地質災害監測數據有效評價分析

我國地域廣袤，地形地勢多種多樣，地質災害時有發生，尤其是地質活躍且結構復雜的地方容易出現泥石流、滑坡等災害，嚴重危害人民群眾的生命財產安全。因此，各地區采取地質監測系統，利用傳感器監測潛在引發泥石流及滑坡的數據，把握地質變化趨勢與穩定狀態，提取異常數據進行判斷。為避免誤差數據影響地質災害判斷效果，需采取恰當數據評價方法，保證數據準確、真實，從而有效減輕地質災害造成的危害。

一、地質災害監測數據采集

地質災害數據采集中，多采取全球導航衛星系統（GNSS，Global Navigation Satellite System）、測斜儀、傳感器等設備。具體而言，GNSS利用測距交會確定點位，接收機收集衛星信號，以信號傳播時間、衛星坐標為已知量，計算GNSS接收機與衛星距離。測到4個衛星距離后，可有效計算點位位置。GNSS用于監測滑坡體整體變形、應力應變以及外部環境因素如降雨量和地下水位的變化，提供滑坡等地質災害的早期預警，測量不受氣候條件的限制，即使在惡劣天氣下也能進行觀測。測斜儀依賴于傾斜角測量，由電纜、探頭、讀數儀、數據處理軟件等構成，內藏精準度高的傾角傳感器，捕捉水平面與安裝點傾角微小變化，利用無線或電纜方式將讀數傳輸至采集系統，以軟件分析處理后，呈現結構變形傾斜情況。傳感器采取壓力、應變、振動、溫度這四種，以模擬/數字轉換設備，利用控制器將數據存儲至數據庫。之后，將數據傳輸至上位機，對其進行處理，完成地質災害監測工作[1]。

二、地質災害監測數據有效評價體系

（一）數據源評價

在地質災害監測數據中，受限于傳感器故障、人為操作誤差等，數據源容易出現質量不佳等問題，以實時性（采集頻率間隔、延遲率）、完整性（其他設備完整率、時序缺值率）、可靠性（周邊環境影響率、異常值頻率）、準確性（可塑值、誤差值）為評價指標，確定數據價值。

1.在數據實時性評價中，要求在規定范圍內記錄數據頻率、及時性符合業務要求，以采集時間和地質災害時間延遲為指標。計算公式如下：

T_abn=e^-λΔt

其中， T_abn 是數據實時性得分； Δt 是采集數據時間與發生地質災害時間平均延遲，min；λ是衰減系數，可根據預警等級動態調整，取值范圍0.1～0.3. 。對地質災害數據采集中，接收數據超出預期（如通信錯誤、裝備故障等），各數據不符合時間序列，即可確定其質量[2。

2.在數據完整性評價中，根據時序缺值率與其他設備完整率進行衡量。公式如下：

其中， T_wan 是數據完整性得分， N_missing 是規定時間段缺失數據點數， N_total 是理論采集數據總點數。

3.在數據可靠性評價中，數據內容、格式、數值等需滿足地質災害評價標準，異常值頻率較低，不受周圍環境影響。根據設備是否故障、系統運行時長、校驗數據情況等，確定其可靠性。公式如下：

其中， T_ke 是數據可靠性得分；Tuptime是設備無故障運行時長，h；Trotal是監測系統運行總時長，h；Nemror是校驗數據失敗次數，次。以此判斷是否滿足規范要求。

4.在數據準確性評價中，針對常見的數據可追溯性、數據誤差等問題，對比全站儀、激光雷達數據測量值，一致表明數據準確，相反，則數據錯誤。以此衡量采集數據與真實值接近度。公式如下：

其中， T_zhun 是數據準確性得分， x_i 是傳感器測量值， x_ref 是基準儀器測量值（如激光雷達、全站儀等）。

（二）數據采集評價

1.采集方式評價

數據主要有設備云平臺中轉與設備直推兩種方式。其中，三維激光掃描與無人機采集數據中，需將數據、圖形等傳輸至云平臺，將其以表格、曲線圖等方式展現出來。而在采集方式評價中，則根據遙感像素大小、采集頻率及成本等進行分析。公式如下：

T_cai=αS_resolution+βC_cost^-1+γF_frequency

其中， T_cai 是采集方式得分； α 、 β 、γ是歸一化權重系數，取值分別是0.5、0.3、0.2；Sresolution是空間分辨率， LP/mm ： C_cost 是采集單位數據成本，元；Ffrequency是采集頻率， Hz 0

2.存儲介質安全

數據存儲中，以介質穩定性、安全性為主，需根據其讀取速率及其容量位置表進行評價。公式如下：

其中， T_cun 是存儲介質安全得分； C_max 是需求最大容量，GB； C_capacity 是實際存儲容量，GB；Rstd是行業標準速度， MB/s ： R_speed 是讀寫速度，MB/s； E_em 是環境耐受評分，范圍 0～1 。

3.設備性能評價

在數據采集頻率中，采集精度越高，響應輸入信號速度越快，便于捕捉細微信號變化，準確提取信號特征，考慮地質災害監測要求，以傳感器100Hz 采樣頻率為標準，大于 100Hz 評價良好，反之，則評價較低。公式如下：

其中， T_she 是設備性能評價得分；Aactuat是設備實際精度， mm ： A_spec 是設備標稱精度， mm ； Dage是設備使用年限，a； k 是老化系數，取值范圍0.1～0.2 。

（三）數據處理評價

1.數據處理流程

數據處理采取融合方式，將不同介質、模式、數據源數據統一處理，融合多傳感器數據，流程如下：集成數據一集成模型一集成系統級一集成算法級一集成思維級一反饋，不斷調節數據，提高數據精度。評價地質災害監測數據處理流程規范性與合理性，以數據是否符合總流程要求為標準進行分析。公式如下：

其中， T_liu 是數據處理流程得分； N_standard 是符合標準流程環節數量，個； N_total 是總流程環節數量，個；Tmamual是人工干預耗時， min ： T_total 是總處理耗時， min 。

2.數據處理準確性評價

在數據處理精確度評價中，可描述1、3、5平方公里實體地質條件屬性值，包括類別、字段名、字段長度等是否符合真值，對數據圖形、屬性及其相互關系或數據標識處理前后正確性與詳細度進行評價。公式如下：

其中， T_que 是數據處理準確性得分；SSIM是結構相似性指數，即對比原始數據和處理后數據結構保真度； N 是數據批次數量。

3.數據處理效率評價

數據處理效率評價中，以處理量、時效性為基準，將數據處理量、耗時及CPU占比等作為計算參數。公式如下：

其中， T_xiao 是數據處理效率得分； V_data 是數據處理量，GB； T_process 是處理耗時，h； P_CPU 是CPU占用率，歸一化至0～1。

三、地質災害監測數據有效評價的應用

（一）應用案例

以湘西州地區地質災害雨量監測項目為例，該項目安裝了288臺氣象標準的雨量監測傳感器，每臺每分鐘采集一條數據，每天共計產生41.47萬條數據。通過對其開展災害監測數據有效評價，各指標標準分值100分，根據其重要度確定權重，見表1。數據源是數據分析的基礎，共占有0.4權重。數據采集評價中，采集方式是數據采集的依據，能夠保證數據質量，權重較高0.15，設備性能次之；存儲介質考慮其隨時間流逝不可避免產生故障，僅占據0.05權重。數據處理評價中，需嚴格執行處理流程，確定數據準確度權重0.15，處理流程權重0.10，處理效率權重0.05。

根據指標要求，確定數據實時性、完整性、可靠性、準確性較高；數據采集中，采取端到庫直采模式，并構建了自有物聯網平臺，將數據存儲于自有私有云平臺上，無存儲故障率，但數據采集到入庫時間有一定延遲，扣3分；空間方面可校驗臨近其他雨量站點的數據是否異常，發現有一處數據異常，扣4分，總分93分，分析表明監測數據質量較為優秀。

表1地質災害監測評價體系指標及權重

（二）應用效果評估

該項目根據評價結果，對傳感器設備、通信方案等進行優化改進，整體數據質量評價達到98分，有效提高監測數據準確性，滿足監測需求。

（三）風險評估

該項目數據風險評估，存在第三方訪問、密碼管理不善、無意訪問、端點設備丟失等風險；部分監測數據從采集到解析入庫有短暫延時，有設備離線現象，存在降低監測數據的有效性。

（四）反饋總結

地質災害監測數據評價中，根據可能出現的風險問題，采取數據加密、數據備份等方式保護數據。同時，利用數據識別工具，及時發現數據異常，采取實時、自動化數據分類方式，明確敏感數據風險性，對其進行控制。積極維護外業監測設備。根據用戶反饋，確定監測數據符合如下標準：

1.數據格式滿足普適化建庫規定，分類正確，條理清楚；

2.每組數據文件完整，分類合理、名稱清楚，無錯漏情況，數據庫運行可靠穩定;

3.數據鏈之間無邏輯裂隙，達到連接規范，空間、時間數據可靠性高;

4.能夠充分表達不同地質地貌情況，輸出不同數據、圖像符號，模擬相應地形圖，圖形完整清晰，內容完整。

四、結論

綜上所述，地質災害監測作為把控區域環境質量的關鍵環節，如果監測數據缺失、不準確，將會降低數據價值，難以提前預防災害，造成嚴重人員、財產損失。因此，地質災害監測數據需做好評價工作，立足數據源、數據采集、數據處理，制定恰當評價指標、評價方法，合理用于實際案例中，從而保證監測數據的一致性、可靠性、完整性，充分發揮監測數據的作用。

參考文獻：

[1]于樹悅，梁焱榆，陳立凌，等.基于機器學習整合氣象、互聯網和監測數據的流感預測模型構建與評價J].現代醫學，2024，52（11）：1695-1702.

[2]郝雄博，蔡君同，譚新治，等.新能源汽車監測平臺數據異常識別及質量評價研究Ⅲ汽車文摘，2024（12）：1-7.

（作者單位：湖南省地質災害調查監測所）