引言
地质灾害是指在自然或者人为因素的作用下形成的,对人类生命财产造成的损失、对环境造成破坏的地质作用或地质现象。我国由于地形、地貌较为复杂,是地质灾害高发、极端天气频繁的国家之一[1]。截至2021年,我国发生滑坡、崩塌、泥石流和地面塌陷等地质灾害数量达到4772起,涉及可能伤亡人员2.6万人,直接经济损失高达上百亿元[2]。地质灾害的频发,引起了党中央和国务院的高度重视,先后发布了《地质灾害防治条例》(国务院令第394号)、《国务院关于加强地质灾害防治工作的决定》(国发〔2011〕20号),新疆维吾尔自治区也发布了《新疆维吾尔自治区地质灾害防治条例》和《新疆地质灾害防治“十四五”规划》,强调要加强地质灾害隐患识别和风险调查,掌握地灾隐患底数及动态变化情况;利用当前先进技术,构建和完善地质灾害监测预警体系,提高地灾气象风险预报预警精度,提升群测群防能力。目前新疆维吾尔自治区地质灾害管理采用传统方式,存在以下问题:一是未构建完善的地质灾害数据库,许多数据存储还采用纸质文档和Excel表格;二是现有的地质灾害管理系统缺乏地图信息作为空间参考,导致无法直观地浏览地质灾害的空间位置和变化趋势;三是缺乏智能感知的手段,未能构建地质灾害点监测预警体系[3]。因此,根据政策文件要求和当前地质灾害管理问题,利用GIS、三维可视化、物联网、云计算、大数据等先进技术,搭建地质灾害监测预警平台迫在眉睫。
1地质灾害监测预警的现状和发展趋势
1.1现状我国逐渐建立起完善的地质灾害防灾减灾体系
随着科学技术的快速发展，地质灾害监测预警装备也得到了进一步更新和完善，由原本的埋桩、刷漆、贴片等方式逐渐转变为以传感器为基础的监测网络。与此同时，我国在地质灾害监测预警中有效融入了先进的科学技术手段，如机载航拍、高精度遥感等，并结合地面调查核实有效组成了三查体系。在监测方法上，具体包括设站观测法、远程监测法以及仪表观测法等。不同的监测方法与技术往往具有一定的局限性，当监测参数较为单一时，无法对灾害发生的整体过程进行捕获，而且相关监测装置的结构比较庞大。除此之外，由于受到监测手段以及精度等方面的限制，因此还存在许多地质灾害隐患未得到及时发现。对于发现到的灾害点，由于受到经费方面的限制，因此未能有效落实地下勘察工作，无法对其发展规模、变化以及性质等进行准确把握［1］。
1.2发展趋势
针对地质灾害监测预警的发展趋势展开分析，具体体现在:①监测技术由原本的单一技术逐渐转变为多基立体化技术，具体包括天基、地基、空基等;②监测传感器发展逐渐向着数字化和智能化的方向转变;③相关监测手段由原本的重视位移监测，逐渐转变为因果并重的发展趋势;④在采集与分析数据时，需要实现数据的实时获取，并智能化、网络化以及模型化的处理相关数据;⑤地质灾害监测预警有效集合了信息管理、预报预警、危险评估、应急响应与指挥、专业监测等相关功能，可以科学化、标准化的开展地质灾害防治工作［2］。
2关键技术
2.1构建地质灾害智能监测体系
通过4G/5G无线通信的方式,对红外摄像头、测斜传感器、裂缝计、雨量计等感知设备进行连接,并将监测数据实时传输回平台,构建地质灾害智能监测体系,实现定期对泥石流、滑坡、崩塌等地质灾害宏观变形轨迹进行监测,掌握地质灾害变形动态和发展的趋势。整套监测体系主要由感知设备、无线网络、GNSS天线和接收机等设备组成,具有动态性、实用性、直观性等优点,能够利用太阳能系统或蓄电池供电,从而实现24h连续、自动的运行监测。
2.2构建地质灾害三维实景模型
传统地质灾害点只能采用二维或者2.5维的方式进行表达,这种方式无法完全表达出灾害点及周边的地形环境、纹理、形状等重要信息,无法真实还原现场环境,更无法精密量测,进而无法实现科学严谨的评估和决策。近年来,随着低空无人机倾斜摄影技术的快速发展,为地质灾害三维可视化、分析、应急预案提供丰富的三维数据支持。本文采用消费级无人机,对地质灾害点和周边环境进行了倾斜摄影测量,构建了地质灾害点三维实景模型,实现了地质灾害点的三维场景浏览、导航定位、防治勘察设计、三维量测、应急指挥预案设计等功能。
2.3基于Spark的海量地质灾害数据查询和分析
海量空间数据如何实现高效和快速的查询和分析,是空间数据处理的一项巨大挑战。Spark是一个基于内存计算的空间数据分布式编程框架,可以提供内存存储的弹性分布式数据集,使得其在大数据高效处理方面具有巨大优势。地质灾害大数据包括海量的基础地理信息数据、地质灾害空间数据、监测数据及多媒体数据等,本文采用了基于Spark的海量地质灾害数据查询和分析技术,实现地质灾害数据快速且高效的查询和分析,为地质灾害实时监测、动态预警以及应急指挥提供决策支持。
2.4构建基于神经网络的智能预警预报模型
神经网络主要包括全局和局部逼近两大类,其中局部逼近网络具有学习速度快、效率高等特点,在数据处理、模型构建、时间序列分析等领域发挥重要作用。本文采用局部逼近神经网络的径向基函数,结合地质灾害特性,构建地质灾害的智能预警预报模型。地质灾害的发生跟新疆维吾尔自治区本地的降水强度、降水量、地表裂缝和位移,以及人类活动等要素有关,通过利用径向基函数,开发学习引擎对地质灾害相关数据进行学习,挖掘地质灾害的发生与人为因素和自然要素的关系,获得预警预报模型,并对模型进行不断完善和优化,实现地质灾害的有效预警。
结语
综上所述，在地质灾害监测预警工作中需要有效采用先进的科技手段，并结合监测区的实际情况，合理构建地质灾害监测预警系统，实时采集地质灾害的相关监测数据并展开数据分析，为灾害预测提供依据，保证灾害预警的时效性，进一步提高防灾减灾工作质量。与此同时，相关灾害监测和预警部门需要针对工作人员的专业素质加以提高，确保其能够正确掌握和应用相关科技手段发挥出科学技术的重要作用，全面监测地质灾害，及时做出预警，降低地质灾害对人们生命和财产带来的影响。
参考文献:
［1］刘卫校，王辉，郭瑞锋.区块链物联网在地质灾害实时监测预警系统中的建设研究［J］.自动化应用，2020，12(9):68－69，72.
［2］张函函.浅谈地质灾害监测预警中现代化信息技术的运用［J］.科技创新导报，2019，16(12):151－152.
［3］杨旭东，李媛，房浩.基于智能互联的地质灾害监测预警技术创新及应用［J］.科技成果管理与研究，2018，17(6):66－67.
［4］荆宏远，郝建斌，陈开智，等.在役输油气管道沿线滑坡灾害监测预警技术及应用［J］.中国地质灾害与防治学报，2019，20(4):124－129.