淺談艱險山區高陡邊坡滑坡風險識別與智能監測

【中圖分類號】 P642.2

【文獻標志碼】 A

0 引言

隨著我國建設規模的不斷增大，部分建設受到山區地形地貌、地質條件的限制，使得邊坡工程的高度越來越大，坡度越來越陡。山區地質環境、邊坡巖土體組成成分、巖性、裂隙節理、構造傾向差異性大，導致山區房屋建筑及公路邊坡病害類型繁多復雜，邊坡施工安全問題日益突出，在工程建設和運營的過程中不斷發生的高陡邊坡安全問題，導致施工和運營中斷的現象時有發生，引起直接或間接的損失難以估計。邊坡監測作為邊坡勘察的其中一個方法，在勘察活動中形成一定的變形數據庫，在一定程度上能較好分析出滑坡產生的原因、滑動的過程以及發展的趨勢預測，從而找出活動規律，為后續邊坡穩固設計和施工提供技術支持。既能在防治滑坡施工期間保障安全，又能在施工完成后的邊坡運營狀態提高防治效果。因此，如何保證高陡邊坡施工和運營的安全，識別其風險源并進行智能監測，已成為一個越來越重要的問題。

1高陡邊坡滑坡風險識別

對于目前的特殊工程而言，風險管理是非常有效的管理手段，對工程項目各項施工內容進行科學的風險管理能夠很大程度降低風險發生的概率，減少一定的損失。風險管理的首要是針對施工內容進行風險識別。風險識別就是對工程項目中存在的風險源和不確定因素按照產生原因、現實表現和預期結果進行定義和辨別，并將這些風險因素進行總結歸納整理。通過正確而詳盡的風險識別，能夠使工程建設者們認識到項目建設過程中將面臨的各種風險，為決策者進行風險管理和控制，并選擇合適的預防措施提供依據。風險的種類繁多，有靜態風險和動態風險之分，又有已存在風險和潛在風險之分，且風險造成的影響也各不相同，有些風險十分隱蔽，難以發現，因此風險識別工作需要非常細心，盡量避免遺漏，降低后期發生不可預料的后果的可能性。風險識別方法有傳統風險識別方法與WBS-RBS風險識別理論法。

1.1 傳統風險識別方法

在高陡邊坡滑坡風險識別領域，傳統風險識別方法主要基于地質調查、工程經驗和物理力學分析。早期研究多依賴工程地質類比法，通過對比歷史滑坡案例的地質條件（如巖性、結構面特征、地形坡度等)進行風險預判，該方法雖直觀但受限于經驗主觀性和案例庫完整性。物理模型法（如離心模型試驗)通過模擬邊坡失穩過程分析風險演化機制，但存在成本高、周期長的局限性，傳統測量實景，見圖1。

圖1傳統風險識別方法

此外，基于極限平衡理論的穩定性計算仍是工程實踐中風險量化的核心手段，其通過力學平衡方程評估邊坡安全系數，但難以考慮復雜地質條件下的非線性變形特征。為彌補這一缺陷，數值模擬方法(如有限元法、離散元法)逐漸被引入，能夠動態模擬應力-應變關系和破壞過程。統計分析法（如Logistic回歸、信息量模型)則通過歷史數據挖掘風險主控因子，構建經驗預測模型，但對數據質量和樣本量要求較高。近年來，層次分析法(AHP)與模糊數學結合形成的模糊綜合評價法，通過構建遞階層次結構和模糊隸屬函數，實現了多因素耦合風險評估，在復雜邊坡工程中得到了一定的應用。

1.2 WBS-RBS風險識別

在高陡邊坡滑坡風險識別領域，WBS-RBS（工作分解結構-風險分解結構)理論作為一種系統的風險識別方法，近年來逐漸被引入復雜地質工程領域。該方法通過雙重分解框架實現風險因子的精細化識別：首先基于WBS（WorkBreakdownStructure）將邊坡工程系統分解為地質結構、水文條件、工程活動、監測系統等多級子系統，形成層次化的工作單元；繼而通過RBS（RiskBreakdownStructure）對每個子系統的潛在風險進行分類，如地質子系統可分解為軟弱夾層、節理裂隙發育、地震荷載等風險因子。這種結構化分析方法顯著提升了風險識別的系統性和全面性，尤其適用于多源數據耦合的復雜邊坡場景。

WBS-RBS通過建立\"工作-風險\"矩陣關聯，能有效揭示傳統方法易忽視的交叉風險。在滑坡治理工程中，通過WBS-RBS識別出強降雨誘發的地下水位上升（水文風險）與錨桿支護失效(工程風險)的耦合效應，成功預警了復合致災模式。在西南山區邊坡工程中，該方法進一步細化了爆破振動(施工風險)與順層巖質邊坡(地質風險)的動態響應關系，為優化開挖方案提供了依據。相較于傳統經驗類比法，該理論通過標準化分解流程減少了主觀偏差，并為后續風險評估提供了明確的因子清單。

同時也可將BIM（建筑信息模型）與WBS-RBS集成，構建動態風險知識庫，進一步提升復雜邊坡風險識別的智能化水平。利用BIM的三維可視化特性，將地質結構、支護措施等工程信息與RBS風險因子進行空間關聯，實現風險識別的可視化與交互化。引入機器學習算法（如深度森林模型）對歷史分解案例進行模式學習，自動優化分解層級和風險分類規則，降低對專家經驗的依賴。

通過高陡邊坡滑坡風險的來源與分類，結合傳統風險識別方法與WBS-RBS理論的創新應用，構建多維度、結構化的風險辨識框架，相比傳統方法依賴地質調查與物理力學分析，顯著提升了復雜地質條件下風險識別的系統性與全面性，尤其在耦合風險(如水文與工程活動的動態交互)的預警中展現出獨特優勢。

2 高陡邊坡滑坡風險監測技術

我國地域遼闊，地形地貌復雜多樣，隨著全球氣候變化加劇，極端氣候事件增多，以及人類工程活動對地表結構的強烈擾動，導致邊坡失穩的風險日益增大。邊坡破壞容易發生滑坡、滾石、局部崩塌等相關地質災害，對邊坡周邊的環境造成一定的危害。邊坡風險的監測技術分為傳統檢測技術和新型監測技術。

2.1 傳統監測技術

在邊坡監測中，一般采用視準儀、經緯儀和水準儀等測量儀器進行邊坡監測，主要采用測量方法為視準線法、前方交會法、后方交會法、極坐標法、邊角法、水準測量和光電三角高程測量等。這些設備在實際應用中存在人工成本高、測量精度低、實時性差等較多不足，同時，由于施工現場環境復雜，存在一定的安全隱患。并且很多監測項目因物質條件、測量儀器以及監測區域測量布置點難度等相關外部條件約束，監測時簡單采用單一的方法進行邊坡觀測，形成的監測成果精度一般不高，導致監測過程中需設定大量監測點，監測過程中浪費大量時間與物力，傳統監測技術實景，見圖2。

圖2傳統監測技術

2.2新型監測技術

人工監測獲取的數據難以實現有效地管理和分析，難以對邊坡的狀態和趨勢進行全面的評估和預測。隨著物聯網技術、傳感器技術、機器視覺技術和大數據分析技術的快速發展，邊坡監測手段從傳統的地面測量轉變為現代智能化、自動化監測系統，能夠實時、連續、準確地獲取邊坡變形信息。采用變焦視覺位移監測儀，加強數據處理和分析能力，完善預警系統。

2.2.1合成孔徑雷達干涉測量

合成孔徑雷達干涉測量（InSAR）是一種利用雷達波進行地表形變和地形測量的技術，見圖3、圖4。

圖3星載InSAR示意

圖4InSAR幾何關系示意

該技術通過比較從兩個或多個時間點獲取的雷達圖像（合成孔徑雷達成像)的相位差異，來檢測地表或結構的微小變化。該技術可以細分為多種方法，包括 PS-InSAR ，通過識別和追蹤具有穩定散射特性的永久散射體（PS點）來監測形變；SBAS-InSAR通過分析多幅具有小基線的SAR圖像來減少大氣延遲的影響，適合于大范圍的地表形變監測；以及MT-InSAR，結合了時間序列分析，適用于連續監測地表形變。這些方法共同構成了InSAR技術在邊坡變形測量中的應用，提供了一種有效、精確且不受天氣條件限制的監測手段。例如，InSAR技術通過干涉雷達相位差監測毫米級地表位移，在意大利Vajont滑坡等案例中成功捕捉到早期形變信號。

2.2.2三維激光掃描

三維激光掃描技術在邊坡變形監測和危巖體識別領域具有無可比擬的優勢，相較于衛星遙感技術、遙感雷達此類技術而言，三維激光掃描技術具有更高分辨率，更高精度的優點，測量誤差達到毫米級。三維激光掃描技術能夠將實體信息轉換為計算機能夠識別的數據，為邊坡數據的采集與分析提供了新的方向，能夠完善其他測繪點信息采集的缺陷，因此利用三維激光掃描技術獲取準確的邊坡采樣點信息，采用卡爾曼濾波算法判斷邊坡點云數據最優狀態，并對數據進行降噪處理。利用曲率提取點云數據的特征點，構建空間坐標系，確定邊坡的位移變化情況。實驗結果表明研究方法可有效進行邊坡點云數據降噪處理，監測邊坡位移情況時所得位移量誤差較低，提升了邊坡位移監測的精度，增強了邊坡滑坡地質災害防范效果。

2.2.3無人機傾斜攝影

無人機傾斜攝影技術是近些年在國際測繪領域發展起來的一項高新技術。與單一角度拍攝的傳統正射影像不同，該技術在同一飛行平臺上搭載多臺傳感器，同時從垂直、左視、右視、前視和后視5個方向進行數據采集，快速地獲取到被測物體頂面和側面的高分辨率紋理信息，如圖5所示。并且通過計算機視覺原理自動匹配識別傾斜影像中的同名點，從而生成三維點云數據，然后連接點云數據，構建不規則三角網，進行紋理映射，最后結合影像POS點數據和地面控制點數據生成高精度的三維實景模型。與傳統測繪手段對比，無人機傾斜攝影技術具有高效率、大范圍和多數據的優勢，被廣泛應用于高陡邊坡監測之中。可以通過幾何處理、多視角影像匹配和網格構建等功能來提取被測地物地貌的紋理特征，然后對紋理信息進一步處理，利用無人機傾斜攝影技術，多相機集成數字采集系統獲取傾斜影像，構建三維實景模型，可以用于GIS應用、建筑建模、城市建模和基礎設施監測等方面。

在監測技術方面，傳統手段（如水準測量、光纖傳感)受限于精度低、實時性差等瓶頸，而新型智能監測技術（InSAR、三維激光掃描、無人機傾斜攝影)通過高精度、大范圍、多源數據融合的特點，為邊坡形變監測提供了革新方案。

圖5無人機傾斜攝影

3 結束語

高陡邊坡風險管理的智能化發展可以聚焦幾個方向：一是推動多源監測數據的深度融合，結合機器學習算法優化風險預測模型；二是構建基于BIM與GIS的動態監測平臺，實現風險信息的實時交互與可視化；三是完善極端氣候與地質條件下的監測技術標準，提升系統準確性。通過技術創新與跨學科協作，能更好地實現高陡邊坡風險“早識別、精監測、快預警”的目標，為高陡邊坡的基礎設施的安全建設與長效運營提供堅實保障。

參考文獻

[1] 鄭穎人，陳祖煜，王恭先，等.邊坡與滑坡工程治理［M].第二版.北京：人民交通出版社，2010：649－688.

[2] 李俊鑫，強小俊，郎向偉.基于FBG的測斜傳感器設計與實現[J].壓電與聲光，2019，41（1）：53-56.

[3] 仇唐國，孫陽陽，盧天鳴，等.基于OFDR技術的深層土體水平位移場監測研究[J].壓電與聲光，2020，42（1）：108-112

[4] 劉興遠，雷用，康景文.邊坡工程：設計·監測·鑒定·與加固[M].北京：中國建筑工業出版社，2007：119-174.

[5] 吳昊城，王浩，戴旭明，等.工程高邊坡開挖治理過程定量風險評估[J]．水利與建筑工程學報，2018，16(6)：134-139.