基于小波分析的湖南羅富沖滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)去噪與預(yù)警

劉海濤

（現(xiàn)代投資股份有限公司懷化分公司，湖南 懷化）

引言

滑坡是指地表土體或巖石在重力作用下沿斜坡面發(fā)生的向下滑動(dòng)過(guò)程，具有突發(fā)性、快速性和廣泛性的特點(diǎn)[1]?；聻?zāi)害不僅造成了巨大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，還破壞了土地資源、水資源和生態(tài)環(huán)境，嚴(yán)重威脅著人民生產(chǎn)生活安全和社會(huì)穩(wěn)定。近年來(lái)，隨著人類(lèi)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，滑坡災(zāi)害的頻發(fā)程度和影響范圍逐漸擴(kuò)大，已成為限制經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的重大隱患。

為了有效地預(yù)防和應(yīng)對(duì)滑坡災(zāi)害，開(kāi)展自動(dòng)化監(jiān)測(cè)變得越來(lái)越重要。自動(dòng)化監(jiān)測(cè)是指利用先進(jìn)的傳感器和監(jiān)測(cè)技術(shù)，對(duì)滑坡進(jìn)行實(shí)時(shí)、全面的數(shù)據(jù)采集和分析，以實(shí)現(xiàn)對(duì)滑坡變形、位移和速度等參數(shù)的監(jiān)測(cè)和預(yù)警[2-5]。自動(dòng)化監(jiān)測(cè)可以提供及時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，為滑坡的預(yù)防、治理和應(yīng)急管理提供決策依據(jù)和技術(shù)支持[6-8]。它不僅能夠監(jiān)測(cè)滑坡的變化趨勢(shì)和預(yù)警信號(hào)，還能夠評(píng)估滑坡活動(dòng)的危險(xiǎn)程度和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

滑坡自動(dòng)化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)受到地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜性和監(jiān)測(cè)設(shè)備限制等因素的影響，經(jīng)常存在噪聲問(wèn)題。這些噪聲可能來(lái)自于天氣、地震、人類(lèi)活動(dòng)等外部干擾，也可能由于設(shè)備故障、信號(hào)傳輸損失等內(nèi)部因素產(chǎn)生[9]。高噪聲數(shù)據(jù)會(huì)給滑坡監(jiān)測(cè)與預(yù)警帶來(lái)一定的困難，容易導(dǎo)致誤警等不必要的后果。

綜上所述，對(duì)滑坡自動(dòng)化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理具有重要的必要性。去噪處理可以有效地提高監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的精度和可靠性，減少誤警的發(fā)生，為滑坡的安全管理和防治工作提供更可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本文將通過(guò)對(duì)湖南羅富沖滑坡自動(dòng)化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)展基于小波分析的去噪研究，旨在提高監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，降低誤警率，從而提高滑坡災(zāi)害的預(yù)警能力。

1 滑坡概況與監(jiān)測(cè)方案

1.1 滑坡工程概況與監(jiān)測(cè)方案

羅富沖滑坡地理位置和監(jiān)測(cè)方案如圖1 所示，該滑坡位于湖南省婁底市新化縣曹家鎮(zhèn)羅富沖村。該滑坡為推移式土質(zhì)斜坡，長(zhǎng)約110 m，寬約35 m，厚度約8 m，體積約3.08 萬(wàn)m3，斜坡體坡向?yàn)?35°，坡度為20°，始發(fā)于2006 年12 月，截止發(fā)稿時(shí)該滑坡仍緩慢下滑。該滑坡目前威脅76 戶(hù)390 人，威脅財(cái)產(chǎn)500 萬(wàn)元，險(xiǎn)情等級(jí)為中型；雨季時(shí)可能演變成泥石流，坡底住戶(hù)較密集,威脅斜坡體前緣居民。

圖1 羅富沖滑坡地理位置和監(jiān)測(cè)方案

為保障下方居民生命和財(cái)產(chǎn)安全，需對(duì)該滑坡部署自動(dòng)化監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)以進(jìn)行全天候在線監(jiān)測(cè)和實(shí)時(shí)預(yù)警。滑坡監(jiān)測(cè)方案如圖1 所示，羅富沖滑坡現(xiàn)場(chǎng)部署了兩套GNSS 地表位移監(jiān)測(cè)設(shè)備，分別命名為GNSS01 和GNSS02，此外還需要部署一臺(tái)GNSS 基站以完成坐標(biāo)位置的差分解算。同時(shí)還在滑坡體部署了一臺(tái)傾角傳感器（QX01）、一臺(tái)雨量計(jì)（YL01）和一臺(tái)聲光報(bào)警器（SG01）。

1.2 滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析

羅富沖滑坡兩個(gè)GNSS 地表位移監(jiān)測(cè)設(shè)備自2021 年4 月部署完成以來(lái)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)如圖2 所示。從圖2 中可以發(fā)現(xiàn)，兩臺(tái)監(jiān)測(cè)設(shè)備基本呈現(xiàn)較為同步的變形特征。從變形趨勢(shì)方面來(lái)看，兩臺(tái)監(jiān)測(cè)設(shè)備自監(jiān)測(cè)開(kāi)始以來(lái)主要有兩次明顯的變形過(guò)程，第一次加速變形過(guò)程發(fā)生于2021 年9 月初，該次變形過(guò)程變形量不大，兩臺(tái)監(jiān)測(cè)設(shè)備僅產(chǎn)生了不足10 mm 的變形，隨后變形趨勢(shì)趨于平緩。第二次加速變形過(guò)程起始于2022 年7 月末，GNSS01 設(shè)備首先發(fā)生加速變形，且一直持續(xù)到2023 年年末。GNSS02 號(hào)監(jiān)測(cè)設(shè)備變形起始于2022 年11 月末，要明顯晚于GNSS01 監(jiān)測(cè)設(shè)備，隨后也一直持續(xù)變形到2023 年年末。該變形過(guò)程表明，該滑坡后緣首先出現(xiàn)變形，且后緣變形程度明顯要高于前緣，這也符合推移式滑坡的變形特征。此外，還可以發(fā)現(xiàn)該滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)噪聲十分嚴(yán)重，對(duì)于滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化預(yù)警造成了嚴(yán)重的干擾，造成了很多誤報(bào)警，因此必須對(duì)該監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪以提升預(yù)警準(zhǔn)確性。

圖2 羅富沖滑坡GNSS 地表位移監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

2 結(jié)果與討論

2.1 去噪效果對(duì)比

針對(duì)羅富沖滑坡GNSS 地表監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)噪聲干擾嚴(yán)重導(dǎo)致誤報(bào)警的問(wèn)題，使用小波分析對(duì)該滑坡的原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪。以GNSS01 地表監(jiān)測(cè)站為例，對(duì)原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)使用db4 小波進(jìn)行分解，分別使用3、5、7、9 級(jí)分解等級(jí)進(jìn)行分解，并使用分解的低頻分量進(jìn)行信號(hào)重建，從而過(guò)濾掉高頻噪聲信號(hào)以提取有效變形趨勢(shì)。不同等級(jí)分解結(jié)果如圖3 所示，從圖3 中可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)分解等級(jí)較低時(shí)，去噪數(shù)據(jù)中雖然還包含很多震蕩噪聲，但是很多顯著的異常值幅值被明顯壓縮，這表明去噪過(guò)程首先會(huì)對(duì)顯著異常數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪。隨著分解等級(jí)越來(lái)越高，去噪過(guò)程逐漸從顯著噪聲擴(kuò)展到一般的高頻噪聲，這導(dǎo)致去噪后的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)越來(lái)越平滑，噪聲程度也就越來(lái)越低，這表明去噪效果越來(lái)越顯著。從圖3（d）中去噪效果來(lái)看，去噪結(jié)果不僅能夠良好地反映滑坡變形趨勢(shì)，而且變形趨勢(shì)較為平滑且連續(xù)，高頻噪聲已經(jīng)被顯著壓制。

圖3 羅富沖滑坡GNSS01 地表位移監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不同等級(jí)去噪效果對(duì)比

2.2 預(yù)警效果對(duì)比

在對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理后即可使用去噪后的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。為了驗(yàn)證數(shù)據(jù)去噪過(guò)程對(duì)于滑坡預(yù)警結(jié)果的影響，分別使用原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和去噪后的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算日變形速度，從而開(kāi)展滑坡預(yù)警工作以驗(yàn)證預(yù)警效果。日變形速度計(jì)算結(jié)果如圖4 所示，從圖中可以發(fā)現(xiàn)，原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算的速度噪聲非常嚴(yán)重，速度震蕩幅度非常大，缺乏連續(xù)性和平滑性，且部分日期的變形速度呈現(xiàn)明顯異常，這也就導(dǎo)致出現(xiàn)了非常多的誤報(bào)警。而利用經(jīng)過(guò)小波分析去噪后的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算的日變形速度整體趨勢(shì)比較平穩(wěn)，連續(xù)性和平滑性也非常好，也沒(méi)有出現(xiàn)較為顯著的異常速度，這也就說(shuō)明基本不會(huì)出現(xiàn)誤報(bào)警，極大地提升了預(yù)警的準(zhǔn)確率。

圖4 羅富沖滑坡GNSS01 地表位移原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與去噪數(shù)據(jù)計(jì)算的日變形速度對(duì)比

3 結(jié)論

滑坡自動(dòng)化監(jiān)測(cè)傳感器受野外環(huán)境干擾影響，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)往往存在較為嚴(yán)重的噪聲，利用這種高噪的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警計(jì)算必然會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)非常多的誤報(bào)，一直以來(lái)都是滑坡預(yù)警中的難點(diǎn)和痛點(diǎn)，因此必須對(duì)原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理。本研究以羅富沖滑坡為研究案例，對(duì)原始的GNSS 地表位移監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)使用小波分析進(jìn)行去噪處理，并對(duì)處理前后的預(yù)警效果進(jìn)行對(duì)比，得到了以下結(jié)論：

（1） 羅富沖滑坡的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)表明，該滑坡后緣首先出現(xiàn)變形，隨著時(shí)間推移后緣的變形幅度要明顯大于前緣，這表明羅富沖滑坡為典型的推移式土質(zhì)斜坡。

（2） 使用小波分析對(duì)于原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，然后使用分解的低頻分量進(jìn)行信號(hào)重建即可得到去噪后的數(shù)據(jù)。該去噪過(guò)程有效去除了高頻的噪聲信號(hào)，隨著分解級(jí)數(shù)的不斷增加，高頻噪聲也就越來(lái)越小，去噪效果也越來(lái)越顯著。

（3） 羅富沖滑坡自動(dòng)化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)噪聲較為嚴(yán)重，使用小波分析對(duì)原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理后，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)噪聲得到了較為明顯地去除，以去噪后的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算的變形速度也更為連續(xù)和平滑，極大提升了預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。