文/欧阳芬芳 王静 曾祥飞

滑坡稳定性因素包括地形地貌、地质构造、水文气象、地层岩性、人类活动等，这些因素对滑坡稳定性的影响程度及作用期限尚不能确定，如降雨是影响滑坡稳定性的重要因素，雨量的大小与滑坡发生的模型依然具有不确定性[1]，雨后多长时间内发生滑坡的可能性也不能用函数关系表示[2]，同时，在未有降雨的情况下也发生滑坡。因此，多传感器自动监测对提高滑坡监测效率、管控滑坡风险具有重要的意义。

滑坡监测的主要物理量有地表变形、深部变形、结构应力、环境因素，主要监测方法有大地测量、钻孔测斜、岩土体应力、降雨量等[3,4]，监测方式由地面监测发展到地、空、天多维多基监测，地面监测由人工实地监测到远程自动监测，监测因素由单一因素到多因素[5,6]；与滑坡监测方式对应的滑坡监测管理信息系统也开展了广泛的研究，这些管理信息系统具有监测数据传输、数据存储、数据处理、监测预报模型实现等功能[7,8]，在远程自动滑坡方面也有较多的管理系统，如朱星等[9]利用GPS/GPRS进行远程滑坡监测，桂维振等[10]通过无线传感器网络获取监测要素，通过GPRS网络实现远程滑坡监测。但是，已有的自动监测管理系统对于大规模多传感器滑坡自动监测，在监测点分类管理、多传感器通信流程控制等方面存在不足。

针对以上不足，通过分析多滑坡多传感器远程监测管理信息系统需求，构建系统软件框架与数据资源模型，设计多传感器通信流程控制方法。

1 系统需求分析

滑坡地质灾害具有自然属性、工程属性和社会属性，大规模多传感器滑坡自动监测系统具有涉及工程技术面广、参与工程协作单位多、地域范围大等特点，大型滑坡监测工程用户关系如图1。

图1：大型滑坡监测工程用户关系图

图1中，大型滑坡监测工程立项单位多为政府部门，由政府部门委托业主单位负责实施，一个工程包含多个监测点，监测单位投标参与监测工程，监测单位可以监测整个工程，也可以是其中的1个或几个工点，对于小型滑坡监测工程项目工程立项单位可能为企事业单位，也可以不需委托业主单位。

大规模多传感器滑坡自动监测系统主要功能如图2。

图3：大规模多传感器滑坡自动监测系统框架

图2中，监测仪器能量模块则以蓄电池为主，太阳能充电为辅，为传感器模块与通信模块供电；传感器模块包括了多个滑坡要素物理量测量传感器，如深部位移、水压、雨量等传感器；通信模块接收数据、存储数据、发送指令等功能；监测管理模块包括了监测模式与监测点信息管理，其中监测模式包括条件监测模式与定时监测模式，定时监测模式通过设置时间间隔来采集传感器数据，条件监测模式则是在监测过程中如果位移大于所设的阈值则进行重复多次观察；预警管理模块设置预警的信息，用户可以根据实际情况设置一定的阈值，可以将预警情况划分等级；工程管模块包括了工点、项目的管理，并控制着用户的访问权限；图层管理模块提供用户可视化界面，用户可以切换不同的地层，并且可以直观的在地图上看到监测点的状态；数据分析模块根据传感器数据进行计算并绘制不同的类型的监测量曲线。

2 系统框架及关键技术

2.1 系统框架

图4：大规模多传感器滑坡自动监测系统E-R模型

图5：大规模多传感器滑坡自动监测系统读写分离结构

图6：通信流程控制技术流线图

大规模多传感器滑坡自动监测系统主要采用asp.net MVC框架[11]，主要分为视图层、控制层、业务逻辑层、数据访问层（如图3所示）。

图3中，视图层呈现用户界面，通常具体到业务功能的行为事件；控制层用于接收用户输入的数据、跳转到视图层以及调用业务逻辑层，通常以业务功能划分；业务逻辑层处理复杂业务逻辑，并连接控制层与数据访问层；数据访问层实现各业务层与数据库交互，将存储在数据库中的数据提交给业务层，同时将业务层处理的数据保存到数据库，以数据库表划分不同的接口；通用类库，存放一些经常使用的方法或者属性；业务实体一般是数据库中映射的表，或者是用户自己抽象的类，这些实体类一般只实现get、set以及构造方法。

2.2 实体关联（E-R）概念模型

数据库设计是管理信息系统的重要组成部分，实体关系（E-R）概念模型决定系统数据库的架构，构建数据库实体关系概念模型是实现数据库设计的关键技术。滑坡监测工程所包含的主要实体有工程、工点、监测仪器等，其实体关系概念模型如图4。

图4中，1工程包含多个工点，1个工点包含多个监测点；1台监测仪器存在多种类型的传感器，同时1个监测点存在多台监测仪器，因此，1个监测点可以拥有多种监测模式；根据工点滑坡地质力学环境可以设置不同的预警指标。

在实体关系概念模型的基础上，逻辑设计主要包括各类数据表的设计，如与工程管理相关的数据表有工程表、工点表、监测点表等；与监测设备相关的有监测仪器基本信息表、传感器表、传感器校验参数表等；与滑坡监测相关的有监测模式表、监测数据表、监测人员表等；与预警相关的预警阈值表、预警人员推送表、预警模型计算参数表等。

2.3 多传感器通信流程控制

大规模多传感器滑坡自动监测系统监测点多，多传感器实时数据采集与传输，数据缓存及通信流程控制是关键。考虑到多传感器读写安全性，在数据通信中采用读写分离，如图5所示，在监测平台与仪器通信模块中间加入通信程序，该通信程序起到缓冲、转发的作用。通信程序接收到监测仪器数据后，将其写入数据库，再转发到监测平台；同时，通信程序将监测平台发送的操作指令转发到监测仪器。并且监测平台还可以从数据库直接读取数据进行展示、分析等操作。

通信程序使用SuperSocket[12]作为服务器Socket框架，通信程序作为服务端，监测仪器与监测平台作为客户端。当通信程序验证了监测平台与监测仪器的身份后，将其会话信息存入全局字典，用于转发信息，其中，监测仪器的key使用仪器编号，监测平台的key使用“WebClient”。当通信程序收到监测平台数据时候，执行图6(a)的流程；当通信程序收到监测仪器的数据时候，执行图6(b)的流程。

当通信程序与仪器建立长连接后，仪器为减少电池用量，（除通信模块外）其他模块进入休眠状态，利用SuperSocket自带的心跳包维持连接，通信程序只需要等待Web端发送监测模式信息，通信程序根据不同的监测模式发送间隔时间不同的采集命令到相应的监测仪器。

3 系统应用

大规模多传感器滑坡自动监测系统，已由贵州交通规划勘察设计研究院股份有限公司自2018年1月投入生产应用以来，系统累积监测滑坡数量超过100个，实时在监滑坡超过10个，系统运行正常。系统主界面如图7。

图8为监测实例降雨量和深部位移曲线图，所用仪器为雨量计和深部位移监测仪，其中深部位移监测仪为含有24个重力加速度传感器，其监测模式采用每隔30分钟监测一次，由于监测数据量所展示的展示部分曲线。

从图8中可见：深部位移曲线与降雨量有较为一致的对应关系，降雨量数据在一定程度地反映滑坡深部位移变化的原因。

4 结束语

多传感器滑坡监测是研究滑坡机理，减少滑坡灾害发生的风险的有效手段；大规模多传感器滑坡自动监测系统具有实时性、多任务、涉及技术环节复杂等特点，构建良好的软件框架是系统开发的基础，通过1年多的系统运行表明，本系统所构建的用户关系模型、滑坡实体关系模型以及多传感器通信流程控制方法是适合的。

图7：滑坡监测工程信息管理系统界面

图8：监测实例降雨量与深部累积位移曲线图