用于山体滑坡的监测数据处理方法和山体滑坡预报方法技术

本申请公开了用于山体滑坡的监测数据处理方法和山体滑坡预报方法，涉及灾害预警领域，通过在预监测区域布设监测点，获取监测点的多分量监测数据。多分量监测数据包括监测点处物理量特征的变化、监测点的地理环境特征和天气情况。对多分量监测数据进行处理，获得多分量监测数据的特征变化。再将该特征变化输入到树模型中，输出该监测点的山体滑坡风险指数。由于创新的提出应用树模型对预监测区域中的监测点的多分量监测数据进行处理，进而实现对山体滑坡的全天候监测和数据的实时更新，通过对数据的分析能够及时对山体滑坡的危险发出预警。

【技术实现步骤摘要】
用于山体滑坡的监测数据处理方法和山体滑坡预报方法
本专利技术涉及灾害预警领域，具体涉及用于山体滑坡的监测数据处理方法和山体滑坡预报方法。
技术介绍
山体滑坡(landslides)是指山体斜坡上某一部分岩土在重力(包括岩土本身重力及地下水的动静压力)、山体滑坡震动或其它外力的作用下，沿着一定的软弱结构面(带)产生剪切位移而整体地向斜坡下方移动的作用和现象。俗称“走山”、“垮山”、“地滑”、“土溜”等。山体崩塌是较陡斜坡上的岩土体或破裂面分割的岩石体块，经强烈风化，在重力或山体滑坡震动的作用下突然脱离母体崩落、滚动、堆积在坡脚(或沟谷)的地质现象。滑坡和崩塌都是丘陵山区常见地质灾害之一，可造成不可预期的严重后果，不仅给人类生命安全带来了威胁,而且对财产、环境、资源等具有破坏性。现在主要通过山体水泥支护在预防山体滑坡崩塌，此方式可以有效的防止山体滑坡、崩塌现象。但是，其成本很高，对于当地的生态也会造成一定破坏。一般多用于交通道路段的山体支护，无法普及到所有易滑坡山体。因此，需要对山体滑坡和崩塌进行监测和预报。现有的山体滑坡监测方法有重力测量法、地下水位监测法、液体静力水准测量、常规大地测量法、近影摄影测量法、GPS监测，遥感监测和空间遥测等。由于现有的山体滑坡监测方法考虑的因素相对单一，没有综合考虑发生山体滑坡的各方面因素，所以存在监测精度不高，实时性差的问题。
技术实现思路
本申请提供一种用于山体滑坡的监测数据处理方法和山体滑坡预报方法，解决现有技术中对山体滑坡监测的不足。根据第一方面，一种实施例中提供一种用于山体滑坡的监测数据处理方法，包括：获取预监测区域中监测点处不同时间的多分量监测数据，所述多分量监测数据包括所述监测点处物理量特征的变化、所述监测点的地理环境特征和天气情况中至少一项；提取所述多分量监测数据的特征，将所述多分量监测数据的特征输入到树模型，并输出预测的山体滑坡风险指数。根据第二方面，一种实施例中提供一种山体滑坡的预报系统，包括：山体滑坡监测网，用于获取预监测区域中监测点处不同时间的多分量监测数据，所述多分量监测数据包括所述监测点处物理量特征的变化、所述监测点的地理环境特征和天气情况；数据处理中心，用于接收所述地震监测网输出的所述多分量监测数据，并提取所述多分量监测数据的特征，将所述多分量监测数据的特征输入到树模型，并输出预测的地震风险指数；山体滑坡预报单元，用于接收所述数据处理中心输出的所述山体滑坡风险指数，并依据所述山体滑坡风险指数对所述预监测区域进行山体滑坡风险预报。根据第三方面，一种实施例中提供一种山体滑坡预报方法，包括：在预监测区域设定监测点；监测所述监测点处物理量特征的变化、地理环境特征和天气情况，并输出与所述物理量特征的变化、所述地理环境特征和所述天气情况相关的监测数据；采用第一方面所述的监测数据处理方法分析所述多分量监测数据。依据上述实施例的一种用于山体滑坡的监测数据处理方法和山体滑坡预报方法，由于创新的提出应用树模型对预监测区域中的监测点的多分量监测数据进行处理，对山体滑坡进行全天候的监测，进而实现对山体滑坡发生的危险发出预警。附图说明图1为一种实施例的山体滑坡预报系统的结构示意图；图2为一种山体滑坡预报方法的流程图；图3为一种实施例的在预监测区域设置监测点的分布图；图4为一种实施例中带电粒子在日周期的波动特性曲线；图5为一种实施例中全频数据的均值曲线图；图6为一种实施例中全频数据的振铃计数曲线图；图7为一种实施例中全频数据的全局峰值频率曲线图；图8为一种树类算法结构示意图。具体实施方式下面通过具体实施方式结合附图对本专利技术作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。发生山体崩塌和山体滑坡的因素有很多，如岩土类型、地质构造条件、地形地貌条件、水文地质条件等。传统的对山体滑坡和山体崩塌的监测方法只考虑相对单一的因素，没有综合的考虑地理环境、天气情况和监测的物理量特征数据。在本申请的实施例中，先在预监测区域设置多个监测点，再监测监测点处物理量特征和天气情况，再应用树模型对每个监测点的地理环境、天气情况和监测的物理量特征数据进行综合分析处理，预测出该监测点的山体滑坡风险指数，实现对山体滑坡的监测和预报。实施例一：请参考图1，为一种实施例的山体滑坡预报系统的结构示意图，该山体滑坡预报系统包括山体滑坡监测网10、数据处理中心20和山体滑坡预报单元30。山体滑坡监测网10用于获取预监测区域中各个监测点处不同时间的监测数据，并将监测数据发送给数据处理中心20，监测数据与监测点处物理量特征变化相关。数据处理中心20接收山体滑坡监测网10发送的监测数据，并将监测数据、监测点处的天气情况和地理环境特征应用树模型进行处理，获取预监测区域的山体滑坡风险指数。山体滑坡风险指数是指山体滑坡发生概率的参考值，指数越接近预设值山体滑坡发生的概率就越大。山体滑坡预报单元30接收数据处理中心20输出的山体滑坡风险指数，并根据风险指数对预监测区域进行山体滑坡风险预报。基于上述山体滑坡预报系统对预监测区域进行山体滑坡监测和预报，其具体流程如图2所示，包括以下步骤：步骤201、在预监测区域设置用于对山体滑坡监测的监测点。如图3所示，为一种实施例的在预监测区域设置监测点的分布图，依据预监测区域的地形和监测精度设置监测点。预监测区域在山体滑坡频发地区，在该区域的山体、沿道路和村寨之间按一定的距离布设监测点。其中，301为山体，302为山间道路，303为村寨，304为布设的监测点。设置监测点密度越高越有助于提高山体滑坡的预测精度。步骤202、对各个监测点处物理量特征的变化进行监测，并获得监测点处的地理环境特征和天气情况。地理环境特征包括预监测区域所在经纬度、海拔高度、监测点岩土类型、土体的强度和植被分布。天气情况包括监测点处的温度、湿度、降雨量和风速。监测的物理量特征包括监测点处的电磁信号、地声信号、地下水位和水温信息、地下溢出带点粒子信号、GPS速度场数据以及地震数据。对监测点的电磁辐射进行监测是依据山体滑坡发生前因为压电、压磁效应及在岩石所受载荷超过其破坏强度产生微波裂时，岩石的晶格被破坏，会产生电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于山体滑坡的监测数据处理方法，其特征在于，包括：获取预监测区域中监测点处不同时间的多分量监测数据，所述多分量监测数据包括所述监测点处物理量特征的变化、所述监测点的地理环境特征和天气情况中至少一项；提取所述多分量监测数据的特征，将所述多分量监测数据的特征输入到树模型，并输出预测的山体滑坡风险指数。

【技术特征摘要】
1.一种用于山体滑坡的监测数据处理方法，其特征在于，包括：获取预监测区域中监测点处不同时间的多分量监测数据，所述多分量监测数据包括所述监测点处物理量特征的变化、所述监测点的地理环境特征和天气情况中至少一项；提取所述多分量监测数据的特征，将所述多分量监测数据的特征输入到树模型，并输出预测的山体滑坡风险指数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测点处物理量特征包括所述监测点处的电磁信号、地声信号、地下水位和水温信息、地下溢出带点粒子信号、GPS速度场数据和地震数据中至少一项。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多分量监测数据的特征包括包括异常程度指标、天气特征、时间特征和监测点地理特征等特征中至少一项。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述异常程度指标是将所述多分量监测数据与前一时刻的多分量监测数据之间的差异，或者预设时间点的多分量监测数据的差异，或者预设时间段的多分量监测数据的时域变化曲线的差异，或者当前时间段对应的多分量监测数据的时域变化曲线与前一时间段对应的多分量监测数据的时域变化曲线之间的差异；所述时间特征包括以不同时间颗粒所描述的分量监测数据的差异或分量监测数据在不同时间间隔的差异；所述监测点地理特征包括预监测区域中每个监测点所处位置的地理经纬度、海拔高度、监测点坡度、监测点所在斜坡前方地形的开阔程度、监测点岩土类型、土体的强度和植被分布等地理特种中至少一项；所述天气特征包括监测点处的温度、湿度、降雨量和风速等天气情况中至少一项。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：依据预测的所述山体滑坡风险指数对所述预监测区域进行山体滑波风险的预报；预测的所述山体滑...

【专利技术属性】
技术研发人员：马滨延，王新安，雍珊珊，张兴，黄继攀，冯远豪，李秋平，王培，
申请(专利权)人：北京大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：广东,44