術(shù)[15],傳輸至預(yù)警系統(tǒng),根據(jù)現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)所繪制的滑坡位移-時間曲線如圖4[16]。

      圖4中不難發(fā)現(xiàn)4號裝置的監(jiān)測數(shù)據(jù)明顯與其他數(shù)據(jù)有明顯的差異,這是由于在2019年2月11日凌晨,由于坡體變形使該巖石沿張開的拉裂縫下墜,導(dǎo)致該位移計的監(jiān)測數(shù)據(jù)明顯激增,觸發(fā)了紅色等級,指示預(yù)警平臺自動推送了錯誤預(yù)警信息。該預(yù)警信息一經(jīng)發(fā)出后受到當(dāng)?shù)卣块T乃至省廳領(lǐng)導(dǎo)的重要關(guān)注,但經(jīng)現(xiàn)場確認發(fā)現(xiàn)該斜坡整體依舊處于穩(wěn)定狀態(tài),且僅4號監(jiān)測點達到了紅色危險等級,而其他監(jiān)測點的危險等級僅為藍色。造成這次誤報的根本原因是因為監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)未對各點位監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合,僅根據(jù)單個監(jiān)測點的危險等級對斜坡的整體穩(wěn)定性進行判定,有失合理性和科學(xué)性。

      若采用本文所提出的算法根據(jù)各監(jiān)測點的危險等級對斜坡失穩(wěn)的判定進行量化處理即得概率P:

      P=0.166×(0.05×4+0.15×0+0.41×0+1×1)·100%P=20.8%

      可得到當(dāng)4號監(jiān)測點的危險等級達到紅色時判斷斜坡整體是否進入臨滑階段的概率P僅為20.8%,遠遠小于50%,可以有效的避免類似誤報的事情發(fā)生。

      圖4 各點位監(jiān)測曲線

      由于此次事件造成4號監(jiān)測設(shè)備被破壞,在后續(xù)檢測中僅有5臺設(shè)備完成監(jiān)測工作。2月17日凌晨5點09分第5號監(jiān)測點首先達到紅色預(yù)警等級并觸發(fā)預(yù)警平臺發(fā)布預(yù)警信息,此時其他4臺監(jiān)測的預(yù)警等級均已達到橙色,采用本文所提出的融合算法可以得到P=53%,可以確認該滑坡已經(jīng)處于臨滑階段,可以發(fā)布預(yù)警信息,果然在凌晨5點53分發(fā)生滑坡,成功提前約50分鐘實現(xiàn)臨滑預(yù)警。

      根據(jù)上述應(yīng)用案例,本文提出的基于各監(jiān)測點預(yù)警等級判定穩(wěn)定性的數(shù)據(jù)融合方法,可以準(zhǔn)確的識別錯誤信息并進行過濾處理,大大降低了預(yù)警信息誤報的可能性,提高了監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)識別滑坡進入臨滑階段的正確性。

      3 結(jié)束語

      本文提出一種基于各監(jiān)測點預(yù)警等級量化為滑坡失穩(wěn)概率的數(shù)據(jù)融合方法,其主要解決思路是對各監(jiān)測點位置及預(yù)警等級賦予判斷事件發(fā)生的重要性權(quán)重系數(shù),并基于預(yù)警等級的權(quán)重系數(shù)引入主觀概率,視為滑坡失穩(wěn)率。

      (1)當(dāng)此滑坡失穩(wěn)率大于或等于50%時,可視為滑坡已經(jīng)進入臨滑階段,預(yù)警系統(tǒng)以此為判定依據(jù)及時發(fā)布預(yù)警信息。

      (2)基于層次分析法得到的滑坡失穩(wěn)率,可以有效避免因某單一監(jiān)測點因擾動而產(chǎn)生監(jiān)測數(shù)據(jù)變化率激增造成的誤報問題,有效避免“狼來了”事件的發(fā)生。

      (3)經(jīng)融合后得到的滑坡失穩(wěn)率,不但可以有效避免誤報的事件發(fā)生,而且不會延誤最佳預(yù)警時間,在工程應(yīng)用中具有較好的可靠性及應(yīng)用價值。

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