大数据如何预测山洪滑坡

摘要: 能应用的技术才是好技术

11-11 04:51 首页 数据客


夏季一直是山体滑坡、台风等自然灾害高发期,茂县滑坡造成了重大的生命和财产损失,如何避免此类事件再次发生,随着物联网、大数据技术的进步,对山体滑坡等自然灾害的预警也上了一个台阶。

 

据了解,滑坡主要是由地震、降雨和工程建设这三方面的原因引起的。而在滑坡的监测上,已经出现了不少新技术。

 

传统的群测群防监测手段大多采用人工预判方式,存在数据收集不科学、不及时,信息覆盖面不足等问题。对于卫星数据,传统上识别也是通过人工看图,而且由于高山植被密集,受其遮挡,即使高精度卫星也难以拍摄到坡体变形,那么现有遥感手段就发现不了隐患。

 

马来西亚公司TMC开发了综合变形预警报警解决方案(IDeas),原理是测量固定在斜坡或监测结构上的选定临界点上的传感器的位移。然后对位置(x.y,z)进行测量,产生一组用于位移计算的参考点。理论上说,如果没有运动,传感器的位置就永远不会改变。如果测得的位置有差异,可以解释为土壤移动或滑坡。这些测量不仅表明了位移的大小,而且也表明了土壤运动的方向。


他们使用地图、三维扫描和智能感应结合,能够分析和预测斜坡运动,从而防止山体滑坡。集成解决方案在云平台上运行,使系统具有灵活性,易于控制成本。


目前他们的方案主要应用在在马来西亚的金矿中。由于采矿业的安全是最重要的,由于山体滑坡造成的生命损失严重,将导致矿井被关闭进行调查。有了这套系统后,马来西亚的金矿将滑坡的风险降到最低,这可能能够节省因为运营中断而造成的150万美元的损失。

 

中国对山体滑坡的预测和研究处在世界前列。2014年就建立了地质灾害数据中,目前物联网技术的发展让数据搜集和分析预测更加有数可循。


秭归国土部门在滑坡处设置监测桩,监测桩内置传感器,可以获取该监测点的含水率、坐标定位等信息。一旦监测点发生了位移,传感器就会将采集到的信息数据借助安装在监测设备内的物联卡远程传送至监控中心。后台工作人员可以通过数据变化分析,及时提出应对措施,实现地质灾害的监测预警。

 

对于使用传感器预测,还有一个学生项目案例。延安大学的学生最近开发了一套山体滑坡检测预警系统,原理和上述公司类似,条件所限比较简单,但同时也是低成本的一种考虑。


他们利用传感器实现对山体信息24小时检测,基于OneNET平台进行开发,通过测量山体土壤的湿度、温度、山体倾角、空气温湿度等信息,对是否发生危险做出判断并发出预警。同时利用山体倾角传感器,可以判断出山体是否发生位移变化。若倾角发生变化,系统会发出预警,并通过短信的方式通知相关人员。



对滑坡的预测,需要卫星数据的处理和识别,更多传感器数据的布控,加上无人机等新技术的监测。数据多后,大数据综合分析必不可少,人工智能的发展将使图像的判读更高效、快捷和自动化。当然技术手段足够,最重要还是应用。



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