基于普适型监测的多参数预警研究——以三峡库区卡门子湾滑坡为例

马娟, 赵文祎, 齐干, 刘哲儒, 邢顾莲, 叶思卿, 陈瑶. 2021. 基于普适型监测的多参数预警研究——以三峡库区卡门子湾滑坡为例. 西北地质, 54(3): 259-269. doi: 10.19751/j.cnki.61-1149/p.2021.03.024
引用本文: 马娟, 赵文祎, 齐干, 刘哲儒, 邢顾莲, 叶思卿, 陈瑶. 2021. 基于普适型监测的多参数预警研究——以三峡库区卡门子湾滑坡为例. 西北地质, 54(3): 259-269. doi: 10.19751/j.cnki.61-1149/p.2021.03.024
MA Juan, ZHAO Wenyi, QI Gan, LIU Zheru, XING Gulian, YE Siqing, CHEN Yao. 2021. Study on the Multi-parameter Early Warning Based on Universal Equipment: A Case of Kamenziwan Landslide in the Three Gorges Reservoir. Northwestern Geology, 54(3): 259-269. doi: 10.19751/j.cnki.61-1149/p.2021.03.024
Citation: MA Juan, ZHAO Wenyi, QI Gan, LIU Zheru, XING Gulian, YE Siqing, CHEN Yao. 2021. Study on the Multi-parameter Early Warning Based on Universal Equipment: A Case of Kamenziwan Landslide in the Three Gorges Reservoir. Northwestern Geology, 54(3): 259-269. doi: 10.19751/j.cnki.61-1149/p.2021.03.024

基于普适型监测的多参数预警研究——以三峡库区卡门子湾滑坡为例

  • 基金项目:

    国家重点研发计划项目“基于地质云的地质灾害预警与快速评估示范研究”(2018YFC1505500),课题“滑坡崩塌大数据监测预警平台研发及示范”(2019YFC1509605),“高陡斜坡无人机贴近摄影与快速布设监测预警设备研发”(2019YFC1509604)。

详细信息
    作者简介: 马娟(1983-),女,安徽黄山人,高级工程师,主要从事地质灾害调查监测技术方法研究。E-mail:majuan@cigem.cn。
    通讯作者: 赵文祎(1985-),女,河南新乡人,高级工程师,主要从事地质灾害监测预警技术方法研究。E-mail:zhaowenyisgg@126.com。
  • 中图分类号: P642.22

Study on the Multi-parameter Early Warning Based on Universal Equipment: A Case of Kamenziwan Landslide in the Three Gorges Reservoir

More Information
  • 笔者以三峡库区卡门子湾滑坡为例,介绍了此次滑坡监测预警实验选点踏勘设计,安装实施运行、监测数据实时传输、系统自动发出预警等全过程。监测数据前端采集选用普适型多参数集成监测设备(裂缝+倾角+加速度计)、雨量计、加速度计等,对“降雨+变形”等关键致灾因子开展专业化监测;通讯采用NB-lot等公共通信网组合方式进行传输,有效降低了通信成本和设备功耗;监测数据汇聚至省级平台,并实时同步至自主研发的国家级监测预警系统,通过判据模型自动触发预警。通过近半年的系统运行,滑坡体上安装的裂缝计、加速度计等均及时捕捉到了明显的滑坡加速变形信息,初步显现了普适型设备的监测成效和预警作用。同时,系统将预警消息实时发送到相关责任人员的手机,预警结果可有效指导相关部门开展应急响应工作。
  • 侯圣山, 李昂, 韩冰, 等. 四川雅安地质灾害预警预报及分析[J]. 中国地质灾害与防治学报, 2014, 25(4):134-138.

    HOU Shengshan, LI Ang, HAN Bing, et al. An approach of geo-hazard warning system in Ya'an, Sichuan and its analysis[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2014, 25(4):134-138.

    李慧, 王欣泉, 宗爽. 现阶段我国地质灾害防治工作新思路——中国地质灾害防治工程行业协会"5·12全国防灾减灾日"云服务活动综述[J]. 中国地质灾害与防治学报, 2020(3).

    LI Hui, WANG Xinquan, ZONG Shuang. New ideas on the prevention and control of geological disasters in China at the present stage- China Association of geological disaster prevention and control engineering" Summary of cloud service activities of "May 12 national day for disaster prevention and reduction"[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2020(3).

    刘艳辉, 刘传正, 温铭生, 等. 中国地质灾害气象预警模型研究[J]. 工程地质学报, 2015, 23(4):738-746.

    LIU Yanhui, LIU Chuanzheng, WEN Minsheng, et al. Study of early warning moderls for regional Geo-Hazards in China[J]. Journal of Engineering Geology, 2015, 23(4):738-746.

    张茂省.发挥新型举国体制优势 提高地质灾害防治能力[J]. 西北地质, 2019, 52(2):Ⅰ-Ⅱ.

    ZHANG Maosheng.Maximising the Advantages of the New National System for Improving the Ability to Prevent and Mitigate Geological Disasters[J]. Northwestern Geology, 2019, 52(2):Ⅰ-Ⅱ.

    张茂省, 贾俊, 王毅, 等. 基于人工智能(AI)的地质灾害防控体系建设[J]. 西北地质, 2019(2):109-122.

    ZHANG Maosheng, JIA Jun, WANG Yi, et al. Construction of Geological Disaster Prevention and Control System Based on AI[J]. Northwestern Geology, 2019, 52(2):103-116.

    贾俊, 张茂省, 冯立, 等. 流态破坏型黄土滑坡滑带土临界特征[J]. 西北地质, 2019, 52(2):136-147.

    JIA Jun, ZHANG Maosheng, FENG Li. et al. Critical Characteristics of Slip Zone Soil in Loess Landslide with Flow FailurePattern[J]. Northwestern Geology, 2019, 52(2):136-147.

    王金波.卡门子湾滑坡调查情况报告[R]. 湖北:湖北省地质局水文地质工程地质大队, 2020.

    WANG Jinbo. Investigation report on karmenziwan landslide[R]. Hubei:Hydrogeology Engineering Geology Team, Hubei Geological Bureau, 2020.

    薛强, 张茂省. 延安淹土安滑坡监测预警及变形特征[J]. 西北地质, 2018, 51(2):220-226.

    XUE Qiang, ZHANG Maosheng. Monitoring, Early Warning andDeformation Characteristics of Yantu'an Landslide in Yan'an[J]. Northwestern Geology, 2018, 51(2):220-226.

    刘颖莹, 谢婉丽, 朱桦, 等.陕西泾阳地区黄土固结湿陷试验及预测模型研究[J]. 西北地质, 2018, 51(2):227-233.

    LIU Yingying, XIE Wanli, ZHU Hua, et al.Study on Loess Consolidation Collapse Test and Prediction Model in Jingyang District, Shaanxi Province[J]. Northwestern Geology, 2018, 51(2):227-233.

    许强, 汤明高, 徐开祥, 等.滑坡时空演化规律及预警预报研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2008, 27(6):1104-1112.

    XU Qiang, TANG Minggao, XU Kaixiang, et al. Research on space-time evolution laws and early warning-prediction of landslides[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics & Engineering, 2008, 27(6):1104-1112.

    段钊, 彭建兵, 陈伟, 等.泾河下游黄土台塬区滑崩灾害空间分异研究[J]. 西北地质, 2018, 51(3):214-222.

    DUAN Zhao, PENG Jianbing, CHEN Wei, et al.Distribution Difference of Landslide and Collapse in the Loess Tableland Area at the Downstream of Jing River[J]. Northwestern Geology, 2018, 51(3):214-222.

    许强, 曾裕平.具有蠕变特点滑坡的加速度变化特征及临滑预警指标研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2009, 28(6):1009-1106.

    XU Qiang, ZENG Yuping. Research on acceleration variation characteristics of creep landslide and early-warning prediction indicator of critical sliding[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics & Engineering, 2009, 28(6):1009-1106.

    Saito M. Research on forecasting the time of occurrence of slopefailure[J]. Soils and Foundations, 1969, 17(2):29-38.

    Yueping Yin, Hongde Wang, Youlong Gao, et al. Real-time monitoring and early warning of landslides at relocated Wushan Town, the Three Gorges Reservoir, China[J]. Landslides, 2010, 7:339-349.

    Yueping Yin, Bolin Huang, Quan Zhang, et al. Research on recently occurred reservoir-induced Kamenziwan rockslide in Three Gorges Reservoir, China[J]. Landslides, 2020, 17, 1935-1949.

    Han B, Tong B, Yan J, et al. The Monitoring-Based Analysis on Deformation-Controlling Factors and Slope Stability of Reservoir Landslide:Hongyanzi Landslide in the Southwest of China[J]. Geofluids, 2018, 2018:1-14.

  • 期刊类型引用(14)

    1.  连志鹏,陈宇,章昱,厉一宁,刘磊,谭建民. 普适型滑坡地质灾害监测预警——以湖南省溆浦县为例. 中国地质调查. 2025(01): 140-149 . 百度学术
    2.  孙金辉,佘涛. 基于普适型监测预警体系中多参数模型研究——以云南省保山市大园子滑坡为例. 钻探工程. 2024(03): 54-59 . 百度学术
    3.  田婉婷,郭富赟,火飞飙. 基于普适型仪器监测的滑坡预警成功案例分析与启示——以灵台县中台镇水泉村尹家沟岭社滑坡为例. 甘肃科学学报. 2024(04): 9-17 . 百度学术
    4.  邓华锋,肖瑶,李建林,王文东,张景昱,宛良朋,王团乐. 干热河谷岸坡消落带砂岩节理劣化机制研究. 岩石力学与工程学报. 2024(08): 1839-1851 . 百度学术
    5.  陈全明,黄炜敏,李姣. 基于改进切线角和变形速率的滑坡预警——以湖南省石门县雷家山滑坡为例. 中国地质灾害与防治学报. 2024(05): 133-140 . 百度学术
    6.  王豪,何朝阳,巨能攀,马志刚,刘洋,孟睿,解明礼,肖洋. 多设备多参数联动的滑坡预警方法. 成都理工大学学报(自然科学版). 2024(06): 1057-1069 . 百度学术
    7.  李璐,徐根祺,杨倩,王艳娥,赵正健. 基于Xgboost优化的KELM滑坡预报模型研究. 计算机测量与控制. 2023(04): 225-231 . 百度学术
    8.  邓李政,袁宏永,张鸣之,陈建国. 滑坡变形监测预警技术研究进展. 清华大学学报(自然科学版). 2023(06): 849-864 . 百度学术
    9.  李璐,张永强,窦婉婷,马媛,王悦,程良. 基于STM8L的滑坡灾害在线监测预测系统. 微处理机. 2023(04): 51-55 . 百度学术
    10.  王朋伟,安玉科. 滑坡匀速变形阶段快速诊断方法研究. 西北地质. 2023(05): 197-203 . 本站查看
    11.  崔华丽,谯鹏志,王佃明. 库水位变动情况下库岸边坡稳定性研究——以白鹤滩水电站石圪垴滑坡为例. 钻探工程. 2023(05): 36-42 . 百度学术
    12.  马娟,张鸣之,齐干,叶思卿,黄喆,丁帆. 地质灾害监测复杂场景下压电式雨量计精度标定及适宜性分析. 中国地质灾害与防治学报. 2023(05): 91-96 . 百度学术
    13.  夏波,任烨,王军. 现代化信息技术在地质灾害监测预警中的应用分析. 信息系统工程. 2022(09): 67-70 . 百度学术
    14.  赵文祎,马娟,常啸寅,庞骁. 一种面向降雨型滑坡的降雨—变形综合预警智能决策方法. 地理与地理信息科学. 2022(06): 17-22 . 百度学术

    其他类型引用(3)

  • 加载中
    Created with Highcharts 5.0.7访问量Chart context menu近一年内文章摘要浏览量、PDF下载量统计信息摘要浏览量PDF下载量2024-062024-072024-082024-092024-102024-112024-122025-012025-022025-032025-0300.250.50.7511.25Highcharts.com
    Created with Highcharts 5.0.7Chart context menu访问类别分布DOWNLOAD: 4.3 %DOWNLOAD: 4.3 %摘要: 95.7 %摘要: 95.7 %DOWNLOAD摘要Highcharts.com
    Created with Highcharts 5.0.7Chart context menu访问地区分布其他: 5.1 %其他: 5.1 %其他: 0.1 %其他: 0.1 %Aurora: 0.7 %Aurora: 0.7 %Beijing: 1.3 %Beijing: 1.3 %Delhi: 1.1 %Delhi: 1.1 %Dongshan: 1.0 %Dongshan: 1.0 %Guangzhou: 0.1 %Guangzhou: 0.1 %Guanshan: 0.7 %Guanshan: 0.7 %Haidian: 9.7 %Haidian: 9.7 %Hangzhou: 0.4 %Hangzhou: 0.4 %Karaikal: 0.4 %Karaikal: 0.4 %Lisbon: 0.5 %Lisbon: 0.5 %Mountain View: 6.8 %Mountain View: 6.8 %Noida: 1.6 %Noida: 1.6 %Phoenix: 0.4 %Phoenix: 0.4 %Potsdam: 0.5 %Potsdam: 0.5 %Ranchi: 0.4 %Ranchi: 0.4 %Shenyang: 0.2 %Shenyang: 0.2 %Shenzhen: 0.5 %Shenzhen: 0.5 %Singapore: 0.1 %Singapore: 0.1 %Vancouver: 1.1 %Vancouver: 1.1 %Wuhan: 1.1 %Wuhan: 1.1 %Xi'an: 0.4 %Xi'an: 0.4 %Xicheng District: 0.7 %Xicheng District: 0.7 %Xuchang: 0.9 %Xuchang: 0.9 %Yichang: 0.4 %Yichang: 0.4 %[]: 1.0 %[]: 1.0 %上海: 1.0 %上海: 1.0 %东莞: 1.6 %东莞: 1.6 %伊利诺伊州: 0.1 %伊利诺伊州: 0.1 %保定: 0.2 %保定: 0.2 %兰州: 0.7 %兰州: 0.7 %北京: 2.4 %北京: 2.4 %南京: 0.6 %南京: 0.6 %台州: 0.4 %台州: 0.4 %嘉兴: 0.1 %嘉兴: 0.1 %天津: 0.7 %天津: 0.7 %宁波: 0.4 %宁波: 0.4 %安康: 0.2 %安康: 0.2 %宜昌: 0.2 %宜昌: 0.2 %宣城: 0.1 %宣城: 0.1 %常州: 0.1 %常州: 0.1 %张家口: 0.5 %张家口: 0.5 %德阳: 0.2 %德阳: 0.2 %成都: 1.1 %成都: 1.1 %昆明: 0.2 %昆明: 0.2 %昌吉: 0.2 %昌吉: 0.2 %杭州: 0.7 %杭州: 0.7 %桂林: 0.2 %桂林: 0.2 %武汉: 4.1 %武汉: 4.1 %沈阳: 1.0 %沈阳: 1.0 %洛阳: 0.2 %洛阳: 0.2 %济南: 0.2 %济南: 0.2 %淄博: 0.5 %淄博: 0.5 %深圳: 0.5 %深圳: 0.5 %湖州: 0.2 %湖州: 0.2 %漯河: 0.7 %漯河: 0.7 %石家庄: 0.5 %石家庄: 0.5 %绍兴: 0.1 %绍兴: 0.1 %芒廷维尤: 24.4 %芒廷维尤: 24.4 %芝加哥: 1.6 %芝加哥: 1.6 %莫斯科: 1.6 %莫斯科: 1.6 %衡水: 0.2 %衡水: 0.2 %衢州: 0.7 %衢州: 0.7 %西宁: 5.6 %西宁: 5.6 %西安: 0.5 %西安: 0.5 %诺沃克: 0.5 %诺沃克: 0.5 %贵阳: 0.2 %贵阳: 0.2 %达州: 0.5 %达州: 0.5 %运城: 0.2 %运城: 0.2 %郑州: 0.2 %郑州: 0.2 %长春: 0.2 %长春: 0.2 %长沙: 4.9 %长沙: 4.9 %青岛: 1.1 %青岛: 1.1 %其他其他AuroraBeijingDelhiDongshanGuangzhouGuanshanHaidianHangzhouKaraikalLisbonMountain ViewNoidaPhoenixPotsdamRanchiShenyangShenzhenSingaporeVancouverWuhanXi'anXicheng DistrictXuchangYichang[]上海东莞伊利诺伊州保定兰州北京南京台州嘉兴天津宁波安康宜昌宣城常州张家口德阳成都昆明昌吉杭州桂林武汉沈阳洛阳济南淄博深圳湖州漯河石家庄绍兴芒廷维尤芝加哥莫斯科衡水衢州西宁西安诺沃克贵阳达州运城郑州长春长沙青岛Highcharts.com
计量
  • 文章访问数:  1605
  • PDF下载数:  92
  • 施引文献:  17
出版历程
收稿日期:  2020-12-21
修回日期:  2021-03-15

目录