CN115512531B - 一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法 - Google Patents

一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法 Download PDF

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CN115512531B CN202211195279.4A CN202211195279A CN115512531B CN 115512531 B CN115512531 B CN 115512531B CN 202211195279 A CN202211195279 A CN 202211195279A CN 115512531 B CN115512531 B CN 115512531B
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Abstract

本发明涉及地质灾害监测技术领域，公开了一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法，包括以下步骤：获取滑坡多个监测点的监测传感器预设时刻的形变速率；根据形变速率计算获得形变速率信息熵HV(t)；计算监测形变方向和目标形变方向的形变方向关联熵HD(t)；根据形变速率信息熵HV(t)的状态和形变方向关联熵HD(t)的状态，获取滑坡预警等级。本方案利用同一滑坡体上不同监测点的形变速率和形变方向特征，做到多监测点的融合利用，从滑坡的整体角度进行预警预报，从而避免现有预警预报方法的疏漏和不足；结合形变速率有序性和形变方向有序性，建立预警依据，与现有的预警模型形成互补，提升灾害预警预报的可靠性和准确性。

Description

一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法
技术领域
本发明涉及地质灾害监测技术领域，具体涉及一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法。
背景技术
滑坡的监测预警是滑坡灾害由“事后救助”向“事前预防”转变的关键环节，如何提升滑坡预警预报的可靠性是滑坡监测预警工作的重点和难点。当前主流的监测预警主要以滑坡位移作为主要参数，在预警过程中则主要采用单个监测点的形变时间曲线进行预警。由于单一曲线往往仅能代表监测点局部附近很小范围内的变形情况，而无法反应整个坡体的变形特性，从而往往出现误报、漏报的现象。因此，如何综合利用同一滑坡体上不同监测点的形变特征，做到多监测点的融合利用，从滑坡整体角度进行预警预报，从而避免现有预警预报方法的疏漏和不足，是新形势下滑坡监测预警需要解决的紧迫问题。
发明内容
本发明意在提供一种滑坡灾害多监测点融合预警方法，以解决单个监测点的形变曲线进行预警的疏漏和不足。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法，包括以下步骤：
S1：获取滑坡多个监测点的监测传感器预设时刻的形变速率；
S2：根据形变速率计算获得形变速率信息熵HV(t)；
S3：根据地形地貌特征获取滑坡变形主方向，即目标形变方向；
S4：获取各监测点形变方向，即监测形变方向；
S5：计算监测形变方向和目标形变方向的形变方向关联熵HD(t)；
S6：根据形变速率信息熵HV(t)的状态和形变方向关联熵HD(t)的状态，获取滑坡预警等级。
优选的，作为一种改进，所述根据形变速率计算获取形变速率信息熵的具体步骤包括：根据形变速率的大小进行分组，并获取形变速率组间距L；获取形变速率组内每个形变速率在当前形变速率组内出现的概率Pi(t)；计算多个监测传感器的预设时刻形变速率的形变速率信息熵。
优选的，作为一种改进，所述形变速率组间距L为：
Figure BDA0003868253910000021
其中，xmax，xmin分别为监测点形变速率的最大和最小值，K为形变速率分组数。
优选的，作为一种改进，所述形变速率组内每个形变速率在当前形变速率组内出现的概率Pi(t)为：
Figure BDA0003868253910000022
其中，Ni(t)为预设时刻形变速率落在第i个分组区间内的监测传感器数量，N为监测传感器总数。
优选的，作为一种改进，所述形变速率信息熵HV(t)具体为：
Figure BDA0003868253910000023
其中，i表示第i个形变速率的分组。
优选的，作为一种改进，所述根据形变速率的大小进行分组具体包括：根据监测传感器数量确定分组数，根据分组数和形变速率的大小对形变速率进行分组。
优选的，作为一种改进，所述形变方向关联熵HD(t)具体为：
Figure BDA0003868253910000024
其中，i表示第i个监测点，pi为关联系数概率，N为监测传感器总数。
优选的，作为一种改进，所述计算监测形变方向和目标形变方向的形变方向关联熵HD(t)具体包括：根据方位角表达监测形变方向序列和目标形变方向序列；对监测形变方向序列和目标形变方向序列进行归一化处理；对归一化处理后的监测形变方向序列和目标形变方向序列进行灰关联度计算；就根据灰关联度计算关联系数概率分布；根据关联系数概率分布计算形变方向关联熵HD(t)。
优选的，作为一种改进，所述预警等级包括：蓝色预警、黄色预警、橙色预警和红色预警。
优选的，作为一种改进，所述形变速率信息熵HV(t)状态包括SHV-1、SHV-2和SHV-3，其中，所述SHV-1表示形变速率信息熵HV(t)随时间的变化平稳发展或围绕中轴线上下波动，无明显的增加或降低趋势，所述SHV-2表示形变速率信息熵HV(t)随时间的变化具有明显的下降趋势，所述SHV-3表示形变速率信息熵HV(t)随时间的变化持续保持下降趋势，且逐步逼近于零；
所述形变方向关联熵HD(t)状态SHD-1、SHD-2、SHD-3表示，其中，所述SHD-1表示形变方向关联熵HD(t)随时间的变化平稳发展或围绕中轴线上下波动，无明显的增加或降低趋势，所述SHD-2表示形变方向关联熵HD(t)随时间的变化具有明显的上升趋势，所述SHD-3表示形变方向关联熵HD(t)随时间的变化持续保持上升趋势，且逐步逼近于-ln(1/N)，其中N为为同一滑坡体上的监测传感器数量；
所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-1和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-1时，所述预警等级为蓝色预警；所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-1和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-2时或所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-2和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-1时，所述预警等级为黄色预警；所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-1和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-3时、所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-2和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-2时或所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-3和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-1时，所述预警等级为橙色预警；所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-2和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-3时、所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-3和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-2时或所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-3和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-3时，所述预警等级为红色预警。
本方案利用同一滑坡体上不同监测点的形变速率和形变方向特征，做到多监测点的融合利用，从滑坡的整体角度进行预警预报，从而避免现有预警预报方法的疏漏和不足；滑坡在进入加速变形阶段时对地表起控制作用的是滑坡的整体运动，局部微地貌控制作用明显减弱，此时地表的变形趋于有序，根据有序性演化过程可以对滑坡变形破坏阶段进行定量描述，从而可以根据有序性进行滑坡预警，本方案利用监测传感器的获取滑坡的形变速率，通过形变速率有序性演化过程来对滑坡变形阶段进行定量描述，同时选取确认主滑方向作为目标方向，根据监测点监测得到的形变方向与主滑方向的关联程度来表示形变方向有序性，再结合形变速率有序性和形变方向有序性，建立预警依据，与现有的预警模型形成互补，提升灾害预警预报的可靠性和准确性；利用滑坡形变的两个重要参数：形变速率和形变方向两个参数，参数较少，能够描述滑坡变形破坏阶段且减少预警误差。
附图说明
图1为本发明实施例的形变速率求取示意图。
图2为本发明实施例的形变方向计算示意图。
图3为本发明实施例的示例滑坡的图3为形变速率信息熵随时序演化过程曲线。
图4为本发明实施例的合位移方向计算示意图。
图5为本发明实施例的形变速率信息熵HV(t)随时间的变化图。
图6为本发明实施例的形变方向关联熵HD(t)随时间的变化图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
实施例：
一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法，具体包括以下步骤：
S1：获取滑坡多个监测点的监测传感器预设时刻的形变速率；
完整的滑坡监测数据分为初始变形阶段、等速变形阶段、加速变形阶段。在滑坡变形破坏过程中，形变速率是表征滑坡稳定状态的一个重要参数，当某一滑坡表面所安装的位移传感设备达到一定的规模，符合统计条件，则可以从统计学角度对滑坡总体形变速率有序性进行分析。具体过程如下：
提取某一时刻不同监测传感器的形变速率，具体过程如图1所示；
首先在滑坡变形时序曲线上，按照固定的时间段(一般以天或小时为单位进行计算)，在时间轴上将时间位移曲线划分为若干小段，计算t时刻的形变速率时，提取(t-△t,t)时间段内的形变增量△S，则t时刻形变速率为：
Figure BDA0003868253910000051
S2：利用形变速率，对形变速率大小进行分组，组数采用美国学者斯特吉斯提出的经验公式，即：
K＝1+3.322×log(N) (2)
式中：K为形变速率分组数，N为同一滑坡体上的监测传感器数量。上述计算结果存在小数的，按照四舍五入规则处理。
S21：根据形变速率组数，求组间距，即：
Figure BDA0003868253910000052
式中：L为形变速率组间距，xmax，xmin分别为监测点形变速率的最大和最小值；
S22：根据速率分组结果，统计每一区间内，形变速率在该区间内的传感器数量，并计算该区间内的概率，即：
Figure BDA0003868253910000053
式中：Pi(t)为t时刻第i个分组区间内形变速率出现的概率，Ni(t)为t时刻形变速率落在第i个分组区间内的传感器数量，N为传感器总数。
S23：引入信息熵理论，定量计算某一时刻形变速率有序性：
Figure BDA0003868253910000054
S24：对0～t整个时间段内任意一个时刻t分别计算有序性，则可获得形变速率有序性随时间演化过程曲线。
以下是获得形变速率有序性随时间演化过程曲线其中一个示例，例如某一滑坡上设有20个形变监测点，以周为时间单位计算，统计从计算当周起前10周的形变速率情况，按照式(1)对每一天的形变速率进行计算，得到最大最小形变速率统计如下：
Figure BDA0003868253910000061
式中，t0表示当周，t1表示计算时间前1周，以此类推。
(1)则根据上述信息可知N＝20，相应的按照式(2)可得到分组数K＝5.322，取K＝5。
分别建立t0～t9共计10周内形变速率直方图，以t0为例进行说明。
(2)首先根据式(3)及表1，计算t0时刻直方图组间距，L0：
Figure BDA0003868253910000062
(3)于是可以建立t0时刻的分组规则：
[1.2～1.6)、[1.6～2.0)、[2.0～2.4)、2.4～2.8)、[2.8～3.2]
(4)根据上述分组规则，按照式(4)统计行不速率出现在各个区间内的频率，P1(t0)、P2(t0)、P3(t0)、P4(t0)、P5(t0)，通过计算得到：P1(t0)＝0.15、P2(t0)＝0.14、P3(t0)＝0.36、P4(t0)＝0.21、P5(t0)＝0.14。
(5)根据式(5)计算t0时刻形变速率信息熵：
Figure BDA0003868253910000063
(6)依次对t0、t1、t2、t3、t4、t5、t6、t7、t8、t9时刻的形变速率信息熵进行计算得到形变速率有序性随时间演化曲线，具体如图3所示，图3为形变速率信息熵随时序演化过程曲线。
S3：根据地形地貌特征获取滑坡变形主方向，即目标形变方向。
对于典型地质灾害而言，在调查过程中通常会确定一个主滑方向，此主滑方向可以作为我们的目标方向。
S4：获取各监测点形变方向，即监测形变方向；
根据各监测点监测得到的形变方向与主滑方向的关联程度来表示形变方向有序性，显然，关联程度越大，形变方向***有序性更强，根据灰色理论，这一关联性可用灰关联系数来表示。
S51：在进行有序性分析过程中，仅考虑平面方向，按照S1中形变速率求解时所确定的时间间隔，通过矢量计算，得到形变平面合方向，并以空间方位角表示。
传感器上直接获取的形变增量包括x方向的形变增量ΔSx和y方向的形变增量ΔSy结合图4(合位移方向计算示意图)可以通过计算得到合位移方向角α：
Figure BDA0003868253910000071
当ΔSx>0且ΔSy≥0，则为第一象限，此时合位移方向角α＝α；
当ΔSx<0且ΔSy≥0，则为第二象限，此时和位移方向角α＝180°-α；
当ΔSx<0且ΔSy<0，则为第三象限，此时和位移方向角α＝180°+α；
当ΔSx>0且ΔSy<0，则为第四象限，此时和位移方向角α＝360°-α；
当ΔSx＝0且ΔSy>0，则α＝90°；
当ΔSx＝0且ΔSy<0，则α＝270°；
S52：形变方向序列表达：设x＝(x1,x2,…,xN)为某一时刻t灾害体上各监测点构成的形变方向序列，y＝(y1,y2,…,yN)为目标形变方向序列，此处的y1＝y2＝,…,yN＝y*，y*为滑坡的主滑方向。形变方向以方位角表示，由于方位角范围在0～360°之间，各监测点形变方向与主滑方向的差异不能完全按照普通数列来处理，具体如如图2所示。
当方位角x未超过y*+180°时，x与y*的角度差可以直接将二者相减，而当x超过y*+180°时，x与y*的差值实际上应该为x-360°后再与y*作差。于是可将x形变序列划分为两个部分，即：
Figure BDA0003868253910000081
S53：形变方向归一化处理：对形变方向观测值序列x＝(x1,x2,…,xN)和目标方向序列y＝(y1,y2,…,yN)作归一化处理，结果如下：
Figure BDA0003868253910000082
式中：xi为t时刻第i个监测点的形变方向值，xmin，xmax分别为t时刻监测点方向的最大最小值。显然，对于目标方向序列y，由于各监测点的目标方向均为滑坡主滑方向，因此其无量纲化后的结果为全为1,即：y′i＝1。
S54：灰关联度计算：t时刻序列x＇和y＇的灰关联系数表示为：
Figure BDA0003868253910000083
式中：Δ(min)＝min(|x′i-y′i|)，Δ(max)＝max(|x′i-y′i|)，0＜ρ＜1为分辨系数，通过调节该值可以改变关联系数的显著性，这里取ρ＝0.5。
S55：计算关联系数概率分布：
Figure BDA0003868253910000084
S56：计算监测形变方向和目标形变方向的形变方向关联熵HD(t)，形变方向关联熵HD(t)具体为：
Figure BDA0003868253910000085
式中，pi(t)表示在t时刻的关联系数概率。
S6：根据形变速率信息熵HV(t)的状态和形变方向关联熵HD(t)的状态，获取滑坡预警等级。
公式(5)为形变速率有序性的最终表达式，从该表达式及其分析过程可知，速率的信息熵随着有序性的增强而减小，当所有的监测点形变速率趋于统一值时，形变速率信息熵趋于零，此时可以认为滑坡即将发生。因此，可以将形变速率趋于零作为形变速率有序性预警判据。
对于形变方向有序性，采用式(9)计算其灰关联熵，显然，对于式(9)中所确定的灰关联熵，HD越大，形变方向的有序性越强，当所有形变方向都趋于一个方向时，ξi为常数，此时pi＝1/N，灰关联熵达到最大，其最大值为-ln(1/N)。因此可以通过实际获得的形变方向灰关联熵与最大灰关联熵-ln(1/N)的对比，来确定预警判据。
滑坡在临近发生的时候，其形变的速率和方向均趋于一致，因此单一利形变速率和形变方向进行预警，往往容易造成误报和漏报，因此有必要将二者结合起来，通过二者的相互补充和应证，来提升滑坡预警预报的准确性。
首先定义形变速率信息熵和形变方向关联熵的三种状态，其中形变速率信息熵状态SHV-1、SHV-2、SHV-3表示，形变方向关联熵状态以SHD-1、SHD-2、SHD-3表示，各状态具体定义如下：
形变速率信息熵HV(t)随时间的变化具体如附图5(形变速率有序性等级划分示意图)所示。
SHV-1表示形变速率信息熵HV(t)随时间的变化平稳发展或围绕中轴线上下波动，无明显的增加或降低趋势；
SHV-2表示形变速率信息熵HV(t)随时间的变化具有明显的下降趋势(连续三个以上时间间隔内的变化速率基本一致或有所增加)；
SHV-3表示形变速率信息熵HV(t)随时间的变化持续保持下降趋势，且逐步逼近于零。
形变方向关联熵HD(t)随时间的变化具体如附图6(形变方向有序性等级划分示意图)所示。
SHD-1表示形变方向关联熵HD(t)随时间的变化平稳发展或围绕中轴线上下波动，无明显的增加或降低趋势；
SHD-2表示形变方向关联熵HD(t)随时间的变化具有明显的上升趋势(连续三个以上时间间隔内的变化速率基本一致或有所增加)；
SHD-3表示形变方向关联熵HD(t)随时间的变化持续保持上升趋势，且逐步逼近于-ln(1/N)。
基于上述两种熵值的状态定义，构建预警判据矩阵如下：
Figure BDA0003868253910000101
本方案利用同一滑坡体上不同监测点的形变速率和形变方向特征，做到多监测点的融合利用，从滑坡的整体角度进行预警预报，从而避免现有预警预报方法的疏漏和不足；滑坡在进入加速变形阶段时对地表起控制作用的是滑坡的整体运动，局部微地貌控制作用明显减弱，此时地表的变形趋于有序，根据有序性演化过程可以对滑坡变形破坏阶段进行定量描述，从而可以根据有序性进行滑坡预警，本方案利用监测传感器的获取滑坡的形变速率，通过形变速率有序性演化过程来对滑坡变形阶段进行定量描述，同时选取确认主滑方向作为目标方向，根据监测点监测得到的形变方向与主滑方向的关联程度来表示形变方向有序性，再结合形变速率有序性和形变方向有序性，建立预警依据，与现有的预警模型形成互补，提升灾害预警预报的可靠性和准确性；利用滑坡形变的两个重要参数：形变速率和形变方向两个参数，参数较少，能够描述滑坡变形破坏阶段且减少预警误差。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体技术方案和/或特性等常识在此未作过多描述。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明技术方案的前提下，还可以作出若干变形和改进，在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (8)

1.一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取滑坡多个监测点的监测传感器预设时刻的形变速率；
S2：根据形变速率计算获得形变速率信息熵HV(t)；
S3：根据地形地貌特征获取滑坡变形主方向，即目标形变方向；
S4：获取各监测点形变方向，即监测形变方向；
S5：计算监测形变方向和目标形变方向的形变方向关联熵HD(t)；
S6：根据形变速率信息熵HV(t)的状态和形变方向关联熵HD(t)的状态，获取滑坡预警等级；
所述根据形变速率计算获取形变速率信息熵的具体步骤包括：根据形变速率的大小进行分组，并获取形变速率组间距L；获取形变速率组内每个形变速率在当前形变速率组内出现的概率Pi(t)；计算多个监测传感器的预设时刻形变速率的形变速率信息熵；
所述计算监测形变方向和目标形变方向的形变方向关联熵HD(t)具体包括：根据方位角表达监测形变方向序列和目标形变方向序列；对监测形变方向序列和目标形变方向序列进行归一化处理；对归一化处理后的监测形变方向序列和目标形变方向序列进行灰关联度计算；就根据灰关联度计算关联系数概率分布；根据关联系数概率分布计算形变方向关联熵HD(t)。
2.根据权利要求1所述的一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法，其特征在于：所述形变速率组间距L为：
Figure FDA0004230708490000011
其中，xmax，xmin分别为监测点形变速率的最大和最小值，K为形变速率分组数。
3.根据权利要求1所述的一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法，其特征在于：所述形变速率组内每个形变速率在当前形变速率组内出现的概率Pi(t)为：
Figure FDA0004230708490000012
其中，Ni(t)为预设时刻形变速率落在第i个分组区间内的监测传感器数量，N为监测传感器总数。
4.根据权利要求3所述的一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法，其特征在于：所述形变速率信息熵HV(t)具体为：
Figure FDA0004230708490000021
其中，i表示第i个形变速率的分组。
5.根据权利要求1所述的一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法，其特征在于：所述根据形变速率的大小进行分组具体包括：根据监测传感器数量确定分组数，根据分组数和形变速率的大小对形变速率进行分组。
6.根据权利要求1所述的一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法，其特征在于：所述形变方向关联熵HD(t)具体为：
Figure FDA0004230708490000022
其中，i表示第i个监测点，pi为关联系数概率，N为监测传感器总数。
7.根据权利要求1所述的一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法，其特征在于：所述预警等级包括：蓝色预警、黄色预警、橙色预警和红色预警。
8.根据权利要求7所述的一种基于形变有序性的滑坡灾害多监测点融合预警方法，其特征在于：所述形变速率信息熵HV(t)状态包括SHV-1、SHV-2和SHV-3，其中，所述SHV-1表示形变速率信息熵HV(t)随时间的变化平稳发展或围绕中轴线上下波动，无明显的增加或降低趋势，所述SHV-2表示形变速率信息熵HV(t)随时间的变化具有明显的下降趋势，所述SHV-3表示形变速率信息熵HV(t)随时间的变化持续保持下降趋势，且逐步逼近于零；
所述形变方向关联熵HD(t)状态SHD-1、SHD-2、SHD-3表示，其中，所述SHD-1表示形变方向关联熵HD(t)随时间的变化平稳发展或围绕中轴线上下波动，无明显的增加或降低趋势，所述SHD-2表示形变方向关联熵HD(t)随时间的变化具有明显的上升趋势，所述SHD-3表示形变方向关联熵HD(t)随时间的变化持续保持上升趋势，且逐步逼近于-ln(1/N)，其中N为为同一滑坡体上的监测传感器数量；
所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-1和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-1时，所述预警等级为蓝色预警；所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-1和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-2时或所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-2和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-1时，所述预警等级为黄色预警；所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-1和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-3时、所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-2和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-2时或所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-3和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-1时，所述预警等级为橙色预警；所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-2和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-3时、所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-3和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-2时或所述形变速率信息熵HV(t)状态为SHV-3和形变方向关联熵HD(t)状态为SHD-3时，所述预警等级为红色预警。
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