CN120013239B - 一种面向艰险山区边坡灾害防治管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及边坡灾害防治技术领域，尤其涉及一种面向艰险山区边坡灾害防治管理方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取山区边坡全息特征图；基于山区边坡全息特征图对山区边坡进行应力场分析，得到山区边坡应力场；基于山区边坡应力场对山区边坡进行冻融敏感区域识别，得到边坡冻融风险分布图；根据边坡冻融风险分布图对山区边坡进行微环境模拟调控，得到边坡微环境调控方案；对山区边坡进行生物材料适应性分析，得到边坡生态基质分布图；根据边坡生态基质分布图对山区边坡进行锚固点布设，得到山区边坡锚固网络。本发明提升了对冻融灾害的防范精准度。

Description

一种面向艰险山区边坡灾害防治管理方法及系统

技术领域

本发明涉及边坡灾害防治技术领域，尤其涉及一种面向艰险山区边坡灾害防治管理方法及系统。

背景技术

艰险山区的边坡灾害防治一直是一个复杂且具有挑战性的领域。由于山区地形复杂，边坡的稳定性受到多种因素的影响，如地质构造、气候条件以及人类活动。传统的边坡灾害防治方法主要依赖于人工监测和简单的工程措施，如修建挡土墙和排水系统等。然而，这些方法在面对复杂多变的山区环境时，往往存在诸多不足。

首先，在高海拔高寒地区，边坡的冻融作用是一个重要的灾害诱因。由于气温的剧烈变化，边坡岩体内部的水分会发生冻融循环，导致岩体的强度和稳定性大幅下降。传统的监测手段在这种环境下难以准确捕捉到冻融过程中的微小变化，从而无法及时预警潜在的滑坡风险。例如，在一些矿山边坡，由于监测设备的布点少且精度低，人工监测的工作量和难度极大，难以实现对边坡的实时精确监测。其次，边坡的生态防护也是一个亟待解决的问题。在一些生态环境脆弱的山区，传统的边坡支护方法往往会对生态环境造成二次破坏，如大量的削坡和填土作业会破坏原有的植被和土壤结构，导致水土流失和生态失衡。此外，一些边坡支护材料在长期使用过程中容易老化和失效，无法有效抵御自然环境的侵蚀和破坏。例如，在膨胀土地区的边坡，传统的重力式挡土墙和抗滑桩等刚性支护结构容易因膨胀土的体积变化而发生破坏。

发明内容

基于此，本发明有必要提供一种面向艰险山区边坡灾害防治管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取山区边坡全息特征图；基于山区边坡全息特征图对山区边坡进行应力场分析，得到山区边坡应力场；

步骤S2：基于山区边坡应力场对山区边坡进行冻融敏感区域识别，得到边坡冻融风险分布图；根据边坡冻融风险分布图对山区边坡进行微环境模拟调控，得到边坡微环境调控方案；

步骤S3：对山区边坡进行生物材料适应性分析，得到边坡生态基质分布图；根据边坡生态基质分布图对山区边坡进行锚固点布设，得到山区边坡锚固网络；基于山区边坡锚固网络对山区边坡进行支护结构仿真，得到边坡加固体系配置方案；

步骤S4：根据山区边坡应力场对山区边坡进行稳定性评估，得到边坡稳定性评估数据；对边坡稳定性评估数据进行时序分析，得到边坡失稳模式库；基于边坡失稳模式库对山区边坡进行预警，得到边坡风险预警数据；

步骤S5：根据边坡风险预警数据对边坡微环境调控方案进行调整，得到山区边坡防治策略；对山区边坡防治策略进行效果评估，得到边坡防治效果评估报告；对边坡防治效果评估报告进行应急预案生成，得到边坡灾害防治决策方案。

本发明通过精确识别冻融敏感区域，使防治工作从被动应对转为主动预判，提前锁定高风险区域，有效避免了传统监测手段的局限性，大大提升了对冻融灾害的防范精准度。依据冻融风险分布图制定微环境调控方案，这能够有效改善岩体所处环境，减少冻融循环对岩体的破坏，从源头上降低滑坡等灾害风险，弥补了传统防治措施在高海拔高寒地区应对冻融灾害时的不足。通过生物材料适应性分析和生态基质分布图的生成，指导锚固点布设和支护结构仿真，避免了传统支护方法对生态环境的破坏，减少了水土流失，促进了边坡生态系统的自我修复和平衡，实现了边坡灾害防治与生态环境保护的协同共进。通过时序分析，能够全方位、高精度地监测边坡的动态变化情况，突破了传统人工监测布点少、精度低的局限。通过对稳定性评估数据的深入分析，建立边坡失稳模式库，并基于此进行风险预警数据的生成，构建了系统化的预警体系。这能够提前识别边坡的失稳模式和风险等级，为采取防治措施争取了时间，使防治工作更具前瞻性和主动性。根据边坡风险预警数据动态调整微环境调控方案，这能够使防治措施灵活适应边坡风险的变化，确保在不同风险阶段都能采取最有效的防治手段，避免了传统防治方法中因策略固定而无法应对复杂多变山区环境的问题。

优选地，本发明还提供了一种面向艰险山区边坡灾害防治管理系统，用于执行如上所述的面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，该面向艰险山区边坡灾害防治管理系统包括：

应力分析模块，用于对山区边坡进行应力场分析，得到山区边坡应力场；

冻融调控模块，用于基于山区边坡应力场对山区边坡进行冻融敏感区域识别，得到边坡冻融风险分布图；根据边坡冻融风险分布图对山区边坡进行微环境模拟调控，得到边坡微环境调控方案；

生态加固模块，用于对山区边坡进行生物材料适应性分析，得到边坡生态基质分布图；根据边坡生态基质分布图对山区边坡进行锚固点布设，得到山区边坡锚固网络；基于山区边坡锚固网络对山区边坡进行支护结构仿真，得到边坡加固体系配置方案；

预警模块，用于根据山区边坡应力场对山区边坡进行稳定性评估，得到边坡稳定性评估数据；对边坡稳定性评估数据进行时序分析，得到边坡失稳模式库；基于边坡失稳模式库对山区边坡进行预警，得到边坡风险预警数据；

防治决策模块，用于根据边坡风险预警数据对边坡微环境调控方案进行调整，得到山区边坡防治策略；对山区边坡防治策略进行效果评估，得到边坡防治效果评估报告；对边坡防治效果评估报告进行应急预案生成，得到边坡灾害防治决策方案。

本发明通过应力分析模块能够精确地对山区边坡进行应力场分析，确保防治措施的科学性和针对性，使系统能够准确把握边坡的受力状况和稳定性变化趋势。冻融调控模块能够针对性地对边坡微环境进行调整，如温度控制等，从而有效改善岩体所处环境，减少冻融循环对岩体强度和稳定性的影响，从源头上降低因冻融作用引发滑坡等灾害的风险。生态加固模块通过生态与安全并重的加固方式，避免了传统支护方法对生态环境的破坏，促进了边坡生态系统的恢复和平衡，实现了边坡灾害防治与生态环境保护的协调发展。预警模块能够提前识别边坡的潜在风险，为采取防治措施争取时间。防治决策模块能够灵活适应边坡风险的变化，确保在不同风险阶段都能采取最有效的防治手段，提高了边坡灾害防治的灵活性和适应性，增强了防治工作的时效性和针对性，同时也有助于在灾害发生时迅速、准确地做出反应，采取有效的应急措施。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了一实施例的面向艰险山区边坡灾害防治管理方法的步骤流程示意图。

图2示出了一实施例的步骤S35的详细步骤流程示意图。

图3示出了一实施例的步骤S36的详细步骤流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供了一种面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取山区边坡全息特征图；基于山区边坡全息特征图对山区边坡进行应力场分析，得到山区边坡应力场；

步骤S2：基于山区边坡应力场对山区边坡进行冻融敏感区域识别，得到边坡冻融风险分布图；根据边坡冻融风险分布图对山区边坡进行微环境模拟调控，得到边坡微环境调控方案；

步骤S3：对山区边坡进行生物材料适应性分析，得到边坡生态基质分布图；根据边坡生态基质分布图对山区边坡进行锚固点布设，得到山区边坡锚固网络；基于山区边坡锚固网络对山区边坡进行支护结构仿真，得到边坡加固体系配置方案；

步骤S4：根据山区边坡应力场对山区边坡进行稳定性评估，得到边坡稳定性评估数据；对边坡稳定性评估数据进行时序分析，得到边坡失稳模式库；基于边坡失稳模式库对山区边坡进行预警，得到边坡风险预警数据；

步骤S5：根据边坡风险预警数据对边坡微环境调控方案进行调整，得到山区边坡防治策略；对山区边坡防治策略进行效果评估，得到边坡防治效果评估报告；对边坡防治效果评估报告进行应急预案生成，得到边坡灾害防治决策方案。

本实施例中，使用三维激光扫描仪(如Riegl VZ-4000)和高光谱成像仪(如Headwall Hyperspec III)获取山区边坡的全息特征图，包括地形、物质组成和振动模态数据，利用有限元分析软件(如ANSYS)基于全息特征图进行应力场分析，识别出边坡的应力集中区域，结合气象数据和地温监测(使用Sensirion SHT75传感器)，对边坡进行冻融敏感区域识别，生成冻融风险分布图。依据此图，通过GIS软件(如ArcGIS)模拟微环境调控方案，如设置排水系统和保温层。同时，进行生物材料适应性分析，选择适宜的植被和土壤改良材料，生成生态基质分布图。根据生态基质分布图，使用GIS进行锚固点布设，形成锚固网络，并通过支护结构仿真软件(如GeoStudio)得到边坡加固体系配置方案。进一步，根据应力场分析结果，进行稳定性评估，利用时间序列分析工具(如R语言的forecast包)得到边坡失稳模式库。基于此库，建立预警系统，当监测数据(使用GNSS和全站仪)触发预警时，及时发出警报。最后，根据风险预警数据调整微环境调控方案，形成防治策略，并通过现场监测数据评估效果，生成防治效果评估报告。依据报告，利用应急预案管理系统编制应急预案，形成边坡灾害防治决策方案。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：对山区边坡进行三维扫描，得到山区边坡点云数据集，并对山区边坡点云数据集进行地形特征提取，得到边坡地形特征参数集；

具体地，可以使用Riegl VZ-4000型三维激光扫描仪进行三维扫描，在边坡的不同位置设置5个扫描站点，每个站点的扫描范围覆盖约100米×100米的区域，扫描仪的分辨率设置为0.05米，扫描过程中，设备自动记录每个点的三维坐标(X,Y,Z)以及反射强度信息。扫描完成后，将各站点的数据导入到点云处理软件CloudCompare中，利用软件的地形特征提取功能，提取边坡的坡度、坡向、粗糙度等地形特征参数，从而得到边坡地形特征参数集。

步骤S12：对山区边坡进行振动监测，得到山区边坡振动特征数据，并对山区边坡振动特征数据进行模态分解，得到山区边坡振动模态数据；

具体地，可以在边坡上安装5个加速度计，型号为Brüel&4508B，这些加速度计能够测量三个方向的加速度值，采样频率设置为200Hz，加速度计通过数据采集器(NI USB-6259)与计算机相连，在计算机上，使用自行开发的振动监测软件，该软件基于LabVIEW平台，能够实时显示加速度数据，并进行模态分解分析。软件采用快速傅里叶变换算法，将时域的加速度信号转换为频域信号，从而提取出边坡的振动模态数据，包括各模态的频率、振幅和相位信息。

步骤S13：对山区边坡进行内部应力监测，得到山区边坡应力特征数据；

具体地，可以选择型号为FOS-RTS2000的分布式光纤应变传感器进行内部应力监测，在边坡内部预埋5条光纤，每条光纤长度约100米，沿着边坡的不同深度和方向布置，光纤的埋设深度从地表下0.5米至10米不等，监测系统通过发射激光脉冲并接收反射信号，利用光时域反射技术，实时测量光纤沿线的应变变化。系统设置的采样间隔为10分钟，监测数据通过数据采集和分析软件进行处理，软件能够自动校准数据并提取山区边坡应力特征数据，如最大应变值、应变梯度和应变变化率。

步骤S14：对山区边坡进行形变监测，得到山区边坡位移原始数据，并对山区边坡位移原始数据进行基线校正，得到山区边坡标准位移数据；

具体地，可以在边坡上安装8个GNSS监测点，每个监测点配备Trimble R10型GNSS接收机，接收机通过卫星信号接收天线，实时接收GPS和GLONASS卫星信号，采样频率设置为1Hz，所有监测点的数据通过无线网络传输到中央数据处理中心，使用Trimble BusinessCenter软件对原始位移数据进行基线校正。基线校正过程中，选择基准站数据作为参考，通过差分定位算法，消除卫星钟差、电离层延迟和对流层延迟等误差，得到标准位移数据。这些标准位移数据包括每个监测点在东、北、天三个方向上的位移量，数据精度达到毫米级。

步骤S15：对山区边坡进行高光谱成像扫描，得到山区边坡物质组成图，并对边坡地形特征参数集、山区边坡振动模态数据与山区边坡物质组成图进行数据融合，得到山区边坡全息特征图；

具体地，可以使用Headwall Hyperspec III型高光谱成像仪，在边坡的不同高度位置设置3个扫描站点，每个站点的扫描范围覆盖约50米×50米的区域，扫描过程中，设备自动记录每个像素的光谱信息，生成高光谱数据立方体。扫描完成后，将高光谱数据导入到ENVI软件中进行处理。在软件中，利用光谱解混技术，提取边坡表面不同物质的光谱特征，如岩石、土壤、植被和水体，并生成了物质组成图。同时，将边坡地形特征参数集和振动模态数据导入到同一软件平台中，通过地理信息系统技术，将三者进行空间配准和数据融合。融合后的数据集包含了地形、振动和物质组成多维度信息，生成山区边坡全息特征图。

步骤S16：对山区边坡标准位移数据与山区边坡应力特征数据进行相关性量化，得到山区边坡应力-位移关系图；

具体地，可以将山区边坡标准位移数据和山区边坡应力特征数据导入到MATLAB软件中。在MATLAB中，使用Pearson相关系数法对两组数据进行相关性分析。具体步骤包括：对每个监测点的位移数据和对应位置的应力数据进行配对，计算每对数据之间的Pearson相关系数，得到相关性矩阵。相关系数的值范围在-1到1之间，值越接近1或-1，表示应力与位移之间的线性关系越强，使用线性回归模型对相关性显著的数据对进行拟合，得到应力-位移关系方程。通过这些方程，可以定量描述应力变化对位移的影响程度，生成山区边坡应力-位移关系图。这些关系图直观地展示了边坡在不同应力条件下的位移响应。

步骤S17：基于山区边坡全息特征图与山区边坡应力-位移关系图对山区边坡进行应力场建模，得到山区边坡应力场。

具体地，可以将山区边坡全息特征图和山区边坡应力-位移关系图导入到ANSYS有限元分析软件中。在软件中，根据全息特征图中的地形、物质组成和振动模态数据，构建边坡的几何模型，根据应力-位移关系图中的定量关系，定义边坡材料的力学参数，如弹性模量、泊松比和摩擦系数。这些参数通过实地取样和实验室测试获得，使用ANSYS的网格划分功能，将边坡模型划分为多个小的单元，每个单元的尺寸约为1米×1米×1米。在模型的边界条件设置中，根据实际的地质条件和监测数据，施加相应的约束和载荷，如地应力、水压力和外部荷载。最后运行有限元分析，计算边坡内部的应力分布情况，生成山区边坡应力场图。

本发明通过多种手段从不同角度获取山区边坡的丰富数据，包括地形特征、振动模态、应力特征、位移数据和物质组成，这确保了对边坡状况的全面把握，避免了单一监测手段存在的数据片面性和局限性。通过数据融合，能够综合各方面的信息，消除单一数据源存在的噪声和误差性。通过相关性量化分析，清晰地揭示了边坡应力与位移之间的内在联系，使得应力场分析更加科学、合理，能够更准确地反映边坡的实际受力状态和变形情况。通过应力场建模，能够精确地反映边坡内部的应力分布情况。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：对山区边坡应力场进行临界应力评估，得到山区边坡应力敏感区域图；

具体地，可以利用ANSYS有限元分析软件，根据步骤S17中建立的边坡应力场模型临界应力评估。在模型中，定义边坡材料的屈服强度和破坏准则，如Mohr-Coulomb准则，通过模拟不同工况下的应力分布，计算出边坡各部位的应力水平，将计算得到的应力值与材料的屈服强度进行对比，识别出应力超过屈服强度的区域，这些区域被认为是应力敏感区域。还可以在现场选择5个代表性位置，安装型号为Vishay EA-03-062AA-350型应变片，实时监测这些位置的应力变化。应变片通过数据采集器(NI USB-6259)与计算机相连，采样频率设置为1Hz，监测数据通过专用软件进行实时分析。通过数值模拟和现场监测数据的对比分析，最终生成山区边坡应力敏感区域图。

步骤S22：对山区边坡进行表面温度监测，得到边坡表面温度监测数据，并对山区边坡进行深部温度探测，得到山区边坡地温分布数据；

具体地，可以使用FLIR T640型红外热像仪对边坡表面进行温度监测，在边坡的不同高度和方位设置了10个监测点，每个监测点的扫描范围覆盖约20米×20米的区域，热像仪的采样频率设置为1次/小时。同时，使用型号为Sensirion SHT75的温度传感器，这些传感器被安装在边坡内部不同深度的位置，深度从地表下0.5米至10米不等，共设置15个监测点。温度传感器通过数据采集器与计算机相连，采样频率设置为1次/小时，监测数据通过专用软件进行实时记录和分析。通过红外热成像技术和深部温度探测技术获取的表面温度和地温数据，经过数据融合和插值处理，生成山区边坡地温分布图。

步骤S23：基于边坡表面温度监测数据与山区边坡地温分布数据对山区边坡进行温度场重构，得到山区边坡温度梯度图；

具体地，可以将边坡表面温度监测数据和山区边坡地温分布数据导入到ArcGIS软件中，在软件中，使用Kriging插值方法对这些离散的温度数据进行空间插值，生成边坡表面和内部的连续温度场数据。Kriging插值是一种地统计学方法，能够根据已知点的温度数据，估计未知点的温度值，并考虑数据的空间自相关性。插值过程中，设置搜索半径为30米，以确保每个插值点都能参考到足够的已知数据点。接着，利用ArcGIS的栅格计算器功能，计算边坡表面和内部温度场的温度梯度。温度梯度是通过计算相邻栅格点之间的温度差除以距离得到的，单位为℃/米。最终生成的山区边坡温度梯度图清晰地展示了边坡内部和表面的温度变化趋势和梯度分布。

步骤S24：对边坡表面温度监测数据进行时序分解，得到边坡表面温度变化特征数据；

具体地，可以将边坡表面温度监测数据导入到MATLAB软件中。在MATLAB中，使用小波变换方法对时间序列数据进行时序分解。具体步骤包括：选择Morlet小波作为母小波，对边坡表面温度时间序列进行连续小波变换，分解出不同时间尺度上的温度变化特征。通过分析小波系数，可以识别出温度变化的主要周期和趋势。例如，可以识别出日变化周期、季节变化周期以及长期趋势变化。接着，计算每个周期上的温度变化幅度和变化率，得到边坡表面温度变化特征数据。这些特征数据包括日温差、季节温差和年温差。

步骤S25：基于山区边坡地温分布数据对山区边坡进行热传导模拟，得到山区边坡导热系数图；

具体地，可以将山区边坡地温分布数据导入到COMSOL Multiphysics软件中。在软件中，根据边坡的几何模型和地温分布数据，建立热传导模型。模型中定义边坡材料的初始温度场和边界条件，如地表温度、地下水流和大气温度，选择合适的热传导方程，如傅里叶热传导方程，来描述边坡内部的热传导过程。通过实地取样和实验室测试，获取边坡材料的热物性参数，如比热容、导热系数和密度。这些参数被输入到模型中，作为材料属性。然后，运行数值模拟，计算边坡在不同时间点的温度分布和热流密度。通过分析模拟结果，可以得到边坡内部的导热系数分布图。导热系数图清晰地展示了边坡不同区域的热传导能力。

步骤S26：根据山区边坡温度梯度图与边坡表面温度变化特征数据对山区边坡进行冻融循环模拟，得到山区边坡冻融预测数据；

具体地，可以将山区边坡温度梯度图和边坡表面温度变化特征数据导入到MATLAB软件中。在MATLAB中，使用有限差分方法对冻融循环过程进行数值模拟。具体步骤包括：根据温度梯度图和温度变化特征数据，定义冻融循环的初始条件和边界条件，如初始温度、冻结温度和融化温度。选择合适的冻融模型，如基于相变的热力学模型，来描述边坡材料在冻结和融化过程中的物理变化。模型中考虑材料的相变潜热、密度变化和力学性能变化等因素。接着，通过数值迭代计算，模拟边坡在不同时间点的冻融状态，包括冻结深度、融化深度和冻融循环次数。模拟过程中，设置时间步长为1小时，最终生成山区边坡冻融预测数据，包括冻融深度图、冻融循环次数图和冻结/融化速率图。

步骤S27：基于山区边坡导热系数图与山区边坡冻融预测数据对山区边坡进行风险耦合评估，得到边坡冻融风险分布图，并根据边坡冻融风险分布图对山区边坡进行微环境模拟调控，得到边坡微环境调控方案。

具体地，本实施例的详细实施流程请参考步骤S27的子步骤。

本发明通过临界应力评估，能够准确识别出边坡的应力敏感区域。通过结合表面温度监测和深部温度探测，不仅获取了边坡表面的温度变化情况，还深入了解了地温的分布特征。通过温度场重构，清晰地展示了边坡内部的温度变化趋势和梯度分布，有助于深入了解冻融过程中热量的传递路径和速率。通过冻融循环模拟，能够提前预测边坡在不同条件下的冻融行为和变化趋势。通过风险耦合评估，能够精准定位高风险区域，并量化各区域的风险等级。通过微环境模拟调控，能够针对性地调整边坡的温度、湿度等环境因素，创造有利于边坡稳定的微环境条件。

优选地，步骤S27包括以下步骤：

步骤S271：对山区边坡导热系数图进行区域划分，得到山区边坡热学分区图；

具体地，可以将山区边坡导热系数图导入到MATLAB软件中。在MATLAB中，采用K-means聚类算法对导热系数图进行区域划分。在本例中，选择将边坡划分为3个热学分区，即高导热区、中导热区和低导热区。具体步骤包括：随机选择3个初始聚类中心，计算每个像素点与聚类中心的距离，将像素点分配到最近的聚类中心所属的簇中，然后更新聚类中心为簇内所有像素点的均值，重复上述过程直到聚类中心不再变化或达到预设的迭代次数。最终生成山区边坡热学分区图，图中不同颜色表示不同的热学分区。

步骤S272：基于山区边坡冻融预测数据对山区边坡进行风险等级分区评估，得到山区边坡初始风险分布图；

具体地，可以将山区边坡冻融预测数据导入到ArcGIS软件中。在ArcGIS中，根据冻融预测数据，定义风险评估的指标体系，包括冻融深度、冻融循环次数和冻结/融化速率。每个指标根据其对边坡稳定性的影响程度，赋予不同的权重。例如，冻融深度的权重为0.4，冻融循环次数的权重为0.3，冻结/融化速率的权重为0.3。接着，使用加权叠加法对各指标进行综合评估，计算每个像素点的风险值。风险值的范围为0到1，值越接近1，表示风险越高。根据风险值的大小，将边坡划分为四个风险等级，即低风险区(风险值<0.25)、中风险区(0.25≤风险值<0.5)、高风险区(0.5≤风险值<0.75)和极高风险区(风险值≥0.75)。最终生成山区边坡初始风险分布图，图中不同颜色表示不同的风险等级。

步骤S273：根据山区边坡热学分区图对山区边坡初始风险分布图进行修正，得到边坡冻融风险分布图；

具体地，可以将山区边坡热学分区图和初始风险分布图导入到ArcGIS软件中。在ArcGIS中，使用空间叠加分析功能，将热学分区图与初始风险分布图进行叠加。具体步骤包括：对每个热学分区内的风险值进行重新计算，考虑热学分区的导热系数对冻融风险的影响。例如，在高导热区，由于热量传递较快，冻融循环更加剧烈，因此对风险值进行上调；在低导热区，由于热量传递较慢，冻融循环较温和，因此对风险值进行下调。调整幅度根据导热系数的相对大小确定，例如，高导热区的风险值上调10％，中导热区的风险值保持不变，低导热区的风险值下调10％。最终，生成修正后的边坡冻融风险分布图，图中不同颜色表示不同的风险等级。

步骤S274：基于山区边坡温度梯度图对山区边坡进行温度控制策略迭代，得到边坡温度调控初始方案；

具体地，可以将山区边坡温度梯度图导入到MATLAB软件中。在MATLAB中，使用有限元方法对边坡的温度场进行模拟，建立温度场模型。模型中定义边坡的几何形状、材料属性和边界条件，如地表温度、地下水流和大气温度。接着，根据温度梯度图，确定温度调控的目标区域和目标温度。例如，对于温度梯度较大的区域，目标是降低温度梯度，减少冻融循环的频率和强度。选择合适的温度调控措施，如地表覆盖、通风系统或加热系统。在本例中，选择地表覆盖和通风系统作为主要的温度调控措施。使用遗传算法对温度调控措施的参数进行优化，如地表覆盖的厚度和通风系统的风量。遗传算法通过模拟自然选择和遗传变异过程，搜索最优的参数组合。具体步骤包括：定义适应度函数，如最小化冻融风险或最小化能耗；初始化种群，每个个体代表一组参数组合；进行选择、交叉和变异操作，生成新的种群；评估新种群的适应度，选择适应度最高的个体作为最优解。最终生成边坡温度调控初始方案，包括地表覆盖的厚度分布图和通风系统的风量分布图。

步骤S275：对边坡温度调控初始方案进行能耗评估，得到调温方案能耗评估数据；

具体地，可以将边坡温度调控初始方案(包括地表覆盖的厚度分布图和通风系统的风量分布图)导入到EnergyPlus能耗模拟软件中。在软件中，根据边坡的几何形状、材料属性和当地的气象数据，建立边坡的能耗模型。模型中定义温度调控措施的能耗参数，如地表覆盖材料的热阻和通风系统的功率。接着，运行能耗模拟，计算不同温度调控措施在一年内的能耗情况。模拟结果包括总能耗、峰值能耗和分时能耗数据。还可以在现场选择了3个代表性位置，安装电能监测仪，实时监测通风系统的实际能耗。电能监测仪通过数据采集器(NI USB-6259)与计算机相连，采样频率设置为1次/小时，监测数据通过专用软件进行实时记录和分析。通过能耗模拟和现场测试数据的对比分析，最终得到调温方案能耗评估数据。

步骤S276：根据调温方案能耗评估数据对边坡温度调控初始方案进行微调，得到山区边坡温度调控参数集；

具体地，可以将调温方案能耗评估数据导入到MATLAB软件中。在MATLAB中，使用粒子群优化算法对温度调控措施的参数进行微调。具体步骤包括：定义优化目标，如最小化总能耗或平衡能耗与温度调控效果；初始化粒子群，每个粒子代表一组参数组合；计算每个粒子的适应度，如能耗评估数据中的总能耗；更新粒子的位置和速度，搜索最优的参数组合；评估新粒子群的适应度，选择适应度最高的粒子作为最优解。在优化过程中，根据现场验证结果，不断调整优化算法的参数，如学习因子和惯性权重。最终生成山区边坡温度调控参数集，包括优化后的地表覆盖厚度分布图和通风系统风量分布图。

步骤S277：基于山区边坡温度调控参数集与边坡冻融风险分布图对山区边坡进行微环境响应模拟调控，得到边坡微环境调控方案。

具体地，可以将山区边坡温度调控参数集和边坡冻融风险分布图导入到COMSOLMultiphysics软件中。在COMSOL中，建立一个耦合的热-水-力多物理场模型，该模型能够同时模拟温度场、水分场和应力场的相互作用。模型中定义边坡的几何形状、材料属性、边界条件以及温度调控措施的参数。接着，运行数值模拟，计算在不同温度调控措施下，边坡微环境的响应，包括温度变化、水分迁移和应力分布。模拟过程中，设置时间步长为1天。选择3个代表性位置，安装温度、湿度和应力传感器，实时监测边坡微环境的实际响应。传感器通过数据采集器(NI USB-6259)与计算机相连，采样频率设置为1次/小时，监测数据通过专用软件进行实时记录和分析。通过对比模拟结果和现场监测数据，对温度调控参数进行进一步的调整和优化。最终生成山区边坡微环境调控方案，包括温度调控措施的具体实施步骤、时间和预期效果。

本发明通过区域划分，能够更细致地了解边坡不同区域的热传导特性。这有助于在进行风险等级分区评估时，更准确地考虑各区域的物理差异，使初始风险分布图更加贴近实际。依据热学分区图对初始风险分布图进行修正，进一步提高了边坡冻融风险分布图的准确性。这能够确保防治资源被合理分配到风险最高的区域，提高防治工作的针对性和有效性，避免资源浪费和过度防治。通过温度控制策略的迭代，能够不断优化温度调控方案，使其更符合边坡的实际热力学特性。这确保了温度调控措施的有效性和科学性，能够更精准地达到预期的温度控制目标，减少因温度变化引起的边坡稳定性问题。通过能耗评估，能够提前了解不同调控措施的能源消耗情况。通过对温度调控初始方案进行微调，能够更精确地指导实际的温度调控操作。通过微环境响应模拟调控，能够提前预测调控措施对边坡微环境的实际影响，评估方案的有效性和适应性。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：获取山区边坡物质组成图，并基于山区边坡物质组成图对山区边坡进行土壤理化性质表征，得到山区边坡土壤特性数据；

具体地，可以使用Headwall Hyperspec III型高光谱成像仪对边坡进行扫描，获取边坡表面的光谱数据。该设备能够在400-1000nm波段内进行高分辨率成像，波段数达到270个，光谱分辨率高达5nm。在边坡的不同位置设置5个扫描站点，每个站点的扫描范围覆盖约50米×50米的区域。扫描完成后，将高光谱数据导入到ENVI软件中进行处理，通过光谱解混技术提取边坡表面不同物质的光谱特征，生成物质组成图。接着，选择边坡上的10个代表性点进行现场土壤采样。使用土壤采样器采集0-30cm深度的土壤样本，每个样本采集3个重复，共采集30个样本。将样本带回实验室，进行土壤理化性质分析。分析项目包括土壤质地(砂粒、粉粒、粘粒含量)、pH值、有机质含量、全氮量、全磷量和全钾量。使用马弗炉测定有机质含量，凯氏定氮法测定全氮量，磷钒钼黄比色法测定全磷量，火焰光度法测定全钾量，将分析结果整理成土壤特性数据表。

步骤S32：对山区边坡进行生物群落多样性普查，得到边坡生物群落特征数据，并基于边坡生物群落特征数据对山区边坡进行生物活性评估，得到山区边坡生物活性图谱；

具体地，可以选择边坡上的15个代表性区域，每个区域设置1平方米的样方。在每个样方内，记录植物的种类、数量和覆盖度。同时，采集土壤样本，每个样方采集3个重复，共采集45个土壤样本。将土壤样本带回实验室，进行生物活性测试。测试项目包括土壤酶活性(如脲酶、磷酸酶、过氧化氢酶)、微生物生物量碳和微生物群落结构。使用比色法测定土壤酶活性，采用氯仿熏蒸-提取法测定微生物生物量碳，通过磷脂脂肪酸(PLFA)分析法测定微生物群落结构。分析结果整理成生物群落特征数据表和生物活性图谱。生物群落特征数据表包括植物种类、数量、覆盖度和土壤生物活性指标。生物活性图谱通过GIS软件绘制，展示边坡不同区域的生物活性水平。图中不同颜色表示不同的生物活性等级。

步骤S33：对山区边坡进行养分监测，得到山区边坡养分分布图；

具体地，可以选择边坡上的20个代表性点进行土壤养分监测。使用便携式土壤养分速测仪(如Hanna Instruments HI98199)现场测定土壤的pH值、氮(N)、磷(P)、钾(K)含量。该设备能够在几分钟内提供准确的测定结果，适合现场快速监测。每个监测点采集3个重复样本，共采集60个样本。测定结果记录在数据表中，包括每个样本的地理位置、pH值、氮、磷、钾含量。接着，将测定结果导入到ArcGIS软件中。在ArcGIS中，使用Kriging插值方法对土壤养分数据进行空间插值，生成连续的养分分布图。Kriging插值是一种地统计学方法，能够根据已知点的养分数据，估计未知点的养分值，并考虑数据的空间自相关性。插值过程中，设置了搜索半径为50米，以确保每个插值点都能参考到足够的已知数据点。最终生成的山区边坡养分分布图清晰地展示了边坡不同区域的养分水平。

步骤S34：根据山区边坡土壤特性数据对山区边坡进行生态植物筛选，得到边坡植物适应性数据；

具体地，可以根据山区边坡土壤特性数据，确定边坡土壤的主要理化性质，包括土壤质地、pH值、有机质含量、全氮量、全磷量和全钾量。这些数据被整理成一个详细的土壤特性数据表。接着，参考当地的植物区系和已有的生态恢复成功案例，选择一系列适合当地环境的植物种类。这些植物包括草本植物(如黑麦草、苜蓿)、灌木(如沙棘、柠条)和乔木(如杨树、松树)。对于每种植物，收集其生长所需的土壤条件数据，包括适宜的pH值范围、土壤质地、养分需求。例如，黑麦草适宜的pH值范围为6.0-7.5，土壤质地为壤土，全氮量需求较高；沙棘适宜的pH值范围为7.0-8.5，土壤质地为沙壤土，耐瘠薄。将每种植物的适宜生长条件与边坡土壤特性数据进行对比分析，筛选出适应当地土壤条件的植物种类。例如，对于pH值为7.2、土壤质地为沙壤土、全氮量中等的区域，选择沙棘和黑麦草进行种植。筛选结果整理成边坡植物适应性数据表，包括每种植物的名称、适宜生长条件和推荐种植区域。

步骤S35：基于山区边坡生物活性图谱、山区边坡养分分布图与边坡植物适应性数据对山区边坡进行生物材料适应性分析，得到边坡生态基质分布图；

具体地，本实施例的详细实施流程请参考步骤S35的子步骤。

步骤S36：根据边坡生态基质分布图对山区边坡进行锚固点布设，得到山区边坡锚固网络，并基于山区边坡锚固网络对山区边坡进行支护结构仿真，得到边坡加固体系配置方案。

具体地，本实施例的详细实施流程请参考步骤S36的子步骤。

本发明通过土壤理化性质表征，有助于精准选择适合当地土壤条件的植物和生物材料。通过生物群落多样性普查，能够全面了解边坡的生物多样性状况和生态活性，有助于在进行生态防护设计时，充分考虑生物因素，保护和利用原有的生物群落，促进边坡生态系统的平衡和稳定，减少因工程建设对生态环境的破坏，实现边坡防护与生态恢复的协同增效。通过养分监测能够清晰展示边坡不同区域的养分状况。通过生态植物筛选，确保了所选植物能够适应当地的土壤和环境条件，有助于构建稳定、高效的生态防护体系，使植物能够在边坡上良好生长。通过生物材料适应性分析，能够精准评估不同生物材料在边坡上的适用性和生态兼容性，有助于选择最适合的生物材料进行生态基质配置，确保生态基质能够为植物生长提供良好的环境，同时与边坡的土壤和生态系统相融合。通过展示生态基质在边坡上的空间分布情况，为锚固点的布设提供了依据，使锚固点能够合理分布在生态基质的关键区域，形成有效的锚固网络。通过支护结构仿真，能够充分发挥生态基质和工程支护的协同作用。

优选地，步骤S35包括以下步骤：

步骤S351：对山区边坡生物活性图谱进行功能菌群识别，得到山区边坡微生物功能图；

具体地，可以从边坡生物活性图谱中选择10个代表性区域，采集土壤样本，每个区域采集3个重复样本，共采集30个样本。使用土壤采样器采集0-10cm深度的土壤样本，每个样本约100克，将土壤样本带回实验室，进行DNA提取和16S rRNA基因测序。使用MoBioPowerSoil DNA Isolation Kit提取土壤DNA，然后使用Illumina MiSeq平台进行16S rRNA基因测序。测序结果通过QIIME2软件进行分析，识别土壤中的细菌和古菌群落结构。通过功能预测工具(如PICRUSt2)预测功能菌群的代谢功能，如氮循环、碳循环、磷循环。分析结果整理成功能菌群数据表，包括每个样本的功能菌群种类和相对丰度。将这些数据导入到ArcGIS软件中，使用Kriging插值方法对功能菌群数据进行空间插值，生成山区边坡微生物功能图。插值过程中，设置搜索半径为30米。最终生成的微生物功能图清晰地展示了边坡不同区域的功能菌群分布和代谢功能。

步骤S352：根据山区边坡养分分布图对山区边坡进行基质配方配比，得到山区边坡基质配比方案；

具体地，可以将山区边坡养分分布图导入到GIS软件中，分析边坡不同区域的养分水平，包括氮(N)、磷(P)、钾(K)含量和有机质含量。根据养分水平将边坡划分为高养分区、中养分区和低养分区，参考当地的植物区系和已有的生态恢复成功案例，选择一系列适合当地环境的基质材料，包括腐殖土、泥炭土、河沙、有机肥。对于每个养分区，根据植物的养分需求和土壤改良目标，制定基质配方。例如，对于低养分区，基质配方为腐殖土50％、泥炭土30％、河沙15％、有机肥5％；对于中养分区，基质配方为腐殖土40％、泥炭土30％、河沙20％、有机肥10％；对于高养分区，基质配方为腐殖土30％、泥炭土40％、河沙20％、有机肥10％。将每个养分区的基质配方整理成基质配比方案表，包括每个区域的基质材料种类和比例。

步骤S353：根据边坡植物适应性数据与山区边坡微生物功能图进行生态协同评估，得到山区边坡生态适应性图；

具体地，可以将边坡植物适应性数据和山区边坡微生物功能图导入到GIS软件中。在GIS中，使用空间叠加分析功能，将植物适应性数据与微生物功能图进行叠加。具体步骤包括：对每个植物种类的适宜生长条件和对应区域的微生物功能进行匹配分析。例如，对于黑麦草，其适宜的pH值范围为6.0-7.5，全氮量需求较高，同时需要氮循环功能菌群的支持。在微生物功能图中，识别出氮循环功能菌群丰富的区域，将这些区域与黑麦草的适宜生长区域进行叠加，评估两者的协同程度。接着，使用生态学模型(如生态系统服务价值评估模型)对叠加结果进行量化评估。模型中定义植物生长和微生物功能的协同指标，如植物生长指数和微生物功能指数。通过计算每个区域的协同指数，生成生态适应性图。协同指数的范围为0到1，值越接近1，表示植物和微生物的协同程度越高。最终生成的山区边坡生态适应性图清晰地展示了边坡不同区域的生态适应性水平。

步骤S354：对山区边坡基质配比方案进行基质稳定性测试，得到边坡基质稳定性数据；

具体地，可以根据山区边坡基质配比方案，制备不同配比的基质样本。每个配比制备3个重复样本，共制备15个样本。将基质样本放置在标准的土壤培养皿中，每个培养皿装填100克基质。接着，使用土壤物理力学测试仪(如环刀法测试仪)对基质样本进行物理力学性能测试。测试项目包括基质的容重、孔隙度、渗透性和抗剪强度。具体步骤包括：使用环刀法测定基质的容重，通过饱和法测定孔隙度，使用渗透仪测定渗透性，使用直剪仪测定抗剪强度。测试结果记录在数据表中，包括每个样本的容重、孔隙度、渗透性和抗剪强度值。将测试结果整理成基质稳定性数据表，包括每个配比的基质样本的物理力学性能指标。

步骤S355：基于山区边坡生态适应性图与边坡基质稳定性数据对山区边坡进行生态基质空间分区，得到边坡生态基质分布图。

具体地，可以将山区边坡生态适应性图和边坡基质稳定性数据导入到GIS软件中。在GIS中，使用空间叠加分析功能，将生态适应性图与基质稳定性数据进行叠加。具体步骤包括：对每个区域的生态适应性指数和基质稳定性指标进行综合评估。例如，定义综合指数为生态适应性指数和基质稳定性指标的加权和，权重分别为0.6和0.4。通过计算每个区域的综合指数，将边坡划分为四个生态基质分区，即高适应性高稳定性区、高适应性低稳定性区、低适应性高稳定性区和低适应性低稳定性区。接着，使用GIS的栅格计算器功能，生成边坡生态基质分布图。图中不同颜色表示不同的生态基质分区。

本发明通过功能菌群识别，能够揭示边坡土壤中不同功能菌群的分布和活性，有助于深入了解土壤微生物在边坡生态系统中的作用，如分解有机物、固氮、解磷，从而为生态修复和土壤改良提供科学依据。通过生态协同评估，能够全面反映植物与微生物之间的相互作用和协同效应，有助于在进行植物配置时，选择与当地微生物群落相匹配的植物种类，优化植物群落结构，提高植物的生长质量和生态防护效果。通过基质配方配比，能够精准补充边坡土壤中缺乏的养分，改善土壤的物理和化学性质，有助于提高土壤的肥力和保水保肥能力，为植物生长提供更好的土壤环境，促进植物的健康生长，增强边坡的生态防护功能。通过基质稳定性测试，能够评估不同基质配方在边坡环境中的稳定性和耐久性，有助于选择稳定性好的基质配方，确保生态基质在边坡上能够长期保持良好的性能，避免因基质流失或退化导致的生态防护效果下降。通过生态基质空间分区，能够清晰展示不同区域的生态基质类型和配置要求，为边坡的生态防护措施提供了精准的空间指导。通过生态基质空间分区，能够将边坡划分为多个具有不同生态功能和防护需求的区域，形成一个有机的生态防护体系。

优选地，步骤S36包括以下步骤：

步骤S361：根据山区边坡应力场对边坡生态基质分布图进行受力评估，得到山区边坡应力集中区域图；

具体地，可以将山区边坡应力场数据和边坡生态基质分布图导入到ANSYS有限元分析软件中。在ANSYS中，根据边坡的几何模型和应力场数据，建立边坡的力学模型。模型中定义边坡材料的力学参数，如弹性模量、泊松比和摩擦系数，这些参数通过实地取样和实验室测试获得。接着，将生态基质分布图中的不同区域定义为不同的材料属性，如高适应性高稳定性区的材料参数与低适应性低稳定性区的材料参数不同。运行有限元分析，计算边坡在不同工况下的应力分布情况，特别是生态基质区域的应力集中情况。通过分析应力分布结果，识别出应力超过材料屈服强度的区域，这些区域被认为是应力集中区域。将这些应力集中区域标记在边坡的生态基质分布图上，生成山区边坡应力集中区域图。最终生成的应力集中区域图清晰地展示了边坡不同区域的应力集中情况。

步骤S362：根据山区边坡应力集中区域图对山区边坡进行锚固点密度布设，得到山区边坡锚固点布局图；

具体地，可以将山区边坡应力集中区域图导入到GIS软件中。在GIS中，根据应力集中区域的分布，确定锚固点的布设密度。具体步骤包括：对于高应力集中区域，锚固点密度设置为每10平方米1个锚固点；对于中应力集中区域，锚固点密度设置为每20平方米1个锚固点；对于低应力集中区域，锚固点密度设置为每30平方米1个锚固点。接着，使用随机点生成工具在GIS中生成锚固点的位置。生成的锚固点位置考虑边坡的地形和生态基质分布。将生成的锚固点位置导出为坐标文件，用于现场布设。在施工现场，使用GPS定位设备(如Trimble R10)根据坐标文件精确布设锚固点。每个锚固点的布设深度和直径根据设计要求进行施工。最终生成的山区边坡锚固点布局图清晰地展示了边坡不同区域的锚固点位置和密度

步骤S363：对山区边坡锚固点布局图进行连接线规划，得到山区边坡锚固网络拓扑图；

具体地，可以将山区边坡锚固点布局图导入到ArcGIS软件中。在ArcGIS中，使用网络分析工具，对锚固点进行连接线规划。具体步骤包括：定义锚固点之间的连接规则，如每个锚固点最多连接4个相邻锚固点，连接线的长度不超过50米。使用ArcGIS的“创建网络dataset”工具，生成锚固点之间的连接线，形成锚固网络。接着，对生成的锚固网络进行拓扑检查。拓扑检查包括检查锚固点是否孤立、连接线是否交叉。通过拓扑检查，优化锚固网络的布局，确保每个锚固点都能有效地分散应力。最终生成的山区边坡锚固网络拓扑图清晰地展示了边坡不同区域的锚固网络结构。

步骤S364：根据山区边坡锚固网络拓扑图进行网格结构受力量化，得到山区边坡支护力分布图；

具体地，可以将山区边坡锚固网络拓扑图导入到ANSYS有限元分析软件中。在ANSYS中，根据锚固网络的拓扑结构，建立边坡的力学模型。模型中定义锚固点和连接线的力学参数，如锚固点的抗拔力、连接线的抗拉强度，这些参数通过实地测试和实验室分析获得。接着，运行有限元分析，计算锚固网络在不同工况下的受力情况。具体步骤包括：施加边坡的自重、水压力和外部荷载，计算每个锚固点和连接线的受力大小。通过分析受力结果，生成山区边坡支护力分布图。支护力分布图中，不同颜色表示不同的受力大小，红色表示受力较大，蓝色表示受力较小。最终生成的山区边坡支护力分布图清晰地展示了边坡不同区域的支护力分布情况。

步骤S365：根据山区边坡支护力分布图对山区边坡进行支护材料参数匹配，得到山区边坡材料配置方案；

具体地，可以将山区边坡支护力分布图导入到MATLAB软件中。在MATLAB中，根据支护力分布图中的受力大小，选择合适的支护材料。具体步骤包括：对于受力较大的区域(如红色区域)，选择高强度的锚索和钢绞线，其抗拉强度不低于1500MPa；对于受力中等的区域(如黄色区域)，选择中等强度的锚索和钢绞线，其抗拉强度不低于1000MPa；对于受力较小的区域(如蓝色区域)，选择低强度的锚索和钢绞线，其抗拉强度不低于500MPa。接着，对选定的支护材料进行力学性能测试。使用万能材料试验机(如Instron 5980)对锚索和钢绞线进行拉伸试验，测定其抗拉强度、屈服强度和延伸率。测试结果记录在数据表中，包括每种材料的规格、抗拉强度、屈服强度和延伸率。将测试结果与支护力分布图中的受力数据进行匹配，生成山区边坡材料配置方案。材料配置方案中详细列出了每个区域的支护材料规格和数量。

步骤S366：对山区边坡支护力分布图与山区边坡材料配置方案进行稳定性耦合验证，得到边坡加固体系配置方案。

具体地，可以将山区边坡支护力分布图和山区边坡材料配置方案导入到ANSYS有限元分析软件中。在ANSYS中，根据支护力分布图和材料配置方案，建立边坡的加固体系模型。模型中定义锚固点、连接线和支护材料的力学参数，如锚固点的抗拔力、连接线的抗拉强度和支护材料的弹性模量，这些参数通过实地测试和实验室分析获得。接着，运行有限元分析，计算加固体系在不同工况下的稳定性。具体步骤包括：施加边坡的自重、水压力和外部荷载，计算每个锚固点和连接线的受力情况以及边坡的位移和应力分布。通过分析计算结果，评估加固体系的稳定性。如果计算结果显示边坡的位移或应力超过设计允许值，调整材料配置方案，重新进行有限元分析，直到加固体系的稳定性满足设计要求。最终生成的边坡加固体系配置方案中详细列出了每个区域的锚固点位置、连接线布局和支护材料规格。

本发明通过识别出应力集中区域，可以确保锚固措施能够针对性地加强这些关键部位。通过锚固点密度布设，能够确保锚固点在边坡上的分布既合理又高效。合理的锚固点密度可以保证边坡在受到外力作用时，锚固系统能够均匀地分担应力，避免局部应力过大导致的破坏，同时也能节省材料和成本。通过连接线规划，有助于构建一个系统、完整的锚固网络。通过网格结构受力量化分析，可以精确了解每个锚固点和网格单元所承受的力。这有助于进一步优化锚固网络的设计，确保每个部分都能在安全的应力范围内工作，提高整个锚固系统的可靠性和耐久性。通过支护材料参数匹配，能够确保所选用的支护材料在性能和规格上完全符合边坡的实际受力需求。通过稳定性耦合验证，可以确保所设计的加固体系在实际应用中的有效性和可靠性。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：基于山区边坡全息特征图对山区边坡进行地质构造解译，得到山区边坡地质构造图；

具体地，可以将山区边坡全息特征图导入到ArcGIS软件中。全息特征图包含了边坡的地形特征、物质组成、振动模态和应力-位移关系多维度信息，邀请地质专家对处理后的图像进行地质构造解译。解译过程中，地质专家根据地形特征、物质组成和应力-位移关系等信息，识别出边坡的地质构造要素，如断层、节理、褶皱和裂隙。具体步骤包括：使用ArcGIS的标注工具，标记出断层的位置和走向；使用多边形工具，绘制节理和裂隙的分布区域；使用线性工具，描绘褶皱的形态和延伸方向，最终生成山区边坡地质构造图。

步骤S42：对山区边坡应力场进行应力场演化建模，得到山区边坡应力演化模型；

具体地，可以将山区边坡应力场数据和山区边坡地质构造图导入到ANSYS有限元分析软件中。在ANSYS中，根据边坡的几何模型、地质构造要素和初始应力场数据，建立边坡的力学模型。模型中定义边坡材料的力学参数，如弹性模量、泊松比和摩擦系数，这些参数通过实地取样和实验室测试获得。接着，考虑地质构造要素对应力场的影响，如断层的滑动、节理的张开和褶皱的变形，设置相应的边界条件和载荷。例如，对于断层，设置滑动边界条件，模拟断层的滑动对边坡应力场的影响；对于节理，设置张开边界条件，模拟节理的张开对边坡应力场的影响，运行有限元分析，计算边坡在不同时间点的应力场分布情况。具体步骤包括：设置时间步长为1个月，模拟边坡在一年内的应力场演化过程；记录每个时间步长的应力场数据，包括应力大小、应力方向和应力变化率，最终生成山区边坡应力演化模型。

步骤S43：根据山区边坡地质构造图对山区边坡进行结构体稳定性因子提取，得到边坡结构体稳定性因子集；

具体地，可以将山区边坡地质构造图导入到GeoStudio软件中。，使用GeoStudio的边坡稳定性分析模块(如Slope/W)，根据地质构造图中的断层、节理、褶皱和裂隙等要素，定义边坡的结构体。具体步骤包括：识别边坡中的潜在滑动面，如断层带和软弱岩层界面；定义结构体的几何形状和尺寸，如滑动体的厚度和宽度；提取结构体的稳定性因子，如摩擦角、内聚力、水压力和地震力。例如，对于一个潜在的滑动面，通过地质钻探和实验室测试，确定其摩擦角为30度，内聚力为10kPa，水压力系数为0.5。将提取的稳定性因子整理成边坡结构体稳定性因子集，包括每个结构体的名称、位置、几何形状和稳定性因子值。

步骤S44：根据边坡结构体稳定性因子集对山区边坡应力演化模型进行临界状态识别，得到山区边坡临界状态图；

具体地，可以将山区边坡应力演化模型和边坡结构体稳定性因子集导入到ANSYS有限元分析软件中。在ANSYS中，根据应力演化模型和稳定性因子集，定义边坡的临界状态条件。具体步骤包括：设置摩擦角、内聚力、水压力和地震力等稳定性因子的临界值；定义边坡的失稳判据，如安全系数小于1.0表示边坡处于临界状态。接着，运行有限元分析，计算边坡在不同时间点的应力场分布情况，并与临界状态条件进行对比。具体步骤包括：在每个时间步长，计算边坡的安全系数，安全系数定义为抗滑力与滑动力的比值；识别安全系数小于1.0的区域，这些区域被认为是边坡的临界状态区域。将识别出的临界状态区域标记在边坡的应力演化模型上，生成山区边坡临界状态图。

步骤S45：对山区边坡进行位移监测，得到山区边坡位移时序数据；

具体地，可以在边坡上选择10个代表性监测点，这些点分布在边坡的不同高度和位置，在每个监测点安装了Trimble R10型GNSS接收机，接收机通过卫星信号接收天线，实时接收GPS和GLONASS卫星信号，采样频率设置为1次/小时，以获取边坡在不同时间点的三维位置数据。同时，使用Leica TPS1200全站仪对边坡进行常规测量，全站仪的测量精度为1mm+1ppm，能够提供高精度的水平和垂直位移数据。全站仪的测量频率为1次/天，测量时间选择在每天的同一时刻。测量数据通过数据采集器进行处理，生成每个监测点的位移数据。将GNSS监测数据和全站仪测量数据导入到MATLAB软件中，进行数据融合和时序分析。具体步骤包括：对GNSS数据进行差分定位处理，消除卫星钟差、电离层延迟和对流层延迟等误差；对全站仪数据进行平差处理；将两种数据进行时间对齐，生成每个监测点的位移时序数据，最终得到的位移时序数据。

步骤S46：根据山区边坡临界状态图与山区边坡位移时序数据对山区边坡进行稳定性评估，得到边坡稳定性评估数据；

具体地，可以将山区边坡临界状态图和山区边坡位移时序数据导入到ANSYS有限元分析软件中。在ANSYS中，根据临界状态图和位移时序数据，建立边坡的稳定性评估模型。模型中定义边坡的几何形状、材料属性、边界条件和载荷，这些参数通过实地测试和实验室分析获得。接着，运行有限元分析，计算边坡在不同时间点的应力场和位移场分布情况。具体步骤包括：在每个时间步长，计算边坡的安全系数，安全系数定义为抗滑力与滑动力的比值；将计算得到的安全系数与临界状态图中的临界值进行对比，评估边坡的稳定性状态。如果安全系数小于1.0，表示边坡处于不稳定状态；如果安全系数在1.0到1.5之间，表示边坡处于临界状态；如果安全系数大于1.5，表示边坡处于稳定状态。将评估结果整理成边坡稳定性评估数据表，包括每个时间点的边坡稳定性状态、安全系数值和位移数据。

步骤S47：对边坡稳定性评估数据进行时间序列分解，得到边坡稳定性趋势图，并基于边坡稳定性趋势图对山区边坡进行变形失稳模式识别，得到边坡失稳模式库；

具体地，可以将边坡稳定性评估数据导入到R语言环境中。使用R语言中的forecast包对稳定性评估数据进行时间序列分析。具体步骤包括：对每个监测点的稳定性数据(如安全系数和位移数据)进行时间序列建模，使用ARIMA模型(自回归积分滑动平均模型)拟合数据，识别数据中的趋势、季节性和随机波动成分。接着，使用R语言中的ggplot2包绘制边坡稳定性趋势图，展示每个监测点的稳定性变化趋势。趋势图中，横轴表示时间，纵轴表示安全系数或位移值，不同颜色的线条表示不同的监测点。通过分析趋势图，识别出边坡的变形失稳模式，如加速变形、周期性变形和突变变形。例如，如果某个监测点的位移数据在短时间内出现明显的加速趋势，且安全系数持续下降，这表明边坡处于加速变形失稳模式。将识别出的变形失稳模式整理成边坡失稳模式库，包括每种失稳模式的名称、特征描述和对应的监测点。

步骤S48：对边坡失稳模式库进行失稳风险推演，得到边坡风险预警数据。

具体地，可以将边坡失稳模式库导入到MATLAB软件中。在MATLAB中，根据失稳模式库中的每种失稳模式，建立风险评估模型。模型中定义失稳模式的风险等级，如低风险(安全系数>1.5)、中风险(1.0<安全系数≤1.5)和高风险(安全系数≤1.0)。具体步骤包括：对于每种失稳模式，根据其特征描述和监测数据，计算风险值。风险值定义为失稳模式的危险性和紧迫性的乘积，危险性表示失稳模式导致的灾害严重程度，紧迫性表示失稳模式发生的时间紧迫性。接着，使用MATLAB中的fuzzy工具箱，对风险值进行模糊推理，生成边坡风险预警数据。模糊推理过程中，定义模糊规则，如“如果失稳模式的危险性高且紧迫性高，则风险等级为高风险”。根据模糊规则，将风险值转换为风险等级，风险等级用颜色表示，绿色表示低风险，黄色表示中风险，红色表示高风险，最终生成边坡风险预警数据。

本发明通过地质构造解译，能够详细展示边坡的地质结构和潜在的不稳定因素，有助于提前识别滑动面、裂隙带等关键地质结构。通过建立的山区边坡应力演化模型能够模拟边坡应力场随时间的变化趋势，预测边坡在不同条件下的应力状态。通过提取边坡结构体稳定性因子集，使得稳定性评估更加科学、准确，能够更真实地反映边坡的实际稳定性状况。通过临界状态识别，能够清晰展示边坡接近失稳的临界区域和状态。通过位移监测得到的位移时序数据，能够实时反映边坡的动态变形情况，能够及时捕捉边坡的微小变化。通过时间序列分解，能够直观展示边坡稳定性的变化趋势。通过识别边坡失稳模式库，能够对边坡的潜在失稳模式进行分类和归纳。通过失稳风险推演，能够为防治决策提供直接的支持。

优选地，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：对边坡风险预警数据进行分级映射，得到山区边坡风险等级图；

具体地，可以将边坡风险预警数据导入到ArcGIS软件中，定义风险等级的分级标准。例如，风险值在0到0.33之间为低风险(绿色)，0.33到0.66之间为中风险(黄色)，0.66到1.0之间为高风险(红色)。使用ArcGIS的符号系统工具，根据风险值对每个监测点进行颜色编码。具体步骤包括：选择“分级色彩”符号系统，设置分级字段为风险值，定义分级范围和对应的颜色。这样，每个监测点在地图上以不同的颜色表示其风险等级。然后，使用ArcGIS的插值工具(如Kriging或IDW)对监测点的风险等级进行空间插值，生成连续的风险等级图。插值过程中，设置搜索半径为50米。最终生成的山区边坡风险等级图清晰地展示了边坡不同区域的风险等级。

步骤S52：对边坡微环境调控方案进行参数提取，得到山区边坡调控参数集；

具体地，可以将边坡微环境调控方案导入到MATLAB软件中，定义参数提取标准。例如，对于温度调控措施，提取设定温度、启动时间和持续时间；对于湿度调控措施，提取喷水频率、喷水量和喷水时间；对于植被恢复措施，提取植物种类、种植密度和养护周期。使用MATLAB的数据处理功能，从微环境调控方案中提取这些参数。具体步骤包括：编写脚本读取方案文件，使用正则表达式匹配参数值，将提取的参数存储在数据表中，将提取的参数整理成山区边坡调控参数集，包括每种措施的名称、参数名称和参数值。

步骤S53：对山区边坡风险等级图与山区边坡调控参数集进行关联映射，得到山区边坡调控响应矩阵；

具体地，可以将山区边坡风险等级图和山区边坡调控参数集导入到ArcGIS软件中，使用ArcGIS的空间分析工具，将风险等级图与调控参数集进行空间关联。具体步骤包括：对每个风险等级区域，提取对应的调控参数。例如，对于高风险区域，提取温度调控的设定温度、湿度调控的喷水频率和植被恢复的植物种类等参数。将这些参数与风险等级一起存储在属性表中，生成关联数据集。然后，将关联数据集导出到MATLAB软件中，使用矩阵分析方法生成调控响应矩阵。具体步骤包括：定义矩阵的行表示风险等级，列表示调控参数，矩阵元素表示在特定风险等级下某调控参数的值。例如，矩阵的第一行表示低风险区域，第一列表示温度调控的设定温度，矩阵元素为该区域的设定温度值，最终生成山区边坡调控响应矩阵。

步骤S54：根据山区边坡调控响应矩阵对边坡微环境调控方案进行参数调优，得到山区边坡防治策略，并对山区边坡防治策略进行效果评估，得到边坡防治效果评估报告；

具体地，可以将山区边坡调控响应矩阵导入到MATLAB软件中。使用MATLAB的优化工具箱，对调控参数进行调优。具体步骤包括：定义优化目标，如最小化风险等级或最大化稳定性；选择合适的优化算法，如遗传算法或粒子群优化算法；设置算法参数，如种群大小、迭代次数和交叉概率。运行优化算法，调整调控参数，生成优化后的调控方案。接着，将优化后的调控方案实施到边坡的微环境调控中。例如，根据优化结果调整温度调控的设定温度，增加湿度调控的喷水频率，选择更适宜的植被恢复植物种类等。实施过程中，使用现场监测设备(如温度传感器、湿度传感器和位移传感器)实时监测边坡的微环境和稳定性变化。监测数据通过数据采集器(如NI USB-6259)传输到计算机，使用专用软件进行数据处理和分析。最终，根据监测数据评估防治策略的效果。具体步骤包括：计算实施前后的风险等级变化，评估稳定性指标的改善程度，如位移减少量和安全系数提高值。将评估结果整理成边坡防治效果评估报告，报告中详细描述了优化后的调控方案、实施过程和效果评估结果。

步骤S55：对边坡防治效果评估报告进行残余风险识别，得到山区边坡残余风险图；

具体地，可以将边坡防治效果评估报告中的数据导入到ArcGIS软件中，使用ArcGIS的空间分析工具，对实施后的风险等级进行空间插值，生成残余风险图。具体步骤包括：定义残余风险的分级标准，如低残余风险(风险降低超过50％)、中残余风险(风险降低20％到50％)和高残余风险(风险降低小于20％)。使用Kriging插值方法，根据监测点的残余风险数据，生成连续的残余风险图。插值过程中，设置搜索半径为50米，将生成的残余风险图与原始风险等级图进行对比分析，识别出仍然存在较高风险的区域。最终生成的山区边坡残余风险图清晰地展示了边坡不同区域的残余风险等级。

步骤S56：根据山区边坡残余风险图进行应急预案编制，得到山区边坡应急预案库，并基于山区边坡应急预案库对山区边坡进行决策规则生成，得到边坡灾害防治决策方案。

具体地，可以将山区边坡残余风险图导入到应急预案管理系统中，该系统是一个基于Web的平台，能够存储和管理各种应急预案，支持用户根据风险等级和风险类型快速检索和生成应急预案，根据残余风险图中的风险等级和风险类型，编制应急预案。具体步骤包括：对于高残余风险区域，编制详细的应急疏散计划、抢险救援方案和监测加密措施；对于中残余风险区域，编制应急预警机制和加强监测计划；对于低残余风险区域，编制常规监测和维护计划。将编制的应急预案存储在应急预案库中，每个预案包括风险描述、应急措施、责任单位和联系方式等信息，使用决策支持系统，根据应急预案库生成决策规则。具体步骤包括：定义决策规则的触发条件，如风险等级超过某个阈值或监测数据出现异常；根据触发条件，自动调用相应的应急预案，并生成决策建议。例如，如果某个监测点的风险等级突然升高到高风险，决策支持系统将自动调用应急疏散计划，并向项目管理人员和应急部门发送预警信息和决策建议。最终，生成的边坡灾害防治决策方案包括决策规则、应急预案和实施流程。

本发明通过分级映射，能够直观地展示边坡不同区域的风险水平。通过关联映射，能够清晰地展示不同风险等级区域与相应调控参数之间的对应关系。通过参数调优，能够动态适应边坡风险的变化。通过效果评估，能够科学、客观地反映防治措施的实际效果。通过残余风险识别，能够精准定位防治后仍存在的风险区域。通过编制的应急预案库，为边坡灾害的应急管理提供了全面、系统的解决方案，确保在不同风险场景下都能迅速启动应急预案。

优选地，本发明还提供了一种面向艰险山区边坡灾害防治管理系统，用于执行如上所述的面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，该面向艰险山区边坡灾害防治管理系统包括：

应力分析模块，用于对山区边坡进行应力场分析，得到山区边坡应力场；

冻融调控模块，用于基于山区边坡应力场对山区边坡进行冻融敏感区域识别，得到边坡冻融风险分布图；根据边坡冻融风险分布图对山区边坡进行微环境模拟调控，得到边坡微环境调控方案；

生态加固模块，用于对山区边坡进行生物材料适应性分析，得到边坡生态基质分布图；根据边坡生态基质分布图对山区边坡进行锚固点布设，得到山区边坡锚固网络；基于山区边坡锚固网络对山区边坡进行支护结构仿真，得到边坡加固体系配置方案；

预警模块，用于根据山区边坡应力场对山区边坡进行稳定性评估，得到边坡稳定性评估数据；对边坡稳定性评估数据进行时序分析，得到边坡失稳模式库；基于边坡失稳模式库对山区边坡进行预警，得到边坡风险预警数据；

防治决策模块，用于根据边坡风险预警数据对边坡微环境调控方案进行调整，得到山区边坡防治策略；对山区边坡防治策略进行效果评估，得到边坡防治效果评估报告；对边坡防治效果评估报告进行应急预案生成，得到边坡灾害防治决策方案。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取山区边坡全息特征图；基于山区边坡全息特征图对山区边坡进行应力场分析，得到山区边坡应力场；

步骤S2：基于山区边坡应力场对山区边坡进行冻融敏感区域识别，得到边坡冻融风险分布图；根据边坡冻融风险分布图对山区边坡进行微环境模拟调控，得到边坡微环境调控方案；

步骤S3：对山区边坡进行生物材料适应性分析，得到边坡生态基质分布图；根据边坡生态基质分布图对山区边坡进行锚固点布设，得到山区边坡锚固网络；基于山区边坡锚固网络对山区边坡进行支护结构仿真，得到边坡加固体系配置方案；

步骤S4：根据山区边坡应力场对山区边坡进行稳定性评估，得到边坡稳定性评估数据；对边坡稳定性评估数据进行时序分析，得到边坡失稳模式库；基于边坡失稳模式库对山区边坡进行预警，得到边坡风险预警数据；

步骤S5：根据边坡风险预警数据对边坡微环境调控方案进行调整，得到山区边坡防治策略；对山区边坡防治策略进行效果评估，得到边坡防治效果评估报告；对边坡防治效果评估报告进行应急预案生成，得到边坡灾害防治决策方案。

2.根据权利要求1所述的面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：对山区边坡进行三维扫描，得到山区边坡点云数据集，并对山区边坡点云数据集进行地形特征提取，得到边坡地形特征参数集；

步骤S12：对山区边坡进行振动监测，得到山区边坡振动特征数据，并对山区边坡振动特征数据进行模态分解，得到山区边坡振动模态数据；

步骤S13：对山区边坡进行内部应力监测，得到山区边坡应力特征数据；

步骤S14：对山区边坡进行形变监测，得到山区边坡位移原始数据，并对山区边坡位移原始数据进行基线校正，得到山区边坡标准位移数据；

步骤S15：对山区边坡进行高光谱成像扫描，得到山区边坡物质组成图，并对边坡地形特征参数集、山区边坡振动模态数据与山区边坡物质组成图进行数据融合，得到山区边坡全息特征图；

步骤S16：对山区边坡标准位移数据与山区边坡应力特征数据进行相关性量化，得到山区边坡应力-位移关系图；

步骤S17：基于山区边坡全息特征图与山区边坡应力-位移关系图对山区边坡进行应力场建模，得到山区边坡应力场。

3.根据权利要求1所述的面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：对山区边坡应力场进行临界应力评估，得到山区边坡应力敏感区域图；

步骤S22：对山区边坡进行表面温度监测，得到边坡表面温度监测数据，并对山区边坡进行深部温度探测，得到山区边坡地温分布数据；

步骤S23：基于边坡表面温度监测数据与山区边坡地温分布数据对山区边坡进行温度场重构，得到山区边坡温度梯度图；

步骤S24：对边坡表面温度监测数据进行时序分解，得到边坡表面温度变化特征数据；

步骤S25：基于山区边坡地温分布数据对山区边坡进行热传导模拟，得到山区边坡导热系数图；

步骤S26：根据山区边坡温度梯度图与边坡表面温度变化特征数据对山区边坡进行冻融循环模拟，得到山区边坡冻融预测数据；

步骤S27：基于山区边坡导热系数图与山区边坡冻融预测数据对山区边坡进行风险耦合评估，得到边坡冻融风险分布图，并根据边坡冻融风险分布图对山区边坡进行微环境模拟调控，得到边坡微环境调控方案。

4.根据权利要求3所述的面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，其特征在于，步骤S27包括以下步骤：

步骤S271：对山区边坡导热系数图进行区域划分，得到山区边坡热学分区图；

步骤S272：基于山区边坡冻融预测数据对山区边坡进行风险等级分区评估，得到山区边坡初始风险分布图；

步骤S273：根据山区边坡热学分区图对山区边坡初始风险分布图进行修正，得到边坡冻融风险分布图；

步骤S274：基于山区边坡温度梯度图对山区边坡进行温度控制策略迭代，得到边坡温度调控初始方案；

步骤S275：对边坡温度调控初始方案进行能耗评估，得到调温方案能耗评估数据；

步骤S276：根据调温方案能耗评估数据对边坡温度调控初始方案进行微调，得到山区边坡温度调控参数集；

步骤S277：基于山区边坡温度调控参数集与边坡冻融风险分布图对山区边坡进行微环境响应模拟调控，得到边坡微环境调控方案。

5.根据权利要求1所述的面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：获取山区边坡物质组成图，并基于山区边坡物质组成图对山区边坡进行土壤理化性质表征，得到山区边坡土壤特性数据；

步骤S32：对山区边坡进行生物群落多样性普查，得到边坡生物群落特征数据，并基于边坡生物群落特征数据对山区边坡进行生物活性评估，得到山区边坡生物活性图谱；

步骤S33：对山区边坡进行养分监测，得到山区边坡养分分布图；

步骤S34：根据山区边坡土壤特性数据对山区边坡进行生态植物筛选，得到边坡植物适应性数据；

步骤S35：基于山区边坡生物活性图谱、山区边坡养分分布图与边坡植物适应性数据对山区边坡进行生物材料适应性分析，得到边坡生态基质分布图；

步骤S36：根据边坡生态基质分布图对山区边坡进行锚固点布设，得到山区边坡锚固网络，并基于山区边坡锚固网络对山区边坡进行支护结构仿真，得到边坡加固体系配置方案。

6.根据权利要求5所述的面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，其特征在于，步骤S35包括以下步骤：

步骤S351：对山区边坡生物活性图谱进行功能菌群识别，得到山区边坡微生物功能图；

步骤S352：根据山区边坡养分分布图对山区边坡进行基质配方配比，得到山区边坡基质配比方案；

步骤S353：根据边坡植物适应性数据与山区边坡微生物功能图进行生态协同评估，得到山区边坡生态适应性图；

步骤S354：对山区边坡基质配比方案进行基质稳定性测试，得到边坡基质稳定性数据；

步骤S355：基于山区边坡生态适应性图与边坡基质稳定性数据对山区边坡进行生态基质空间分区，得到边坡生态基质分布图。

7.根据权利要求5所述的面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，其特征在于，步骤S36包括以下步骤：

步骤S361：根据山区边坡应力场对边坡生态基质分布图进行受力评估，得到山区边坡应力集中区域图；

步骤S362：根据山区边坡应力集中区域图对山区边坡进行锚固点密度布设，得到山区边坡锚固点布局图；

步骤S363：对山区边坡锚固点布局图进行连接线规划，得到山区边坡锚固网络拓扑图；

步骤S364：根据山区边坡锚固网络拓扑图进行网格结构受力量化，得到山区边坡支护力分布图；

步骤S365：根据山区边坡支护力分布图对山区边坡进行支护材料参数匹配，得到山区边坡材料配置方案；

步骤S366：对山区边坡支护力分布图与山区边坡材料配置方案进行稳定性耦合验证，得到边坡加固体系配置方案。

8.根据权利要求1所述的面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：基于山区边坡全息特征图对山区边坡进行地质构造解译，得到山区边坡地质构造图；

步骤S42：对山区边坡应力场进行应力场演化建模，得到山区边坡应力演化模型；

步骤S43：根据山区边坡地质构造图对山区边坡进行结构体稳定性因子提取，得到边坡结构体稳定性因子集；

步骤S44：根据边坡结构体稳定性因子集对山区边坡应力演化模型进行临界状态识别，得到山区边坡临界状态图；

步骤S45：对山区边坡进行位移监测，得到山区边坡位移时序数据；

步骤S46：根据山区边坡临界状态图与山区边坡位移时序数据对山区边坡进行稳定性评估，得到边坡稳定性评估数据；

步骤S47：对边坡稳定性评估数据进行时间序列分解，得到边坡稳定性趋势图，并基于边坡稳定性趋势图对山区边坡进行变形失稳模式识别，得到边坡失稳模式库；

步骤S48：对边坡失稳模式库进行失稳风险推演，得到边坡风险预警数据。

9.根据权利要求1所述的面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：对边坡风险预警数据进行分级映射，得到山区边坡风险等级图；

步骤S52：对边坡微环境调控方案进行参数提取，得到山区边坡调控参数集；

步骤S53：对山区边坡风险等级图与山区边坡调控参数集进行关联映射，得到山区边坡调控响应矩阵；

步骤S54：根据山区边坡调控响应矩阵对边坡微环境调控方案进行参数调优，得到山区边坡防治策略，并对山区边坡防治策略进行效果评估，得到边坡防治效果评估报告；

步骤S55：对边坡防治效果评估报告进行残余风险识别，得到山区边坡残余风险图；

步骤S56：根据山区边坡残余风险图进行应急预案编制，得到山区边坡应急预案库，并基于山区边坡应急预案库对山区边坡进行决策规则生成，得到边坡灾害防治决策方案。

10.一种面向艰险山区边坡灾害防治管理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的面向艰险山区边坡灾害防治管理方法，该面向艰险山区边坡灾害防治管理系统包括：

应力分析模块，用于对山区边坡进行应力场分析，得到山区边坡应力场；

冻融调控模块，用于基于山区边坡应力场对山区边坡进行冻融敏感区域识别，得到边坡冻融风险分布图；根据边坡冻融风险分布图对山区边坡进行微环境模拟调控，得到边坡微环境调控方案；

生态加固模块，用于对山区边坡进行生物材料适应性分析，得到边坡生态基质分布图；根据边坡生态基质分布图对山区边坡进行锚固点布设，得到山区边坡锚固网络；基于山区边坡锚固网络对山区边坡进行支护结构仿真，得到边坡加固体系配置方案；

预警模块，用于根据山区边坡应力场对山区边坡进行稳定性评估，得到边坡稳定性评估数据；对边坡稳定性评估数据进行时序分析，得到边坡失稳模式库；基于边坡失稳模式库对山区边坡进行预警，得到边坡风险预警数据；

防治决策模块，用于根据边坡风险预警数据对边坡微环境调控方案进行调整，得到山区边坡防治策略；对山区边坡防治策略进行效果评估，得到边坡防治效果评估报告；对边坡防治效果评估报告进行应急预案生成，得到边坡灾害防治决策方案。