一种滑坡灾害临滑预测预报的方法技术

本发明专利技术公开了一种滑坡灾害临滑预测预报的方法，包括以下步骤：A、采集监控区域的监控数据；B、根据监控数据对监控区域进行分块；C、计算每个监控区域块的位移函数；D、将相邻监控区域块的位移函数进行关联，计算每个监控区域块位移量超出设定阈值的时间，使用计算出的最短时间作为滑坡灾害发生时间。本发明专利技术能够改进现有技术的不足，降低滑坡预测对于监测数据量的要求。的要求。的要求。

【技术实现步骤摘要】
一种滑坡灾害临滑预测预报的方法


[0001]本专利技术涉及滑坡灾害预警
，尤其是一种滑坡灾害临滑预测预报的方法。

技术介绍

[0002]我国是一个山地滑坡灾害多发的国家。对容易出现滑坡的区域进行监控和滑坡灾害预测，对于保护人民生命和财产都具有重要意义。由于滑坡的发生是局部地址环境综合变化的结果，为了准确预测滑坡灾害，现有的预测方法大都需要采集大量的监测数据用来进行分析，这种方法对于小面积的滑坡预测是适用的，但是对于大范围的滑坡预测，会因为监测数据量的快速上升，导致实际应用上比较困难。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题是提供一种滑坡灾害临滑预测预报的方法，能够解决现有技术的不足，降低滑坡预测对于监测数据量的要求。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案如下。
[0005]一种滑坡灾害临滑预测预报的方法，包括以下步骤：
[0006]A、采集监控区域的监控数据；
[0007]B、根据监控数据对监控区域进行分块；
[0008]C、计算每个监控区域块的位移函数；
[0009]D、将相邻监控区域块的位移函数进行关联，计算每个监控区域块位移量超出设定阈值的时间，使用计算出的最短时间作为滑坡灾害发生时间。
[0010]作为优选，步骤A中，监控数据包括监控点的位移量、位移方向和检测到上述位移量的监测时长。
[0011]作为优选，步骤B中，根据监控点的位移量和位移方向对监控区域进行分块，每个监控区域块中全部监控点的位移量偏差小于分块阈值且每个监控区域块中全部监控点的位移方向相同。
[0012]作为优选，步骤C中，位移函数为，
[0013][0014]其中，F(t)为监控区域块与时间t相关的位移量，f(t)
i
为第i个监控点与时间t相关的位移量预测值，k
i
为其它监控点位移量对第i个监控点位移量的影响因子，n为监控区域块中监控点的数量。
[0015]作为优选，步骤D中，将相邻监控区域块的位移函数进行关联包括以下步骤，
[0016]将相邻两个监控区域块位移函数的结果与其位移方向组合形成向量数据，然后进行向量减法运算，将取运算结果的模，设置相临两个监控区域块的关联因子，关联因子与上述运算结果的模的大小的平方成正比；
[0017]使用关联因子对一个位移函数进行乘法运算后，与其位移方向组合形成向量数
据，然后和相邻监控区域块位移函数形成的向量数据进行向量加法运算，得到关联后的位移函数，使用关联后的位移函数计算每个监控区域块位移量超出设定阈值的时间。
[0018]采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本专利技术通过优化位移函数的建立和使用方法，利用滑坡体内不同区域之间的关联性降低对于监测数据的数量要求，保证了滑坡预测的准确性。
附图说明
[0019]图1是本专利技术一个具体实施方式的流程图。
具体实施方式
[0020]参照图1，本专利技术一个具体实施方式包括以下步骤：
[0021]A、采集监控区域的监控数据；监控数据包括监控点的位移量、位移方向和检测到上述位移量的监测时长；
[0022]B、根据监控数据对监控区域进行分块；根据监控点的位移量和位移方向对监控区域进行分块，每个监控区域块中全部监控点的位移量偏差小于分块阈值且每个监控区域块中全部监控点的位移方向相同；
[0023]C、计算每个监控区域块的位移函数；位移函数为，
[0024][0025]其中，F(t)为监控区域块与时间t相关的位移量，f(t)
i
为第i个监控点与时间t相关的位移量预测值，k
i
为其它监控点位移量对第i个监控点位移量的影响因子，n为监控区域块中监控点的数量；
[0026]D、将相邻监控区域块的位移函数进行关联，计算每个监控区域块位移量超出设定阈值的时间，使用计算出的最短时间作为滑坡灾害发生时间；
[0027]将相邻监控区域块的位移函数进行关联包括以下步骤，
[0028]将相邻两个监控区域块位移函数的结果与其位移方向组合形成向量数据，然后进行向量减法运算，将取运算结果的模，设置相临两个监控区域块的关联因子，关联因子与上述运算结果的模的大小的平方成正比；
[0029]使用关联因子对一个位移函数进行乘法运算后，与其位移方向组合形成向量数据，然后和相邻监控区域块位移函数形成的向量数据进行向量加法运算，得到关联后的位移函数，使用关联后的位移函数计算每个监控区域块位移量超出设定阈值的时间。
[0030]使用本专利技术公开的预测方法在贵州省水城县对苦李树坡区域进行长期大范围监测，每公顷监测区域平均设置3个监控点。在2018年
‑
2021年的四年间，苦李树坡区域共发生11次大小不等的滑坡，其中成功预测到8次，成功率超过了70％。
[0031]以上显示和描述了本专利技术的基本原理和主要特征和本专利技术的优点。本行业的技术人员应该了解，本专利技术不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本专利技术的原理，在不脱离本专利技术精神和范围的前提下，本专利技术还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本专利技术范围内。本专利技术要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种滑坡灾害临滑预测预报的方法，其特征在于包括以下步骤：A、采集监控区域的监控数据；B、根据监控数据对监控区域进行分块；C、计算每个监控区域块的位移函数；D、将相邻监控区域块的位移函数进行关联，计算每个监控区域块位移量超出设定阈值的时间，使用计算出的最短时间作为滑坡灾害发生时间。2.根据权利要求1所述的滑坡灾害临滑预测预报的方法，其特征在于：步骤A中，监控数据包括监控点的位移量、位移方向和检测到上述位移量的监测时长。3.根据权利要求2所述的滑坡灾害临滑预测预报的方法，其特征在于：步骤B中，根据监控点的位移量和位移方向对监控区域进行分块，每个监控区域块中全部监控点的位移量偏差小于分块阈值且每个监控区域块中全部监控点的位移方向相同。4.根据权利要求3所述的滑坡灾害临滑预测预报的方法，其特征在于：步骤C中，位移函数为，其中，F(t)为监控区域块...

【专利技术属性】
技术研发人员：王亮，
申请(专利权)人：北京寒武智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：