本發明屬于滑坡監測，特別涉及大型滑坡綜合治理動態監測系統。

背景技術：

1、滑坡作為一種常見且危害巨大的地質災害，對人類生命財產安全和基礎設施建設構成嚴重威脅。尤其是在地形復雜、降水集中的地區，滑坡的發生頻率和破壞程度更為顯著。安康地區地處秦嶺山脈和大巴山脈之間，屬于亞熱帶大陸性季風氣候，夏秋季節濕熱多雨，特殊的地理和氣候條件使其成為滑坡災害的高發區域。

2、對于現有滑坡的治理，在前期雖已實施了諸如裂縫回填、錨索（桿）框架梁、錨索抗滑樁、截排水溝及監測等工程治理措施，但效果并不理想。隨著夏季的強降雨，導致抗滑樁位置滑坡滑面下移，滑坡出現新的滑動破壞跡象，抗滑樁、框架梁、擋墻受損嚴重，小區建筑和道路破壞加劇。在監測方面，以往的監測手段難以滿足滑坡動態監測的需求，無法及時捕捉滑坡體的微小變化，為災害預警帶來困難，并且根據現有的滑坡監測系統，無法針對不同的監測參數進行多方面預警。例如公開號為cn114894082a的中國專利，公開了一種基于礦山的邊坡形變滑坡預警的方法，通過監測區域劃分可以更加精確地對監管區域進行形變預警監測，便于用戶自己的需求對重點區域進行重點監測，但是其監測參數和預警類型較為單一，無法適用于復雜的地理條件和氣候條件。

技術實現思路

1、本發明的目的在于克服現有技術中存在的缺陷，提供大型滑坡綜合治理動態監測系統。

2、本發明提供了大型滑坡綜合治理動態監測系統，包括：

3、監測地貌繪制模塊，用于繪制滑坡體的地形圖，獲取滑坡體高程、縱向長度信息；

4、監測網構建模塊，基于滑坡體的地形圖布設若干監測點，所述監測點包括均勻監測點和特殊監測點，在所述均勻監測點和特殊監測點布設監測裝置，形成立體監測網；

5、數據采集模塊，基于監測裝置獲取均勻監測點和特殊監測點的滑坡參數；

6、數據分析模塊，用于對所述滑坡參數進行分析計算，獲取多個評價指標，基于每個評價指標確定滑坡體當前狀態，以及基于滑坡體不同監測點在多個時間步的滑坡參數輸出下一時間步的位移預測值；

7、數據傳輸模塊：分別與數據采集模塊和數據分析模塊連接，基于無線傳輸技術將所述滑坡參數發送至所述數據分析模塊；

8、判斷與預警模塊：與所述數據分析模塊連接，在所述判斷與預警模塊內預設有多組風險閾值，每組風險閾值對應設置有第一預警策略；以及在所述判斷與預警模塊內預設有多個風險等級，每個所述風險等級對應設置有第二預警策略；所述判斷與預警模塊將數據分析模塊輸出的分析結果與預設的風險閾值對比，若超出風險閾值則執行與風險閾值相對應的第一預警策略，以及所述判斷與預警模塊基于數據分析模塊輸出的分析結果確定風險等級，并執行與所述風險等級對應的第二預警策略。

9、進一步的方案為，在所述地形圖上基于滑坡體高程信息均勻繪制高程線，基于滑坡體的縱向長度均勻繪制縱向長度線，將每條所述高程線和縱向長度線的交點作為均勻監測點，將滑坡體既有抗滑樁以及滑坡體后緣、滑坡體前緣作為特殊監測點。

10、進一步的方案為，所述監測裝置包括rtk-gps監測設備、測斜儀、壓力傳感器、應變傳感器、土壤濕度傳感器；

11、所述rtk-gps監測設備用于采集各監測點的地表絕對位移；

12、所述測斜儀用于采集各監測點的深層位移；

13、所述壓力傳感器和應變傳感器用于采集既有抗滑樁的受力和應變數據；

14、所述土壤濕度傳感器用于采集滑坡體內部滲流濕度。

15、進一步的方案為，所述數據分析模塊包括位移梯度分析單元、位移差分析單元、變化速率比值分析單元、滲流濕度分析單元；

16、所述位移梯度分析單元用于獲取多個同一監測點基于同一時間步的位移梯度，所述位移梯度用于評判滑坡體不同監測點變形的不均勻程度；

17、所述位移差分析單元用于獲取多個同一監測點基于同一時間步的位移差，所述位移差用于評判滑坡體各部分之間的相對運動狀態；

18、所述變化速率比值分析單元用于獲取多個同一監測點基于同一時間步的變化速率比值，所述變化速率比值用于評判滑坡體變形的發展趨勢；

19、所述滲流濕度分析單元用于判斷滑坡體后緣、滑坡體前緣的是否有拉張裂縫形成。

20、進一步的方案為，所述位移梯度為單位深度內位移的變化量，計算公式為：

21、位移梯度?=（地表絕對位移-深層位移）/深度差，所述深度差為監測點地表至最深監測層的垂直距離；

22、所述位移差為同一監測點同一時刻的地表絕對位移與深層位移的差值；

23、所述變化速率比值為深層位移變化速率與地表絕對位移變化速率之間的比值。

24、進一步的方案為，所述數據分析模塊還包括滑坡位移預測模型，用于預測滑坡體下一時間步的位移預測值，所述滑坡位移預測模型的構建過程為：

25、采集不同監測點在多個時間步的地表絕對位移和深層位移；

26、對地表絕對位移和深層位移進行標準化處理，以使得不同監測點和不同時間的數據具有可比性；

27、將標準化處理后的地表絕對位移和深層位移數據整理成三維張量格式（n,t,m），其中，n為監測點數量，t為時間步，m為每個監測點的位移特征；

28、將三維張量格式的數據輸入時空卷積神經網絡進行迭代訓練，輸出下一時間步的位移預測值。

29、進一步的方案為，所述數據分析模塊還包括應力應變分析模型，用于確定所述抗滑樁的應力應變，判斷所述抗滑樁是否滿足強度要求，所述應力應變分析模型的構建過程為：

30、收集壓力傳感器和應變傳感器在多個時間步采集的壓力數據和應變數據，組織技術專家對壓力數據和應變數據進行標注，建立壓力數據和應變數據與抗滑樁強度評估之間的對應關系；標注后將壓力數據和應變數據依次輸入神經網絡單元進行迭代訓練，得到應力應變分析模型。

31、進一步的方案為，所述風險閾值包括：位移梯度閾值、位移差閾值、變化速率比值閾值、位移預測閾值、應力應變閾值、滲流濕度閾值；

32、所述第一預警策略至少包含兩級預警。

33、進一步的方案為，所述判斷與預警模塊還包括風險等級確定單元，基于同一時間步的位移梯度、位移差、變化速率比值、位移預測值、應力應變、滲流濕度確定滑坡發生風險等級，并執行與風險等級相匹配的第二預警策略。

34、進一步的方案為，所述風險等級的判定過程為：

35、通過技術專家依據專業知識和經驗，采用1-10分對位移梯度、位移差、變化速率比值、位移預測值、應力應變、滲流濕度進行重要性打分，10分為最重要，1分為最不重要，將所述位移梯度、位移差、變化速率比值、位移預測值、應力應變、滲流濕度的得分依次記為;

36、收集專家打分結果，計算位移梯度、位移差、變化速率比值、位移預測值、應力應變、滲流濕度的權重；

37、；

38、式中，取值范圍是1-6，用于指代位移梯度、位移差、變化速率比值、預測位移值、應力應變、滲流濕度這6個參數中的一個，表示參數的權重，是參數的最終得分，是遍歷移梯度、位移差、變化速率比值、位移預測值、應力應變、滲流濕度的最終得分；

39、將進行歸一化處理，轉化為0-1之間的無量綱數據，歸一化公式為：

40、；

41、式中，表示位移梯度、位移差、變化速率比值、預測位移值、應力應變、滲流濕度這6個參數的原始監測值，是參數經過標準化處理后的值，取值范圍在0到1之間；是該參數在整個數據集中的最小值，用于確定數據的下限基準，是該參數在整個數據集中的最大值，用于確定數據的上限基準；

42、根據確定的權重，對標準化后的參數進行加權求和，得到綜合風險指標：

43、；

44、基于綜合風險指標的取值確定多個風險等級：高風險、中風險、低風險；

45、所述高風險、中風險、低風險分別對應設置有第二預警策略。

46、與現有技術相比，本發明的有益效果在于：

47、本發明的大型滑坡綜合治理動態監測系統，通過監測地貌繪制模塊獲取滑坡體的詳細地形信息，為后續監測點布局提供基礎。監測網構建模塊在均勻監測點和特殊監測點布設多種監測裝置，能夠全面采集滑坡體多項參數，實現對滑坡體狀態的全方位監測。通過將數據分析模塊的輸出結果發送至判斷與預警模塊，實現了針對不同風險閾值或風險等級的不同預警策略，使得滑坡監測更加全面、準確，也進一步提高了預警的精準度，能夠最大程度減少人員傷亡和財產損失。

48、本發明的數據分析模塊通過多個分析單元和模型進行計算分析，配合判斷與預警模塊設置的多個風險閾值進行精準預警，通過將地表絕對位移、深層位移、抗滑樁的受力和應變數據、滑坡體內部滲流濕度轉化位移梯度、位移差、變化速率比值、滲流濕度、滑坡位移預測值、抗滑樁受力分析等參數，準確判斷滑坡體變形的不均勻程度、各部分相對運動狀態及變形發展趨勢，相比傳統監測手段，監測維度更廣，將多參數相結合進行風險等級判定，提高了監測的可信度。

49、本發明通過技術專家對各監測參數進行重要性打分，計算權重并對數據進行歸一化處理，得出綜合風險指標，以此確定滑坡的風險等級，為決策提供了科學依據，使相關部門能夠根據不同風險等級采取針對性的措施，合理分配資源，提高滑坡治理和防范工作的科學性和有效性。