一、GNSS设备选型要点

定位精度
静态测量精度:平面优于±3mm,高程优于±5mm
动态测量精度:平面优于±10mm,高程优于±20mm
支持多系统联合定位:GPS、GLONASS、BDS、Galileo等
数据采集性能
采样频率:≥20Hz
数据存储:内置存储≥32GB,支持外接U盘扩展
通信接口:RS232、RS485、RJ45以太网接口
环境适应性
工作温度:-40℃~+75℃
防护等级:IP67及以上
抗电磁干扰:通过工业级EMC测试
供电方式
外部供电:直流9~36V宽压供电
内置电池:锂电池容量≥6000mAh,支持太阳能充电
软件功能
支持NMEA-0183、RTCM、二进制等多种数据格式输出
支持FTP、HTTP、NTRIP等多种数据传输协议
内置坐标转换、数据解析、异常报警等边缘计算功能

二、GNSS设备布设方案

监测点选择
对滑坡体进行地质结构和稳定性分析,选择对滑坡体起控制作用的关键部位布设监测点
监测点应避开断层、崩塌、落石等地质灾害隐患区,并远离高压输电线路等强电磁干扰源
监测点应选择在滑坡体的拉伸区和压缩区,兼顾平面位移和垂直位移的监测需求
基准站选点
基准站应选择在滑坡体外的稳定区域,距离滑坡体不宜超过15km
基准站周边应开阔通透,避免植被遮挡和多路径效应的影响
若滑坡体周边无合适的基准站选点,可考虑架设移动基站或采用网络RTK技术
监测频率设置
根据滑坡体的地质特征和变形历史,设置不同的数据采集频率
对于高风险、变形速率快的滑坡体,宜采用分钟级或秒级的高频监测
对于低风险、变形缓慢的滑坡体,可采用小时级或天级的低频监测
监测频率应根据实际情况动态调整,在汛期、地震等特殊时期适当加密
通信方式选择
根据现场通信条件和数据传输需求,合理选择有线或无线通信方式
采用RS485总线方式组网,实现多个GNSS设备的级联和数据汇聚
利用4G/5G无线专网或公网,实现监测数据的远程回传
在通信条件极其恶劣的区域,可采用卫星通信方式进行数据传输

三、数据处理与分析

数据预处理
对GNSS原始观测数据进行质量检核,剔除野值和粗差
采用卡尔曼滤波、窗口平滑等算法,消除观测数据的随机噪声和系统误差
进行周跳探测与修复,消除非整周模糊度引起的位置跳变
坐标解算
采用载波相位差分定位技术,实现厘米级的高精度定位
根据基准站的已知坐标,解算流动站的坐标增量和位移量
采用网络RTK技术,实现区域化的高精度定位服务,提高坐标解算的可靠性
数据融合
将GNSS位移监测数据与地面观测数据(如裂缝位移、孔隙水压力等)进行时空关联和融合分析
结合气象数据、地下水位数据等,分析滑坡体变形与外部因素之间的关系
利用机器学习算法,建立滑坡体位移预测模型,实现变形趋势的早期预警
三维可视化
利用WebGIS、三维建模等技术,实现监测数据的三维可视化展示
通过三维实景模型与监测数据的融合,直观呈现滑坡体的变形过程和空间分布
支持用户以点、线、面等多种形式查询和分析监测数据,提高数据解译的效率和准确性

四、预警分级与决策

预警分级
根据位移速率、加速度等指标,建立多级预警分级标准
采用绿、黄、橙、红等不同颜色,直观表征滑坡体的危险等级
预警分级标准应结合滑坡体的规模、威胁对象等因素综合确定,并根据实际情况动态调整
异常报警
对监测数据进行阈值和变化率分析,及时发现位移异常和失稳征兆
触发报警条件后,通过声光报警器、短信、APP推送等多种方式,向管理人员发送报警信息
报警信息应包含异常点位、异常等级、异常时间、建议措施等关键要素
联动控制
根据预警等级和报警信息,启动相应的应急预案和防灾措施
联动控制交通信号灯、道闸、广播等设施,及时阻断人员和车辆进入危险区域
联动控制排水泵站、截水沟等水利设施,及时排除地表水和地下水,降低滑坡诱发因素
辅助决策
利用大数据分析和智能算法,对滑坡体的演化趋势进行预测和模拟
为滑坡治理方案的制定和优化提供科学依据,提高防灾减灾的主动性和针对性
通过跨部门的数据共享和协同处置,提高滑坡灾害的综合管控和应急处置能力

五、系统集成与优化

软件平台
开发监测数据采集与解析软件,支持多种GNSS设备的即插即用
开发监测数据管理与分析软件,实现数据的存储、查询、统计、分析等功能
开发WebGIS展示与分析软件,实现监测数据的可视化展示和空间分析
开发移动APP,支持现场人员的移动巡检和数据录入,实现监测信息的实时上传和共享
通信优化
采用多种通信技术的混合组网方式,提高数据传输的可靠性和实时性
优化通信协议和数据格式,减小数据传输的带宽占用和功耗
部署边缘计算网关,在现场实现数据的压缩、筛选和预处理,减轻通信和存储压力
安全防护
采用身份认证、访问控制、数据加密等措施,保障系统的网络安全和数据安全
采用冗余备份、故障转移等措施,提高系统的容错能力和可靠性
定期开展系统漏洞扫描和渗透测试,及时发现和修复安全隐患
智能优化
引入机器学习算法,对海量监测数据进行挖掘和分析,提高预警模型的准确性和实时性
采用自适应采样和数据压缩技术,根据变形规律动态调整数据采集策略,平衡数据质量和传输效率
利用知识图谱和专家经验,建立滑坡体的智能诊断和决策模型,实现滑坡灾害的全周期智能管控

六、典型应用案例

案例一:

某水电站边坡在线监测系统 该水电站位于我国西南山区,地形陡峭,地质条件复杂,存在多处高陡边坡和潜在滑坡体。为保障水电站的安全运行,在左岸和右岸两个重点边坡上建设了GNSS在线监测系统。 在方案设计上,充分考虑了山区环境的特殊性,选用了军用级别的GNSS设备,具有高精度、低功耗、强散热等特点。同时,采用了太阳能供电系统,解决了山区供电难题。 在网络建设上,综合利用了有线光纤和无线微波两种通信方式,形成了全冗余的环形网络架构。在基站和监测站节点配置了边缘计算单元,实现了数据的分级存储和智能分析。 在数据应用上,开发了三维实景模型和大屏展示系统,实现了边坡位移的可视化展示和多维度分析。针对水库蓄水和泄洪等特殊工况,设置了专门的预警阈值和分级策略。 系统运行两年来,共监测到5次毫米级的异常位移,成功预警2起潜在滑坡险情,为水电站的安全运行提供了可靠保障。
案例二:

某高速公路边坡健康监测系统 该高速公路途经山区和丘陵地带,沿线分布有大量高边坡和陡坡,稳定性差,极易发生崩塌和滑坡灾害。因此,在全线布设了200多个GNSS监测点,构建了一套全天候、全覆盖的边坡健康监测系统。 在设备选型上,采用了一体化设计的GNSS监测设备,集成了GNSS接收机、数据采集器、4G通信模块等功能模块,大幅简化了现场施工和设备维护的工作量。 在监测策略上,根据边坡的风险等级和重要性,采取了分级监测的策略。对于高风险边坡每5分钟采集一次数据,对于低风险边坡每1小时采集一次数据。数据采集频率可根据汛期、地质条件变化等情况动态调整。 在异常识别上,综合分析了GNSS位移数据和地面观测数据,提取了位移速率、方向、加速度等特征指标。采用机器学习算法建立了边坡位移异常识别模型,实现了毫米级位移的实时识别和预警。 在应急处置上,与路政、交警、气象等部门的业务系统进行了数据对接和业务协同,形成了多部门联动的应急指挥调度机制。当监测到边坡异常位移时,系统自动向指挥中心发送预警信息,并触发交通管制、道路巡查、抢险施工等一系列应急预案。 该系统的建设,有效提升了山区高速公路的安全保障能力,减少了滑坡等地质灾害造成的人员伤亡和经济损失,为山区交通安全提供了可靠保障。
案例三:

某露天矿山边坡安全监测系统 该露天矿山开采规模大,边坡高度达300米以上,边坡失稳风险极高。尤其是在爆破、降雨等特殊时期,极易诱发大规模滑坡和崩塌。因此,矿山管理部门建设了一套高可靠、全天候的露天边坡安全监测系统。 在监测范围上,重点监测采场、排土场、工业场地等区域的边坡稳定性,共布设了100多个GNSS监测点。根据现场环境条件,合理设置了基准站和移动站,实现了全矿区的高精度定位服务。 在供电保障上,设计了”市电+太阳能+蓄电池”的混合供电系统,解决了野外无电、市电不稳等问题。系统可实现15天以上的连续供电,电池电量低于20%时可自动切换到市电供电。 在通信传输上,矿区内部采用光纤环网,矿区与调度中心之间采用4G无线专网。实现了监测数据的高速、可靠传输,满足了露天矿山的特殊通信需求。 在智能分析上,引入了地质雷达、声波监测等多源数据,构建了边坡安全的多参数智能分析模型。重点分析了降雨、爆破等因素与边坡位移的关联性,形成了边坡安全风险的精准评估和预警能力。 在可视化展示上,开发了三维露天矿山模型,并与GNSS监测数据进行了融合展示。用户可通过平板电脑、智能手机等移动终端,直观查看边坡位移、预警等级等关键信息,极大提高了现场作业人员的安全监管能力。 该系统的应用,实现了露天矿山边坡的全天候、动态化监测和预警,提高了开采作业的本质安全水平。系统投入使用以来,成功

预警了多起边坡失稳险情,避免了重大人员伤亡和设备损失事故的发生,为矿山企业创造了显著的安全效益和经济效益。

七、发展趋势与展望

随着GNSS技术的不断发展和成熟,其在边坡监测领域的应用也在不断深入和拓展。未来GNSS在边坡监测中的发展趋势主要体现在以下几个方面:
多源数据融合 GNSS监测数据与InSAR、LiDAR、地质雷达、应力应变等其他监测数据的融合,能够实现边坡变形的全方位、多维度表征。通过多源数据的协同分析和交叉验证,可以全面刻画边坡变形的时空演化规律,提高预警模型的可靠性和准确性。
智能化分析 人工智能、机器学习等新技术与GNSS监测数据的深度融合,将极大提升边坡变形的智能分析和预警能力。从海量监测数据中自动提取边坡失稳的先兆特征,结合边坡工程地质模型,实现边坡稳定性的定量评估和动态预警,为边坡灾害防治提供更加智能、精准的决策支持。
实时性提升 全球导航卫星系统的不断完善,特别是北斗卫星导航系统的全面建成,将进一步提高GNSS定位服务的连续性和可靠性。同时,5G、卫星通信等新一代通信技术的应用,也将大幅提升GNSS监测数据的传输效率和实时性,为边坡灾害的早期预警和应急处置赢得更多宝贵时间。
集成化设计 各类传感器技术与GNSS接收机的集成化设计,是GNSS监测设备的重要发展方向。集成化设计可显著提高系统集成度,降低现场施工难度,简化设备维护工作。同时,各类传感器数据与GNSS数据的同步采集和融合处理,也将极大丰富边坡监测数据的维度和内涵。
网联化应用 随着”智慧城市”、”智慧交通”等概念的提出和建设,传统的边坡监测系统也将加速与城市基础设施和管理平台的互联互通。边坡监测数据可与气象、水文、地震等其他灾害监测数据共享和联动,并服务于城市安全运行的全局调度和应急指挥,实现边坡灾害防治的网联化和一体化。
国产化替代 随着北斗导航系统的建成和完善,国产GNSS监测设备必将迎来爆发式增长。一方面,国产设备在性价比、定制化服务等方面具有明显优势;另一方面,国产设备也将有力保障GNSS监测系统的自主可控和安全可靠。国产GNSS监测设备的规模化应用,将有力推动我国边坡监测技术的创新发展。 综上所述,GNSS技术在边坡监测中的应用前景十分广阔。随着GNSS技术与多源传感技术、通信技术、人工智能等技术的不断融合创新,以GNSS为核心的边坡监测系统必将更加智能化、集成化、网联化,为边坡地质灾害的精准防控和智慧管理提供更加有力的技术支撑。 作为地质灾害防治领域的科技工作者,我们要紧跟GNSS技术发展的前沿动态,加强基础理论研究和关键技术攻关,推动GNSS技术在边坡监测中的工程化应用和产业化发展。同时,要加强部门协同和数据共享,健全边坡监测数据的分析应用和共享机制,构建边坡地质灾害防控的技术支撑体系和智慧管理平台,为保障人民生命财产安全、维护生态文明建设贡献智慧和力量。