多源數(shù)據(jù)融合在巖質(zhì)滑坡監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用

霍冬冬， 亓 星

(1.成都理工大學(xué)地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護國家重點實驗室， 成都 610000；2.四川輕化工大學(xué)土木工程學(xué)院， 四川 自貢 643000)

引 言

中國是一個地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)的國家，目前已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的地質(zhì)災(zāi)害隱患點多達30萬處，僅2018年已經(jīng)發(fā)生2966起地質(zhì)災(zāi)害，其中滑坡的發(fā)生率高達50%以上[1]。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，多源異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)在滑坡監(jiān)測中的應(yīng)用越來越多，逐步替代過去傳統(tǒng)的人工監(jiān)測手段，開始發(fā)揮著重要的監(jiān)測和預(yù)警作用[2]。基于物聯(lián)網(wǎng)及云計算技術(shù)的發(fā)展，在地質(zhì)災(zāi)害形成機理、預(yù)警判據(jù)研究的基礎(chǔ)上，充分利用新一代信息技術(shù)在數(shù)據(jù)快速采集、傳輸上的優(yōu)勢，構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害實時預(yù)警系統(tǒng)，已成功對多處重大滑坡災(zāi)害做出了預(yù)警，不僅避免了人員傷亡和經(jīng)濟損失，而且也提升了人類面對自然災(zāi)害的處理能力[3]。在滑坡的預(yù)警模型研究方面，根據(jù)斜坡變形破壞的時間演化規(guī)律可將斜坡的變形破壞分為初始變形階段、等速變形階段和加速變形階段，由此一些學(xué)者提出了根據(jù)位移-時間曲線的切線角進行滑坡預(yù)警，該方法后經(jīng)許強的改進提出了一種改進的切線角作為滑坡預(yù)警的參考指標(biāo)[4-5]。曾裕平通過對大量斜坡位移-時間的數(shù)據(jù)分析基于改進的切線角提出滑坡災(zāi)害藍色、黃色、橙色、紅色四級預(yù)警指標(biāo)，該指標(biāo)在實際滑坡災(zāi)害預(yù)警應(yīng)用中發(fā)揮了良好的效果[6]。在滑坡監(jiān)測應(yīng)用中，為保障監(jiān)測數(shù)據(jù)的完整性和及時性，對同一后緣裂縫往往會設(shè)置多個監(jiān)測點，但是數(shù)據(jù)分析時卻很少將所有監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合處理，監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)也是僅根據(jù)危險等級最高的一個監(jiān)測點作為預(yù)警判據(jù)。根據(jù)單個監(jiān)測點的數(shù)據(jù)分析來判斷滑坡的整體穩(wěn)定性，而單一監(jiān)測數(shù)據(jù)很容易受到自然或人為因素擾動，有失科學(xué)性，從而造成預(yù)警信息誤發(fā)。對大量異構(gòu)、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，可借助多源數(shù)據(jù)融合的方法提高數(shù)據(jù)的可信度并判斷其正確性[7]。在多源數(shù)據(jù)融合理論模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建滑坡風(fēng)險評估模型可以有效提高判斷準(zhǔn)確性[8]。本文提出一種多源數(shù)據(jù)融合處理方法，該方法基于多個監(jiān)測點不同預(yù)警等級量化來判斷滑坡是否進入臨滑階段，能夠及時可靠地識別滑坡有效預(yù)警等級。

1 融合算法

基于多源數(shù)據(jù)融合的思想方法，對不同監(jiān)測點的預(yù)警等級進行概率融合，得到判定滑坡是否已經(jīng)處于臨滑階段的概率統(tǒng)計。

首先根據(jù)不同預(yù)警等級對于判斷斜坡穩(wěn)定性的重要程度分別賦予不同的權(quán)重，其次根據(jù)不同監(jiān)測點位對判斷斜坡穩(wěn)定性逐個賦予權(quán)重，最后通過權(quán)重的計算可得到判斷斜坡進入臨滑階段的概率，當(dāng)此概率大于或等于50%時即可判定該斜坡已經(jīng)處于臨滑階段。

1.1 預(yù)警等級的權(quán)重

監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)將監(jiān)測點所監(jiān)測的滑坡位移變化量轉(zhuǎn)化為參考指標(biāo)，對危險滑坡進行閥值預(yù)警。由于監(jiān)測預(yù)警只對事件發(fā)生可能性進行判斷，不同預(yù)警等級可理解為對滑坡危險程度加以判斷?；谝陨峡紤]，可采用層次分析法，確定不同預(yù)警等級對滑坡危險性的判斷。

層次分析法(analytic hierarchy process ,AHP)是一種實用的多屬性決策方法。它能夠通過比較不同因素對于某一事件的重要程度，計算得到這些因素對于解決問題的權(quán)重系數(shù)。該方法將復(fù)雜問題分解為多個單一問題，通過比較權(quán)重系數(shù)的大小從而確定決策方案[9]。

在本應(yīng)用中利用層次分析法并非得到最終決策方案，而是將不同預(yù)警等級視為兩兩相互獨立的判斷斜坡失穩(wěn)的影響因素，通過比較各因素的重要性，構(gòu)建判斷矩陣，并得到該矩陣的權(quán)向量，即為各預(yù)警等級對應(yīng)于判斷斜坡穩(wěn)定性的權(quán)重。

圖1 層次分析法模型構(gòu)建圖

1.1.1 遞階層次結(jié)構(gòu)的構(gòu)建

以判斷滑坡發(fā)生的可能性為目標(biāo)層，預(yù)警等級為準(zhǔn)則層，根據(jù)預(yù)警等級確定判斷滑坡即將發(fā)生的可能性，構(gòu)建遞階層次結(jié)構(gòu)。由于在此結(jié)構(gòu)體的構(gòu)建中，僅需確定各預(yù)警等級的權(quán)重系數(shù)，未設(shè)置具體解決方案，所以無需子準(zhǔn)則層。

1.1.2 構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣

在建立遞階層次結(jié)構(gòu)以后，各層次之間的影響關(guān)系就被確定下來。

根據(jù)Santy等人提出的一致矩陣法，可以將不同的兩個預(yù)警等級之間對于判斷斜坡穩(wěn)定性的重要程度分為9個標(biāo)度，即1-9(見表1)，并構(gòu)建判斷矩A。

表1 1-9標(biāo)度的含義

不同預(yù)警等級對于判斷斜坡穩(wěn)定性的重要程度進行逐級均勻遞增，并將兩兩預(yù)警等級對于判斷滑坡是否進入臨滑階段的重要性程度進行比較，按1-9的標(biāo)度劃分得到：

(R:B)=9;(R:Y)=6;(R:O)=3;

(O:B)=6;(O:Y)=3;

(Y:B)=3。

由此得到判斷矩陣：

1.1.3 權(quán)重計算

對于一個一致的判斷矩陣，它的每一列歸一化后就是相應(yīng)的權(quán)重向量。采用這n個列向量的算術(shù)平均值作為權(quán)重向量,有：

(1)

Wi——矩陣A的特征向量；

n——矩陣的階數(shù)。

其計算步驟如下：

第一步：將A矩陣元素進行歸一化處理；

第二步：將歸一化后的元素矩陣進行列項相加；

第三步：將相加后的向量除以矩陣階數(shù)n即得權(quán)重向量。

計算得到：

w=[w1,w2,w3,w4]T=

[0.0466,0.1052,0.2571,0.5912]T

其中w1,w2,w3,w4分別表示藍色、黃色、橙色、紅色預(yù)警級別相對應(yīng)的判斷滑坡進入臨滑階段的權(quán)重系數(shù)。

1.1.4 一致性檢驗

由于判斷矩陣的各元素在確定標(biāo)度值時難免受到人為因素的影響, 因此在利用判斷矩陣前需要對矩陣的優(yōu)劣進行檢驗。具體檢驗步驟如下：

1.計算一致性指標(biāo)C.I.

(2)

λmax——矩陣A的最大特征值；

n——矩陣A的階數(shù)。

2.查找相應(yīng)的平均隨機一致性指標(biāo)R.I(見表2)

表2 平均隨機一致性指標(biāo)R.I

計算一致性比例C.R.

(3)

根據(jù)Saaty教授給出的對判斷矩陣一致性檢驗的一條準(zhǔn)則，當(dāng)C.R.<0.1時，認為判斷矩陣的一致性是可以接受的[10]。

經(jīng)一致性檢驗：

滿足一致性要求。

1.2 監(jiān)測點位置權(quán)重計算

同一后緣裂縫上，各監(jiān)測點位移變化速率基本一致，在沒有特殊外界條件的干擾下，監(jiān)測曲線不會發(fā)生激增或陡降的變化。由于本文主要考慮在正常監(jiān)測條件下，同一后緣裂縫上布設(shè)多個監(jiān)測點位，根據(jù)各監(jiān)測點不同預(yù)警等級，判斷滑坡是否進入臨滑階段。因此忽略特殊因素對于監(jiān)測過程的干擾，將各監(jiān)測點位賦予相同的權(quán)重系數(shù)，監(jiān)測點位越多,則各位置權(quán)重系數(shù)越小,即：

C=1/m

(4)

C——監(jiān)測點位的權(quán)重；

m——監(jiān)測點位的個數(shù)。

將監(jiān)測點位置賦予相同的權(quán)重，使數(shù)據(jù)更均衡，可以盡量減小監(jiān)測點位不同對判斷斜坡穩(wěn)定性帶來的誤差。

1.3 數(shù)據(jù)融合

根據(jù)現(xiàn)有滑坡監(jiān)測系統(tǒng)所采用的四級預(yù)警指標(biāo)，結(jié)合層次分析法計算的權(quán)重并引入主觀概率[11]，得到判斷斜坡穩(wěn)定性的概率指標(biāo)。根據(jù)四級預(yù)警等級的判定知，該等級僅與斜坡累計位移切線角度有關(guān)，且隨著切線角度的增加，預(yù)警級別逐級提升，因此將預(yù)警等級權(quán)重系數(shù)進行逐個疊加，疊加后的結(jié)果視為根據(jù)預(yù)警等級判斷滑坡是否進入臨滑階段的主觀概率：

pB=0.05;

pY=0.05+0.10=0.15;

pO=005+0.10+0.26=0.41;

pR=0.05+0.10+0.26+0.59=1。

其中pB、pY、pO、pR均大于等于零且小于等于1，符合主觀概率的定義，因此可將其視為由預(yù)警等級判斷斜坡失穩(wěn)的主觀概率[12]。

將此主觀概率與各監(jiān)測點位置權(quán)重系數(shù)結(jié)合得到基于各監(jiān)測點預(yù)警等級判斷滑坡是否處于臨滑階段的概率，即得公式：

P=C·(pB·m1+pY·m2+pO·m3+pR·m4)·100%

且

mB+mY+mO+mR=m

(5)

其中，mB、mY、mO、mR分別表示處于某一預(yù)警等級的設(shè)備數(shù)量。

其中P即為根據(jù)各監(jiān)測點的預(yù)警等級經(jīng)融合后判斷斜坡是否進入臨滑階段的概率，當(dāng)此概率大于或等于50%時，即可判定該斜坡已經(jīng)處于臨滑階段，監(jiān)測預(yù)警平臺可以此為依據(jù)發(fā)布預(yù)警信息。

2 應(yīng)用案例

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(fā)生了一起深層順層巖質(zhì)滑坡，超過60萬m3山體失穩(wěn)破壞，直接威脅了滑坡下方400多人的安危。由于針對該滑坡滑坡實施了專業(yè)監(jiān)測預(yù)警，通過智能化的監(jiān)測設(shè)備在滑坡發(fā)生前準(zhǔn)確發(fā)出了預(yù)警信息，并配合科學(xué)的應(yīng)急處置，使滑坡災(zāi)害實現(xiàn)了人員零傷亡和財產(chǎn)零損失(見圖1)。針對該滑坡實施了專業(yè)監(jiān)測預(yù)警，通過智能化的監(jiān)測設(shè)備在滑坡發(fā)生前準(zhǔn)確發(fā)出了預(yù)警信息，配合科學(xué)的應(yīng)急處置，使滑坡災(zāi)害實現(xiàn)了人員零傷亡和財產(chǎn)零損失。

圖2 龍井村滑坡基本概況

根據(jù)現(xiàn)場應(yīng)急監(jiān)測方案，在同一后緣裂縫上共布設(shè)6臺智能地表位移監(jiān)測設(shè)備，其具體布設(shè)方案見圖2。2019年1月29日現(xiàn)場監(jiān)測設(shè)備安裝調(diào)試完畢，并將監(jiān)測數(shù)據(jù)成功返回至地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)[13]，其系統(tǒng)界面如圖3。在該系統(tǒng)中，分別設(shè)置了滑坡位移變化量、變形速率、切線角變化率、速度增量、速度倒數(shù)[14]等一系列評價滑坡穩(wěn)定性的重要性參考指標(biāo)。

圖3 預(yù)警系統(tǒng)界面

在滑坡尚未進入臨滑階段之前，該智能地表位移監(jiān)測設(shè)備始終以30分鐘一次的采樣頻率進行數(shù)據(jù)采集，當(dāng)滑坡變形速率加劇時，設(shè)備自動進入加密采集階段，以每分鐘1次的采集頻率進行快速采樣，所采集的數(shù)據(jù)通過無線傳輸技術(shù)[15]，傳輸至預(yù)警系統(tǒng)，根據(jù)現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)所繪制的滑坡位移-時間曲線如圖4[16]。

圖4中不難發(fā)現(xiàn)4號裝置的監(jiān)測數(shù)據(jù)明顯與其他數(shù)據(jù)有明顯的差異，這是由于在2019年2月11日凌晨，由于坡體變形使該巖石沿張開的拉裂縫下墜，導(dǎo)致該位移計的監(jiān)測數(shù)據(jù)明顯激增，觸發(fā)了紅色等級，指示預(yù)警平臺自動推送了錯誤預(yù)警信息。該預(yù)警信息一經(jīng)發(fā)出后受到當(dāng)?shù)卣块T乃至省廳領(lǐng)導(dǎo)的重要關(guān)注，但經(jīng)現(xiàn)場確認發(fā)現(xiàn)該斜坡整體依舊處于穩(wěn)定狀態(tài)，且僅4號監(jiān)測點達到了紅色危險等級，而其他監(jiān)測點的危險等級僅為藍色。造成這次誤報的根本原因是因為監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)未對各點位監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合，僅根據(jù)單個監(jiān)測點的危險等級對斜坡的整體穩(wěn)定性進行判定，有失合理性和科學(xué)性。

若采用本文所提出的算法根據(jù)各監(jiān)測點的危險等級對斜坡失穩(wěn)的判定進行量化處理即得概率P：

P=0.166×(0.05×4+0.15×0+0.41×0+1×1)·100%P=20.8%

可得到當(dāng)4號監(jiān)測點的危險等級達到紅色時判斷斜坡整體是否進入臨滑階段的概率P僅為20.8%，遠遠小于50%，可以有效的避免類似誤報的事情發(fā)生。

圖4 各點位監(jiān)測曲線

由于此次事件造成4號監(jiān)測設(shè)備被破壞，在后續(xù)檢測中僅有5臺設(shè)備完成監(jiān)測工作。2月17日凌晨5點09分第5號監(jiān)測點首先達到紅色預(yù)警等級并觸發(fā)預(yù)警平臺發(fā)布預(yù)警信息，此時其他4臺監(jiān)測的預(yù)警等級均已達到橙色，采用本文所提出的融合算法可以得到P=53%，可以確認該滑坡已經(jīng)處于臨滑階段，可以發(fā)布預(yù)警信息，果然在凌晨5點53分發(fā)生滑坡，成功提前約50分鐘實現(xiàn)臨滑預(yù)警。

根據(jù)上述應(yīng)用案例，本文提出的基于各監(jiān)測點預(yù)警等級判定穩(wěn)定性的數(shù)據(jù)融合方法，可以準(zhǔn)確的識別錯誤信息并進行過濾處理，大大降低了預(yù)警信息誤報的可能性，提高了監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)識別滑坡進入臨滑階段的正確性。

3 結(jié)束語

本文提出一種基于各監(jiān)測點預(yù)警等級量化為滑坡失穩(wěn)概率的數(shù)據(jù)融合方法，其主要解決思路是對各監(jiān)測點位置及預(yù)警等級賦予判斷事件發(fā)生的重要性權(quán)重系數(shù)，并基于預(yù)警等級的權(quán)重系數(shù)引入主觀概率，視為滑坡失穩(wěn)率。

(1)當(dāng)此滑坡失穩(wěn)率大于或等于50%時，可視為滑坡已經(jīng)進入臨滑階段，預(yù)警系統(tǒng)以此為判定依據(jù)及時發(fā)布預(yù)警信息。

(2)基于層次分析法得到的滑坡失穩(wěn)率，可以有效避免因某單一監(jiān)測點因擾動而產(chǎn)生監(jiān)測數(shù)據(jù)變化率激增造成的誤報問題，有效避免“狼來了”事件的發(fā)生。

(3)經(jīng)融合后得到的滑坡失穩(wěn)率，不但可以有效避免誤報的事件發(fā)生，而且不會延誤最佳預(yù)警時間，在工程應(yīng)用中具有較好的可靠性及應(yīng)用價值。