CN110910612A - 泥石流沟道中山洪泥石流灾害监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种泥石流沟道中山洪泥石流灾害监测方法。该方法利用山洪泥石流在泥石流沟道中行进时形成的环境噪声数据波形在噪声值大小、衰减特征方面都具体独特性，能够使其自身与其它环境噪声相区分的信号特征，采用滤波分析有效地提取信号中的噪声值与时间特征信息，在解读环境噪声信号样本L沿时间轴的多项衰减、振荡、激发特征后，辨识出山洪泥石流的主要运动特征及其到达监测断面的时间。通过增设监测断面，本发明能够进一步监测山洪泥石流在监测断面间的位置与其流速。本发明方法不受环境光线条件、能见度等因素影响，能够很好地解决夜间突发灾害的监测问题。并且监测装置成本低，便于提高监测强度，为野外研究提供更多的灾害运动要素数据。

Description

泥石流沟道中山洪泥石流灾害监测方法

技术领域

本发明涉及一种监测方法，特别是涉及一种在泥石流沟道中利用环境噪声信号对山洪泥石流灾害的运动加以监测的方法。属于信号装置技术领域、山区环境灾害防治领域。

背景技术

山洪泥石流灾害形成主要是由环境条件变化的激发所致。其中最重要的三个环境条件是特定地形地貌条件、丰富的松散土石碎屑固体物质来源、强降雨。此三者也是山区灾害预报研究中用于判断山洪泥石流是否发生的主要标准。从环境噪声的研究角度看，激发山洪泥石流的外部自然活动(如降水、强风、土石运动等等)都能够从环境噪声值的变化中得到体现。并且，环境噪声值的变化特征，还能够反映多山洪泥石流的诸多有研究意义的运动特征。同时，环境噪声数据不受环境光线条件、能见度等条件影响，能够在夜间监测中发挥明显优势。

目前，山洪泥石流灾害的监测主要有两类方式：第一类方式是布置超声波物位计、雷达测速仪对通过断面的泥石流进行观测，只能检测到泥位、流速(如泥石流规模较小，不走传感器下面过，无法测量)，并辅以人工观测记录。这类方式获得的监测数据较粗糙，准确性不高。而且在灾害危险较重的时段与区域，也不无实施人工观测。二是在超声波物位计、雷达测速仪的基础上增加图像监控制备，利用计算机图形分析技术提高对山洪泥石流发生运动的监测科学性。这类方式更为科学准确，获得的监测数据质量好。但为数较多的山洪泥石流发生在夜晚，光线、大降雨、起雾等自然因素会严重影响图像监控制备的成像质量，降低后期分析的有效性。并且这类监测系统往往造价高，不便于在山区大规模建设。

发明内容

本发明的目的就是针对现有技术的不足，提供一种利用泥石流沟道中的环境噪声信号对沟道中的山洪泥石流灾害的发生、运动实施监测的方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种泥石流沟道中山洪泥石流监测方法，其特征在于：利用环境噪声分析实现对泥石流沟道中山洪泥石流灾害的监测，依如下步骤实施：

步骤S1、选定泥石流沟道作为监测区域，设置泥石流沟道监测断面，在监测断面上的泥石流沟道岸旁安装环境噪声传感器，环境噪声传感器与上位机通信连接；在上位机中设置初始背景噪声值L_background、时间阈值t_nsl、泥石流判定阈值L_nsl、山洪判定阈值L_sh，开始采集分析数据；

步骤S2、山洪泥石流灾害监测预报

上位机获取环境噪声传感器采集的环境噪声信号L样本，进行分析：

步骤S21、确定校准后L_background

自数据采集时间起，将环境噪声信号样本L与L_background对比，采用L校准L_background：若L_background≤L，上位机记录L_background，若L_background＜L，上位机将L记录为L_background；上位机根据至少48h无风无雨环境中的L校准L_background，得到校准后L_background用于后续运算；

步骤S22、滤波

滤波开始，标记当前时刻为T，

自T时刻起，取T至T－5s间环境噪声信号L的最小值记为第1个L_min，，再沿时间轴取T+1s至T－4s间环境噪声信号的最小值记为第2个L_min，以此类推得到滤波L_min；

自T时刻起，计算T至T－30s间平均L_min，记为第1个L_average，再沿时间轴取T+1s至T－29s间平均L_min，记为第2个L_average，得到滤波L_average；

自T时刻起，计算T至T－300s间平均L_min，记为第1个L_threshold，再沿时间轴取T+1s至T－299s间平均L_min，记为第2个L_threshold，得到滤波L_threshold；

步骤S23、监测泥石流沟道内自然活动变化趋势

自T时刻起沿T+1时刻方向实时分析环境噪声信号L，当L_average>L_threshold时，记录两波交叉时刻为t_start，判断自t_start时刻起沟道内自然活动趋势增大，执行步骤S24；若L_average≤L_threshold时，判断沟道内自然活动变化不大或趋势减小，继续监测直到满足条件确定t_start；

步骤S24、监测自然活动峰值到达监测断面

自t_start时刻起，将L_average波峰值记为L_MAX、波峰时刻记为t_MAX，且判定有强自然活动在时刻t_MAX到达监测断面，发出监测信号；

步骤S25、判别山洪泥石流灾害类别

若t_MAX≥t_start+t_nsl，则进一步判别：

若L_MAX-L_background≥L_nsl，判断在t_MAX时刻到达监测断面的是泥石流；若L_nsl>L_MAX-L_background≥L_sh，判断在t_MAX时刻到达监测断面的是山洪；若L_sh>L_MAX-L_background，判断在t_MAX时刻到达监测断面的是常流水；

若t_MAX＜t_start+t_nsl，放弃当前分析，继续步骤S23。

本发明前期研究发现，山洪泥石流在泥石流沟道中行进时形成的环境噪声数据波形在噪声值大小、衰减特征方面都具体独特性，能够使其自身与其它环境噪声相区分。例如山洪泥石流沿沟道从上游流来噪声越来越大，然后向下游流走噪声越来越小，历时几十上百秒。其噪声中最突出的时间变化特征与背景中的风雨雷电等自然气象形成的环境噪声有明显不同。同时，不同类型的山洪泥石流形成的环境噪声信号波形又具有一定程度上的相异性。例如阵性山洪泥石流形成的环境噪声波形峰值突出，易于识别，且阵与阵之间存在明显的声波中断，并且中断时间存在规律性。基于这些发现，本发明上述山洪泥石流监测方法在泥石流沟道中设立监测断面，在断面上安装环境噪声传感器，采集环境噪声信号样本L。通过滤波分析有效地提取信号中的噪声值与时间特征信息，在解读环境噪声信号样本L沿时间轴的多项衰减、振荡、激发特征后，辨识出山洪泥石流的主要运动特征及其到达监测断面的时间。

上述方法中，上位机中预置的各指标值一般可根据观测经验确定。

具体可采用：

初始背景噪声值L_background：背景噪声值L_background是取监测沟道中环境噪声的最低值，因而，在上位机中预置的初始值一般根据经验或前期观测的初步分析结果确定，选择一个比监测沟道中通常环境噪声值略高的值，然后再在监测过程中对其加以替换校准。

时间阈值t_nsl：时间阈值t_nsl是估测泥石流能够被传感器“听”到后到达监测断面所需的时间。一般沟道中泥石流在300m外产生的噪声已经很大，只要传感器无遮蔽，均可以检测到。如果以泥石流流速10m/s估算，30s会到达监测断面，所以可预置为30s。

泥石流判定阈值L_nsl与山洪判定阈值L_sh可根据现有观测资料选定。本发明根据在蒋家沟研究地的长期观测数据(常流水时环境噪声值在65dB～75dB之间，山洪发生时环境噪声在75dB～90dB之间，泥石流发生时环境噪声在90dB以上)，提供参考值：泥石流判定阈值L_nsl预置为30dB、山洪判定阈值L_sh预置为15dB。

上述山洪泥石流监测方法在监测装置布设时的优化可以包括：一、将环境噪声信号频率设置为不低于每秒生成2个环境噪声值，即信号频率不低于2Hz。二、将监测断面设置在泥石流沟道转弯处，以有效利用山洪泥石流转弯时形成的环境噪声更突出的特征，降低监测结果误判可能性。三、环境噪声传感器安装位置在距离沟道边线30m～100m范围内。该距离能够有效避免距离沟边岸太近造成传感器被冲毁，并且能够有效防止由于沟岸边噪声较大，导致山洪泥石流发出的噪声衰减和沟边背景噪声差值较小，以及距离太远造成环境噪声整体衰减特征突出，掩盖了某些细微的信号变化致使小规模山洪泥石流无法监测。

在上述山洪泥石流监测方法的基础上，可以增设监测断面，通过分析沿泥石流沟道布设的上、下二监测断面上采集到的环境噪声信号，能够进一步监测山洪泥石流灾害的两个运动参数：其一是，山洪泥石流在两监测断面间的位置；其二是山洪泥石流的流速。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提供了一种全新的利用环境噪声信号监测泥石流沟道中山洪与泥石流运动的方法。通过将监测断面设置在保护地上游，本发明方法可以用于泥石流沟道区域的山洪泥石流灾害预警。由于环境噪声的监测不受环境光线条件、能见度等因素影响，因而本发明方法能够很好地解决夜间突发山洪泥石流时，基于图像分析的泥石流沟通监测技术应用受限的问题。并且，由于山洪泥石流在夜间发生的危害性远高于白天发生的危害性，因为本发明方法也具有更突出的山区减灾防灾效果。再加之环境噪声传感器价格相对低廉，信号传输成本小，因而通过在泥石流沟道沿岸更密集地布设监测断面，本发明可以实现对山洪泥石流的全程运动监测，确定开始结束时间、计算山洪泥石流的多种运动参数，从而可以为山洪泥石流的野外研究提供更多的山洪泥石流运动要素数据。

附图说明

图1泥石流沟道内监测断面布置示意图。

图2是原始数据、L_average、L_threshold波形图(L_A部分数据)。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的优选实施例作进一步的描述。

实施例一

如图1所示，用本发明方法对某泥石流沟道中山洪泥石流实施监测。

步骤S1、监测装置布置

图1泥石流沟道内监测断面布置示意图。图中横实线示泥石流沟道，以泥石流沟道作为监测区域，沿泥石流沟道方向设置上下二监测断面，分别记为监测断面A、监测断面B，二监测断面相距S_AB。在二监测断面上分别安装环境噪声传感器A与环境噪声传感器B。二环境噪声传感器可以安装在泥石流沟道同岸，也可以分别安装在泥石流沟道两岸。环境噪声传感器A、B均与上位机通信连接。

S_AB一般设置为100m～300m，以避免二断面距离太近差值太小不易区分，或者距离太远衰减太大误差增大。本实施方式中S_AB＝180m。环境噪声传感器A与泥石流沟道上游岸边垂直距离H_A＝260m、环境噪声传感器B与泥石流沟道下游岸边垂直距离H_B＝30m。环境噪声信号频率均为2Hz。

根据前期观测经验值，在上位机中分别设置如下阈值：

传感器A：初始背景噪声值L_Abackgroud＝100dB、时间阈值t_Ansl＝30s、泥石流判定阈值L_Ansl＝10dB、山洪判定阈值L_Ash＝5dB；

传感器B：初始背景噪声值L_Bbackground＝100dB、时间阈值t_Bnsl＝30s、泥石流判定阈值L_Bnsl＝30dB、山洪判定阈值L_Bsh＝15dB。

设置完成，开始采集数据。

步骤S2、山洪泥石流灾害监测预报

上位机分别获取环境噪声传感器A、B采集到的环境噪声信号样本L_A、L_B，分别进行分析：

步骤S21、校准背景噪声L_background

自数据采集时间起，将环境噪声信号样本L_A与初始背景噪声L_Abackground相对比，采用L_A校准L_Abackground，具体是：若L_Abackground≤L_A，则上位机记录L_Abackground；若L_Abackground＞L_A，则上位机将L_A记录为L_Abackground。上位机根据至少48h无风无雨环境中的L_A校准L_Abackground，得到校准后L_Abackground，用于后续运算。校准期间若遇风雨天气则延长校准时间，直到满足上位机记录无风无雨48h的L_Abackground值为止。类似地，初始L_Bbackground也经环境噪声信号样本L_B校准，得到校准后L_Bbackground，用于后续运算。

得到校准后L_Abackground＝44.5dB。环境噪声信号样本L_B分析过程略。

步骤S22、滤波

滤波开始，标记当前时刻为T，自T时刻起，取T至T－5s间环境噪声信号L的最小值记为第1个L_min，再沿时间轴取T+1s至T－4s间环境噪声信号的最小值记为第2个L_min，以此类推。每采集一个环境噪声信号L，就会得到一个L_min，形成先进先出的min堆栈。min堆栈可存储5秒10笔。

例如，由于传感器以2Hz采样，所以每秒都有2个数据。若T＝5s，则回溯取第5s至第T－5s＝0s间(含第1秒、2秒、3秒、4秒、5秒)10个数据中的最小环境噪声信号L记为第1个L_min(即5s时刻的L_min)，然后沿时间轴取T+1s＝6s至T－4s＝1s间(含第2秒、3秒、4秒、5秒、6秒)10个数据中的最小环境噪声信号L记为第2个L_min(即6s时刻的L_min)，再然后沿时间轴取T+2s＝7s至T－3s＝2s间(含第3秒、4秒、5秒、6秒、7秒)10个数据中的最小环境噪声信号L记为第3个L_min(即7s时刻的L_min)。由此得到滤波L_min。

自T时刻起，计算T至T－30s间平均L_min，记为第1个L_average，再沿时间轴取T+1s至T－29s间平均L_min，记为第2个L_average。即沿时间轴形成先进先出的average堆栈。average堆栈可存储30秒60笔。

由此得到滤波L_average。

自T时刻起，计算T至T－300s间平均L_min，记为第1个L_threshold，再沿时间轴取T+1s至T－299s间平均L_min，记为第2个L_threshold。即形成先进先出的threshold堆栈。threshold堆栈可存储300秒600笔。由此得到滤波L_threshold。

上位机处理时，每采集到一个L，即进入min堆栈，同时min堆栈最先进入的L自动出栈，取min堆栈内最小值即L_min。得到L_min将L_min同时压入average堆栈与threshold堆栈。分别计算average堆栈与threshold堆栈内数据的平均值即为L_average、L_threshold。图2是原始数据、L_average、L_threshold波形图(L_A部分数据)

步骤S23、监测泥石流沟道内自然活动变化趋势

自T时刻起沿T+1时刻方向实时分析环境噪声信号L，当L_average>L_threshold时，记录两波交叉时刻为t_start，判断自t_start起，沟道内自然活动趋势增大，即山洪泥石流灾害可能性增加，执行步骤S24。若L_average≤L_threshold时，判断自t_start起，沟道内自然活动变化不大或趋势减小，继续监测直到满足条件确定t_start。

以环境噪声信号样本L_A分析为例(图2)，当第1次L_average>L_threshold时记为t_Astart1＝00:38:16.0；第2次L_average>L_threshold时记为t_Astart2＝00:44.46.0。这2个时刻沟内自然活动趋势出现增大趋势，应该注意监测沟道内环境噪声信号样本变化。

步骤S24、监测自然活动峰值到达监测断面

自t_start时刻起，将L_average波峰值记为L_MAX、波峰时刻记为t_MAX，且判定有强自然活动(即疑似山洪泥石流)在时刻t_MAX到达监测断面，发出监测信号。

以环境噪声信号样本L_A分析为例(图2)，有自t_Astart1起，L_average波峰值记为L_AMAX1＝66.3dB，波峰时刻记为t_AMAX1＝00:39:00.0；自t_Astart2起，L_average波峰值记为L_AMAX2＝71.8dB，波峰时刻记为t_AMAX2＝00:45:34.0。

对于样本L_B，监测计算确定t_BMAX1＝00:39:25.5。

步骤S25、判别山洪泥石流灾害类别

若t_MAX≥t_start+t_nsl，则进一步判别：

若L_MAX-L_background≥L_nsl，判断在L_MAX时刻到达监测断面的是泥石流；若L_nsl>L_MAX-L_background≥L_sh，判断在t_MAX时刻到达监测断面的是山洪；若L_sh>L_MAX-L_background，判断在t_MAX时刻到达监测断面的是常流水。根据判断结果，发出对应的监测信号，沿时间轴继续监测。

若t_MAX＜t_start+t_nsl，放弃当前分析，继续步骤S23。

以环境噪声信号样本L_A分析为例(图2)，t_Astart1＝00:38:16.0、t_AMAX1＝00:39:00.0、L_AMAX1＝66.3dB、L_Abackground＝44.5dB、t_Ansl＝30s，同时满足t_MAX≥t_start+t_nsl和L_MAX-L_background≥L_nsl两项条件，表明有一阵泥石流在t_AMAX1＝00:39:00.0通过监测断面A；t_Astart2＝00:44:46.0、t_AMAX2＝00:45:34.0、L_AMAX2＝71.8dB、L_Abackground＝44.5dB、t_Ansl＝30s，同时满足t_MAX≥t_start+t_nsl和L_MAX-L_background≥L_nsl两条件，表明有另一阵泥石流在t_AMAX2＝00:45:34.0通过监测断面A。对应发出泥石流监测信号。

实际结果：根据当日人工观测泥石流记录，在00:39和00:45各有一阵泥石流流过监测断面A。

步骤S3、计算泥石流在二监测断面间的位置

在t_Astart时该后，但尚未监测到泥石流到达监测断面B之前的任一时间t，沟道中泥石流处于监测断面A与监测断面B之间。计算此时泥石流在监测断面A、B间的位置。

在信号样本L_A、L_B中，分别提取t＝00:39:10.0时的环境噪声信号l_A＝59.2dB、l_B＝66.7dB；

将l_A、l_B、S_AB＝180m、H_A＝260m、H_B＝30m代入式1，计算泥石流距离监测断面B的距离S_BC：

计算有S_BC≈109.56m。

步骤S4、计算沟道泥石流的流速

将步骤S2确定的泥石流到达监测断面A的时间t_AMAX1＝00:39:00.0、泥石流到达监测断面B的时间t_BMAX1＝00:39:25.5，以及步骤S1中S_AB＝180m代入式2：

计算有泥石流的流速V_AB≈7.06m·s^-1。

Claims (9)

1.山洪泥石流沟道中山洪泥石流灾害监测方法，其特征在于：利用环境噪声分析实现对泥石流沟道中山洪泥石流灾害的监测，依如下步骤实施：

步骤S1、选定泥石流沟道作为监测区域，设置泥石流沟道监测断面，在监测断面上的泥石流沟道岸旁安装环境噪声传感器，环境噪声传感器与上位机通信连接；在上位机中设置初始背景噪声值L_background、时间阈值t_nsl、泥石流判定阈值L_nsl、山洪判定阈值L_sh，开始采集分析数据；

步骤S2、山洪泥石流灾害监测预报

上位机获取环境噪声传感器采集的环境噪声信号L样本，进行分析：

步骤S21、确定校准后L_background

自数据采集时间起，将环境噪声信号样本L与L_background对比，采用L校准L_background：若L_background≤L，上位机记录L_background，若L_background＜L，上位机将L记录为L_background；上位机根据至少48h无风无雨环境中的L校准L_background，得到校准后L_background用于后续运算

步骤S22、滤波

滤波开始，标记当前时刻为T，

自T时刻起，取T至T－5s间环境噪声信号L的最小值记为第1个L_min，再沿时间轴取T+1s至T－4s间环境噪声信号的最小值记为第2个L_min，以此类推得到滤波L_min；

自T时刻起，计算T至T－30s间平均L_min，记为第1个L_average，再沿时间轴取T+1s至T－29s间平均L_min，记为第2个L_average，得到滤波L_average；

自T时刻起，计算T至T－300s间平均L_min，记为第1个L_threshold，再沿时间轴取T+1s至T－299s间平均L_min，记为第2个L_threshold，得到滤波L_threshold；

步骤S23、监测泥石流沟道内自然活动变化趋势

自T时刻起沿T+1时刻方向实时分析环境噪声信号L，当L_average>L_threshold时，记录两波交叉时刻为t_start，判断自t_start时刻起沟道内自然活动趋势增大，执行步骤S24；若L_average≤L_threshold时，判断沟道内自然活动变化不大或趋势减小，继续监测直到满足条件确定t_start；

步骤S24、监测自然活动峰值到达监测断面

自t_start时刻起，将L_average波峰值记为L_MAX、波峰时刻记为t_MAX，且判定有山洪泥石流在时刻t_MAX到达监测断面，发出监测信号；

步骤S25、判别山洪泥石流灾害类别

若t_MAX≥t_start+t_nsl，则进一步判别：

若L_MAX-L_background≥L_nsl，判断在t_MAX时刻到达监测断面的是泥石流；若L_nsl>L_MAX-L_background≥L_sh，判断在t_MAX时刻到达监测断面的是山洪；若L_sh>L_MAX-L_background，判断在t_MAX时刻到达监测断面的是常流水；

若t_MAX＜t_start+t_nsl，放弃当前分析，继续步骤S23。

2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于：所述环境噪声信号频率2Hz。

3.根据权利要求2所述的监测方法，其特征在于：所述L_background＝100dB。

4.根据权利要求2所述的监测方法，其特征在于：所述步骤S1中，监测断面设置在泥石流沟道转弯处。

5.根据权利要求2所述的监测方法，其特征在于：所述步骤S1中，环境噪声传感器安装位置距离泥石流沟道岸旁距沟边线30m～100m。

6.根据权利要求1～5任一所述的监测方法，其特征在于：

所述步骤S1中：选定泥石流沟道作为监测区域，沿泥石流沟道方向设置上下二监测断面，分别记为监测断面A、监测断面B，二监测断面相距S_AB，分别在监测断面A与监测断面B的泥石流沟道同侧安装环境噪声传感器A与环境噪声传感器B，环境噪声传感器A、B与泥石流沟道岸边垂直距离分别记为H_A、H_B；

所述步骤S2中，分别对环境噪声传感器A、环境噪声传感器B采集的环境噪声信号样本L_A、L_B实施步骤S2的分析，当确定环境噪声传感器A的t_start时刻，记为t_Astart且尚不满足标记环境噪声传感器B的t_start时刻t_Bstart时，执行步骤S3；

步骤S3、计算山洪泥石流在二监测断面间的位置

选取t_Astart之后的任一时间t，上位机分别获取环境噪声信号样本L_A、L_B中t时刻的环境噪声信号l_A、l_B；

依式1计算山洪泥石流距离监测断面B的距离S_BC：

式中，l_A、l_B—噪声信号样本L_A、L_B在时刻t的环境噪声值，dB，步骤S3确定，

S_AB—监测断面A、B间距，m，步骤S1确定，

H_A、H_B—环境噪声传感器A、B与泥石流沟道岸边垂直距离，m，步骤S1确定。

7.根据权利要求6所述的监测方法，其特征在于：

所述步骤S2中，当满足标记环境噪声传感器A的t_start时刻t_Astart与环境噪声传感器B的t_start时刻t_Bstart的条件时，执行步骤S4；

步骤S4、依式2计算山洪泥石流流速V_AB，发出监测信号：

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于：S_AB＝100m～300m。

9.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于：所述环境噪声传感器A、B在泥石流沟道同岸或分别在泥石流沟道两岸。

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