4、滑坡实时监测与智能预警系统：原理、应用与成功案例

滑坡实时监测与智能预警系统：原理、应用与成功案例

1. 实时监测网络

实时且稳定的监测技术在滑坡预警系统中至关重要，因为观测数据的质量直接影响预警模型的分析性能。随着电子和无线通信技术的飞速发展，现代监测方法可通过在现场部署各种微型无线传感器以经济高效的方式实现。

传感器可分为两类：
- 变形监测传感器：包括GNSS、伸长计（或裂缝计）、用于地表变形观测的机器人全站仪、用于地下变形监测的原位测斜仪。
- 触发因素监测传感器：如雨量计，用于监测降雨强度，因为降雨是滑坡最常见的触发因素之一。

所有原始观测数据可通过蜂窝网络（3G/4G）或卫星传输到远程云服务器。在一些山区，若没有通用蜂窝网络覆盖，则需构建由网关控制的本地无线网络，通过卫星消息交换（如中国的北斗卫星短信服务）填补现场传感器与远程云服务器之间的差距。

2. 智能预警系统

2.1 预警模型与警报标准

精确的预警模型是滑坡早期预警系统（LEWS）的核心。基于蠕变理论，许多研究人员通过几何论证建立了经验模型，试图通过位移 - 时间曲线拟合典型蠕变曲线，并使用逆速度方法计算滑坡的破坏时间。然而，这种方法的准确性受经验常数参数和观测位移 - 时间曲线中的噪声影响较大，当位移信噪比低时，预测的破坏时间可能会有较大波动，目前该方法仍处于理论研究阶段，成功应用案例较少。

Xu等人提出了一种基于位移 - 时间曲线在三级蠕变最后阶段近乎垂直的观测方法：
- T - t曲线转换 ：将位移（S）除以平均速度（v），将位移 - 时间（S - t）曲线转换为T - t曲线，使两个坐标轴具有统一的