GNSS监测数据在滑坡预警中的处理与应用 ——以王家台滑坡为例

由于受外界因素的影响,GNSS自动化监测设备在滑坡位移监测应用中监测数据存在波动性,采用未经检验、处理的监测数据进行滑坡趋势分析会产生偏差影响,因此采用"四分位数法"对GNSS监测数据进行整理,划分内限,"甄别"异常值后,将进一步降噪后的GNSS监测数据进行处理、曲线拟合,进行长期趋势项与周期性趋势分析,并将拟合长期趋势函数曲线与规范变形曲线进行对比,进而判断滑坡体处于的变形阶段,而且通过对比不同GNSS监测数据的周期性函数曲线,可用以判断同一区域周期性影响因素对GNSS监测数据变化情况是否存在相似性,有助于提高监测预警分析的准确性.通过实例验证,通过上述方法对GNSS监测数据进行处理、曲线拟合,综合分析出滑坡体的变形趋势与周期因素的影响情况,取得不错的效果,为后续监测分析提供了参考价值.     

线性回归在滑坡监测数据粗差判别中的应用

滑坡监测数据预处理中,须剔出含有粗差的数据,本文以马家沟滑坡相邻形变监测点多期监测数据相关性分析,从而建立一元线性回归方程,采用估算值中误差判定实测变形值是否存在粗差,并为滑坡稳定性分析提供了可靠的变形依据。     

基于丹麦法稳健估计在地铁变形监测中的应用

变形监测在工程项目中是一项非常重要且必不可少的环节,因此,获得原始监测数据并进行有效的处理和预测对项目的安全实施具有关键作用。本文以长春某段地铁监测数据为例,分别用丹麦法稳健估计法和最小二乘法进行数据处理,得出丹麦法稳健估计在单一状态抗拒粗差方面优于最小二乘法的结论。     

强电磁条件下山区软基变电站变形监测技术应用研究

针对变电站变形监测技术现状的不足,选取昭通某220kV变电站开展强电磁条件下变形监测技术应用研究。现场监测分别采用北斗卫星定位技术、激光测距技术、倾角计、雨量计进行。取得研究成果如下：（1）强电磁干扰已对全球导航卫星系统（GNSS）的监测精度产生严重影响,若不能有效降低电磁干扰影响,GNSS位移监测的结果将不能直接用于变电站基础变形监测分析。（2）基于变电站电磁场强度探测,提出一种强电磁场环境下提高变电站GNSS沉降监测精度的监测点位设计及实施方法,将使用电子元器件的监测点布置在电磁场强度相对较弱的部位,以减小电磁场干扰及监测误差。（3）首次将低成本高精度的激光测距技术引入变电站水平位移监测中,并成功实施。项目研究成果为山区软基变电站变形监测增加了新的技术手段,可提升变电站工程质量和管理水平。     

基于选权迭代法的DEM粗差探测

在数字高程模型(DEM)数据采集和处理中,探测和剔除DEM数据中存在的粗差尤为重要。尝试把抗差估计的思想纳入到DEM粗差探测的算法中,探讨对模型误差,特别是粗差具有抵抗能力的基于稳健估计的选权迭代法的粗差探测方法。在数据中随机加入误差,通过对比最小二乘平差算法验证选权迭代法的有效性及稳健性。实验结果表明,基于稳健估计的选权迭代法具有良好的粗差探测能力。     

西气东输管道工程陕西岭湾村滑坡变形特征及成因机制分析CSCD

以西气东输管道余家坪镇岭湾村一处正在变形的黄土滑坡为研究对象,基于现场勘察、InSAR、GNSS监测和深部位移监测等,分析滑坡2017—2022年的变形特征及滑坡成因机制。研究表明:滑坡地下水位已达坡脚,滑坡前缘形成多处“土溜”,滑坡地表垂直潜蚀裂缝发育,后缘可见贯通的裂缝,滑坡内管道周边裂缝发育;InSAR数据显示滑坡一直缓慢变形,年变形量2.0~4.0 cm;GNSS变形及裂缝变形显示,2020年8月至今地表变形速率增大,变形明显,变形量在4~10 cm;深部变形监测数据变化量在0.05~1.36 mm,变化很小;降雨及土体含水率数据分析表明滑坡在暴雨后发生位移变形。综合分析监测数据表明,岭湾村滑坡属于降雨诱发的浅层滑坡;区域内的自然强降雨、人类工程经济活动作为滑坡的诱发因素,对滑坡的发生及发展作用明显。结合管道应变监测数据,目前西气东输管道遭受滑坡灾害的风险可控。     

基于普适型仪器的滑坡监测预警初探——以甘肃兰州岷县三处滑坡为例

在甘肃省滑坡灾害较为严重的兰州市和岷县,选择了三处滑坡,建设了基于普适型仪器的专群结合监测预警系统。按照《地质灾害专群结合监测预警技术指南（试行）》的要求,选用裂缝计、GNSS、土体含水量仪、雨量计、声光报警器等,对地质灾害体变形破坏、相关因素、宏观前兆等指标开展专业化立体综合监测。监测设备采用蓄电池加太阳能的方案来供电,保证24小时不间断工作;通讯系统采用现场LoRa组网配合2/3/4 G移动通信的方案,能够保证数据传输的效率,同时降低通信成本;监测数据同时发送到国家和省级地质灾害监测数据平台,能够高效支撑地灾预警工作;监测平台能够对实时采集的监测数据自动进行分析,支持用多种预警模型进行判别;监测数据发生变化触发预设条件时,能够自动发送预警信息。通过近四个月的系统试运行,捕捉到了滑坡mm级的蠕变变形,数据可靠,能够满足监测预警的需求。通过三处滑坡监测预警工程的实施,一方面对滑坡变形和环境因素实现了实时监控,同时也为类似问题提供了一个可供参考的解决方案。     

基于GNSS技术的高速公路边坡自动化监测系统

为探究基于GNSS监测站的高速公路边坡自动化监测系统的实际作用,本文以重庆巴南至綦江高速公路YQTJ5标青年互通K69+080段为依托进行研究。首先,基于LZMR02-GNSS接收机和FS-YL雨量计自主开发北斗+安全监测云平台,能够实时管理和分析现场布置的GNSS地表位移监测站和深层位移监测孔,监测结果表明该坡体已出现局部垮塌及开裂等不稳定现象并且迅速发出预警到相关部门单位;随后,基于传递系数法计算该边坡的剩余下滑力并且采用Geo5有限元软件进行数值模拟,其结果均验证了该监测系统的准确性。因此,建立高速公路边坡自动化监测系统不仅能解决常规人工监测边坡的不足,也能保证监测数据的时效性,为未来智能化监测边坡提供了一定的参考价值。     

改进欧拉算法的GM(1,1)模型预测滑坡变形

在传统的GM(1,1)模型建模的基础上,采用改进欧拉算法简化GM(1,1)模型中参数的求解过程,进行滑坡变形动态预测。本文根据某高速公路滑坡治理过程中的变形监测数据,应用改进的模型进行滑坡变形动态预测,通过预测结果和实际监测数据进行对比分析,结果表明:改进欧拉算法的GM(1,1)模型参数计算简单,且预测精度为一级;不仅适用于滑坡变形等时距监测数据的低增长序列预测,也适用于高增长序列预测,证明该改进欧拉算法的有效性。     

地质灾害监测数据集成系统设计及实现

多源监测数据的自动汇聚和分析是实现地质灾害监测预警的重要基础。针对目前监测数据在集成过程中遇到的问题和困难,同时为了实现地质灾害监测工作的自动化,本文结合项目实际需求,开发了一套地质灾害监测数据集成系统。该系统集成了监测数据入库标准、异常数据处理技术等,并将先进的存储理念引入地质灾害监测工作中,借助于系统服务（System Service）的思想,实现了监测数据的自动化处理并实时汇聚入库,在监测数据平台上无缝集成各种监测数据,达到了地质灾害监测自动化的目的。     

边坡变形模拟预测的普适灰色模型

传统灰色GM(1,1)模型,多适用于等间距监测数据序列的模拟预测;对非等间距序列,一般经过等间距处理或经过繁复的变换计算直接建立非等间距模型.从边坡变形模拟预测的角度来讲,传统灰色GM(1,1)模型只有当边坡变形呈低增长序列时,才能获得较高的模拟和预测精度,而对呈高增长序列的边坡变形往往产生较大的滞后误差.以优化灰色模型背景值为基础构建的普适GM(1,1)模型,不仅适用于边坡变形等间距监测数据的低、高增长序列,而且适用于非等间距的低、高增长序列,且都能获得很高的模拟和预测精度,对边坡变形的模拟预测具有普遍的适用性.     

加权函数组合预测边坡变形模型的研究

边坡变形监测是边坡监测的主要内容之一,其变形预测问题是边坡工程中主要技术难题之一。考虑边坡位移变形预测模型的局限性,如神经网络预测方法需要大量的实测数据作为学习样本,灰色系统模型要求原始数据序列必须满足指数规律,且数据序列变化速度不能太快等。建立了边坡变形反向传播神经网络预测模型,同时给出了灰色GM(1,1)边坡预测模型。提出边坡的神经网络与灰色系统加权函数组合预测模型,采用动态规划解法,将原模型转化为多阶段决策问题,使组合预测误差的平方和最小,得到组合权重,这样得到的变形预测结果的精度将大大提高,弥补了单一方法的局限性,满足工程预测的需要。通过边坡实例加以验证,加权函数组合预测模型的预测结果精度有一定提高,能够与实际监测数据相吻合,达到准确预测的目的。     

基于非平稳时间序列分析的滑坡变形预测

滑坡的位移监测资料通常可用来预测滑坡的变形发展趋势,位移的发展反映了滑坡的变形过程.为了预测在现有条件持续情况下的滑坡变形趋势,将滑坡位移监测数据视为非平稳时间序列,应用时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的预测模型.以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,通过对变形预警区监测点位移实测时间序列的分析,取监测点ZG93和XD-04为代表,建立了时间序列预测模型,从第17个月开始向前做6步预测,分析预测曲线与实测曲线之间的关系,并计算预测误差,结果显示除个别数据点之外,预测误差均在±9%以内,曲线吻合较好,说明所建模型效果良好,从而为判断白水河滑坡未来的变形发展趋势提供了可靠的理论依据.     

小波分析在急倾斜煤层开采沉陷监测数据分析中的应用

本文针对急倾斜煤层开采沉陷地面监测工作的实际,针对监测数据分析中噪声太大,较难发现和提取微小沉降变形信息的现状,提出采用小波分析处理变形监测数据的方法,建立了开采沉陷变形模型。以某急倾斜煤层开采沉陷的监测实例,采用matlab小波分析实现了监测数据的处理,对开采沉陷区的发展趋势进行预测,为沉陷区地质灾害的评估和预测及沉陷区土地的规划利用奠定了坚实的基础。     

GM(1,1)模型在济南轨道交通监测中的应用

工程安全状况的预分析是变形监测工作的重要组成部分。以济南轨道交通R2线济钢新村站基坑监测为例,基于灰色理论GM (1,1)模型,预测分析了变形趋势。结果表明,模型残差标准差0. 5 mm,误差区间1. 2 mm,多期监测的预测模拟分析结果中,7期监测数据的模型预测稳定性最高。     

自动化远程监测在巫山县水泥厂滑坡中的应用

运用无线位移计对滑坡进行自动化远程监测,掌握滑坡变形状况.监测数据分析表明,滑坡位移整体上匀速增大,个别时间段滑坡变形呈加速状态;降雨条件下位移突变均同步或滞后于强降雨;滑坡仍处于变形阶段,但趋势有所减缓.     

柘林水电站扩建工程厂房后坡安全监测与预测分析

讨论了柘林水电站安全监测网布置的合理性和特点，分析了安全监测成果；并采用能反映边坡变形行为特点的模型，对重要监测点的监测数据进行了变形预测。综合分析认为边坡现处于缓慢的变形阶段，且变形趋于稳定。     

ARMA模型在锚碇基坑变形预测中的应用

本文在详细介绍时间序列预测原理、基本模型及预测步骤的基础上,选取新田长江大桥锚碇基坑工程施工过程中的基坑位移和危岩裂缝变形实测数据,运用时间序列法建立自回归滑动平均模型(ARMA),对施工过程中的基坑位移和危岩裂缝变形趋势进行预测,并将模型预测数据与实际监测数据进行对比。结果表明:ARMA模型可以通过差分算法很好地解决数据不稳定性问题,在预测周期较短时预测精度较高;随着预测周期的增加,ARMA模型的预测精度有所降低,其原因是由于随着预报步长的增加,预报所依赖的历史数据在减少;在建立ARMA模型时,定期加入新的数据,可以避免预测周期过长导致预测精度降低。本文的研究成果可以为今后类似工程的监测预报研究参考依据。     

矿井电阻率法监测数据质量评价方法探讨

矿井电阻率法监测是采煤工作面顶底板水害预防的一项重要技术手段,但因井下监测环境电磁干扰复杂、强度极大,同时为煤矿安全生产考虑,最大发射电流受限,因此,矿井电阻率法监测采集数据的质量难以保证。为了从每日监测到的海量数据中选择可信度较高的数据加以利用,对比分析了常用的矿井直流电阻率法探测数据质量评价方法的优缺点,基于矿井电阻率法监测本身自动化、智能化、全波形、不间断数据采集的特点,研究了矿井电阻率法监测全波形数据的时频域特征;针对发射电流、原始数据噪声、数据稳定性3个方面,利用统计学原理提出定量的数据质量评价方法,设计了可用于矿井电阻率法监测数据质量评价的发射电流和稳定性、接收信号时间和空间稳定性以及原始数据的信噪比4种参数;并以此为基础建立了矿井电阻率法监测数据质量评价流程;最后应用于井下实际采集的监测数据。结果表明：该流程具备针对性强、手段丰富、较全面反映噪声干扰情况等优点,能够适用于井下电阻率法监测本身自动化、智能化、全波形不间断数据采集的特点,解决了现有技术条件下矿井电阻率法监测数据质量管控不足的问题。     

天津市突发性地质灾害气象预警系统的设计与应用

根据天津市地质灾害特点及与气象条件的关系,从气象因素和地质灾害隐患入手,深化研究地质环境和降水因素与地质灾害发生的关系,综合利用数学算法和GIS技术,建立了天津市地质灾害气象预警模型和预警系统。此外,重点介绍了五名山东滑坡自动化远程监测系统示范工程,运行结果显示,监测系统的实施保证了监测数据的连续性,可以较好的反应滑坡的变形特征及变形趋势。实践证明,应用基于GIS的地质灾害预警系统已在我市近几年的地质灾害气象预警预报中不断完善,预警精度得到提高,防灾减灾效果明显,对保护人民生命财产安全发挥了重要作用。