一种山体滑坡监测预警方法技术

本发明专利技术涉及地质灾害监测技术领域，公开了一种山体滑坡监测预警方法，获取待监测山体的第一山体数据和第一环境数据，在预设时间内再次获取待监测山体的第二山体数据和第二环境数据；对第一山体数据、第一环境数据、第二山体数据和第二环境数据进行数据处理，得到待输入数据；将待输入数据输入至山体滑坡预测模型，输出山体滑坡预测值，基于山体滑坡预测值判断待监测山体是否存在山体滑坡风险；当判断待监测山体存在山体滑坡风险时，根据山体滑坡预测值发出不同等级的预警信号，本发明专利技术可以实现对待监测山体的智能化监测，保证监测精准性和实时性，通过发出不同等级的预警，进而可以采取针对性的预防措施，避免或减少山体滑坡造成的损失。损失。损失。

【技术实现步骤摘要】
一种山体滑坡监测预警方法


[0001]本专利技术涉及地质灾害监测
，特别是涉及一种山体滑坡监测预警方法。

技术介绍

[0002]山体滑坡是岩石在重力作用下发生的坍塌现象，它经常发生在山区较陡的地方。山体滑坡发生时，随着阵阵巨响，烟尘弥漫，岩石迅速分崩离析，相低处坍塌。山体滑坡可以造成很大的灾难。山体滑坡发生后的石块、土块大量落入河道中，还会阻塞河流，形成洪水灾害，因此，对山体进行监测及预警具有重要的实际意义。
[0003]现有的山体滑坡监测方法有重力测量法、地下水位监测法等，现有的山体滑坡监测方法由于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，且现有的山体滑坡监测方法不能够根据山体滑坡的实际情况，进行监测周期与监测精度的调整，存在山体滑坡风险和不存在山体滑坡风险，监测获取的数据量都相同，无法实现山体滑坡的动态监测。
[0004]因此，如何提供一种可以对山体进行实时监测和预警的方法，是目前有待解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种山体滑坡监测预警方法，用以解决现有技术中无法对待监测山体进行智能化监测和预警，无法保证监测精准性和实时性的技术问题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供了一种山体滑坡监测预警方法，包括：获取待监测山体的第一山体数据和所述待监测山体的第一环境数据，并在预设时间内再次获取所述待监测山体的第二山体数据和所述待监测山体的第二环境数据；对所述第一山体数据、所述第一环境数据、所述第二山体数据和所述第二环境数据进行数据处理，得到待输入数据；将所述待输入数据输入至山体滑坡预测模型，基于所述山体滑坡预测模型输出所述待监测山体的山体滑坡预测值，并基于所述山体滑坡预测值判断所述待监测山体是否存在山体滑坡风险；当判断所述待监测山体存在山体滑坡风险时，则根据所述山体滑坡预测值发出不同等级的预警信号。
[0007]在其中一个实施例中，在对所述第一山体数据、所述第一环境数据、所述第二山体数据和所述第二环境数据进行数据处理，得到待输入数据时，包括：根据所述第一山体数据和所述第二山体数据计算所述待监测山体的山体数据变化量，其中，所述第一山体数据包括所述待监测山体的第一岩层偏移量M1和第一岩层偏移角度N1，所述第二山体数据包括所述待监测山体的第二岩层偏移量M2、第二岩层偏移角度N2；根据所述山体数据变化量计算所述待监测山体的山体数据变化率；
；其中，X为待监测山体的山体数据变化率，ΔN为待监测山体的山体数据变化量，ΔN={（M2
‑
M1）a1+（N2
‑
N1）a2}，a1为岩层偏移量转换系数，a2为岩层偏移角度转换系数，K为山体数据变化量的影响系数，Hy为岩层偏移方向参数，y=1,2,3，...，n，Δw为岩层偏移方向变化量，p为岩层偏移方向影响系数，0<K≤1，0≤Hy≤1，0<p≤1；根据所述第一环境数据和所述第二环境数据计算所述待监测山体的山体环境变化量，其中，所述第一环境数据为所述待监测山体的含水量Q1，所述第二环境数据为所述待监测山体的含水量Q2;根据所述山体环境变化量计算所述待监测山体的山体环境变化率；W=ΔQ
Ⅹ
β;其中，W为待监测山体的山体环境变化率，ΔQ为待监测山体的山体环境变化量，ΔQ=Q2
‑
Q1，β山体环境变化量的影响系数，0<β≤1；将计算得到的山体数据变化率X和山体环境变化率W作为所述待输入数据。
[0008]在其中一个实施例中，在将所述待输入数据输入至山体滑坡预测模型，基于所述山体滑坡预测模型输出所述待监测山体的山体滑坡预测值时，包括：从历史数据库中选取若干个所述待监测山体的历史山体数据变化率和历史山体环境变化率；将所述历史山体数据变化率和所述历史山体环境变化率作为待划分数据集；对所述待划分数据集进行划分，得到训练数据集和测试数据集；基于所述训练数据集对记忆神经网络进行训练得到所述山体滑坡预测模型；将所述山体数据变化率X和所述山体环境变化率W输入至所述山体滑坡预测模型，得到所述待监测山体的山体滑坡预测值；R=L
Ⅹ
exp{1/2πX+2πW}
Ⅹ
（1+λ）；其中，R为待监测山体的山体滑坡预测值，L为山体滑坡预测函数值，exp为指数函数符号，λ为对待监测山体进行山体滑坡预测过程中的损失因子。
[0009]在其中一个实施例中，在基于所述山体滑坡预测值判断所述待监测山体是否存在山体滑坡风险时，包括：根据所述山体滑坡预测值R和预设山体滑坡预测值r之间的关系判断所述待监测山体是否存在山体滑坡风险，若R<r，则判断所述待监测山体不存在山体滑坡风险；若r≤R，则判断所述待监测山体存在山体滑坡风险。
[0010]在其中一个实施例中，在根据所述山体滑坡预测值发出不同等级的预警信号时，包括：预先设定第一预设山体滑坡预测值和第二预设山体滑坡预测值，其中，第二预设山体滑坡预测值大于所述预设山体滑坡预测值；根据所述山体滑坡预测值、所述第一预设山体滑坡预测值和所述第二预设山体滑坡预测发出不同的预警信号；当所述山体滑坡预测值小于所述第一预设山体滑坡预测值时，则发出一级报警信
号；当所述山体滑坡预测值大于或等于所述第一预设山体滑坡预测值，且所述山体滑坡预测值小于所述第二预设山体滑坡预测值时，则发出二级报警信号；当所述山体滑坡预测值大于或等于所述第二预设山体滑坡预测值时，则发出三级报警信号。
[0011]在其中一个实施例中，当判断所述待监测山体不存在山体滑坡风险之后，还包括：计算所述山体滑坡预测值R和所述预设山体滑坡预测值r之间的山体滑坡预测差值r
‑
R；根据所述山体滑坡预测差值r
‑
R设定所述待监测山体的数据获取初始间隔时长。
[0012]在其中一个实施例中，在根据所述山体滑坡预测差值r
‑
R设定所述待监测山体的数据获取初始间隔时长时，包括：预设山体滑坡预测差值矩阵B，设定B（B1，B2，B3，B4），其中，B1为第一预设山体滑坡预测差值，B2为第二预设山体滑坡预测差值，B3为第三预设山体滑坡预测差值，B4为第四预设山体滑坡预测差值，且B1＜B2＜B3＜B4；预设待监测山体的数据获取初始间隔时长矩阵C，设定C（C1，C2，C3，C4，C5），其中，C1为第一预设数据获取初始间隔时长，C2为第二预设数据获取初始间隔时长，C3为第三预设数据获取初始间隔时长，C4为第四预设数据获取初始间隔时长，C5为第五预设数据获取初始间隔时长，且C1＜C2＜C3＜C4＜C5；根据所述山体滑坡预测差值r
‑
R与各预设山体滑坡预测差值之间的关系设定所述待监测山体的数据获取初始间隔时长：当r
‑
R＜B1时，选定所述第一预设数据获取初始间隔时长C1作为所述待监测山体的数据获取初始间隔时长；当B1≤r
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R＜B2时，选定所述第二预设数据获取初始间隔时长C2作为所述待监测山体的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种山体滑坡监测预警方法，其特征在于，包括：获取待监测山体的第一山体数据和所述待监测山体的第一环境数据，并在预设时间内再次获取所述待监测山体的第二山体数据和所述待监测山体的第二环境数据；对所述第一山体数据、所述第一环境数据、所述第二山体数据和所述第二环境数据进行数据处理，得到待输入数据；将所述待输入数据输入至山体滑坡预测模型，基于所述山体滑坡预测模型输出所述待监测山体的山体滑坡预测值，并基于所述山体滑坡预测值判断所述待监测山体是否存在山体滑坡风险；当判断所述待监测山体存在山体滑坡风险时，则根据所述山体滑坡预测值发出不同等级的预警信号。2.根据权利要求1所述的山体滑坡监测预警方法，其特征在于，在对所述第一山体数据、所述第一环境数据、所述第二山体数据和所述第二环境数据进行数据处理，得到待输入数据时，包括：根据所述第一山体数据和所述第二山体数据计算所述待监测山体的山体数据变化量，其中，所述第一山体数据包括所述待监测山体的第一岩层偏移量M1和第一岩层偏移角度N1，所述第二山体数据包括所述待监测山体的第二岩层偏移量M2、第二岩层偏移角度N2；根据所述山体数据变化量计算所述待监测山体的山体数据变化率；；其中，X为待监测山体的山体数据变化率，ΔN为待监测山体的山体数据变化量，ΔN={（M2
‑
M1）a1+（N2
‑
N1）a2}，a1为岩层偏移量转换系数，a2为岩层偏移角度转换系数，K为山体数据变化量的影响系数，Hy为岩层偏移方向参数，y=1,2,3，...，n，Δw为岩层偏移方向变化量，p为岩层偏移方向影响系数，0<K≤1，0≤Hy≤1，0<p≤1；根据所述第一环境数据和所述第二环境数据计算所述待监测山体的山体环境变化量，其中，所述第一环境数据为所述待监测山体的含水量Q1，所述第二环境数据为所述待监测山体的含水量Q2;根据所述山体环境变化量计算所述待监测山体的山体环境变化率；W=ΔQ
Ⅹ
β;其中，W为待监测山体的山体环境变化率，ΔQ为待监测山体的山体环境变化量，ΔQ=Q2
‑
Q1，β山体环境变化量的影响系数，0<β≤1；将计算得到的山体数据变化率X和山体环境变化率W作为所述待输入数据。3.根据权利要求2所述的山体滑坡监测预警方法，其特征在于，在将所述待输入数据输入至山体滑坡预测模型，基于所述山体滑坡预测模型输出所述待监测山体的山体滑坡预测值时，包括：从历史数据库中选取若干个所述待监测山体的历史山体数据变化率和历史山体环境变化率；将所述历史山体数据变化率和所述历史山体环境变化率作为待划分数据集；对所述待划分数据集进行划分，得到训练数据集和测试数据集；基于所述训练数据集对记忆神经网络进行训练得到所述山体滑坡预测模型；
将所述山体数据变化率X和所述山体环境变化率W输入至所述山体滑坡预测模型，得到所述待监测山体的山体滑坡预测值；R=L
Ⅹ
exp{1/2πX+2πW}
Ⅹ
（1+λ）；其中，R为待监测山体的山体滑坡预测值，L为山体滑坡预测函数值，exp为指数函数符号，λ为对待监测山体进行山体滑坡预测过程中的损失因子。4.根据权利要求3所述的山体滑坡监测预警方法，其特征在于，在基于所述山体滑坡预测值判断所述待监测山体是否存在山体滑坡风险时，包括：根据所述山体滑坡预测值R和预设山体滑坡预测值r之间的关系判断所述待监测山体是否存在山体滑坡风险，若R<r，则判断所述待监测山体不存在山体滑坡风险；若r≤R，则判断所述待监测山体存在山体滑坡风险。5.根据权利要求4所述的山体滑坡监测预警方法，其特征在于，在根据所述山体滑坡预测值发出不同等级的预警信号时，包括：预先设定第一预设山体滑坡预测值和第二预设山体滑坡预测值，其中，第二预设山体滑坡预测值大于所述预设山体滑坡预测值；根据所述山体滑坡预测值、所述第一预设山体滑坡预测值和所述第二预设山体滑坡预测发出不同的预警信号；当所述山体滑坡预测值小于所述第一预设山体滑坡预测值时，则发出一级报警信号；当所述山体滑坡预测值大于或等于所述第一预设山体滑坡预测值，且所述山体滑坡预测值小于所述第二预设山体滑坡预测值时，则发出二级报警信号；当所述山体滑坡预测值大于或等于所述第二预设山体滑坡预测值时，则发出三级报警信号。6.根据权利要求4所述的山体滑坡监测预警方法，其特征在于，当判断所述待监测山体不存在山体滑坡风险之后，还包括：计算所述山体滑坡预测值R和所述预设山体滑坡预测值r之间的山体滑坡预测差值r
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R；根据所述山体滑坡预测差值r
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R设定所述待监测山体的数据获取初始间隔时长。7.根据权利要求6所述的山体滑坡监测预警方法，其特征在于，在根据所述山体滑坡预测差值r
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R设定所述待监测山体的数据获取初始间隔时长时，包括：预设山体滑坡预测差值矩阵B，设定B（B1，B2，B3，B4），其中，B1为第一预设山体滑坡预测差值，B2为第二预设山体滑坡预测差值，B3为第三预设山体滑坡预测差值，B4为第四预设山体滑坡预测差值，且B1＜B2＜B3＜B4；预设待监测山体的数据获取初始间隔时长矩阵C，设定C（C1，C2，C3，C4，C5），其中，C1为第一预设数据获取初始间隔时长，C2为第二预设数据获取初始间隔时长，C3为第三预设数据获取初始间隔时长，C4为第四预设数据获取初始间隔时长，C5为第五预设数据获取初始间隔时长，且C1＜C2＜C3＜C4＜C5；根据所述山体滑坡预测差值r
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R与各预设山体滑坡预测差值之间的关系设定所述待监测山体的数据获取初始间隔时长：当r
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【专利技术属性】
技术研发人员：周大鹏，杜海明，马雯，
申请(专利权)人：潍坊工程职业学院，
类型：发明
国别省市：