CN117953665A - 一种地质灾害监测预警***及其预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及地质灾害监测领域，公开了一种地质灾害监测预警***及其预警方法，包括：采集顺坝的基础数据，并将基础数据录入数据库中，所述基础数据包括长度、水位、水流浑浊度及坝体图像数据；实时获取顺坝上游的环境数据；所述环境数据包括土壤松散度、降雨量及山***移数据；随后分别对基础数据和环境数据进行处理，获取第一风险系数和第二风险系数，再根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析，判断顺坝是否存在风险；再根据风险分析的判断结果发出相应的预警信号。通过上述技术方案，对坝体的自身状态和坝体上游的环境变化进行实时监测，及时对坝体安全以及上游发生泥石流进行预警，提高预警的准确率和及时性。

Description

一种地质灾害监测预警***及其预警方法

技术领域

本发明涉及地质灾害监测领域，具体涉及一种地质灾害监测预警***及其预警方法。

背景技术

地质灾害是指由自然地质作用或人类活动引发的恶化地质环境，导致环境质量降低，直接或间接威胁人类安全，并对社会和经济建设造成损失的地质事件。

在山区较为常见的就是泥石流，其对建筑和聚集地产生的破坏性较大，为了抵御或消除泥石流对主体建筑物的冲刷、冲击、侧蚀和淤埋等的危害，一般对山区的桥梁、隧道、路基及泥石流集中的山区变迁型河流的沿河线路作一定的防护建筑物，包括护墙、顺坝、丁坝等。

其中，顺坝与河岸相连，通过其长条形的结构与水流方向大致平行或有很小的交角，有效地引导水流按照预定的整治线流动。顺坝的设置可以降低泥石流等自然灾害对河道和沿岸地区的影响。它不仅可以减轻水流对岸边的冲刷，还可以稳定河床，减少因水流冲刷引起的地质灾害。此外，顺坝的建设也有助于保护河岸植被，维护生态平衡。

综上所述，顺坝对泥石流的监测预警存在重要意义，由于山区河流支系和整体长度较长，顺坝分布的区域范围广，导致现有的顺坝安检采用的都是检修人员进行定期的检查或者布置摄像头进行单一的监控，受限于地形环境的影响，人工检修必然存在忽略的地方，因此具有安全隐患，且影响泥石流灾害的提前发现；而摄像头的布设经常只是作为远程观察情况的工具，其实质还是人为的通过摄像头远程观察顺坝情况，因此也存在人工实地检修的缺陷。

发明内容

本发明的目的在于提供一种地质灾害监测预警***及其预警方法，解决以上技术问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种地质灾害监测预警方法，包括：

S100：采集顺坝的基础数据，并将基础数据录入数据库中，所述基础数据包括长度、水位、水流浑浊度及坝体图像数据；

S200：实时获取顺坝上游的环境数据；所述环境数据包括土壤松散度、降雨量及山***移数据；

S300：分别对基础数据和环境数据进行处理，计算获取第一风险系数和第二风险系数，再根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析，判断顺坝是否存在风险；

S400：根据风险分析的判断结果发出相应的预警信号。

作为进一步的技术方案，所述S300中获取第一风险系数的方法为：

将顺坝按照设定长度分隔成多个区域，每个区域布设监控摄像头进行坝体图像数据的实时采集，并通过巡视无人机按照预定巡检策略进行巡检；

将坝体图像数据处理后输出坝体图片，坝体图片与数据库中预存的标准图片进行比较，并识别出坝体上是否存在缺陷，若存在则将该存在缺陷的区域进行重点标记，按照从上游至下游依次标记为 、/> 、/> 、......、/>；

将坝体实时获取的图片进行识别，以获取缺陷区域的面积；

通过公式：

；

计算获得第一风险系数；

其中，为总重点标记的区域数量，/>为第i个重点标记区域的劣化系数；/>为第i个重点标记区域的水流浑浊度，/>为第i个重点标记区域的水位；/>为基于历史数据获取的第i个重点标记区域的参考水位，/>为基于历史数据获取的第i个重点标记区域的水流浑浊度，/>为第i个重点标记区域的坝体长度。

作为进一步的技术方案，所述S300中获取第二风险系数的方法为：

获取连续次顺坝上游的环境数据；

通过公式：

；

计算获得第二风险系数；

其中， 、/> 、/>为权重系数，/>为第k次的土壤松散度，/>为第k次的降雨量，/>为第k次检测的山***移量,/>为消单位系数。

作为进一步的技术方案，所述劣化系数的获取方法为：

从当前时间点按照预设间隔时长向后确定上一时间点/>，并拟合出缺陷区域面积随时间变化曲线/>；

将缺陷区域面积随时间变化曲线与缺陷区域面积随时间变化参考曲线进行比较；

获取缺陷区域面积随时间变化曲线下方与缺陷区域面积随时间变化参考曲线上方围成区域的面积；

根据获取的面积与预设阈值/>比较确定当前区域的坝体状态；

当前区域的坝体状态确定的过程为：

若，则判定当前区域的坝体处于正常状态，/>；

若，则判定当前区域的坝体处于劣化状态，通过公式：/>；其中，/>为挡墙区域的坝体总面积，/>为比例系数，根据历史数据选择确定。

作为进一步的技术方案，根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析，判断顺坝是否存在风险的过程为：

将获取的第一风险系数与预设第一风险阈值/>进行比较，若/>，则判断当前区域的坝体存在风险，发出初级预警；否则不发出预警；

将获取的第二风险系数与预设第二风险阈值/>进行比较，若/>，则判断顺坝上游存在风险，发出初级预警；否则不发出预警；

当且/>时，则判断存在泥石流风险，发出高级预警。

作为进一步的技术方案，根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析的过程还包括：

通过公式：

；

计算获得危险估值；

将计算获得危险估值与预设危险阈值/>进行比较；

若≥/>，则判断发生泥石流；

若＜/>，则判断未发生泥石流；

其中，、/>为影响系数，根据历史数据选择确定。

作为进一步的技术方案，所述方法还包括S500、根据预警信号发出的时间数据评价巡视无人机的巡检质量，并根据每次巡检质量调整无人机巡检策略。

作为进一步的技术方案，根据每次巡检质量调整无人机巡检策略的过程为：

获取一个时间周期内每个区域内发出预警信号的次数以及每次发出预警信号的时间点；

剔除未发出预警信号的区域后，将其余的区域标记为黄色，获取每个黄色区域中预警信号落入巡视无人机的巡视时间段后的前后时间端点、/>，选择/>、中差值较小的时间段作为第r次发出预警信号时无人机的巡检时长/>；

获取发出预警信号之后巡视无人机紧急到达当前黄色区域的反应时长；

计算获得巡检质量值/>；其中，N为当前黄色区域发出预警信号的总次数，/>为当前黄色区域第/>次发出预警信号；/>为当前黄色区域第/>次发出预警信号时的预设参考系数，基于历史数据获取；

将与预设阈值/>进行比对；若/>，则判断该时间周期内的巡检质量好；否则，判断该时间周期内的巡检质量差；

将无人机巡检策略中巡检质量差的黄色区域的巡视频率调高。

一种地质灾害监测预警***，包括：

基础数据采集模块，用于采集顺坝的基础数据，并将基础数据录入数据库中，所述基础数据包括长度、水位、水流浑浊度及坝体图像数据；

环境数据采集模块，用于实时获取顺坝上游的环境数据；所述环境数据包括土壤松散度、降雨量及山***移数据；

风险评估模块，用于分别对基础数据和环境数据进行处理，获取第一风险系数和第二风险系数，再根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析，判断顺坝是否存在风险；

预警模块，用于根据所述风险评估模块的判断结果发出相应的预警信号。

本发明的有益效果：

通过实时获取坝体的基础数据以及顺坝上游的环境数据，从而能够分析获取坝体自身的第一风险系数和顺坝上游的第二风险系数，综合两者继而能够对顺坝的安全风险进行及时和准确的判断，使得顺坝发生前置风险时能够提前预警，防止因顺坝受损后持续恶化，导致顺坝损毁加剧泥石流发生概率的情况。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明的方法流程图；

图2为本发明的***结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明为一种地质灾害监测预警方法，包括：

S100：采集顺坝的基础数据，并将基础数据录入数据库中，所述基础数据包括长度、水位、水流浑浊度及坝体图像数据；

S200：实时获取顺坝上游的环境数据；所述环境数据包括土壤松散度、降雨量及山***移数据；

S300：分别对基础数据和环境数据进行处理，计算获取第一风险系数和第二风险系数，再根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析，判断顺坝是否存在风险；

S400：根据风险分析的判断结果发出相应的预警信号。

本实施例中，通过实时获取坝体的基础数据以及顺坝上游的环境数据，从而能够分析获取坝体自身的第一风险系数和顺坝上游的第二风险系数，综合两者继而能够对顺坝的安全风险进行及时和准确的判断，使得顺坝发生前置风险时能够提前预警，防止因顺坝受损后持续恶化，导致顺坝损毁加剧泥石流发生概率的情况。

所述S300中获取第一风险系数的方法为：

将顺坝按照设定长度分隔成多个区域，每个区域布设监控摄像头进行坝体图像数据的实时采集，并通过巡视无人机按照预定巡检策略进行巡检；

将坝体图像数据处理后输出坝体图片，坝体图片与数据库中预存的标准图片进行比较，并识别出坝体上是否存在缺陷，若存在则将该存在缺陷的区域进行重点标记，按照从上游至下游依次标记为 、/> 、/> 、......、/>；

将坝体实时获取的图片进行识别，以获取缺陷区域的面积；

通过公式：

；

计算获得第一风险系数；

其中，为总重点标记的区域数量，/>为第i个重点标记区域的劣化系数；/>为第i个重点标记区域的水流浑浊度，/>为第i个重点标记区域的水位；/>为基于历史数据获取的第i个重点标记区域的参考水位，/>为基于历史数据获取的第i个重点标记区域的水流浑浊度，/>为第i个重点标记区域的坝体长度。

本实施例中，提供了一种对坝体状态进行分析的方法，在监测顺坝的过程中，通过预先将整个顺坝划分成分区域，从而便于管理，降低整段进行监测容易发生遗漏的概率，防止预警遗漏，提高预警的准确性；同时，通过监控摄像头获得的图片与标准坝体图片比较，一旦发生坝体出现裂缝、凹陷等缺陷时，能够快速识别，而未发生缺陷的坝体区域则能够降低监测频率，重点关注已经存在缺陷的坝体，提高预警效率；泥石流一般从上游发生，对上游的坝体冲击破坏力更大，因此越靠近上游的坝体存在缺陷则越危险，为后续检修人员维护坝体提供先后顺序；通过公式：；计算获得第一风险系数/>；显然，当坝体处的水流浑浊度越高，坝体水位越高，缺陷面积越大，则说明该坝体的缺陷问题越大，对泥石流的导流能力越差以及对坡边植被的防护能力越弱，越容易发生泥石流，于是/>越大，故而通过/>的公式计算能够对坝体的状态进行准确的分析。

所述S300中获取第二风险系数的方法为：

获取连续次顺坝上游的环境数据；

通过公式：

；

计算获得第二风险系数；

其中， 、/> 、/>为权重系数，/>为第/>次的土壤松散度，/>为第/>次的降雨量，/>为第/>次检测的山***移量,/>为消单位系数。

本实施例中，提供了一种对顺坝上游环境分析的具体方法，在日常监测过程中通过公式连续获取历史次的数据，通过公式/>计算得到第二风险系数，显然，若每次检测的土壤松散度越小，说明土壤越松散，在降雨量越大和山***移量越大的情况下越容易发生泥石流，因此/>值越大，故而，通过上述公式的计算能够快速准确的反映出顺班上游的环境状态，提高预警的准确性和及时性；

需要说明的是，本发明中土壤松散度可采用土壤密度计检测的土壤密度进行反映，以提高短时间内检测土壤松散度的效率，山***移量可采用使用挠度传感器、应变计、倾斜传感器等安装在边坡上进行检测，降雨量通过雨量器进行检测，水流浑浊度可采用散射浊度计进行检测，水位则通过水位计进行检测；上述参数的获取均为现有技术，在此不再赘述。

所述劣化系数的获取方法为：

从当前时间点按照预设间隔时长向后确定上一时间点/>，并拟合出缺陷区域面积随时间变化曲线/>；

将缺陷区域面积随时间变化曲线与缺陷区域面积随时间变化参考曲线进行比较；

获取缺陷区域面积随时间变化曲线下方与缺陷区域面积随时间变化参考曲线上方围成区域的面积；

根据获取的面积与预设阈值/>比较确定当前区域的坝体状态；

当前区域的坝体状态确定的过程为：

若，则判定当前区域的坝体处于正常状态，/>；

若，则判定当前区域的坝体处于劣化状态，通过公式：/>；其中，/>为挡墙区域的坝体总面积，/>为比例系数，根据历史数据选择确定。

本实施例中，提供一种获取劣化系数的具体方法，通过拟合坝体缺陷面积随时间变化曲线和参考曲线比较，获取缺陷区域面积随时间变化曲线下方与缺陷区域面积随时间变化参考曲线上方围成区域的面积，与预设阈值/>比较后，当/>时，显然坝体缺陷的变化趋势符合预期，当/>时，显然坝体缺陷处于快速恶化状态，超出预期，因此通过坝体情况的恶化程度，分别对两种不同情况进行动态的劣化系数的计算，显然，当，劣化系数恒定为1，当/>时，/>中/>的比值越大，劣化系数越大，因此对第一风险系数的影响程度越大；故而，通过公式的计算能够获得动态的劣化系数，相较于固定的劣化系数而言，动态的泪花系数能够更加准确的反映出对第一风向系数的影响程度，并提高判断坝体安全的准确性。

根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析，判断顺坝是否存在风险的过程为：

将获取的第一风险系数与预设第一风险阈值/>进行比较，若/>，则判断当前区域的坝体存在风险，发出初级预警；否则不发出预警；

将获取的第二风险系数与预设第二风险阈值/>进行比较，若/>，则判断顺坝上游存在风险，发出初级预警；否则不发出预警；

当且/>时，则判断存在泥石流风险，发出高级预警。

本实施例中，通过将第一风险系数和第二风险系数与各自的阈值进行比对，从而能够对每个坝体区域和顺坝上游区域的情况进行分别判断，一旦超出任意一项阈值，则代表该坝体区域存在安全风险或者上游区域存在风险，此时即使发出预警，能够防止误判的情况发生，而当同事满足两个条件时，则代表情况顺坝和上游均存在安全风险，因此存在泥石流风险的可能性，此时发出高级预警，以便于进行及时处理，提高反应速度。

根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析的过程还包括：

通过公式：

；（3）

计算获得危险估值；

将计算获得危险估值与预设危险阈值/>进行比较；

若≥/>，则判断发生泥石流；

若＜/>，则判断未发生泥石流；

其中，、/>为影响系数，根据历史数据选择确定。

本实施例中，通过公式；计算获得危险估值/>，显然，在第一风险系数和第二风险系数均逐渐升高的情况下，危险估值越大，代表发生泥石流的可能性越大，当/>≥/>，则判断发生泥石流，当/>＜/>，则判断未发生泥石流，通过上述过程综合判断发生泥石流危险的可能性，对发生泥石流的情况进行预测，并提高泥石流灾害的预警准确性。

所述方法还包括S500、根据预警信号发出的时间数据评价巡视无人机的巡检质量，并根据每次巡检质量调整无人机巡检策略。

根据每次巡检质量调整无人机巡检策略的过程为：

获取一个时间周期内每个区域内发出预警信号的次数以及每次发出预警信号的时间点；

剔除未发出预警信号的区域后，将其余的区域标记为黄色，获取每个黄色区域中预警信号落入巡视无人机的巡视时间段后的前后时间端点、/>，选择/>、中差值较小的时间段作为第r次发出预警信号时无人机的巡检时长/>；

获取发出预警信号之后巡视无人机紧急到达当前黄色区域的反应时长；

计算获得巡检质量值/>；其中，，N为当前黄色区域发出预警信号的总次数，/>为当前黄色区域第/>次发出预警信号；/>为当前黄色区域第/>次发出预警信号时的预设参考系数，基于历史数据获取；

将与预设阈值/>进行比对；若/>，则判断该时间周期内的巡检质量好；否则，判断该时间周期内的巡检质量差；

将无人机巡检策略中巡检质量差的黄色区域的巡视频率调高。

本实施例中，设置了对巡视无人机的巡检策略进行动态调整的方法，通过公式；计算获得每个时间周期的巡视机器人执行巡检策略的巡检质量值/>，显然，发生预警信号之后巡视无人机紧急达到指定区域的反应时间越短，则代表巡视质量值越大，预定巡视策略中距离发出预警信号的时间点越近，则代表预定巡检策略的准确度越高，贴合度更好，而/>值越大，则代表当前无人机巡检策略对哪一个区域的巡检效果更好，如此就可在上一个巡检策略的基础上，保持巡检质量好的区域的巡检频率，对巡检质量不好的区域巡检频率进行调整，从而让无人机巡检效果最大化，以提升预警准确率和及时性。

请参阅图2所示，一种地质灾害监测预警***，包括：

基础数据采集模块，用于采集顺坝的基础数据，并将基础数据录入数据库中，所述基础数据包括长度、水位、水流浑浊度及坝体图像数据；

环境数据采集模块，用于实时获取顺坝上游的环境数据；所述环境数据包括土壤松散度、降雨量及山***移数据；

风险评估模块，用于分别对基础数据和环境数据进行处理，获取第一风险系数和第二风险系数，再根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析，判断顺坝是否存在风险；

预警模块，用于根据所述风险评估模块的判断结果发出相应的预警信号。

以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的好实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (7)

1.一种地质灾害监测预警方法，其特征在于，包括：

S100：采集顺坝的基础数据，并将基础数据录入数据库中，所述基础数据包括长度、水位、水流浑浊度及坝体图像数据；

S200：实时获取顺坝上游的环境数据；所述环境数据包括土壤松散度、降雨量及山***移数据；

S300：分别对基础数据和环境数据进行处理，计算获取第一风险系数和第二风险系数，再根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析，判断顺坝是否存在风险；

S400：根据风险分析的判断结果发出相应的预警信号；

所述S300中获取第一风险系数的方法为：

将顺坝按照设定长度分隔成多个区域，每个区域布设监控摄像头进行坝体图像数据的实时采集，并通过巡视无人机按照预定巡检策略进行巡检；

将坝体图像数据处理后输出坝体图片，坝体图片与数据库中预存的标准图片进行比较，并识别出坝体上是否存在缺陷，若存在则将该存在缺陷的区域进行重点标记，按照从上游至下游依次标记为 、/> 、/> 、......、/>；

将坝体实时获取的图片进行识别，以获取缺陷区域的面积；

通过公式：

；

计算获得第一风险系数；

其中，为总重点标记的区域数量，/>为第i个重点标记区域的劣化系数；/>为第i个重点标记区域的水流浑浊度，/>为第i个重点标记区域的水位；/>为基于历史数据获取的第i个重点标记区域的参考水位，/>为基于历史数据获取的第i个重点标记区域的水流浑浊度，/>为第i个重点标记区域的坝体长度；

所述S300中获取第二风险系数的方法为：

获取连续次顺坝上游的环境数据；

通过公式：

；

计算获得第二风险系数；

其中， 、/> 、/>为权重系数，/>为第/>次的土壤松散度，/>为第/>次的降雨量，/>为第次检测的山***移量,/>为消单位系数。

2.根据权利要求1所述的地质灾害监测预警方法，其特征在于，所述劣化系数的获取方法为：

从当前时间点按照预设间隔时长向后确定上一时间点/>，并拟合出缺陷区域面积随时间变化曲线/>；

将缺陷区域面积随时间变化曲线与缺陷区域面积随时间变化参考曲线进行比较；

获取缺陷区域面积随时间变化曲线下方与缺陷区域面积随时间变化参考曲线上方围成区域的面积；

根据获取的面积与预设阈值/>比较确定当前区域的坝体状态；

当前区域的坝体状态确定的过程为：

若，则判定当前区域的坝体处于正常状态，/>；

若，则判定当前区域的坝体处于劣化状态，通过公式：/>；其中，/>为挡墙区域的坝体总面积，/>为比例系数，根据历史数据选择确定。

3.根据权利要求2所述的地质灾害监测预警方法，其特征在于，根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析，判断顺坝是否存在风险的过程为：

将获取的第一风险系数与预设第一风险阈值/>进行比较，若/>，则判断当前区域的坝体存在风险，发出初级预警；否则不发出预警；

将获取的第二风险系数与预设第二风险阈值/>进行比较，若/>，则判断顺坝上游存在风险，发出初级预警；否则不发出预警；

当且/>时，则判断存在泥石流风险，发出高级预警。

4.根据权利要求3所述的地质灾害监测预警方法，其特征在于，根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析的过程还包括：

通过公式：

；

计算获得危险估值；

将计算获得危险估值与预设危险阈值/>进行比较；

若≥/>，则判断发生泥石流；

若＜/>，则判断未发生泥石流；

其中，、/>为影响系数，根据历史数据选择确定。

5.根据权利要求1所述的地质灾害监测预警方法，其特征在于，所述方法还包括S500、根据预警信号发出的时间数据评价巡视无人机的巡检质量，并根据每次巡检质量调整无人机巡检策略。

6.根据权利要求5所述的地质灾害监测预警方法，其特征在于，根据每次巡检质量调整无人机巡检策略的过程为：

获取一个时间周期内每个区域内发出预警信号的次数以及每次发出预警信号的时间点；

剔除未发出预警信号的区域后，将其余的区域标记为黄色，获取每个黄色区域中预警信号落入巡视无人机的巡视时间段后的前后时间端点、/>，选择/>、/>中差值较小的时间段作为第r次发出预警信号时无人机的巡检时长/>；

获取发出预警信号之后巡视无人机紧急到达当前黄色区域的反应时长；

通过公式：

计算获得巡检质量值/>；其中，N为当前黄色区域发出预警信号的总次数，/>为当前黄色区域第/>次发出预警信号；/>为当前黄色区域第/>次发出预警信号时的预设参考系数，基于历史数据获取；

将与预设阈值/>进行比对；若/>，则判断该时间周期内的巡检质量好；否则，判断该时间周期内的巡检质量差；

将无人机巡检策略中巡检质量差的黄色区域的巡视频率调高。

7.一种地质灾害监测预警***，适用于权利要求1-6中任意一项所述的地质灾害监测预警方法，其特征在于，包括：

基础数据采集模块，用于采集顺坝的基础数据，并将基础数据录入数据库中，所述基础数据包括长度、水位、水流浑浊度及坝体图像数据；

环境数据采集模块，用于实时获取顺坝上游的环境数据；所述环境数据包括土壤松散度、降雨量及山***移数据；

风险评估模块，用于分别对基础数据和环境数据进行处理，获取第一风险系数和第二风险系数，再根据第一风险系数和第二风险系数进行风险分析，判断顺坝是否存在风险；

预警模块，用于根据所述风险评估模块的判断结果发出相应的预警信号。