张 猛

(黑龙江省桩基础工程公司，哈尔滨150036)

0 引 言

地质灾害研究主要特征是将地质地貌、水文气象、人类活动等诸多维度相关影响因子分析反馈、综合决策用于指导应用防灾减灾。由以人工方式采集数据对单个地质灾害现象描述和单个地质灾害体恢复治理工程为重点的单一层面研究及应用发展到以大数据为基础的监测预警模型为核心，连接以物联网技术为采集数据终端网络支持的定性、定量多层面的研究及应用。数据库技术的发展为集合海量野外数据和往期历史数据建立精准数理模型解决地质灾害问题提供了基础;同时监测预警模型为解决地质灾害研究及应用面临的大型和复杂问题提供了可靠的技术手段。国土资源部门会同气象、水利和地震等部门和相关科研机构也建立专业监测研究与群众监测相结合的泥石流灾害监测预警工程示范区，为泥石流的监测预警工作推广奠定了基础。［1］

泥石流是运动状态呈黏性层流或稀性紊流等形态大量挟带泥砂石块等固体物质由降雨激发的固液两相流体。不能简单的用数理模型模拟描述泥石流灾害复杂发生机理和发生条件。暴雨诱发地质灾害概率在各种相关因素激发中约占85%。暴雨过后监测区域的有效降雨量、水文情况、地质条件等和泥石流激发密切相关。实际上根据现有的资料来看，监测预警主要问题是降雨引发泥石流的适用监测预警模型、适用监测预警理论、监测统计范畴、监测手段的确定和灾害发生时间的预测预报。泥石流监测预警能力提升关键途径是建立一定环境条件下结合数据库技术统计采集数据可以自主学习、存贮及调整相关因子之间参数的运算处理模型。

根据目前应用情况看，可以用人工神经网络预警模型解决传统模型双向反馈信息机制不完善，不能实时准确预测的问题，特别是在准确预测泥石流活动性、危险范围以及泥石流危险度评价方面。

1 泥石流预警模型设计

1.1 降雨引发泥石流进行概率预报的理论基础

为了解决泥石流监测预警实践中的各种问题，越来越多的学者倾向于进一步强化泥石流形成、汇流理论的基础研究，将泥石流灾害预警建立在泥石流起动机理与发生条件的基础上。降雨是泥石流产生的三大条件之一。引发泥石流发生各种相关影响因子中，降雨具有变化性可作为主要因子加以研究。而相关影响因子中时间变化很小或非常缓慢的因子相对稳定，不作为研究的重点。降雨主因引发泥石流的发生条件是降雨量达到最小阈值才能引发且大于最大阈值总会有引发。泥石流发生概率在0 和1之间。发生泥石流的概率在不同的地方往往不同。

1.2 建立泥石流BP 神经网络预警模型。

降雨引发泥石流进行时空概率预报的理论基础:监测预警模型对历史泥石流灾害的调查统计和野外实验测试数据的反复测算，寻求影响因素之间的映证关系确定雨量预警阈值，不断完善修正监测预警模型。监测预警模型运算处理关系涵盖降雨、环境因素和泥石流发生可能性的条件概率关系，最终建立能提供准确的预警数据的监测预警模型。用人工神经网络技术建立降雨引发泥石流的时间和空间概率预报模型:模型不是强调数学方程在模型中的基础作用，而是将大量输入—输出模式的映射关系作为模型基础关系架构，进行互动反馈学习和存贮调用。BP 神经网络模型是通过输入层(input)、隐含层(hidden layer)和输出层(output layer)的反向传播不断修正网络的权值和阈值用最速下降法使网络的误差平方和最小的多层前馈网络。图1 为泥石流BP 神经网络预警模型数据运算处理过程。

图1 泥石流BP 神经网络预警模型数据运算处理

将区域泥石流灾害调查与区划成果、历史上突发性泥石流地质灾害的基础资料和重要泥石流地质灾害隐患点的动态监测数据输入时间精度、属性精度、逻辑一致性相统筹的数据库梳理，最终完成数字化及数据转换，建立基础数据及样本数据。通过学习样本，将降雨和环境数据输入泥石流BP 神经网络预警模型进行训练校对，不断修正误差，提高其精准度和运行稳定性，如表1 所示。

表1 泥石流BP 神经网络预警模型的训练样本(以6 组样本为例)

1.3 泥石流灾害预警常用数据采集设备

监测设备采集点能够反映泥石流地质灾害前兆变化的状况，采集仪器能防震和抗干扰。数据采集仪器一般采用太阳能浮充蓄电池方式供电，自主收集太阳能，可以分为接触式的采集仪和非接触式的采集仪。采集仪主要有泥石流泥水位监测预警仪、泥石流泥水位雨量综合监测预警仪、自动传输预警雨量计、泥石流激光夜视监测仪器、泥石流次声波报警器。

泥石流灾害监测数据采集点分散，形成的传输系统也是分散网络系统，同时受环境影响比较大。有线数据传输方式，布设传输管网结构比较复杂，维护费用一般都很高，维修检测工程量比较大，容易受到季节变化的影响。目前，移动运营公司的通讯网络覆盖范围大、维护成本低，设备检测更换方便，受自然环境影响小信号质量高，适用于大区域传输和实时性要求不高的遥控遥测应用领域，在地质灾害数据采集应用方面具有无可比拟的优越性。

1.4 泥石流监测预警系统集成设计

泥石流预警系统设计的原则:易用性、可扩展、稳定性，计算机硬件可承载防治地质灾害客观实际需求。数据库作为BP 监测预警体系的技术基础，将通过数据自动采集仪采集到海量的数据，输入BP 监测预警模型，寻找降雨与各影响因素之间的概率关系不断修正完善，最终确定激发灾害所需降雨量的阈值，就可以实现对泥石流隐患点的精细化预警。泥石流预警系统设计成果强调空间精度、时间精度、强度精度。BP 监测预警体系在设计之初就预留的开放接口模块，接入办公软件模块，输出以值班日志为主的监测预警数据，能便捷的对原始数据统计、分析、传输、下载、调用。能很好的兼容更高等级的决策支持系统模块，实现泥石流危险性区划、风险性分析、稳定性评价的预测预报结果数据快速、高效发布。见图2。

图2 泥石流灾害BP 神经网络预警系统

2 结 语

由于泥石流形成环境和成灾机理的复杂性，倾向于将灾害预警建立在泥石流起动机理与发生条件上，根据雨量预警阈值完善预报预警模型，提高模型整体的模拟能力，形成了全流域的泥石流综合监测预警体系。

文章为黑龙江省泥石流预警提供了一种比较好的解决框架。

［1］黄双，李广杰，陈伟韦.基于人工神经网络的泥石流灾害危险性评价［J］.山西建筑，2007(03):1－2.