摘要:地質(zhì)災害的危害性較大,可以對生態(tài)環(huán)境造成破壞,并且威脅人類生產(chǎn)生活。在地質(zhì)災害防治中,需要加強地質(zhì)災害預測,結合預測分析所得結果制訂[A3]"地質(zhì)災害防治技術方案,提升地質(zhì)災害治理水平。對此,[A4]"需要對常見地質(zhì)災害與預測技術進行介紹。以滑坡地質(zhì)災害預測分析為例,在預測分析中,選用物聯(lián)網(wǎng)技術,對地質(zhì)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(zhì)災害 [A5]" 滑坡 物聯(lián)網(wǎng)[86]"" 位移
Research and Development of Geological Hazard Prediction Technology
LI Zhan1 LIUYuan 1ZHAO Kang1 NIE Xikun2
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(yè)生產(chǎn)生活的影響下,城鎮(zhèn)化建設、水利工程建設等對自然地質(zhì)環(huán)境造成擾動影響,使地質(zhì)災害發(fā)生率增加。地質(zhì)災害類型較為復雜,常見有山體滑坡、地質(zhì)裂縫、泥石流、崩塌、地面沉降等[A7]",均會對自然環(huán)境造成不良影響。隨著科學技術不斷發(fā)展創(chuàng)新,地質(zhì)災害防治技術類型不斷增多。在技術選用方面,需要將地質(zhì)災害的誘發(fā)因素、現(xiàn)場情況等作為依據(jù),保證防治技術的有效性。對此,需要利用地質(zhì)災害預測技術,明確地質(zhì)災害類型以與生情況,保證地質(zhì)災害預測的有效性。
1 地質(zhì)災害預測技術
地質(zhì)災害類型較多,預測技術方法也有所不同,常見地質(zhì)災害與預測方式如下 。
1.1 崩塌預測
在崩塌地質(zhì)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(fā)育現(xiàn)狀、形成條件等。在勘查現(xiàn)場布設監(jiān)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(tài)的變化情況進行全面分析。另外,還需要創(chuàng)建地質(zhì)災害預測技術平臺,對崩塌地質(zhì)災害環(huán)境影響因素進行記錄分析,利用崩塌預警模型、物聯(lián)網(wǎng)技術、大數(shù)據(jù)分析技術等,對崩塌地質(zhì)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(zhì)災害預測分析中,在滑坡現(xiàn)場布設勘查后監(jiān)測點,對滑坡發(fā)生發(fā)展的歷史數(shù)據(jù)、當?shù)亟涤曩Y料進行全面分析,明確滑坡發(fā)生區(qū)域土壤含水量。另外,還需要聯(lián)合應用裂縫計、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(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(fā)展情況等進行全面分析。同時,利用無線通信網(wǎng)絡,將監(jiān)測所得數(shù)據(jù)傳輸至地質(zhì)災害預警平臺中。
1.3 泥石流預測
在泥石流地質(zhì)災害預測中,需要聯(lián)合應用物聯(lián)網(wǎng)技術與大數(shù)據(jù)技術,在泥石流災害發(fā)生前、發(fā)生中和發(fā)生后,均要求進行全面監(jiān)測,確定災害等級,再傳輸至相關工作人員。在泥石流監(jiān)測中,主要監(jiān)測對象為水動力參數(shù)、降雨量、物源補給過程,對此,可以在現(xiàn)場安裝聲光報警儀進行測定[1]。
2 地質(zhì)災害預測技術在滑坡災害監(jiān)測中的應用
為探究地質(zhì)災害預測技術的應用方式與效果,以滑坡地質(zhì)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(jù)地質(zhì)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(zhì)災害的影響范圍較大、誘發(fā)因素較為復雜。在滑坡地質(zhì)災害預測分析中,為直觀分析主斷面失穩(wěn)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(zhì)災害的影響。
該高速公路工程建設區(qū)域抗震設防烈度為8度,基本地質(zhì)加速度為0.2 g。對該項目建設期地質(zhì)條件勘查報告進行分析,發(fā)現(xiàn)滑坡體巖性較為復雜,主要由粉質(zhì)黏土與中風化砂巖所組成[2];滑坡地質(zhì)災害發(fā)生區(qū)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(jù),所得結果如表1。
在本次計算分析中,在巖土體邊坡穩(wěn)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(zhì)災害的發(fā)生和發(fā)展過程中,影響因素比較多。要求對滑坡地質(zhì)巖性、區(qū)域降水量、地震發(fā)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(zhì)災害發(fā)展所產(chǎn)生的影響。當該邊坡僅受到自然重力影響時,邊坡穩(wěn)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(qū)較為顯著,邊坡穩(wěn)定性顯著降低。因此,降雨和地震是該滑坡地質(zhì)災害發(fā)生的兩大主要原因[3]。
2.3基于物聯(lián)網(wǎng)技術的滑坡體變形特性監(jiān)測
2.3.1監(jiān)測方案
為探究該滑坡體變形過程與特征,在滑坡體發(fā)生區(qū)域共創(chuàng)建4個一體化GNSS監(jiān)測站,對滑坡區(qū)地面沉降情況、地表水平位移進行監(jiān)測。另外,在深部位移監(jiān)測中,共設置S1至S5共5個監(jiān)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(jiān)測技術;對于另外4個測點,采用人工監(jiān)測方式。另外,為探究降雨量對滑坡地質(zhì)災害的影響,在現(xiàn)場設置1個自動化雨量監(jiān)測站。
2.3.2監(jiān)測方法
(1)地表水平位移和沉降監(jiān)測方法[A15]"。在滑坡地質(zhì)預測分析中,GNSS自動監(jiān)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(jiān)測點位移與變化趨勢。
(2)深部水平位移監(jiān)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(lián)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(jiān)測位移量和傾斜角度。對于深部位移的監(jiān)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(zhì)災害監(jiān)測中,無人機技術應用方式便捷,搭載數(shù)碼相機,即可以對滑坡體進行全面監(jiān)測,可以有效規(guī)避地物相互遮擋的影響,提升監(jiān)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(jù)此即可判斷滑坡體的變化情況[4]。
2.3.3降水量監(jiān)測結果
在降雨量檢測中,監(jiān)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(jiān)測結果分析
通過持續(xù)檢測分析,地表監(jiān)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(jiān)測結果分析
對滑坡地質(zhì)演化機制進行分析,發(fā)現(xiàn)該區(qū)域的滑坡體深部,尤其在坡面下方25~35 m深度范圍內(nèi),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(jiān)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(lián)網(wǎng)技術,對滑坡體進行持續(xù)、全面的監(jiān)測,發(fā)現(xiàn)滑坡體表面主要受降雨滲透的影響,坡面位移監(jiān)測點的變形較為明顯,而深層監(jiān)測點的變形比較小。結合以上分析,可知該滑坡體沒有出現(xiàn)明顯的滑動跡象。
3 地質(zhì)災害預測技術的發(fā)展趨勢
3.1實現(xiàn)地質(zhì)災害應用模型的輕量化
在滑坡地質(zhì)預測分析中,創(chuàng)建預警和預報模型,包含多類型與多邊界描述,預報系統(tǒng)整體結構較為復雜。對此,可以采用智能化技術,創(chuàng)建輕量化預警預報模型。對于復雜空間數(shù)據(jù),可以簡化為一個點數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)編碼轉化中,應用GeoHash編碼方式。另外,在地質(zhì)災害預測分析中,需要對海量地質(zhì)數(shù)據(jù)進行分析,可以利用細節(jié)層次技術,將地質(zhì)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(tǒng)[A18]"中,并創(chuàng)建租金模型庫[5]。
3.2基于Spark空間大數(shù)據(jù)技術處理地質(zhì)災害數(shù)據(jù)
Spark為高效的分布式計算框架,專為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集設計。將數(shù)據(jù)表示為彈性分布式數(shù)據(jù)集,Spark能夠支持數(shù)據(jù)并行處理、任務調(diào)度、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理、分析與建模工作更加便捷和高效。地質(zhì)災害涉及的數(shù)據(jù)類型十分復雜,包括空間數(shù)據(jù)、地理信息、災害點的空間坐標等。在災害監(jiān)控方面,需要結合多種設備(如智能視頻監(jiān)控、雨量計、傾斜儀、水位儀等)進行數(shù)據(jù)采集。
3.3基于神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法的智能預警預報系統(tǒng)
對于地質(zhì)災害發(fā)生區(qū)域影響因素,需要根據(jù)其對滑坡地質(zhì)災害發(fā)生所產(chǎn)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(shù)據(jù),通過神經(jīng)網(wǎng)絡的計算,判斷災害發(fā)生的可能性和等級。輸出層將通過對比預測結果和實際數(shù)據(jù)來評估模型的準確性。利用神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力,可以對災害等級進行動態(tài)預測,從而為災害應急管理提供有力支持。依據(jù)輸入信號和函數(shù),對輸出進行計算,判斷輸出層所輸出的數(shù)據(jù)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(diào)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(zhì)災害預測技術進行詳細探究。在地質(zhì)災害防控體系中,地質(zhì)災害預測分析至關重要,通過對地質(zhì)災害發(fā)生的影響因素進行全面分析,即可以對地質(zhì)災害防治人員發(fā)揮預警作用,根據(jù)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(jù)本次實例分析,在地質(zhì)災害預測分析中,可以利用物聯(lián)網(wǎng)技術對滑坡實時變化數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,保證地質(zhì)災害預測結果的準確性與可靠性。
參考文獻
[1]余之盈.廣東省廣佛工程地質(zhì)特征及地質(zhì)災害危險性預測[J].資源信息與工程,2024,39(6):31-33,38.
[2]王艷,鄧英爾,高延超.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的深圳填海區(qū)地面沉降預測分析[J].地質(zhì)災害與環(huán)境保護,2024,35(3):26-31.
[3]楊艷丹,劉海濱.山西沁源某片區(qū)地質(zhì)災害危險性評價[J].華北自然資源,2024,(5):135-139.
[4] 許愛武.兩絲水庫建設地質(zhì)災害危險性預測與對策[J].黑龍江水利科技,2024,52(7):165-167,172.
[5]應紅.人工智能技術在地質(zhì)災害中應用前景的分析[J].農(nóng)業(yè)災害研究,2024,14(5):326-328.