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    基于三維WebGIS的多模型地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
    ——以平江縣加義鎮(zhèn)潭灣村萸子口公路北側(cè)山體滑坡為例

    2022-09-21 08:14:40莫劍吳斌暉俞友
    工程建設(shè)與設(shè)計 2022年17期
    關(guān)鍵詞:災(zāi)情監(jiān)測點滑坡

    莫劍,吳斌暉,俞友

    (湖南省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局四○二隊,長沙 410000)

    1 引言

    湖南全省共發(fā)現(xiàn)的各種地質(zhì)災(zāi)害隱患點為18 567處,數(shù)量居我國第四位,是地質(zhì)災(zāi)害較為嚴重的區(qū)域之一。截至2021年8月底,全省2021年已出現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害事件580起,成功預(yù)報91起,直接損失1.77億元左右。而地質(zhì)災(zāi)害的頻發(fā)已嚴重威脅到人民群眾生命安全和財產(chǎn)安全,如何及時精確預(yù)報和預(yù)警是地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測亟須解決的難題。傳統(tǒng)的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警預(yù)報系統(tǒng),大多基于單一的預(yù)警閾值,誤報、漏報頻發(fā),極易出現(xiàn)“狼來了”的跡象,使人民群眾不再信任有關(guān)部門所發(fā)出的警示信號,導(dǎo)致群眾撤離不及時,從而導(dǎo)致大量人員和經(jīng)濟損失。

    為此,本文針對誤報、漏報問題,提出了多模型地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測方法,能夠有效降低誤報、漏報率,提高了預(yù)警精度,可為滑坡災(zāi)害的監(jiān)測預(yù)警提供技術(shù)和系統(tǒng)支撐。

    2 監(jiān)測點概況

    本滑坡災(zāi)害點位于平江縣加義鎮(zhèn)潭灣村,地理位置:東經(jīng)113°47′32.39″,北緯28°36′49.07″,坡向130°?;聟^(qū)南側(cè)緊鄰村鎮(zhèn)主干道路,車輛行人眾多,公路南側(cè)為汨羅江。該滑坡已發(fā)生一次險情,但周邊仍存在明顯裂縫,坡體坡向明顯,巖體十分松動,對過往車輛及行人構(gòu)成嚴重安全隱患,若發(fā)生滑坡體落入江中,還有可能導(dǎo)致河道堵塞,對汨羅江上下游沿河居民的生命財產(chǎn)安全造成威脅。因此,亟須利用無線傳感器對現(xiàn)場各種隱患因素進行實時監(jiān)測,建立遠程監(jiān)測系統(tǒng),提前發(fā)現(xiàn)險情、提前預(yù)防災(zāi)害,為人民群眾脫離危險和轉(zhuǎn)移財產(chǎn)爭取時間。

    3 關(guān)鍵技術(shù)介紹

    3.1 預(yù)警模型

    預(yù)警模型,是指通過以往總結(jié)的規(guī)律或觀測結(jié)果獲取數(shù)據(jù),并且運用一定的經(jīng)驗方式或分析法來模擬未來的結(jié)果,簡單地講是指利用已有數(shù)據(jù)推斷未知信號。預(yù)警模型可利用歷史監(jiān)測數(shù)據(jù),用來推測地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生時間,以便提醒民眾及時疏散,避開傷亡事故和財產(chǎn)損失。本次研究選擇了灰色GM(1,1)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型、齋藤模型[1]。

    3.1.1 GM(1,1)模型

    灰色系統(tǒng)學(xué)說,是由中國學(xué)者鄧聚龍博士在20世紀(jì)80年代初期所創(chuàng)建和發(fā)展的系統(tǒng)學(xué)說GM(1,1)模型是基于隨機的原始時間序列,經(jīng)按時間累加后所呈現(xiàn)的規(guī)律可用一階線性微分方程的解來逼近。所以,當(dāng)原始時間序列隱含這指數(shù)變化規(guī)律時,灰色模型GM(1,1)的估計也是十分合理的。故而GM模型同時也是在灰色模型,其中G代表灰色(Grey),M表示模型(Model)。GM(1,1)則代表一階一個變量的灰色模型。

    3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的本構(gòu)非線性動態(tài)信息處理能力,可以處理比較強噪聲、非線性的氣巖土體信息。大量滑坡失穩(wěn)工程研究成果,為分析滑坡穩(wěn)定性問題提供了大量的實踐案例,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可在實際樣本中獲得,從而實現(xiàn)了不確定性推理理論。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)規(guī)則主要是使用最速下降法則,并利用反向傳播原理來進一步調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)中的誤差平方和最小化[2]。

    3.1.3 齋藤模型

    齋藤模型是一個短臨預(yù)測模型,指導(dǎo)思想的核心是破壞三階段理論——巖土體蠕變(流變)理論(見圖1):在第一穩(wěn)定蠕變變形抵御能力模型階段,減速穩(wěn)定蠕變抵御能力模型階段,減速逐步發(fā)展,傾斜偏差逐漸減少;第二穩(wěn)定蠕變變形抵抗能力模型階段,發(fā)展穩(wěn)定蠕變變形能力抗力模型階段,雖然等速發(fā)展,但傾斜偏差卻大體保持穩(wěn)定;第三穩(wěn)定蠕變抗力模型階段,加速發(fā)展穩(wěn)定蠕變變形能力模型階段,CD段:雖然變化迅速增加,但對巖石體卻基本沒有破壞,DE階段:巖石體的改變速率提高,而對巖石體卻迅速破壞。

    圖1 巖土體蠕變階段示意圖

    3.2 三維WebGIS地圖引擎

    本文中使用了Cesium,作為三維地圖引擎用于加載并展示監(jiān)測點的三維數(shù)據(jù)。Cesium是一種面向三維地球和地圖的JavaScript公開源代碼應(yīng)用。提供了大量的基于JavaScript編程語言的開發(fā)包,可以快速搭建三維WebGIS應(yīng)用,并且在精度、性能、渲染品質(zhì)上均有出色體現(xiàn),同時具備了體積小、發(fā)布速度快、使用感受好的優(yōu)點。

    3.3 開源空間數(shù)據(jù)庫

    本文中使用了PostgreSQL作為空間數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),主要用于空間數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理。PostgreSQL是加州大學(xué)計算機系開發(fā)的一款開源的關(guān)系型空間數(shù)據(jù)庫,適配的開源組件眾多,在讀寫分離、負載均衡方面表現(xiàn)優(yōu)異,完全免費且性能出眾。

    4 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

    本系統(tǒng)是基于開源GIS技術(shù),采用云服務(wù)器設(shè)計的B/S架構(gòu)的系統(tǒng),以平江縣加義鎮(zhèn)潭灣村萸子口公路北側(cè)山體滑坡為例,實現(xiàn)了對監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化展示、管理、分析以及預(yù)警等。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)概覽、災(zāi)情管理、監(jiān)測管理、一張圖、災(zāi)情速報、系統(tǒng)管理6大模塊[3]。

    4.1 數(shù)據(jù)概覽

    數(shù)據(jù)概覽模塊主要用于系統(tǒng)中重要數(shù)據(jù)的直觀展示,便于熟練掌握系統(tǒng)情況和災(zāi)情情況,包括災(zāi)情數(shù)據(jù)、應(yīng)急狀態(tài)數(shù)據(jù)、預(yù)警預(yù)報數(shù)據(jù)、災(zāi)情速報數(shù)據(jù)、監(jiān)測設(shè)備狀況數(shù)據(jù)等。

    4.2 災(zāi)情管理

    災(zāi)情管理用于管理全省隱患點數(shù)據(jù)、歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)以及隱患點相關(guān)的“三卡”數(shù)據(jù),實現(xiàn)預(yù)警到鄉(xiāng)、預(yù)案到村、責(zé)任到人,能為應(yīng)急救援提供堅實的數(shù)據(jù)支撐。包括隱患點數(shù)據(jù)管理、歷史災(zāi)情管理、防災(zāi)預(yù)案管理、防災(zāi)明白卡管理、防災(zāi)避險卡管理。

    4.3 監(jiān)測管理

    監(jiān)測管理用于監(jiān)測點、監(jiān)測設(shè)備管理,預(yù)警模型的管理以及預(yù)警信息發(fā)布??梢詫⒈O(jiān)測設(shè)備對應(yīng)到檢測點上,將監(jiān)測點對應(yīng)到具體的責(zé)任人,實現(xiàn)預(yù)警設(shè)備檢修不逾期、預(yù)警信息發(fā)布不滯后。預(yù)警模型的管理,可以實現(xiàn)多模型預(yù)警,可有效降低誤報、漏報的概率[4]。

    4.4 一張圖

    一張圖用于在二維、三維地圖上展示監(jiān)測點、監(jiān)測設(shè)備位置,并可進行監(jiān)測數(shù)據(jù)的展示、對比、分析和模擬以及監(jiān)測預(yù)警信息的查看發(fā)布等。如圖2所示。

    圖2 一張圖主界面

    4.5 災(zāi)情速報

    災(zāi)情速報是用于各級單位在災(zāi)險情發(fā)生之后,能夠快速向上一級主管單位匯報情況的工具,及時、準(zhǔn)確的災(zāi)情速報,是防災(zāi)減災(zāi)的重要手段之一,能夠有效減少人員傷亡和財產(chǎn)損失。

    4.6 系統(tǒng)管理

    部門管理、角色管理、用戶管理和權(quán)限管理4大模塊共同組成系統(tǒng)管理,系統(tǒng)管理是系統(tǒng)的底層和基礎(chǔ)模塊,用于支撐系統(tǒng)的正常運行。

    5 系統(tǒng)應(yīng)用分析

    監(jiān)測設(shè)備布設(shè)完成之后,經(jīng)過調(diào)試,確認設(shè)備已經(jīng)正常工作、網(wǎng)絡(luò)暢通、數(shù)據(jù)回發(fā)正常之后,將監(jiān)測設(shè)備接入系統(tǒng)中。系統(tǒng)支持地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)實時、動態(tài)監(jiān)測并預(yù)警。系統(tǒng)的可靠性需要通過實際的工程案例來進行檢驗。本次的主要監(jiān)測設(shè)備為位移計,設(shè)備在2021年5月20日完成安裝調(diào)試,并接入系統(tǒng)。通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)對比,在2021年6月1日~10月19日,沒有監(jiān)測設(shè)備達到預(yù)警級別,同樣,系統(tǒng)也沒有發(fā)出預(yù)警信息,表明系統(tǒng)在誤報方面表現(xiàn)良好。本次選取10月11日~17日一周的數(shù)據(jù),通過3個模型進行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果如圖3~圖5所示。

    圖3 GM模型預(yù)測曲線圖

    圖5 齋藤模型預(yù)測曲線圖

    6 總結(jié)與展望

    本文構(gòu)建基于三維WebGIS的多模型地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),并選取平江縣萸子口滑坡作為監(jiān)測示范點,監(jiān)測設(shè)備接入正常,監(jiān)測數(shù)據(jù)能正常展示,監(jiān)測模型能正常運行,系統(tǒng)有效降低了當(dāng)前國內(nèi)系統(tǒng)中普遍存在的漏報、誤報概率,達到了預(yù)期效果,具有一定的推廣意義和社會價值。然而由于時間及資源的限制,并沒有能夠開展多研究區(qū)域的監(jiān)測點布設(shè)和實驗驗證,沒有能夠進一步分析預(yù)警模型是否能夠在不同氣候、地質(zhì)條件下適應(yīng)。為此,后續(xù)將利用多區(qū)域數(shù)據(jù)來開展系統(tǒng)的穩(wěn)健性和模型的適用性驗證。

    圖4 BP模型預(yù)測曲線圖

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