地質災害專業監測預警技術方法探討

亓 星

(1.四川輕化工大學土木工程學院， 自貢 643000;2.橋梁無損檢測與工程計算四川省高校重點實驗室， 自貢 643000)

引 言

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組發生了一起深層順層巖質滑坡，超過60萬m3山體失穩破壞，直接威脅了滑坡下方400多人的安危，如圖1所示。由于針對該滑坡實施了專業監測預警，通過智能化的監測設備在滑坡發生前準確發出了預警信息，配合科學的應急處置，使滑坡災害實現了人員零傷亡和財產零損失。由此可見，專業監測預警是科學防范地質災害的重要手段。目前針對地質災害的早期識別與監測預警已逐漸成熟，基于“三查”體系[1]的地質災害早期識別解決隱患點在哪里的問題，而精準的專業監測則解決災害提前預警和避讓的問題。一般情況下，通過早期識別發現的地質災害隱患點需要進行科學評判以采取對應的處置措施，而對于危害性較大，但變形發展趨勢并不明確的災害點則需要采取專業監測預警方法以掌握其變形發展趨勢，從而進行相應的防治或危害范圍預測[2]，為避免人員傷亡和減少損失提供科學依據。由于地質災害存在客觀性、認識局限性、防災長期性的問題[1]，地質災害專業監測預警工作仍然是一項持久戰，而充分發揮專業監測預警工作的效果，對有效減災防災具有重要的意義。

我國近年來大力推動地質災害的專業監測預警工作，大量的地質災害專業監測示范點得以建立，為防災減災發揮其監測預警作用。大量的實踐證明，對于大多數地質災害，通過科學、專業的監測可以在災害發生前數分鐘到數小時發出預警，這對于避免人員傷亡是非常重要的。同時，由于我國地質災害眾多，受制于相關專業技術人員的欠缺，地質災害專業監測在實施過程中也存在一些問題，如監測設備不夠智能、監測方案不夠科學、預警模型無法滿足需求等，使專業監測預警的作用沒有完全發揮出來。由此，本文針對地質災害專業監測預警工作需要滿足的要求進行了探討，為專業監測預警工作的實施提供參考。

圖1 龍井村滑坡發生前影像

1 專業監測預警概述

“三查”體系是地質災害隱患點全覆蓋識別的重要方法，而專業監測預警則是科學防范地質災害的重要手段。當發現地質災害隱患點變形速率加快并可能失穩破壞時，需要采用精密的地表監測設備(如自動位移計、GNSS、雨量計等)進行全天候的連續專業監測，并為后續地質災害的科學預警提供可靠的數據支持，由此，專業監測預警在地質災害防范過程中所處的位置如圖2所示。

圖2 專業監測預警的內容

2 專業監測預警技術方法

地質災害專業監測預警是對識別出的隱患點進行科學監測和預警的重要內容，有效的專業監測預警措施包括了智能化的監測設備、科學的監測方案、過程化預警模型三方面的工作，三者只有相互銜接、依次遞進，才能實現地質災害的真正提前預警和科學處置。

2.1 智能化監測設備

地質災害專業監測設備是獲取有效監測數據的基礎，包括各類地面和坡體監測儀器，如地表位移、深部位移、雨量、水位等相關因素的精密監測設備。對于專業監測中使用的監測設備，需要滿足兩方面的需求：一方面，多數地質災害隱患點地處偏僻、供電不便，需要監測設備具備自給自足的供電能力；另一方面，由于不同地質災害隱患點具有不同的變形破壞過程，同一隱患點也有不同的變形階段，監測過程中設備需要對應采用不同的監測采樣頻率，以獲取完整的監測數據，而實踐過程中這兩方面仍然存在較大的改進空間。

針對供電需求，現有監測設備都采用了太陽能板和蓄電池聯合供電的方案，即通過高大的立桿支架連接太陽能板，再配合大容量蓄電池組成供電模塊，確保設備長期監測的用電需求，但在實際監測過程中發現，設備笨重的外型不僅增加了偏遠山區運輸的難度，也使后期維護工作量大大增加。由此，越來越多的研究人員開始重視低功耗設備的研發[3-4]，今后需要使監測設備更加小型化、輕便化，甚至可以不依靠外部供電維持自身1～2年專業監測的需求，這也是未來的重要發展方向。

同時，針對地質災害的數據監測需求，在隱患點前期變形較小時，不需要過高的采樣頻率以減少冗余數據，而后期即將失穩破壞時則需要高頻采樣以準確獲取加速變形階段數據用于及時可靠的預警。而目前主流的監測設備只能人工設置監測頻率，并不能針對災害點的變化趨勢自動調節采樣頻率，這將直接導致對于突發型滑坡和崩塌等突發性地質災害無法獲取有效監測數據，產生漏報預警信息的嚴重后果。

如本次貴州龍井村滑坡布設了常規GPS監測站和自適應變頻位移計，如圖3所示。在2019年2月17日凌晨滑坡發生前，常規GPS獲取的累計位移剛開始加速時，滑坡就已經發生，而通過自主研發的自適應變頻位移計則完整獲取了滑坡變形加速全過程數據，如圖4所示，后續監測也正是基于該完整的變形數據提前近1小時發出了預警信息，避免了人員傷亡。

圖3 龍井村滑坡前后對比

圖4 智能位移計和常規GPS監測數據對比

同樣在2017年發生在甘肅黑方臺的黨川4#突發型黃土滑坡也出現了常規GPS未獲取滑坡加速變形階段的數據，導致漏報預警信息的問題[5]。由此可見，具備智能調節監測頻率的監測設備是獲取隱患點有效監測數據的重要條件，盡管現已逐漸開始應用自適應變頻位移計[6]，但在變頻觸發響應時間，監測頻率變化幅度等具體技術上還有很大的發展空間。

在設備監測過程中，采集數據的準確性受制于傳感器的精度影響，原始數據不能完全體現出隱患點的實際變化規律，需進行預處理。而目前監測數據的處理都是通過第三方軟件進行分析過濾，并對應發布預警信息，設備本身還不具有處理監測數據的能力。當原始監測數據過多時會對數據發送產生極大的壓力，例如原始次聲監測數據的數據量一般比處理過濾后的數據量多10倍以上，對于信號不好的偏遠地區，監測數據的壓縮發送也是需要優化的問題，因此，設備對監測數據的智能分析和過濾也是今后的發展方向。

同時，隨著近年來人工智能技術不斷發展，在各個行業都得到了廣泛的應用。而地質災害專業監測中，設備工作狀態檢查、故障判斷、數據發送完整性檢查以及電量的智能監控等大多還依靠人工判斷，在智能化發展中處于較落后的階段，尤其對于安裝在偏遠山區的監測設備來說，設備的智能化自我管理和自我監控顯得尤為重要，這方面還需要進一步的發展。

2.2 科學的監測方案

地質災害監測設備布設位置的科學性直接決定了監測數據是否有效，其布設需要抓住地質災害的關鍵發展過程。目前針對地質災害監測的布設方案還未形成統一標準，僅有“突發地質災害應急監測預警技術指南”、“崩塌滑坡泥石流監測規程”等行業標準作為參考。而地質災害的專業監測方案需要根據災害點的變形破壞模式針對性的設計，但受制于我國地質災害數量多、發育廣泛，很難做到對每個災害點進行詳細勘察，使得該工作不容易被重視，從而導致監測工作沒有發揮出作用，即由于監測點的布設沒有準確抓住災害點的變化過程而導致監測數據沒有使用價值。

以甘肅永靖縣鹽鍋峽鎮黑方臺黃土滑坡為例[7](圖5(a))，該區域內黃土滑坡由于其受地下水控制的獨特成因模式[8]，已有滑坡兩側持續產生緩慢變形而形成了大量貫通裂縫(圖5(b)，圖5(c))，而該區域產生多次滑坡的位置都位于沒有明顯地表裂縫的滑坡后方，與我們通常認為的地表裂縫發育并不斷產生持續變形的區域是危險區的結論相反，這類滑坡如果不進行科學的監測方案設計而僅監測裂縫發育區域，則無法對該區域內的滑坡進行有效預警。

對于地質災害監測方案的確定，需要按照“詳細勘察—明確成因模式—確定變形破壞關鍵區域—選用對應監測設備并進行布設”的思路進行。科學的監測方案是保證監測設備發揮其作用的關鍵，監測點位布設需在明確地質災害隱患點的變形破壞模式下進行，這也是專業監測預警中需要重視的問題，這一工作需要結合地質災害的早期識別進行，特別對于一些高位隱蔽性的地質災害[9-10]，通過早期識別厘清其變形破壞跡象后，才能建立科學的監測方案從而實現精準的科學預警。

圖5 甘肅黑方臺陳家區域滑坡及裂縫發育特征

2.3 過程化預警模型

基于智能監測設備和科學合理的監測方案，可以準確獲取災害隱患點的各種指標(如位移、雨量、水位等)，并通過遠程無線傳輸發回以進行數據分析，這一流程已相對成熟，而最關鍵的問題還是基于監測數據分析所建立的地質災害預警模型。

目前推廣的專業監測預警技術方法一般采用閾值模型進行簡單的判斷，以變形或者雨量等因素達到某一閾值后進行對應等級的預警，但閾值的確定并沒有科學依據，且無法判斷地質災害點的發展趨勢。而過程化的預警預報模型逐漸得到有效應用，成為成功預警地質災害的可靠技術方法[11-13]。以泥石流為例，降雨是誘發泥石流的關鍵要素，近年來基于過程化的泥石流臨界雨量模型充分考慮到了前期降雨量、降雨持續時間、累計總降雨量等關鍵降雨特征參數[14]，并在汶川地震三大片區得以多次成功預警[15]。滑坡變形預警同樣也考慮了過程化的變形速率增量、加速度等反應滑坡變形發展趨勢的因素，越來越多科學可靠的過程化預警模型逐漸被提出[16-17]，本次貴州龍井村滑坡也是基于過程化的變形切線角預警模型[18]，再次驗證了基于過程化預警模型的適用性，這也是地質災害專業監測預警技術方法的發展方向。

同時，現有的預警模型并未考慮多源數據融合問題，即針對某一災害點雖然布設了多個監測設備，但監測數據的分析預警都是單一設備各自發布，而地質災害的發生需要綜合考慮各個監測設備的數據信息，確保準確判斷隱患點的發展趨勢和危險性。如本次龍井村滑坡的專業監測布設了6臺位移監測設備(圖3)，其中，4#位移計布設在一塊不穩定的巖石上，在2019年2月11日凌晨，由于滑坡變形使該巖石沿張開的拉裂縫下墜，導致該位移計的監測數據產生了明顯激增，并觸發了過程化的紅色預警，但實質上整個坡體仍然相對穩定，其余監測設備也并未發出報警(圖6)，在這一過程中單一設備的報警并不代表滑坡即將失穩破壞。而滑坡真正發生的2019年2月17日凌晨，剩余5臺自動位移計監測數據一致出現加速狀態并幾乎同時發出了預警信息，從整體上反映出滑坡全面失穩的過程。由此說明，過程化預警模型中多源數據協同的預警技術方法也是今后需要進一步發展的方向。

圖6 龍井村滑坡位移計變形數據

3 結論與展望

科學管理、科學監測、科學處置、科學預警是本次貴州興義龍井村滑坡災害成功避免人員傷亡和財產損失的原因。以該滑坡的專業監測預警實踐為例，探討了實現專業監測預警所需要注意的三方面工作，得到以下認識：

(1)智能化的監測設備是進行專業監測預警工作的基本條件，地質災害監測數據的智能化、動態化采集技術方法是獲取有效監測數據的支撐，監測設備今后也將繼續朝著該方向發展。

(2)科學的監測方案是確保專業監測得以發揮效果的重要保證，監測設備布設位置的科學性直接決定了監測數據的有效性，其布設需要抓住地質災害的關鍵發展過程，基于地質災害成因模式進行針對性設計。

(3)過程化預警模型能準確判斷地質災害變形發展過程，在專業監測預警中發揮了可靠的預警作用，預警模型的完善也將進一步提升地質災害預警的效果，在此過程中的多源數據協同預警也是今后的主要發展方向。

隨著監測預警技術方法的不斷提升，科學的專業監測預警最終會為人類的防災減災做出更大的貢獻。