地质灾害监测预警管理平台建设研究

地质灾害监测预警管理平台建设研究

刘伟欣陈良吉家增贺旭歌丁艳林

国家管网集团北方管道郑州输气分公司  河南郑州  450000

摘要：全球气候剧变引发频繁的自然灾害现象，促使我国地表稳定性面临严峻挑战，地质灾害的防控进入高活跃期。现有灾害监管的信息化手段显然无法充分适应这一新的防灾减灾形势。本文立足于实际的地灾管理难题，深度剖析了现有体系的局限和短板，进而创新性地构想了构建一个多源数据驱动的地质灾害实时监控预警管理系统的设计框架。通过详尽解读宁夏地区的具体实践，展示了这个系统如何引入新颖的应用策略、运作机制以及关键性能，其成效显著，展现了强大的效能。

关键词：地质灾害；监测预警管理平台；建设

2.平台总体架构设计

地质灾害信息的精确管理是灾难预防的核心要素。我们通过对现有数据采集平台的深入剖析，整合了丰富的数据资源，包括灾害评估报告、潜在风险点的详细数据以及来自物联网的专业监测数据等多元数据源。这些数据被作为构建地质灾害智慧管控体系的基石，支撑起一套全面的灾害应对基础设施，涵盖了云计算设施和大数据集群。云计算设施，包括强大的计算、存储和网络资源，确保地质灾害相关应用的顺畅运行。大数据集群则是由实体服务器构成的集合，为地质灾害大数据中心提供了坚实的硬件支持。在此基础上，我们着手构建业务处理系统，将静态的基础调查数据与群防群测的实时更新、物联网监测的动态变化、空间地理信息及第三方专业数据相结合，实现了数据的深度整合。通过数据交换和统一存储在数据仓库，我们对地质灾害数据进行了深度清洗和优化，进一步实现了数据服务化，涵盖了业务全貌的数据集成与模型构建。数据中台的数据被转化为可操作的服务，服务中台负责对时序监测数据进行管理和监控，空间数据则通过专门的服务发布平台进行空间分析和三维可视化呈现。同时，标准化的数据服务和地图发布，以及文档资料的全文检索服务，提升了信息获取的便利性。

2关键技术

2.1构建地质灾害智能监测体系

借助于先进的4G/5G无线通信技术，我们构建了一种智能的地质灾害监控框架，它巧妙地融合了红外摄像头、测斜传感器、裂缝计和雨量计等多种感知装置。这些设备通过高效的无线网络进行无缝连接，实时将收集到的数据传输至云端管理平台，形成了一个全方位的地质灾害预警系统。该系统的核心任务是对诸如泥石流、滑坡和崩塌等灾害的宏观形变路径进行持续且精确的追踪，以便及时捕捉其动态变化和潜在发展趋势。这套监控体系主要包括感知单元、无线通信模块、全球导航卫星系统（GNSS）天线和接收器等关键组件。其设计注重动态响应能力、实际应用效能以及直观的数据呈现，凭借太阳能驱动或内置电池供电，确保全天候、无人值守的不间断监测，提升了效率和可靠性。

2.2构建地质灾害三维实景模型

传统的地质灾害识别手段局限于平面或近似平面的二维视角，这限制了对灾害区域及其周围环境全面、立体的理解，难以准确重现现场细节，也无法进行精确的测量，从而妨碍了科学而严谨的风险评估和决策制定。然而，随着现代科技的革新，尤其是低成本无人机的倾斜摄影技术的迅猛进步，为地质灾害的三维可视化、深度剖析和应急预案的制定提供了海量的三维空间数据资源。本研究利用这类普及型无人机，对地质灾害发生地点及其周边环境实施了精准的倾斜摄影测量，成功构建了一种逼真的三维复原模型。通过这个模型，我们实现了对灾害现场的三维漫游探索、精确导航定位、灾害预防和修复设计、精细测量以及应急响应策略的模拟设计，极大地提升了灾害管理的效率和精度。

2.3基于Spark的海量地质灾害数据查询和分析

有效和迅速地处理庞大的空间数据是一项艰巨的任务，尤其是在大数据背景下。Spark，作为一种内存驱动的分布式编程环境，以其独特的分布式弹性数据集（RDD）架构脱颖而出，显著提升了大数据处理的效率。它特别适用于地质灾害大数据的处理，这些数据包罗万象，涵盖了丰富的基础地理信息、详细的地质灾害位置数据、实时监测资料，甚至还有多媒体元素。本文创新性地运用了Spark技术，对海量地质灾害数据进行深度查询和分析，实现了前所未有的快速响应和高效处理。这种技术的应用，对于实时地质灾害监控、动态预警系统以及应急决策支持体系提供了强大而及时的数据支持。

2.4构建基于神经网络的智能预警预报模型

神经网络的理论框架丰富多样，主要划分为全球和区域策略，后者凭借其高效的学习能力和卓越性能，在信息处理、模型建构和动态系统研究等领域占据显著位置。本研究巧妙运用了区域神经网络中的关键组件——径向基函数，聚焦于新疆维吾尔自治区独特的地质灾害风险环境。我们构建了一种智能化的预警预报体系，该体系围绕地表裂缝、降雨量变化、地壳运动以及人类活动等关键变量展开。我们运用径向基函数的独特算法，构建了一个动态的数据学习机制，旨在深入探究地质灾害与自然和人为因素的复杂关联。这一过程不仅揭示了潜在的风险模式，还驱动了预警预报模型的持续改进与优化。

3平台建设

本系统实现了多维度的空间可视化，包括二维地形模拟、三维立体模型构建以及两者融合的交互式呈现。通过巧妙地运用地图转换器，用户能够无缝切换至二维或三维视角，而分屏同步技术则支持了全方位的二三维对比展示。在地图操作层面，我们提供了丰富的功能，包括精准的缩放控制、灵活的图层管理、测量标注等实用工具。地质灾害的空间数据，如灾害点位置、防护区域和风险评估指标，都被精确地叠加在地图上，便于用户清晰掌握灾害分布全貌。单击事件节点即可获取详尽的灾害详情。空间查询统计功能则具备高度灵活性，允许用户依据地理位置、灾害属性以及不同研究角度进行深入挖掘和数据分析，结果以直观的图表形式呈现。系统还包括了基础信息维护、发展趋势剖析和治理进度管控模块。基础信息管理涵盖灾害点、防护区域和风险等级等数据的增删改查和审核流程。发展趋势分析则是基于多种监测数据（如灾害类型、地理条件、气象参数）以及专家的专业见解，预测灾害可能的发展路径。至于治理情况管理，系统实时追踪每个灾害点的治理进程，包括制定的步骤、方案及其执行情况，确保按计划推进治理工作。此外，我们还设计了智能传感器监测系统，用于收集各类设备数据，如降雨量变化和信号噪声比，为预警模型提供实时数据支持。

结论

通过对地质灾害管理体系的深入剖析，本文探索了现有技术局限，如GIS、三维可视化及云计算的应用。我们依托于云服务的T-C-V架构，构建了一套先进的地质灾害监控预警数据库，并研发出一款集成灾害展示、管理、追踪、预警与应急决策为一体的综合管理系统。这一创新举措显著提升了灾害响应效率和治理效能。然而，当前系统尚存在挑战：传感器设备的维护成本高昂且易损，导致数据获取的连续性受到影响；此外，对于复杂地质灾害的数据深度挖掘仍显不足，预警模型在处理多元因素的灾害事件时表现有待提高。

参考文献：

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