顾及运动状态改正的GNSS滑坡监测基准站切换方法

实时相对定位技术已广泛应用于高精度实时滑坡监测,其高精度定位依赖于连续稳定的基准站数据。然而基准站数据由于供电、通信等原因时常发生中断,严重影响滑坡监测结果的连续性和可靠性。本文提出顾及运动状态改正的GNSS滑坡监测基准站切换方法,首先根据待切换新基准站长期监测时间序列确定其运动状态,然后基于滑坡体变形演化规律,结合运动状态建立新基准站位移模型并定期对模型检核,最后根据新基准位移对各监测点位移进行修正。该方法成功应用于甘肃黑方台滑坡监测基准站切换,且改正后各监测站位移与真实变形接近。以改进型切线角作为滑坡预警判据,使用改正前后的监测位移-时间序列进行预警,预警结果表明,不进行改正可能导致预警的误判。本文方法针对基准站数据中断问题,通过切换新基准并对基准误差进行修正以获取连续可靠的滑坡监测序列,保障了滑坡监测的连续性和预警的及时性。     

多种监测手段在滑坡变形中的组合应用

针对多种监测手段在滑坡中如何经济并高效的使用问题,该文结合高精度智能全站仪、地表位移计及全球卫星导航系统-实时动态差分(GNSS-RTK)3种监测技术的各自特点,基于实际滑坡变形监测应用,提出不同滑坡阶段应采取多种手段组合监测,实现经济、高效的滑坡变形状态识别并进行安全预警。结果显示:滑坡稳定阶段,全站仪可作为主要监测手段进行周期性监测;滑坡加速阶段,增加GNSS-RTK和位移计两种实时监测技术,可以更灵活、高效地实现滑坡体垮塌的快速捕捉,进行安全预警。     

一种基于北斗云的低成本滑坡实时监测系统

为了实现低成本北斗滑坡地表形变自动化监测目的,本文研制了一套基于北斗云的新型滑坡实时监测系统。包括设计了具有无线传输、云端存储以及支持Ntrip（Networked Transport of RTCM via Internet Protocol）通过互联网进行RTCM网络传输协议）协议的北斗监测接收机,开发了高效的实时数据流管理软件和高精度滑坡形变监测软件,优化了外业施工设计方案,以千元终端机、自研定位软件辅以高效云计算的解决方案为低成本滑坡监测应用提供了可能。真实数值算例结果表明,短基线情形下北斗实时监测精度E方向（东方向）优于2 mm,N方向（北方向）优于2 mm,U方向（高程方向）优于3 mm,完全能够满足滑坡高精度实时监测需求。另外,本文还将滑坡区长期北斗连续监测结果与自动全站仪精密测量结果进行了对比,两者在水平方向和高程方向上符合度均优于3 mm,具有较好的一致性。     

GNSS滑坡监测预警技术进展

滑坡灾害在全球广泛分布,严重影响人类活动和人居安全。全球卫星导航系统(GNSS)已经被广泛应用于滑坡灾害监测预警工作,但其在复杂场景监测预警中依然存在诸多技术瓶颈。本文首先综述了GNSS硬件数据采集、软件数据处理和多源融合监测等方面的研究进展,重点分析了各类GNSS滑坡监测技术优势、适用范围和存在问题;然后,从滑坡位移预测、临滑时间预报和预警实施等方面介绍了GNSS滑坡预警的技术方法;最后,在梳理复杂场景GNSS实时滑坡监测预警中面临挑战的基础上,对GNSS滑坡监测预警技术的发展趋势和研究方向提出了一些思路。     

顾及实时位置预测信息的动态精密单点定位算法

传统模式下动态精密单点定位(precise point positioning, PPP)技术可利用动态序贯最小二乘算法进行历元递推求解，坐标参数因其时变特性，历元间不进行继承，使得动态PPP算法损失了先验位置信息的约束条件。针对该问题，提出一种顾及实时位置预测信息的动态精密单点定位算法，通过预测残差信息确定各坐标分量的自适应因子，并分析该方法的定位精度以及与采样间隔的相关性；最后利用位移平台开展形变模拟实验。数值算例结果显示，该方法能有效改善高频动态数据处理的精度，对无基准站支持下的缓变型形变监测具有一定的应用价值。     

基于点云数据的黄土公路边坡病害识别

公路边坡病害巡查是高速公路安全运维的重要工作之一。鉴于当前人工巡查的局限性,提出了一种基于无人机倾斜摄影技术实现三维重建和点云数据分析的公路边坡坡面病害巡查方法。研究结果表明:无人机倾斜摄影可以快速获得研究区的实景影像和点云数据,通过三维模型重建和点云数据分析,能够高效定量地识别出坡面变形、冲沟以及排水沟淤堵等边坡病害;点云数据对比算法对边坡病害识别结果有较大影响,相比最邻近点云比较方法和基于法向量的点云比较方法,点云网格比较方法更适用于公路边坡坡面病害识别。该方法提高了边坡巡查的效率,弥补了人工巡查的不足。     

顾及降雨及库水位因素的滑坡时滞分析与预测——以三峡库区新铺滑坡为例

降雨及库水位涨落是引起库岸滑坡形变失稳的主要诱发因素,但滑坡位移速率对此类诱发因素的响应具有一定的滞后性,影响人类对滑坡所处运动状态的判断与预测。针对常规预测模型中未考虑时滞效应的问题,利用三峡库区新铺滑坡的GNSS位移监测数据、奉节气象站降雨数据以及三峡库区库水位涨落数据,通过对监测区内9个GNSS监测点的位移速率序列与降雨量、库水位高程序列进行时滞互相关分析,确定时滞参数,进而应用多变量灰色系统理论方法,建立了时滞GM(1,3)预测模型,并对滑坡位移速率进行预测验证。结果表明:三峡库区新铺滑坡位移速率与降雨量显著相关,对降雨量的响应滞后时间约为5 d,滑体中后部受降雨影响比前缘更明显;位移速率与库水位高程高度相关,对三峡库区库水位涨落的响应滞后时间约为31 d,滑坡前缘受库水位涨落影响更明显,且离长江越近,滞后时间越短;利用加入时滞参数的时滞GM(1,3)模型进行预测,模型拟合优度达到0.702,相比GM(1,1)模型和未顾及时滞因素的GM(1,3)模型,预测精度分别提升了53.8%和58.3%,平均绝对误差百分比分别降低了7.19%和7.47%,在滑坡位移速率预测及库岸滑坡防灾减灾领域具有一定的工程应用价值。