时空大数据支持下的滑坡监测预警与应急响应关键技术

吴浩 吴有江 王永泉 印光明 王立端 杨淞月 梁乾

（1.华中师范大学城市与环境科学学院  湖北武汉  430079;2.湖北高通空间技术有限责任公司  湖北武汉  430223;3.上海司南卫星导航技术股份有限公司  上海  201801;4.湖北省安全生产应急救援中心  湖北武汉  430064）

摘  要：我国是全球发生滑坡灾害最频繁、影响范围最广的国家之一，对经济民生造成了重大伤害。滑坡的防灾减灾一直以来受到政府管理部门和社会各界的高度重视，大力推行监测预警信息化工程建设。在此背景下，本文系统研究了时空大数据支持下的滑坡监测预警与应急响应关键技术，解决了传统滑坡防灾减灾工作中的风险感知、预警可靠性和应急联动等方面存在的问题。

关键词：大数据  滑坡灾害  监测预警  应急响应

中图分类号：P642.22                         文献标识码：A文章编号：1674-098X（2021）04（b）-0115-03

Key technologies of landslide monitoring， early warning and emergency response based on spatiotemporal big data

WU Hao1  WU Youjiang2  WANG Yongquan3  YIN Guangming2  WANG Liduan3  YANG Songyue4  LIANG Qian3

（1.School of urban and Environmental Sciences， central China Normal University， Wuhan， Hubei province， 430079; 2.Hubei Qualcomm Space Technology Co.， Ltd.， Wuhan， Hubei province， 430223  china; 3.Shanghai Sinan Satellite Navigation Technology Co.， Ltd.， Shanghai  201801  china; 4.Hubei provincial work safety emergency rescue center， Wuhan， Hubei province， 430064  china）

Abstract： China is one of the countries with the most frequent landslide disasters and the most extensive impact in the world， which has caused great harm to the economy and people's livelihood. Landslide disaster prevention and mitigation has always been highly valued by government departments and all sectors of society， and vigorously promote the monitoring and early warning information engineering construction. In this context， this paper systematically studies the key technologies of landslide monitoring， early warning and emergency response supported by spatiotemporal big data， and solves the problems of risk perception， early warning reliability and emergency linkage in the traditional landslide disaster prevention and mitigation work.

Key words： Big data; Landslide disaster; Monitoring and early warning; Emergency response

中国是全球发生滑坡灾害最频繁、影响范围最广的国家之一，特别是20世纪80年代以来，随着经济建設的恢复与高速发展及自然因素的影响，滑坡灾害呈逐年加重趋势。我国平均每年发生滑坡和泥石流地质灾害2万余起，受灾人口90 多万，直接经济损失20至60 亿元[1]。例如，贵州水城“7·23”特大山体滑坡灾害，滑坡方量约200余万方，造成近1600人受灾，2400余间房屋不同程度损坏或倒塌，直接经济损失达1.9亿元[2]。严重的滑坡灾害不仅给当地居民的生命财产造成极大损失，还摧毁相当数量的工厂和矿山，并严重影响铁路、公路、水运等基础设施的安全运营，严重制约了国民经济的可持续发展[3]。因此，进行滑坡灾害的实时监测和预警，为灾情预判与应急响应提供辅科学助决策支持，对保障人民生命财产安全和减低基础设施破坏具有重要意义。

2  滑坡防灾减灾技术现状

由于滑坡的形成受到周边环境的地质条件、地形地貌、气象水文和人工构筑物等多方位因素的影响，灾害成因机理复杂，灾害的发生具有隐蔽性和突发性特点。目前的滑坡防灾减灾技术中，对滑坡的发育规律和一系列地质连锁反应监测不到位，较少持续监测滑坡体变化趋势，对其发生风险性进行科学判断，对滑坡的风险预警往往根据经验进行主观判断[4]。这主要因为目前多数滑坡监测鉴于经济条件的限制，只利用单一、传统的监测技术，如经纬仪、全站仪和大地测量等对高陡边坡进行稳定性监测。然而，这些传统监测技术由于需要投入大量人力，只能进行定期的监测，而且受到野外工作地形和气候条件的限制，难以满足监测预警的时效性和可靠性要求。

应急响应是滑坡防灾减灾的另一关键环节，但是政府部门和科研单位对滑坡的反应不及时，各职能部门之间缺乏联动。同时，虽然普通民众越来越多的意识到滑坡所引起的风险，但在实践行动中，群众的参与度仍然不高[5]。这主要是因为滑坡的突发性特点，其发生时间、位置、影响范围以及破坏程度具有强烈的不确定性，而应急管理部门与受灾群众缺乏及时、必要的信息获取与沟通，对这种不确定性的认知和判断能力仍有诸多的不足。这导致涉事企业在灾害来临时缺乏警觉，政府部门在应急救援时缺乏依据，受灾群众在疏散逃生时缺乏指引，常常错过滑坡救灾的黄金窗口时间，难以形成上下联动的高效救援。

3  时空大数据支持下的滑坡监测预警与应急响应

本研究针对滑坡监测预警可靠性和应急响应时效性的要求，围绕承灾体、致灾因子、孕灾环境和社会化应急资源等时空大数据，探索滑坡时空大数据的汇聚模式与动态更新技术，研发面向滑坡特征的GNSS/北斗普适型装备及算法，建立高可靠性的滑坡地质灾害点-面协同预警技术体系，开发滑坡地质灾害监测预警与应急响应业务化软件平台。实现滑坡灾害应急资源合理组织与调度，达到最大化减少人员财产损失目的，提升了各级地方政府滑坡地质灾害监测预警水平和防灾应急响应能力。

3.1 滑坡时空大数据的汇聚模式与动态更新技术

滑坡地质灾害日常监测、险情预警到应急响应的全过程，对传感器实时监测、基础地理信息、防灾减灾专题和社会舆情等时空大数据具有重大需求。针对时空大数据的来源广泛、异构性强、信息体量大等特点，依据采集方式、数据结构和更新频率的不同，提出了实时在线、定期在线和离线拷贝三种数据汇聚模式，规范了滑坡地质灾害的多源数据管理机制。由于滑坡地质灾害时空大数据动态变化性强，针对矢量和栅格两类空间数据，设计基于Cassandra的分布式可扩展四叉树空间索引与查询方法[6]，降低海量滑坡地质灾害时空大数据的存储与更新成本。考虑到三维地理信息在地质灾害风险评价过程中的快速增长，构建了三维地理信息系统实时绘制多线程分配与控制方法，通过动态调节CPU线程资源与GPU处理线程与缓存分配，提高了滑坡地质灾害三维场景的更新效率和绘制稳定性，从而形成了一套高效的滑坡地质灾害时空大数据动态更新技术。

3.2 面向滑坡特征的GNSS/北斗普适型装备及算法

瞄准滑坡地质灾害监测的时效性和精确性双重目标，综合考虑滑坡监测GNSS/北斗终端对隔热、防水和防尘的环境要求，从模块功能、芯片选择以及管脚连接等方面设计了详细技术方案，利用嵌入式技术将GNSS、GPRS和ARM等硬件进行集成，研制出具有小型化、模块化和集成化特点的GNSS/北斗定位硬件终端，实现了滑坡监测数据的自动化采集、接收、储存、解算和传输，具有功能简约、精度适当、运行可靠、成本较低、适用性强的特点。围绕该终端样机所提供的GNSS/北斗监测数据类型，针对突发型（高频低精度）和缓发型（低频高精度）两类滑坡，设计了固定连续性和实时动态两种GNSS/北斗监测模式，重点研究与之相适合的GNSS/北斗多模数据融合处理算法和双差整周模糊度快速固定算法;提出了基于参考站接收机的非差改正数分布式处理技术，实现了PPP-RTK快速解算，从而形成一套适应性强的GNSS/北斗普适型装备及数据处理算法。

3.3 高可靠性的滑坡地质灾害点-面协同预警技术体系

针对滑坡地质灾害风险预警的高可靠性要求，将卫星导航定位和三维激光扫描两种监测技术相结合，提出了由滤波处理、趋势预测和风险评价组成的点-面协同预警技术体系。一方面，利用卫星导航定位，从不同阶段滑坡在变形量大小和速率快慢的差异出发，分别设计出混合型小波系数和改进型量测扩增卡尔曼两种滤波算法，有效地剔除监测时间序列中的粗差和噪声;结合GNSS连续监测性能好的特点，构建了基于改进分形的长时间序列的滑坡位移趋势预测方法。另一方面，利用三维激光扫描，通过系统分析三维激光扫描误差源，构建由光斑、测距、测角及配准引起的点位误差模型，提出了一种基于点云误差熵的三维激光滑坡监测方法可靠性评价流程，进而探索了基于小样本监测信息的滑坡变形趋势预测方法。在点-面协同监测的基础上，构建了边坡稳定性灰色模糊评价模型。同时发挥了卫星定位监测连续性强和三维激光扫描监测密度大的优势，形成了一套可靠的滑坡地质灾害风险协同预警技术体系。

3.4 滑坡地质灾害监测预警与应急响应业务化软件平台

面向滑坡地质灾害的快速化、精准化和智能化的应急管理需求，采用地理信息系统组件式二次开发技术，设计基于标准服务的滑坡时空大数据接口;综合运用Visual Studio平台、轻量级.Net Core自主Web服务框架、Leaflet开源地图框架和PostGIS空间数据库，研发出具有自主知识产权的滑坡地质灾害监测预警与应急响应系统，具有“实时监测、智能预警、超前预测、动态评价、应急指挥”五位一体的功能，形成一套包括灾情精准研判、应急资源科学调度、人员疏散线路动态规划的新型高效专群结合监测预警平台。从根本上解决了传统数据更新迟缓造成风险感知滞后、监测方法单一降低灾情预警可靠性、部门协同联动有限导致救援效率不高等问题，实现了应急资源合理组织与调度，达到了最大化减少人员财产损失目的，提升了各级地方政府和应急管理机构的滑坡地质灾害监测预警水平和防灾应急响应能力。

4  结语

本研究以基于时空大数据的滑坡监测预警与应急响应技术为核心，研制出一套具有“实时监测、智能报警、超前预测、动态评价”的滑坡地质灾害变形监测预警系统，主要应用于大型矿山的采矿场边帮、排土场、人工筑坝、自然山体滑坡降等滑坡灾害的监测，实现了坡体变形监测预警的快速化、高精度和智能化。研究成果已成功应用于湖北省秭归杉树槽、巴东大坪、屯堡乡杨家山、五峰渔洋关镇等40多个重大地质灾害危险点和大冶有色周家园、宝武集团杨家湾、华新水泥郭家坝等30多座尾矿库，直接服务于湖北省23个县（市、区）的地方政府，大幅度提升了滑坡灾害防控和应急管理水平，具有显著的社会效益和经济效益。地质灾害应急服务涉及方方面面，所涉及到的用户也不是一成不变，比如可能涉及民政、水利、气象等相关部口，所涉及到的服务也多种多样。本研究技术体系下的滑坡地质灾害监测预警与应急响应系统中，理清不同用户、不同业务级资源间关系，条理化展示各项业务应用，为更多应急部门提供服务平台，提高业务级集成效率，也是我们下一步工作的一个研究方向。

后续研究中，滑坡地质灾害的应急预案仍需继续动态优化，突发滑坡地质灾害事件应急处置过程中，需要在既定系统服务框架下根据应急平台的指导，提供多样性、动态化的优化应急预案，让个性化的应急响应服务成为可能。

参考文献

[1] 张赛飞.陕南某岩质边坡滑坡监测预警研究[D].西安：长安大学，2019.

[2] 张菖.基于BIM地质建模的滑坡监测预警研究[D].成都：成都理工大学，2017.

[3] 何锐利.滑坡监测预警系统的设计与实现[D].长沙：湖南大学，2017.

[4] 趙久彬，刘元雪，宋林波，等.大数据关键技术在滑坡监测预警系统中的应用[J].重庆理工大学学报：自然科学版，2018，32（2）：182-190.

[5] 刘德阳，温宗周，李丽敏，等.基于多传感器滑坡监测预警系统设计及应用[J].微处理机，2020，41（1）：41-47.

[6] 霍冬冬，亓星.多源数据融合在岩质滑坡监测预警中的应用[J].四川理工学院学报：自然科学版，2019，32（5）：63-68.