CN115063949A - 基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法、系统及存储介质 - Google Patents

基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法、系统及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法、系统及存储介质，属于地质灾害防控领域，预警方法包括以下步骤：建立降雨‑土体函数模型；获取预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比；将预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比输入降雨‑土体函数模型中，以得到目标区域内降雨后的土体强度；若降雨后的土体强度小于危险土体强度阈值，则向用户端输出预警信号。本申请具有可提高地质灾害预警准确度的效果。

Description

基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法、系统及存储介质
技术领域
本申请涉及地质灾害防控领域，尤其是涉及基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法、系统及存储介质。
背景技术
在雨量较大的情况下，地下水水位会上升，地下水位上升后会对土体产生影响，进而影响区域地质的稳定性，区域地质的稳定性下降，则容易产生地质灾害。目前，一般会对地下水水位进行监控，根据地下水水位的高低来作出预警判定。
针对上述中的相关技术，发明人认为仅靠地下水水位来判定区域地质稳定性，存在有判定不准确的缺陷。
发明内容
为了提高判定的准确度，本申请提供了基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法、系统及存储介质。
第一方面，本申请提供基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法，采用如下的技术方案：
基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法，包括以下步骤：
建立降雨-土体函数模型；
获取预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比；
将预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比输入降雨-土体函数模型中，以得到目标区域内降雨后的土体强度；
若降雨后的土体强度小于危险土体强度阈值，则向用户端输出预警信号。
通过采用上述技术方案，获取预计降雨量上升速率信息和预计孔隙压力比，将预计降雨量上升速率信息和预计孔隙压力比输入降雨-土体函数模型中，从而确定降雨后的土体强度；当降雨后的土体强度小于危险土体强度阈值，向用户端输出预警信号。通过预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比来确定降雨后的土体强度，可提高预警的准确度。
可选的，所述建立降雨-土体函数模型，包括：
获取降雨量上升信息和孔隙压力比；
根据降雨量上升信息并通过查表的方式得到压力比差值，且根据压力比差值与孔隙压力比以确定预计孔隙压力比；
将降雨量上升信息和预计孔隙压力比输入目标函数中，训练得到降雨-土体函数模型。
通过采用上述技术方案，根据压力比差值与孔隙压力比以确定预计孔隙压力比，可得到较为精准的预计孔隙压力比，减少误差，使降雨-土体函数模型的精度更高。
可选的，所述目标函数为：
Figure BDA0003713884150000021
其中，F为降雨后的土体强度；Ci为第i块单位土体的粘聚力；Li为第i块单位土体的边长；Ru为预计孔隙压力比；Wi为第i块单位土体的自重；Ji为渗透系数；Vw为降雨量上升信息；g为水的密度；Si为第i块单位土体的面积。
通过采用上述技术方案，以目标函数可以训练得到相应的降雨-土体函数模型。
可选的，所述获取降雨量上升信息和孔隙压力比，包括：
建立降雨量数组，计算当前降雨量数组的降雨平均值，若新获取的降雨量上升信息与当前的降雨平均值的差值的绝对值大于第一预设值，则剔除该降雨量上升信息，最终降雨量数组的降雨平均值为最终的降雨量上升信息；
建立孔隙压力比数组，计算当前孔隙压力比数组的压力平均值；若新获取的孔隙压力比与当前的压力平均值的差值的绝对值大于第二预设值，则剔除该预计孔隙压力比，最终孔隙压力比数组的压力平均值为最终的孔隙压力比。
通过采用上述技术方案，剔除误差较大的降雨量上升信息或孔隙压力比，可提高降雨量上升信息与孔隙压力比的准确度。
可选的，所述向用户端输出预警信号，包括：
判定目标区域是否存在人员信号；
若存在，确定当前人员类型，且根据人员类型进行对应预警信息的推送。
通过采用上述技术方案，向不同的人员类型推送不同的预警信息，便于相应的人员作出相应的防护措施。
可选的，所述若存在，确定当前人员类型，且根据人员类型进行对应预警信息的推送，包括：
获取电话号码信息，判断该电话号码信息是否属于预存信息；
若是，则向用户端发送事故信号；
若否，则向用户端发送危险信号。
通过采用上述技术方案，获取区域内的电话号码信息，并将电话号码信息与预存信息进行比较，便于区分人员的类型。
第二方面，本申请提供一种基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警系统，采用如下的技术方案：
一种基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警系统，包括：
建立模块：用于建立降雨-土体函数模型；
获取模块：用于获取预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比；
输入处理模块：用于将预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比输入降雨-土体函数模型中，以得到目标区域内降雨后的土体强度；
输出预警模块：用于若降雨后的土体强度小于危险土体强度阈值，则向用户端输出预警信号。
通过采用上述技术方案，获取预计降雨量上升速率信息和预计孔隙压力比，将预计降雨量上升速率信息和预计孔隙压力比输入降雨-土体函数模型中，从而确定降雨后的土体强度；当降雨后的土体强度小于危险土体强度阈值，向用户端输出预警信号。通过预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比来确定降雨后的土体强度，可提高预警的准确度。
第三方面，本申请提供一种计算机设备，采用如下的技术方案：
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述任一项方法的计算机程序。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述任一项方法的计算机程序。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1.获取预计降雨量上升速率信息和预计孔隙压力比，将预计降雨量上升速率信息和预计孔隙压力比输入降雨-土体函数模型中，从而确定降雨后的土体强度；当降雨后的土体强度小于危险土体强度阈值，向用户端输出预警信号。通过预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比来确定降雨后的土体强度，可提高预警的准确度，以及可提前进行预警；
2.向不同的人员类型推送不同的预警信息，便于相应的人员作出相应的防护措施。
附图说明
图1是本申请实施例中基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法的流程示意图；
图2是目标区域的分割示意图；
图3是本申请实施例中基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警系统的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1-3及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例公开基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法。参照图1，岩溶塌陷监测预警方法包括以下步骤：
S1：建立降雨-土体函数模型。
具体的，确定降雨-土体函数模型的参数，通过实地检测并获取各种参数，然后构建目标函数，将相应的参数输入目标函数中，以得到函数值，将函数值与实际的数值进行比较，根据实际的差值调整目标函数的参数，以得到最终的降雨-土体函数模型。
S2：获取预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比。
具体的，预计降雨量上升信息为在预计期限内在目标区域的降雨量，通过气象局发布的数据，获取到相应的降雨量，例如，气象局发布：8月10号在目标区域的降雨量为30mm，若预计期限为1天，则预计降雨量上升信息为30mm。例如，气象局发布：8月11号目标区域的天气不是雨天，则降雨量为0，则预计降雨量上升信息为0。
孔隙压力是由于荷载变化等原因在土孔隙水与气体中引起的压力，或通过土壤或岩石中的孔隙水而传递的压力，即孔隙水压力与孔隙气压力二者之和，通过预埋的孔隙水压力计进行测量。预计孔隙压力比是土体中某点的孔隙压力与该点上方土层覆盖压力的比值，土层覆盖压力通过预埋在该点上方的压力传感器进行测量。
S3：将预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比输入降雨-土体函数模型中，以得到目标区域内降雨后的土体强度。
具体的，预计孔隙压力比、预计降雨量上升信息通过无线的方式发送到服务器中，服务器接收到该数据，将数据输入降雨-土体函数模型中，计算得到目标区域内降雨后的土体强度。
S4：若降雨后的土体强度小于危险土体强度阈值，则向用户端输出预警信号。
具体的，将降雨后的土体强度与危险土体强度阈值进行比较，其中，危险土体强度阈值为预设阈值。例如，如危险土体强度阈值为10Mpa，检测到降雨后的土体强度为20Mpa，而20Mpa>10Mpa，则不会向用户端发送预警信号；若检测到降雨后的土体强度为8Mpa，而8Mpa<10Mpa，则向用户端发送预警信号，用户端可以是手机。当降雨后的土体强度小于危险土体强度阈值，则表明该区域可能发生沉陷。
可选的，在S1步骤中，即建立降雨-土体函数模型，包括以下子步骤：
S11：获取降雨量上升信息和孔隙压力比。
S12：根据降雨量上升信息并通过查表的方式得到压力比差值，且根据压力比差值与孔隙压力比以确定预计孔隙压力比。
S13：将降雨量上升信息和预计孔隙压力比输入目标函数中，训练得到降雨-土体函数模型。
具体的，设置查找表，查找表中不同降雨量对应不同的压力比差值，然后将查找表存在存储器中，运行时，通过调出存储器中的查找表并查找相应的压力比差值。例如，降雨量上升信息为0mm，压力比差值为0；降降雨量上升信息在0mm-30mm的区间内，压力比差值为0.1；降雨量上升信息在30mm-50mm的区间内，压力比差值为0.2。其中，获取到的降雨量上升信息为20mm，20mm在0mm-30mm的区间内，即，此时查找到的压力比差值为0.1。
预计孔隙压力比＝孔隙压力比+压力比差值，例如，此时的时间为8月7号，孔隙压力比为8月7号通过测量得到的孔隙压力比。预计期限为1天，则，预计孔隙压力比为8月8号的孔隙压力比，其中，8月8号的降雨量上升信息为20mm，压力比差值为0.2，预计孔隙压力比＝孔隙压力比+0.2。若8月8号的降雨量上升信息为0mm，则预计孔隙压力比＝孔隙压力比。通过降雨量上升信息和压力比差值，可计算下一预计期限的预计孔隙压力比，可提前进行预警。
参照图2，将目标区域分割成多个单位面积的单位土体，单位土体的顶面呈边长为L的正方形，单位土体的面积为S，其中，目标函数为：
Figure BDA0003713884150000051
其中，F为降雨后的土体强度；Ci为第i块单位土体的粘聚力；Li为第i块单位土体的边长；Ru为预计孔隙压力比；Wi为第i块单位土体的自重；Ji为渗透系数；Vw为降雨量上升信息；g为水的密度；Si为第i块单位土体的面积。
Ci、Li、Wi、Ji和Si为常数，可通过测量得到。
可选的，在S11步骤中，即获取降雨量上升信息和孔隙压力比，包括以下子步骤：
S111：建立降雨量数组，计算当前降雨量数组的降雨平均值，若新获取的降雨量上升信息与当前的降雨平均值的差值的绝对值大于第一预设值，则剔除该降雨量上升信息，最终降雨量数组的降雨平均值为最终的降雨量上升信息。
S112：建立孔隙压力比数组，计算当前孔隙压力比数组的压力平均值；若新获取的孔隙压力比与当前的压力平均值的差值的绝对值大于第二预设值，则剔除该预计孔隙压力比，最终孔隙压力比数组的压力平均值为最终的孔隙压力比。
具体的，获取单位时间内的降雨量数据，将单位时间内的降雨量数据建立成降雨量数组。该单位时间内可获取到5个降雨量数据，其中，第一个降雨量数据和第二个降雨量数据构成的降雨量数组为{15，17}，则当前降雨量数组的降雨平均值为(15+17)/2＝16，而第一预设值设定为5；获取到第三个降雨量数据为23mm，23-16＝7，7>5，将23剔除。获取到第四个降雨量数据为19mm，19-16＝3,3<5，此时，降雨量数组为{15，17，19}，当前降雨量数组的降雨平均值为(15+17+19)/3＝17。获取到第五个降雨量数据为19mm，19-17＝2,2<5，则最终的降雨量数组为{15，17，19，19}，最终的降雨量数组的降雨平均值为(15+17+19+19)/4＝17.5，即，最终的降雨量上升信息为17.5mm。
获取单位时间内的孔隙压力比数据，将单位时间内的压力比数据建立成孔隙压力比数组。例如，该单位时间内可获取到3个孔隙压力比数据，其中，获取到第一个孔隙压力比数据为1.1，其中，第二预设值设定为0.3，此时，孔隙压力比数组为{1.1}，当前降雨量数组的压力平均值为1.1/1＝1.1，获取到第二个孔隙压力比数据为1.3，1.3-1.1＝0.2，0.2<0.3，孔隙压力比数组为{1.1，1.3}，此时，压力平均值为(1.1+1.3)/2＝1.2；获取到第三个降雨量数据为2.3，而2.3-1.2＝1.1，1.1>1.1，则将2.3剔除；最终的孔隙压力比数组为{1.1，1.3}，最终的孔隙压力比数组的压力平均值为1.2，即，最终的孔隙压力比为1.2。
可选的，在S4步骤中，向用户端输出预警信号，包括以下子步骤：
S41：判定目标区域是否存在人员信号。
S42：若存在，确定当前人员类型，且根据人员类型进行对应预警信息的推送。
具体的，目标区域内设置有开源基站，开源基站获取预定范围内的手机信号，该手机信号为人员信号，预定范围是以目标区域为中心，半径2公里的区域。通过对手机信号进行辨别，进而判断不同的人员类型，人员类型包括工作人员和非工作人员，并对工作人员和非工作人员推送不同的预警信息。预警信息包括事故信号和危险信号。
可选的，在S42步骤中，即若存在，确定当前人员类型，且根据人员类型进行对应预警信息的推送，包括以下子步骤：
S421：获取电话号码信息，判断该电话号码信息是否属于预存信息。
S422：若是，则向用户端发送事故信号。
S423：若否，则向用户端发送危险信号。
具体的，预存信息为预存的工作人员的手机号码，开源基站获取预定范围内的手机信号，以得到手机号码，将该手机号码与预存的手机号码一一比对，若与预存中的手机号码相同，则判断为工作人员，向工作人员发送事故信号，提醒工作人员做好地质防护措施，事故信号以短信的方式发送给工作人员的手机。若与预存中的手机号码不同，则判断为非工作人员，向非工作人员发送危险信号，提醒非工作人员尽快离开相应区域，危险信号以短信的方式发送给非工作人员的手机。
参照图3，本申请实施例还公开了一种基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警系统，包括：建立模块：用于建立降雨-土体函数模型。
获取模块：用于获取预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比。
输入处理模块：用于将预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比输入降雨-土体函数模型中，以得到目标区域内降雨后的土体强度。
输出预警模块：用于若降雨后的土体强度小于危险土体强度阈值，则向用户端输出预警信号。
关于一种基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警系统的具体限定可以参见上文中对于基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法的限定，在此不再赘述。上述一种基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
本申请实施例还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法的计算机程序。
本申请实施例还公开了计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法的计算机程序。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立降雨-土体函数模型；
获取预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比；
将预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比输入降雨-土体函数模型中，以得到目标区域内降雨后的土体强度；
若降雨后的土体强度小于危险土体强度阈值，则向用户端输出预警信号。
2.根据权利要求1所述的基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法，其特征在于，所述建立降雨-土体函数模型，包括：
获取降雨量上升信息和孔隙压力比；
根据降雨量上升信息并通过查表的方式得到压力比差值，且根据压力比差值与孔隙压力比以确定预计孔隙压力比；
将降雨量上升信息和预计孔隙压力比输入目标函数中，训练得到降雨-土体函数模型。
3.根据权利要求2所述的基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法，其特征在于，所述目标函数为：
Figure FDA0003713884140000011
其中，F为降雨后的土体强度；Ci为第i块单位土体的粘聚力；Li为第i块单位土体的边长；Ru为预计孔隙压力比；Wi为第i块单位土体的自重；Ji为渗透系数；Vw为降雨量上升信息；g为水的密度；Si为第i块单位土体的面积。
4.根据权利要求2所述的基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法，其特征在于，所述获取降雨量上升信息和孔隙压力比，包括：
建立降雨量数组，计算当前降雨量数组的降雨平均值，若新获取的降雨量上升信息与当前的降雨平均值的差值的绝对值大于第一预设值，则剔除该降雨量上升信息，最终降雨量数组的降雨平均值为最终的降雨量上升信息；
建立孔隙压力比数组，计算当前孔隙压力比数组的压力平均值；若新获取的孔隙压力比与当前的压力平均值的差值的绝对值大于第二预设值，则剔除该预计孔隙压力比，最终孔隙压力比数组的压力平均值为最终的孔隙压力比。
5.根据权利要求1所述的基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法，其特征在于，所述向用户端输出预警信号，包括：
判定目标区域是否存在人员信号；
若存在，确定当前人员类型，且根据人员类型进行对应预警信息的推送。
6.根据权利要求5所述的基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警方法，其特征在于，所述若存在，确定当前人员类型，且根据人员类型进行对应预警信息的推送，包括：
获取电话号码信息，判断该电话号码信息是否属于预存信息；
若是，则向用户端发送事故信号；
若否，则向用户端发送危险信号。
7.一种基于降雨数据的岩溶塌陷监测预警系统，其特征在于，包括：
建立模块：用于建立降雨-土体函数模型；
获取模块：用于获取预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比；
输入处理模块：用于将预计降雨量上升信息和预计孔隙压力比输入降雨-土体函数模型中，以得到目标区域内降雨后的土体强度；
输出预警模块：用于若降雨后的土体强度小于危险土体强度阈值，则向用户端输出预警信号。
8.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一项方法的计算机程序。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一项方法的计算机程序。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115994845A (zh) * 2023-03-24 2023-04-21 山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队(山东省地矿工程勘察院) 一种基于互联网的山水治理监管方法和系统
CN116030603A (zh) * 2023-03-23 2023-04-28 雅安市公共气象服务中心 基于短信和外呼的闭环式预警信息发送方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005232715A (ja) * 2004-02-17 2005-09-02 Oyo Corp 打撃貫入時の過剰間隙水圧測定による地盤調査方法及び装置
CN102542731A (zh) * 2010-12-07 2012-07-04 西安金和光学科技有限公司 泥石流地声监测报警装置
CN103061320A (zh) * 2013-01-07 2013-04-24 上海交通大学 基于孔压静力触探确定土体渗透系数的方法
CN108062448A (zh) * 2017-12-25 2018-05-22 济南大学 预测边坡稳定性的建模及分析方法、设备和存储介质
CN110333336A (zh) * 2019-07-05 2019-10-15 东北大学 一种降雨条件下监测土坡失稳预警系统及方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005232715A (ja) * 2004-02-17 2005-09-02 Oyo Corp 打撃貫入時の過剰間隙水圧測定による地盤調査方法及び装置
CN102542731A (zh) * 2010-12-07 2012-07-04 西安金和光学科技有限公司 泥石流地声监测报警装置
CN103061320A (zh) * 2013-01-07 2013-04-24 上海交通大学 基于孔压静力触探确定土体渗透系数的方法
CN108062448A (zh) * 2017-12-25 2018-05-22 济南大学 预测边坡稳定性的建模及分析方法、设备和存储介质
CN110333336A (zh) * 2019-07-05 2019-10-15 东北大学 一种降雨条件下监测土坡失稳预警系统及方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
TIWARI, B ETL ET AL: "Effect of Slope Steepness, Void Ratio, and Intensity of Rainfall on Seepage Velocity and the Stability of Slopes", GEOTECHNICAL AND STRUCTURAL ENGINEERING CONGRESS 2016, 31 December 2016 (2016-12-31), pages 584 - 590 *
纵岗;孙娇;: "降雨入渗作用下的边坡渗流特性分析", 四川建材, no. 08, 8 December 2016 (2016-12-08), pages 105 - 106 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116030603A (zh) * 2023-03-23 2023-04-28 雅安市公共气象服务中心 基于短信和外呼的闭环式预警信息发送方法及系统
CN116030603B (zh) * 2023-03-23 2023-06-09 雅安市公共气象服务中心 基于短信和外呼的闭环式预警信息发送方法及系统
CN115994845A (zh) * 2023-03-24 2023-04-21 山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队(山东省地矿工程勘察院) 一种基于互联网的山水治理监管方法和系统

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