JP7439348B1 - スライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域地すべり変形監視および早期警報方法 - Google Patents
スライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域地すべり変形監視および早期警報方法 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】地すべり監視と早期警報に関し、特にスライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域地すべり変形監視および早期警報方法を提供する。【解決手段】スライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域地すべり変形監視および早期警報方法を開示し、地すべりサブゾーンに垂直ボーリング孔を通じて高空間分解能歪みセンシングファイバーケーブルを取り付け、遠隔から地すべりボーリング孔全体の地中歪み分布をリアルタイムで取得し、スライディングゾーン位置を識別し、スライディングゾーン歪みを地すべり全体的な変形を特徴付けるためのパラメータとするステップと、日降雨量等々の４つの影響因子を考慮し、地すべり歪み進展に基づく予測警報モデルを確立するステップと、を含む。前記４つの影響因子を入力変数とし、目標出力変数が加速変形である特徴変形クラスタに対応する予測規則を求め、地すべり加速変形の水文気象学的警報閾値とする。【選択図】図１
Description
本発明は、工学地質分野における地すべり監視と早期警報に関し、特にスライディングゾ
ーン歪み進展に基づく貯水池地域地すべり変形監視および早期警報方法に関する。
ーン歪み進展に基づく貯水池地域地すべり変形監視および早期警報方法に関する。
既存の地すべり変形モニタリング技術では、非接触スキャニング（例えば、空中ＩｎＳＡ
Ｒ、地上ベースのＩｎＳＡＲ）により、地域スケールまたは丘陵斜面スケールの時系列表
面変形を得ることができるが、変形結果はトレンド分析に使用されるのが一般的であり、
変形を定量化することは困難である。ＧＮＳＳ変位モニタリングステーションは、モニタ
リング地点の高精度表面変形情報を提供するが、モニタリング地点が離散的であるため、
超大規模な貯水池地域の地すべりの大面積展開には課題となっている。したがって、地す
べりの運動進展を理解し、効率的で信頼性の高い早期警報を提供するためには、ボーリン
グ孔・モニタリングに頼る必要がある。
ボーリング孔を利用した変形モニタリング技術のうち、従来のスライド式傾斜計は正確な
深部変形を提供するが、洪水期の過大な変形により３～５年以内に故障することが多い。
固定傾斜計は、耐久性や自動化という点では明らかな利点があるが、技術的・コスト的な
制約から、通常は３つの固定傾斜計センサーを直列に並べたアレイを１つのボーリング孔
に設置するため、この手法では深部の相対変形量を非常に限定的にしか把握できず、のよ
うな重要な地質界面の変形情報を定量的に特徴付けることはできない。分散型ファイバー
オプティクス（ＤＦＯＳ）と準分散型ファイバーブラッググレーティング（ＦＢＧ）は、
ひずみをモニタリングすることで深部の変形を反映する地質工学ヘルスモニタリングにお
いて大きな可能性を示している。前者は高い空間分解能（サブメートルレベル）を提供す
るが、自動モニタリングや警告のレベルは低く、後者は遠隔リアルタイムモニタリングが
可能だが、正確なひずみ分布を得るには空間分解能が低い（例えば、ボーリング孔内のＦ
ＢＧセンサーは通常１０個以下）ために限界がある。したがって、スライディングゾーン
の厚さが数十ｃｍから数ｍに及ぶような、多段階のスライディングゾーンの発達と進展を
伴う大規模な地すべりでは、センサーの空間分解能がスライディングゾーンを特定する鍵
となる。
先行技術には、グローバルなの地すべりの真の運動挙動を特徴付けることができる方法が
欠如している一方で、従来の遠隔リアルタイム地すべりモニタリングでは、地すべりの地
下の進化過程を包括的に明らかにすることができないだけでなく、表面変位に基づく早期
警報の予測の適時性や有効性が不十分である。
Ｒ、地上ベースのＩｎＳＡＲ）により、地域スケールまたは丘陵斜面スケールの時系列表
面変形を得ることができるが、変形結果はトレンド分析に使用されるのが一般的であり、
変形を定量化することは困難である。ＧＮＳＳ変位モニタリングステーションは、モニタ
リング地点の高精度表面変形情報を提供するが、モニタリング地点が離散的であるため、
超大規模な貯水池地域の地すべりの大面積展開には課題となっている。したがって、地す
べりの運動進展を理解し、効率的で信頼性の高い早期警報を提供するためには、ボーリン
グ孔・モニタリングに頼る必要がある。
ボーリング孔を利用した変形モニタリング技術のうち、従来のスライド式傾斜計は正確な
深部変形を提供するが、洪水期の過大な変形により３～５年以内に故障することが多い。
固定傾斜計は、耐久性や自動化という点では明らかな利点があるが、技術的・コスト的な
制約から、通常は３つの固定傾斜計センサーを直列に並べたアレイを１つのボーリング孔
に設置するため、この手法では深部の相対変形量を非常に限定的にしか把握できず、のよ
うな重要な地質界面の変形情報を定量的に特徴付けることはできない。分散型ファイバー
オプティクス（ＤＦＯＳ）と準分散型ファイバーブラッググレーティング（ＦＢＧ）は、
ひずみをモニタリングすることで深部の変形を反映する地質工学ヘルスモニタリングにお
いて大きな可能性を示している。前者は高い空間分解能（サブメートルレベル）を提供す
るが、自動モニタリングや警告のレベルは低く、後者は遠隔リアルタイムモニタリングが
可能だが、正確なひずみ分布を得るには空間分解能が低い（例えば、ボーリング孔内のＦ
ＢＧセンサーは通常１０個以下）ために限界がある。したがって、スライディングゾーン
の厚さが数十ｃｍから数ｍに及ぶような、多段階のスライディングゾーンの発達と進展を
伴う大規模な地すべりでは、センサーの空間分解能がスライディングゾーンを特定する鍵
となる。
先行技術には、グローバルなの地すべりの真の運動挙動を特徴付けることができる方法が
欠如している一方で、従来の遠隔リアルタイム地すべりモニタリングでは、地すべりの地
下の進化過程を包括的に明らかにすることができないだけでなく、表面変位に基づく早期
警報の予測の適時性や有効性が不十分である。
発明目的：貯水池地域における地すべりの深部大変形の正確なモニタリングの耐久性が不
十分であること、遠隔リアルタイム自動化のレベルが低いこと、および既存技術における
誤報率が高いことなどの問題を解決するために、本発明は、スライディングゾーン歪み進
展に基づく貯水池地域地すべり変形監視および早期警報方法を提案し、地下全深さ（すな
わち岩盤までの深さ）の時系列歪みによって地すべり全体の実変形を特徴付けることによ
り、潜在的なスライディングゾーンを識別し、さらに、複数の影響因子を考慮し、スライ
ディングゾーン歪み進展に基づいて水文気象学的警報閾値をさらに確立し、貯水池地域の
地すべりの長期間監視と効果的な警報レベルを向上させ、本発明で採用された高空間分解
能歪みセンシングファイバーケーブルは、スライディングゾーン動力学を正確に特定して
捕捉し、スライディングゾーン歪み進展に基づく警報モデルはより信頼性の高い水文気象
学的警報閾値を取得でき、貯水池地域の地すべりのマルチレベルスライディングゾーン識
別が不明であり、深部大変形精准監視の耐久性が不十分であり、地面変形に基づく警報誤
警報率が高いという問題を解決することができる。
技術的解決策：本発明のスライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域の地すべり変
形監視および早期警報方法は、以下のステップを含み：
Ｓ１、監視ステーションを設置する：
まず、地すべりサブゾーン（地すべりサブゾーンとは、山腹スケールでの変形と危険性の
空間分布に基づいて複数のサブゾーンに分割された１つの地すべりである）に安定岩盤層
の下に延びる多数の孔を穿設し、前記孔口の地面に超微弱反射型格子歪みセンシングファ
イバーケーブル、超微弱反射型格子復調器、データ伝送ユニットを取り付け、データ伝送
ユニットはユーザアクセスユニットに遠隔接続され、データ伝送ユニットは先行技術にお
ける無線伝送モジュールであり、超微弱反射型格子復調器とともに地面監視ステーション
保護ボックス内に集積され、ユーザアクセスユニットはコンピュータであり、
次に、孔内で逆「凸」字形の超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルを取り
付け、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルに重力ガイドハンマーを接続
し、前記重力ガイドハンマーを孔の底部に配置し、超微弱反射型格子歪みセンシングファ
イバーケーブルの一端を保護ボックス内に導入して超微弱反射型格子復調器に接続させ、
収集端とし、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルの他端をバックアップ
収集端とし、
重力ガイドハンマーが孔底に固定されて光ファイバーを予め引っ張る役割を果たし、孔底
に０．５ｍ冗長に配置され、ファイバーケーブルを常に垂直に予め引っ張った状態とし、
他端を孔口から導出し、孔底を境界とし、超微弱反射型格子復調器に接続された超微弱反
射型格子歪みセンシングファイバーケーブルをセクションＡとし、孔底の一定長さで冗長
に孔口から延伸する別のセクションをセクションＢとし、
その孔を埋め戻し、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルの中部に接続さ
れた重力ガイドハンマーを孔底位置に下げた後、孔口から伸びた超微弱反射型格子歪みセ
ンシングファイバーケーブルの両端を固定して常に引っ張り状態とし、このときボーリン
グ孔によって明らかになった地盤分布特徴に応じて、異なる岩石土壌材料を使用して孔を
埋め戻し、
Ｓ２、遠隔リアルタイム監視：超微弱反射型格子復調器、データ伝送ユニットおよびユー
ザアクセスユニットをデバッグし、ユーザアクセスユニットを通じて地下各深さ岩石土壌
体の時系列歪みデータセットを収集し、
デバッグとは各モジュールを接続し、電源投入し、データを収集できるかどうかをデバッ
グすることを指し、
ステップＳ１において孔口まで埋め戻した後締め固め、孔口から伸びた超微弱反射型格子
歪みセンシングファイバーケーブルのセクションＡの端部を孔口付近地面の保護ボックス
内に導入し、光ファイバージャンパーに接続して超微弱反射型格子復調器の収集端口を接
続し、その後超微弱反射型格子復調器とデータ伝送ユニットおよびユーザアクセスユニッ
トをデバッグし、デバッグ後、埋め戻し材料が固化し安定化するのを待つために１ヶ月静
置し、監視初期とし、その後長期間の遠隔リアルタイム監視活動を開始し、地下異なる深
さの岩石土壌体の時系列歪みデータセットを確立し、
Ｓ３、スライディングゾーン識別と時系列歪み集合分析：
ステップＳ２においてユーザアクセスユニットによって取得された時系列歪みデータセッ
トに基づいて、全ボーリング孔歪み断面進展図を描き、歪み分布を得、前記歪み分布中の
歪み値の最も高い領域が歪みピークゾーンであり、前記歪みピークゾーンをスライディン
グゾーンとし、前記スライディングゾーンについて毎日各時系列歪みデータの平均値を歪
み日平均値とし、前記歪み日平均値を差分処理し（前記差分処理とは、翌日の累積歪みか
ら前日の累積歪みを差し引いた差、すなわち歪み速度を得ることを指す）、歪み速度の日
平均値データセットを取得し、スライディングゾーンは斜面加速変形時歪み急激に増加す
る特徴を有し、歪み速度の日平均値データをその変化特徴に基づいて近似安定状態、加速
（歪みが急激に変動）変形および安定状態の３つの分類結果に分類し、
このとき、数値変数はタイプ変数（Ｃｌｕｓｔｅｒ ｊ、ｊ=１,２,３）、すなわち警報
モデルの出力変数に変換され、該集合分析で採用された方法は「データバックトラック」
原則に従って歪み速度時系列のノイズ誤差を除去し、すなわち不連続な歪み変化（特異値
）は可能なノイズデータとして指定され、ゼロ領域歪みとは安定状態であり、±３００μ
εが近似安定状態と加速変形の臨界値であり、該臨界値を超えると集合が加速変形セクシ
ョンであり、該臨界値未満であると近似安定状態セクションであり、
Ｓ４、予測警報モデルと閾値基準の確立：ステップＳ３で得られた３つの分類結果を出力
変数とし、降雨量Ｒｉ、降雨強度Ｉｉ、貯水池水位標高Ｌｉおよび水位変動ｆｉの日値デ
ータセットを入力変数とし予測警報モデルを確立し、前記予測モデルは意思決定ツリーモ
デル（先行技術）であり、入力変数の値に基づいて出力変数の値を推論し、地すべり地下
歪み進展と外部駆動因子の閾値基準を確立し、貯水池地域の地すべり変形を早期警報し、
前記外部駆動因子は降雨量、降雨強度、貯水池水位標高および貯水池水位変動を含み、
前記閾値基準は、
基準１：水位降下速度が０．８８ｍ／ｄを超え、貯水池水位標高が１４６．４５ｍ～１４
９．５０５ｍ間にあり、日降雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すな
わち該貯水池地域地すべりが加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、
精度が９０．６８％に達し、
基準２：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で降雨強度が２４．４ｍｍ／ｈを超える場合
、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域地すべりが加速変形セクションであり、実例
によって検証された結果、精度が７４．２７％に達し、
基準３：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で、日降雨量が１．８ｍｍを超え、降雨強度
が２４．４ｍｍ／ｈを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域地すべりが
加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、精度が７０．４８％に達し、
基準４：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で、降雨強度が０．８ｍｍ／ｈを超え、日降
雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域地すべりが
加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、精度が６１．３％に達し、
基準５：水位上昇速度が０．１４ｍ／ｄを超え、貯水池水位標高が１５０．１９５ｍ以下
で、日降雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域地
すべりが加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、精度が８０．３４％
に達する。
具体的に、サンプルデータ（すなわち前記入力変数と出力変数）を７：３に従って訓練集
合とテスト集合に分け、訓練集合の入力により意思決定ツリーモデルを繰り返して訓練し
、テスト集合により生成された意思決定ツリーモデルの精度が６０％～７０％に達したと
き新しいデータ対象（テスト集合）を分類予測し、生成された予測警報モデルは入力変数
の値に基づいて、入力変数に対応する出力変数の値Ｃｌｕｓｔｅｒ ｊを予測し、理解と
応用のために、一連の「ｉｆ-ｔｈｅｎ」文の形で示し、該「ｉｆ-ｔｈｅｎ」文は予測規
則であり、変形カテゴリ、複数の影響因子および特定水文気象学的閾値を含み、以上のよ
うに、進展するスライディングゾーン歪みと外部駆動因子（例えば降雨量、降雨強度、貯
水池水位標高および貯水池水位変動）の相関関係に基づいて、地すべり加速変形と異なる
水文気象学的条件の閾値基準を設定し、例えば、どのような貯水池水位標高Ｌｉ、どのよ
うな降雨強度Ｉｉ条件下で、加速変形Ｃｌｕｓｔｅｒ ｊ （ｊ=２）が発生するか、とい
う早期警報を実現し、
予測警報モデル中のサンプルデータを訓練集合とテスト集合に分け、反復回数を設定し、
訓練集合の入力により予測警報モデルを繰り返し訓練し、テスト集合により生成された意
思決定ツリーモデルの精度が設定範囲に達したときのテスト集合を分類予測し、生成され
た意思決定ツリーモデルは入力変数の値に基づいて出力変数の値を推論する。
本発明の一側面として、前記孔は下から上へ順次、完全岩盤セクション、破砕岩層セクシ
ョン、砕石土砂セクションに分けられ、前記完全岩盤セクションの高さは３～５ｍであり
、
ステップＳ２において、完全岩盤セクションをセメント急結剤で埋め戻し、破砕岩層セク
ションを細砂で埋め戻し、砕石土砂セクションを体積比１：１の細砂と粉砕粘土で埋め戻
す。原則的には、実際の地盤分布に近づけるために、実際の地盤は岩石土壌体種類に応じ
てセクションごとに充填する。
本発明の一側面として、前記超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルは超微
弱反射型格子と光ファイバー伝送セクションから構成される。
本発明の一側面として、前記超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルのサン
プリング間隔ｄ≦１．０ｍである。
ステップＳ１において、収集端とバックアップ収集端は孔口付近に２～５ｍだけ冗長に配
置されて地下深さの正確な位置決めを補助し、特に薄い層（厚さ数十ｃｍ）スライディン
グゾーンの識別を容易にし、
ステップＳ１において、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルを予め引っ
張り、収集端とバックアップ収集端の格子間隔がボーリング孔断面投影において０．５ｍ
である。
本発明の一側面として、ステップＳ３において、スライディングゾーン歪み速度の経時変
化の特徴に基づいて、スライディングゾーン歪み速度を定性的に分類し、前記スライディ
ングゾーン歪み速度の経時変化の特徴は、歪み速度わずかな変動、歪み速度急激な変動お
よび歪み速度不変動を含み、
前記分類標準は以下のとおりであり：
歪み速度がわずかに変動する場合、すなわち歪み速度範囲が５０～２００με／ｄにある
場合、地すべり全体の運動状態が近似安定状態であり、
歪み速度が急激に変動する場合、すなわち歪み速度が２００με／ｄを超える場合、地す
べり全体の運動状態が加速変形であり、
歪み速度が変動しない場合、すなわち歪み速度範囲が０～５０με／ｄにある場合、地す
べり全体の運動状態が安定状態である。
作業原理：本発明のステップＳ４で採用された予測警報モデルは改良された意思決定ツリ
ーモデルを使用し、結果が明確な歴史データから学習し、データの特徴を探索し、さらに
単純な意思決定規則を推論し、その後これに基づいて、新しいデータを分類および予測す
る。ルートノードから始まり、リーフノードまで、分類項目の変数の特徴属性を検定し、
その値の特徴に従って選択して対応の枝に出力し、リーフノードに格納されたカテゴリを
意思決定結果とする。意思決定ツリーのルートノードからリーフノードまでの経路ごとに
規則を構築し、経路上の内部ノードの特徴が規則の条件に対応し、すなわち予測規則／警
報条件に対応する。リーフノードのカテゴリラベルは規則の結論、すなわち歪み速度集合
結果Ｃｌｕｓｔｅｒ ｊに対応する。
予測警報モデルは枝成長アルゴリズム、変数値分割アルゴリズムおよび剪定アルゴリズム
を使用する。枝成長アルゴリズムは、現在最適なグループ化変数を決定するために使用さ
れ、最大情報利得率を標準とし：
ここで、ＧＲ（Ｓ,Ｔ）はデータセットＳ中の特徴属性Ｔの情報利得率であり、ＩＶ（Ｔ
）は属性Ｔのエントロピーであり、ＩＧ（Ｓ,Ｔ）は属性Ｔの情報利得である。属性Ｔの
値が大きいほど、ＩＶ（Ｔ）の純度が低くなり、すなわちＩＶ（Ｔ）の値が大きくなり、
ＧＲ（Ｓ,Ｔ）の値が小さくなる。これは、ある属性の値が多く取られた場合懲罰メカニ
ズムを与える。同時に、正しく分類されなかった属性により高い重みを割り当て、後続の
訓練モデルがそれらを優先するようになる。予測警報モデルの成長過程は出力変数に基づ
く入力変数の連続的なグループ化過程である。予測警報モデルの各枝は入力データセット
の連続的なグループ化過程で徐々に成長したものであり、データセットの継続的なグルー
プ化が意味をなさなくなった時点で予測警報モデルの成長過程は終了する。
サンプルサブゾーンを７：３または８：２の比率で訓練集合とテスト集合に分け、反復回
数をＮに設定することでサンプルを繰り返して訓練してモデル予測の安定性を高め、最終
的にテストサンプルにより生成された予測警報モデル精度が約６０％～７０％に達したと
き新しいデータ対象（テストデータセット）の分類予測を達成する。
生成された予測警報モデルは新しいデータ入力変数の値に基づいてその出力変数の値、す
なわち歪み速度集合結果、（例えばＣｌｕｓｔｅｒ １）を推論する。以上のように、生
成された予測警報モデルに基づいて地すべり地下歪み進展と外部駆動因子（降雨量、貯水
池水位）の閾値基準を確立する。
全体として、本発明のスライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域の地すべり変形
監視および早期警報方法は、活動的な地すべりサブゾーンに垂直ボーリング孔を通じて高
い空間分解能の超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルを取り付け、遠隔で
地すべりボーリング孔全体の地中歪みをリアルタイムで取得して地すべり変形を特徴付け
、スライディングゾーン位置を識別してスライディングゾーン歪みを地すべり全体的な変
形を特徴付けるパラメータとして使用し、日降雨量Ｒｉ、日降雨強度Ｉｉ、貯水池水位標
高Ｌｉおよび日水位変動ｆｉの４つの影響因子を考慮し、地すべり歪み進展に基づく予測
警報モデルを確立する。前記の４つの影響因子を入力変数とし、スライディングゾーンの
時系列歪みをその進展特徴集合に基づいて近似安定状態、加速変形および安定状態という
３つの特徴変形クラスタＣｌｕｓｔｅｒ ｊに分解して出力変数とし、目標出力変数が加
速変形である特徴変形クラスタに対応する予測規則を見つけ、すなわち地すべり加速変形
の水文気象学的警報閾値とする。本発明で採用された高空間分解能歪みセンシングファイ
バーケーブルはスライディングゾーンの正確な位置決めおよびスライディングゾーン歪み
変化の捕捉を実現し、スライディングゾーン歪み進展に基づく予測警報モデルはより信頼
性の高い水文気象学的警報閾値を取得し、貯水池地域の地すべり深部大変形精准監視の耐
久性が不十分であり、地面変形に基づく警報誤警報率が高いという問題を解決することが
できる。
先行技術と比較すると、本発明は以下の有益な効果を有する。
（１）サブメートルスケールの高空間分解能歪みセンシングファイバーケーブルは、潜在
的なスライディングゾーンを正確に特定し、スライディングゾーン変形を捕捉することが
でき、スライディングゾーン歪み進展に基づく予測警報モデルはより信頼性の高い水文気
象学的警報閾値を取得でき、貯水池地域の地すべり深部大変形精准監視の耐久性が不十分
であり、地面変形に基づく警報誤警報率が高いという問題を解決することができる。
（２）本発明で採用された超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルは、遠隔
で地すべり地下全ボーリング孔深さの歪み分布および進展過程をリアルタイムで監視でき
、特に複数の薄い層スライディングゾーンの識別に適し、せん断作用下でのすべり加速度
運動がすべりゾーンでの歪みピーク特性として現れる。
（３）ＦＢＧと比較し、本発明は超微弱反射型格子に基づいて取得された歪みデータ精度
が１～２μεに達し、空間分解能が０．５ｍを超え、ＦＢＧよりも高く、長距離、サブメ
ートルスケールの高空間分解能の正確な監視を実現し、ＤＦＯＳと比較すると、本発明の
自動化程度が高く、システムコストが低く、遠隔でリアルタイムな監視を実現する。
（４）本発明のスライディングゾーン歪みの変形監視は貯水池地域の地すべり変形の長期
間監視に適用でき、地すべりの実の運動状態を反映し、地面変形の警報に比べて、地下変
形（歪み）の進展に基づく早期リスク警報方法は精度が高く、実用性が高く、誤警報率を
大幅に低減し、頻繁な「過剰警報」を回避することができる。
（５）本発明が提供する貯水池地域の地すべり警報方法は複数の影響因子（降雨量、降雨
強度、貯水池水位標高および水位変動）を同時に考慮し、従来の貯水池地域の地すべり早
期リスク警報閾値判定よりも合理的である。
十分であること、遠隔リアルタイム自動化のレベルが低いこと、および既存技術における
誤報率が高いことなどの問題を解決するために、本発明は、スライディングゾーン歪み進
展に基づく貯水池地域地すべり変形監視および早期警報方法を提案し、地下全深さ（すな
わち岩盤までの深さ）の時系列歪みによって地すべり全体の実変形を特徴付けることによ
り、潜在的なスライディングゾーンを識別し、さらに、複数の影響因子を考慮し、スライ
ディングゾーン歪み進展に基づいて水文気象学的警報閾値をさらに確立し、貯水池地域の
地すべりの長期間監視と効果的な警報レベルを向上させ、本発明で採用された高空間分解
能歪みセンシングファイバーケーブルは、スライディングゾーン動力学を正確に特定して
捕捉し、スライディングゾーン歪み進展に基づく警報モデルはより信頼性の高い水文気象
学的警報閾値を取得でき、貯水池地域の地すべりのマルチレベルスライディングゾーン識
別が不明であり、深部大変形精准監視の耐久性が不十分であり、地面変形に基づく警報誤
警報率が高いという問題を解決することができる。
技術的解決策：本発明のスライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域の地すべり変
形監視および早期警報方法は、以下のステップを含み：
Ｓ１、監視ステーションを設置する：
まず、地すべりサブゾーン（地すべりサブゾーンとは、山腹スケールでの変形と危険性の
空間分布に基づいて複数のサブゾーンに分割された１つの地すべりである）に安定岩盤層
の下に延びる多数の孔を穿設し、前記孔口の地面に超微弱反射型格子歪みセンシングファ
イバーケーブル、超微弱反射型格子復調器、データ伝送ユニットを取り付け、データ伝送
ユニットはユーザアクセスユニットに遠隔接続され、データ伝送ユニットは先行技術にお
ける無線伝送モジュールであり、超微弱反射型格子復調器とともに地面監視ステーション
保護ボックス内に集積され、ユーザアクセスユニットはコンピュータであり、
次に、孔内で逆「凸」字形の超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルを取り
付け、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルに重力ガイドハンマーを接続
し、前記重力ガイドハンマーを孔の底部に配置し、超微弱反射型格子歪みセンシングファ
イバーケーブルの一端を保護ボックス内に導入して超微弱反射型格子復調器に接続させ、
収集端とし、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルの他端をバックアップ
収集端とし、
重力ガイドハンマーが孔底に固定されて光ファイバーを予め引っ張る役割を果たし、孔底
に０．５ｍ冗長に配置され、ファイバーケーブルを常に垂直に予め引っ張った状態とし、
他端を孔口から導出し、孔底を境界とし、超微弱反射型格子復調器に接続された超微弱反
射型格子歪みセンシングファイバーケーブルをセクションＡとし、孔底の一定長さで冗長
に孔口から延伸する別のセクションをセクションＢとし、
その孔を埋め戻し、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルの中部に接続さ
れた重力ガイドハンマーを孔底位置に下げた後、孔口から伸びた超微弱反射型格子歪みセ
ンシングファイバーケーブルの両端を固定して常に引っ張り状態とし、このときボーリン
グ孔によって明らかになった地盤分布特徴に応じて、異なる岩石土壌材料を使用して孔を
埋め戻し、
Ｓ２、遠隔リアルタイム監視：超微弱反射型格子復調器、データ伝送ユニットおよびユー
ザアクセスユニットをデバッグし、ユーザアクセスユニットを通じて地下各深さ岩石土壌
体の時系列歪みデータセットを収集し、
デバッグとは各モジュールを接続し、電源投入し、データを収集できるかどうかをデバッ
グすることを指し、
ステップＳ１において孔口まで埋め戻した後締め固め、孔口から伸びた超微弱反射型格子
歪みセンシングファイバーケーブルのセクションＡの端部を孔口付近地面の保護ボックス
内に導入し、光ファイバージャンパーに接続して超微弱反射型格子復調器の収集端口を接
続し、その後超微弱反射型格子復調器とデータ伝送ユニットおよびユーザアクセスユニッ
トをデバッグし、デバッグ後、埋め戻し材料が固化し安定化するのを待つために１ヶ月静
置し、監視初期とし、その後長期間の遠隔リアルタイム監視活動を開始し、地下異なる深
さの岩石土壌体の時系列歪みデータセットを確立し、
Ｓ３、スライディングゾーン識別と時系列歪み集合分析：
ステップＳ２においてユーザアクセスユニットによって取得された時系列歪みデータセッ
トに基づいて、全ボーリング孔歪み断面進展図を描き、歪み分布を得、前記歪み分布中の
歪み値の最も高い領域が歪みピークゾーンであり、前記歪みピークゾーンをスライディン
グゾーンとし、前記スライディングゾーンについて毎日各時系列歪みデータの平均値を歪
み日平均値とし、前記歪み日平均値を差分処理し（前記差分処理とは、翌日の累積歪みか
ら前日の累積歪みを差し引いた差、すなわち歪み速度を得ることを指す）、歪み速度の日
平均値データセットを取得し、スライディングゾーンは斜面加速変形時歪み急激に増加す
る特徴を有し、歪み速度の日平均値データをその変化特徴に基づいて近似安定状態、加速
（歪みが急激に変動）変形および安定状態の３つの分類結果に分類し、
このとき、数値変数はタイプ変数（Ｃｌｕｓｔｅｒ ｊ、ｊ=１,２,３）、すなわち警報
モデルの出力変数に変換され、該集合分析で採用された方法は「データバックトラック」
原則に従って歪み速度時系列のノイズ誤差を除去し、すなわち不連続な歪み変化（特異値
）は可能なノイズデータとして指定され、ゼロ領域歪みとは安定状態であり、±３００μ
εが近似安定状態と加速変形の臨界値であり、該臨界値を超えると集合が加速変形セクシ
ョンであり、該臨界値未満であると近似安定状態セクションであり、
Ｓ４、予測警報モデルと閾値基準の確立：ステップＳ３で得られた３つの分類結果を出力
変数とし、降雨量Ｒｉ、降雨強度Ｉｉ、貯水池水位標高Ｌｉおよび水位変動ｆｉの日値デ
ータセットを入力変数とし予測警報モデルを確立し、前記予測モデルは意思決定ツリーモ
デル（先行技術）であり、入力変数の値に基づいて出力変数の値を推論し、地すべり地下
歪み進展と外部駆動因子の閾値基準を確立し、貯水池地域の地すべり変形を早期警報し、
前記外部駆動因子は降雨量、降雨強度、貯水池水位標高および貯水池水位変動を含み、
前記閾値基準は、
基準１：水位降下速度が０．８８ｍ／ｄを超え、貯水池水位標高が１４６．４５ｍ～１４
９．５０５ｍ間にあり、日降雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すな
わち該貯水池地域地すべりが加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、
精度が９０．６８％に達し、
基準２：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で降雨強度が２４．４ｍｍ／ｈを超える場合
、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域地すべりが加速変形セクションであり、実例
によって検証された結果、精度が７４．２７％に達し、
基準３：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で、日降雨量が１．８ｍｍを超え、降雨強度
が２４．４ｍｍ／ｈを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域地すべりが
加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、精度が７０．４８％に達し、
基準４：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で、降雨強度が０．８ｍｍ／ｈを超え、日降
雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域地すべりが
加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、精度が６１．３％に達し、
基準５：水位上昇速度が０．１４ｍ／ｄを超え、貯水池水位標高が１５０．１９５ｍ以下
で、日降雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域地
すべりが加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、精度が８０．３４％
に達する。
具体的に、サンプルデータ（すなわち前記入力変数と出力変数）を７：３に従って訓練集
合とテスト集合に分け、訓練集合の入力により意思決定ツリーモデルを繰り返して訓練し
、テスト集合により生成された意思決定ツリーモデルの精度が６０％～７０％に達したと
き新しいデータ対象（テスト集合）を分類予測し、生成された予測警報モデルは入力変数
の値に基づいて、入力変数に対応する出力変数の値Ｃｌｕｓｔｅｒ ｊを予測し、理解と
応用のために、一連の「ｉｆ-ｔｈｅｎ」文の形で示し、該「ｉｆ-ｔｈｅｎ」文は予測規
則であり、変形カテゴリ、複数の影響因子および特定水文気象学的閾値を含み、以上のよ
うに、進展するスライディングゾーン歪みと外部駆動因子（例えば降雨量、降雨強度、貯
水池水位標高および貯水池水位変動）の相関関係に基づいて、地すべり加速変形と異なる
水文気象学的条件の閾値基準を設定し、例えば、どのような貯水池水位標高Ｌｉ、どのよ
うな降雨強度Ｉｉ条件下で、加速変形Ｃｌｕｓｔｅｒ ｊ （ｊ=２）が発生するか、とい
う早期警報を実現し、
予測警報モデル中のサンプルデータを訓練集合とテスト集合に分け、反復回数を設定し、
訓練集合の入力により予測警報モデルを繰り返し訓練し、テスト集合により生成された意
思決定ツリーモデルの精度が設定範囲に達したときのテスト集合を分類予測し、生成され
た意思決定ツリーモデルは入力変数の値に基づいて出力変数の値を推論する。
本発明の一側面として、前記孔は下から上へ順次、完全岩盤セクション、破砕岩層セクシ
ョン、砕石土砂セクションに分けられ、前記完全岩盤セクションの高さは３～５ｍであり
、
ステップＳ２において、完全岩盤セクションをセメント急結剤で埋め戻し、破砕岩層セク
ションを細砂で埋め戻し、砕石土砂セクションを体積比１：１の細砂と粉砕粘土で埋め戻
す。原則的には、実際の地盤分布に近づけるために、実際の地盤は岩石土壌体種類に応じ
てセクションごとに充填する。
本発明の一側面として、前記超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルは超微
弱反射型格子と光ファイバー伝送セクションから構成される。
本発明の一側面として、前記超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルのサン
プリング間隔ｄ≦１．０ｍである。
ステップＳ１において、収集端とバックアップ収集端は孔口付近に２～５ｍだけ冗長に配
置されて地下深さの正確な位置決めを補助し、特に薄い層（厚さ数十ｃｍ）スライディン
グゾーンの識別を容易にし、
ステップＳ１において、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルを予め引っ
張り、収集端とバックアップ収集端の格子間隔がボーリング孔断面投影において０．５ｍ
である。
本発明の一側面として、ステップＳ３において、スライディングゾーン歪み速度の経時変
化の特徴に基づいて、スライディングゾーン歪み速度を定性的に分類し、前記スライディ
ングゾーン歪み速度の経時変化の特徴は、歪み速度わずかな変動、歪み速度急激な変動お
よび歪み速度不変動を含み、
前記分類標準は以下のとおりであり：
歪み速度がわずかに変動する場合、すなわち歪み速度範囲が５０～２００με／ｄにある
場合、地すべり全体の運動状態が近似安定状態であり、
歪み速度が急激に変動する場合、すなわち歪み速度が２００με／ｄを超える場合、地す
べり全体の運動状態が加速変形であり、
歪み速度が変動しない場合、すなわち歪み速度範囲が０～５０με／ｄにある場合、地す
べり全体の運動状態が安定状態である。
作業原理：本発明のステップＳ４で採用された予測警報モデルは改良された意思決定ツリ
ーモデルを使用し、結果が明確な歴史データから学習し、データの特徴を探索し、さらに
単純な意思決定規則を推論し、その後これに基づいて、新しいデータを分類および予測す
る。ルートノードから始まり、リーフノードまで、分類項目の変数の特徴属性を検定し、
その値の特徴に従って選択して対応の枝に出力し、リーフノードに格納されたカテゴリを
意思決定結果とする。意思決定ツリーのルートノードからリーフノードまでの経路ごとに
規則を構築し、経路上の内部ノードの特徴が規則の条件に対応し、すなわち予測規則／警
報条件に対応する。リーフノードのカテゴリラベルは規則の結論、すなわち歪み速度集合
結果Ｃｌｕｓｔｅｒ ｊに対応する。
予測警報モデルは枝成長アルゴリズム、変数値分割アルゴリズムおよび剪定アルゴリズム
を使用する。枝成長アルゴリズムは、現在最適なグループ化変数を決定するために使用さ
れ、最大情報利得率を標準とし：
）は属性Ｔのエントロピーであり、ＩＧ（Ｓ,Ｔ）は属性Ｔの情報利得である。属性Ｔの
値が大きいほど、ＩＶ（Ｔ）の純度が低くなり、すなわちＩＶ（Ｔ）の値が大きくなり、
ＧＲ（Ｓ,Ｔ）の値が小さくなる。これは、ある属性の値が多く取られた場合懲罰メカニ
ズムを与える。同時に、正しく分類されなかった属性により高い重みを割り当て、後続の
訓練モデルがそれらを優先するようになる。予測警報モデルの成長過程は出力変数に基づ
く入力変数の連続的なグループ化過程である。予測警報モデルの各枝は入力データセット
の連続的なグループ化過程で徐々に成長したものであり、データセットの継続的なグルー
プ化が意味をなさなくなった時点で予測警報モデルの成長過程は終了する。
サンプルサブゾーンを７：３または８：２の比率で訓練集合とテスト集合に分け、反復回
数をＮに設定することでサンプルを繰り返して訓練してモデル予測の安定性を高め、最終
的にテストサンプルにより生成された予測警報モデル精度が約６０％～７０％に達したと
き新しいデータ対象（テストデータセット）の分類予測を達成する。
生成された予測警報モデルは新しいデータ入力変数の値に基づいてその出力変数の値、す
なわち歪み速度集合結果、（例えばＣｌｕｓｔｅｒ １）を推論する。以上のように、生
成された予測警報モデルに基づいて地すべり地下歪み進展と外部駆動因子（降雨量、貯水
池水位）の閾値基準を確立する。
全体として、本発明のスライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域の地すべり変形
監視および早期警報方法は、活動的な地すべりサブゾーンに垂直ボーリング孔を通じて高
い空間分解能の超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルを取り付け、遠隔で
地すべりボーリング孔全体の地中歪みをリアルタイムで取得して地すべり変形を特徴付け
、スライディングゾーン位置を識別してスライディングゾーン歪みを地すべり全体的な変
形を特徴付けるパラメータとして使用し、日降雨量Ｒｉ、日降雨強度Ｉｉ、貯水池水位標
高Ｌｉおよび日水位変動ｆｉの４つの影響因子を考慮し、地すべり歪み進展に基づく予測
警報モデルを確立する。前記の４つの影響因子を入力変数とし、スライディングゾーンの
時系列歪みをその進展特徴集合に基づいて近似安定状態、加速変形および安定状態という
３つの特徴変形クラスタＣｌｕｓｔｅｒ ｊに分解して出力変数とし、目標出力変数が加
速変形である特徴変形クラスタに対応する予測規則を見つけ、すなわち地すべり加速変形
の水文気象学的警報閾値とする。本発明で採用された高空間分解能歪みセンシングファイ
バーケーブルはスライディングゾーンの正確な位置決めおよびスライディングゾーン歪み
変化の捕捉を実現し、スライディングゾーン歪み進展に基づく予測警報モデルはより信頼
性の高い水文気象学的警報閾値を取得し、貯水池地域の地すべり深部大変形精准監視の耐
久性が不十分であり、地面変形に基づく警報誤警報率が高いという問題を解決することが
できる。
先行技術と比較すると、本発明は以下の有益な効果を有する。
（１）サブメートルスケールの高空間分解能歪みセンシングファイバーケーブルは、潜在
的なスライディングゾーンを正確に特定し、スライディングゾーン変形を捕捉することが
でき、スライディングゾーン歪み進展に基づく予測警報モデルはより信頼性の高い水文気
象学的警報閾値を取得でき、貯水池地域の地すべり深部大変形精准監視の耐久性が不十分
であり、地面変形に基づく警報誤警報率が高いという問題を解決することができる。
（２）本発明で採用された超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルは、遠隔
で地すべり地下全ボーリング孔深さの歪み分布および進展過程をリアルタイムで監視でき
、特に複数の薄い層スライディングゾーンの識別に適し、せん断作用下でのすべり加速度
運動がすべりゾーンでの歪みピーク特性として現れる。
（３）ＦＢＧと比較し、本発明は超微弱反射型格子に基づいて取得された歪みデータ精度
が１～２μεに達し、空間分解能が０．５ｍを超え、ＦＢＧよりも高く、長距離、サブメ
ートルスケールの高空間分解能の正確な監視を実現し、ＤＦＯＳと比較すると、本発明の
自動化程度が高く、システムコストが低く、遠隔でリアルタイムな監視を実現する。
（４）本発明のスライディングゾーン歪みの変形監視は貯水池地域の地すべり変形の長期
間監視に適用でき、地すべりの実の運動状態を反映し、地面変形の警報に比べて、地下変
形（歪み）の進展に基づく早期リスク警報方法は精度が高く、実用性が高く、誤警報率を
大幅に低減し、頻繁な「過剰警報」を回避することができる。
（５）本発明が提供する貯水池地域の地すべり警報方法は複数の影響因子（降雨量、降雨
強度、貯水池水位標高および水位変動）を同時に考慮し、従来の貯水池地域の地すべり早
期リスク警報閾値判定よりも合理的である。
［符号の説明］
１ 地すべりサブゾーン
２ 河川
３ 孔
４ 微弱反射格子歪みセンシングファイバーケーブル
５ 超微弱反射型格子復調器
６ データ伝送ユニット
７ 保護ボックス
８ ユーザアクセスユニット
１ 地すべりサブゾーン
２ 河川
３ 孔
４ 微弱反射格子歪みセンシングファイバーケーブル
５ 超微弱反射型格子復調器
６ データ伝送ユニット
７ 保護ボックス
８ ユーザアクセスユニット
図１～図７に示すように、本発明のスライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域の
地すべり変形監視および早期警報方法は、貯水池地域の地すべり監視システムによって実
現され、該変形監視は垂直ボーリング孔の地下歪み監視に基づくものであり、
全ボーリング孔の歪み分布から潜在的なスライディングゾーンを識別し、すなわち地すべ
りが加速運動すると、スライディングゾーンの歪みが急激に増加する特徴がある。該早期
警報は監視期間で地すべり体の顕著な加速変形に関する水文気象学的警報である。該スラ
イディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域の地すべり変形監視および早期警報方法は
、図３に示すように、以下のステップを含み：
Ｓ１、監視ステーションを設置する：
まず、活動的な地すべりサブゾーン１を選択し、平坦化されたサイトで垂直ボーリング孔
３に監視ステーションを設置し、図１に示すように、図１中の２は河川であり、垂直ボー
リング孔の孔径は１１０ｍｍであり、完全の岩層の下３ｍまで掘削する。孔３内で超微弱
反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４、超微弱反射型格子復調器５、データ伝
送ユニット６を取り付け、データ伝送ユニット６は遠隔でユーザアクセスユニット８に接
続され、データ伝送ユニット６は先行技術における無線伝送モジュールであり、地面監視
ステーションの保護ボックス内に集積され、ユーザアクセスユニット８はコンピュータで
あり、
本実施例では、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４、超微弱反射型格
子復調器５は中国蘇州南知センシング科学技術有限公司が製造したものであり、両者の技
術パラメータは表１、表２に示され、
表１ 超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４の技術パラメータ
表２ 超微弱反射型格子復調器５の技術パラメータ
次に、孔３内で逆「凸」字形の超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４を
取り付け、図２に示すように、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４に
重力ガイドハンマー４３を接続させて前記重力ガイドハンマー４３を孔３の底部に配置し
、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４の一端を保護ボックス７内に導
入して超微弱反射型格子復調器５に接続させ、収集端とし、超微弱反射型格子歪みセンシ
ングファイバーケーブル４の他端をバックアップ収集端とし、
超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４は高分解能の１．ｍサンプリング
間隔の超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルであり、超微弱反射型格子歪
みセンシングファイバーケーブル４は超微弱反射型格子４１および光ファイバー伝送セク
ション４２から構成され、
超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４のサンプリング間隔ｄ≦１．０ｍ
であり、
収集端とバックアップ収集端が孔口付近に２ｍだけ冗長に配置されて地下深さの正確な位
置決めを補助し、特に薄い層（厚さ数十ｃｍ）のスライディングゾーンの識別に適し、
超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４を予め引っ張り、収集端とバック
アップ収集端の格子間隔がボーリング孔断面投影において０．５ｍである。
超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４の構造は裸ファイバ、被覆層、金
属ベースのケーブル状補強材、および外側シースからなる。本実施例中の重力ガイドハン
マー４３は直径５０～６０ｍｍ、長さ６００～１０００ｍｍ、重量２０～３５ｋｇの金属
製である。超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４において、４１は超微
弱反射型格子であり、４２は光ファイバー伝送セクションであり、
次に孔３を埋め戻しし、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４の中部に
接続された重力ガイドハンマー４３を孔底位置に下げた後、孔口から伸びた超微弱反射型
格子歪みセンシングファイバーケーブル４の両端を固定して常に引っ張り状態とし、孔３
を直ちに埋め戻し、孔３は下から上へ順次完全岩盤セクション３１、破砕岩層セクション
３２、砕石土砂セクション３３に分けられ、前記完全岩盤セクション３１の高さは３ｍで
あり、
完全岩盤セクション３１をセメント急結剤（先行技術）で埋め戻して硬質地盤とし、破砕
岩層セクション３２を細砂で埋め戻し、砕石土砂セクション３３を質量比１：１の細砂と
粉砕粘土で埋め戻し、
具体的に、細砂は通常の川砂であり、粉砕粘土はボーリング孔３を掘削した粘土を使用し
、
Ｓ２、遠隔リアルタイム監視：超微弱反射型格子復調器５、データ伝送ユニット６および
ユーザアクセスユニット８をデバッグし、ユーザアクセスユニット８によって地下各深さ
岩石土壌体の時系列歪みデータセットを収集し、
デバッグとは各モジュールを接続した後電源を投入し、データを収集できるかどうかをデ
バッグすることを指し、
ステップＳ２において、孔口まで埋め戻しした後締め固め、孔口から伸びた超微弱反射型
格子歪みセンシングファイバーケーブル４の一端を孔口付近の地面の保護ボックス７内に
導入し、光ファイバージャンパー接続して超微弱反射型格子復調器５の収集端口を接続し
、超微弱反射型格子復調器５と無線伝送モジュール６およびデータユーザアクセスユニッ
ト８をデバッグする。孔３の取付埋め戻しと監視システムのソフトウエアハードウェアデ
バッグ終了あと埋め戻し材料の固化および安定化のために１ヶ月待って、監視初期とする
。その後長期間の遠隔リアルタイム監視活動を開始する。本実施例では、監視データサン
プリング周波数は最大５ｓ／回であり、変形が大きい雨季または洪水期（例えば毎年５～
９月）にサンプリング周波数が５ｓであり、洪水期以外にサンプリング周波数が６０～６
００ｓであり、
Ｓ３、スライディングゾーン識別と時系列歪み集合分析：
ステップＳ２においてユーザアクセスユニット８によって取得された遠隔でリアルタイム
で記録された地下累積時系列歪みデータセットに基づいて、全ボーリング孔歪み断面進展
図を描いて歪み分布を得、前記歪み分布中の歪み値の最も高い領域が歪みピークゾーンで
あり、前記歪みピークゾーンをスライディングゾーンとし、前記スライディングゾーンに
ついて毎日各時系列歪みデータの平均値を歪み日平均値とし、前記歪み日平均値を差分処
理し（前記差分処理とは、翌日の累積歪みから前日の累積歪みを指し差、すなわち歪み速
度を指す）、歪み速度の日平均値データセットを取得し、スライディングゾーンが斜面で
加速変形すると歪みが急激に増加する特徴があり、歪み速度の日平均値データをその変化
特徴に基づいて近似安定状態、加速（歪み急激な変動）変形および安定状態の３つの分類
結果に分類し、（図４に示す）
具体的に、スライディングゾーン歪み速度の経時変化の特徴に基づいて、スライディング
ゾーン歪み速度を定性的に分類し、前記スライディングゾーン歪み速度の経時変化の特徴
は、歪み速度わずかな変動、歪み速度急激な変動および歪み速度不変動を含み、分類標準
は以下のとおりであり：
歪み速度がわずかに変動する場合、すなわち歪み速度範囲が５０～２００με／ｄにある
場合、地すべり全体の運動状態が近似安定状態であり、
歪み速度が急激に変動する場合、すなわち歪み速度が２００με／ｄを超える場合、地す
べり全体の運動状態が加速変形であり、
歪み速度が変動しない場合、すなわち歪み速度範囲が０～５０με／ｄにある場合、地す
べり全体の運動状態が安定状態であり、
なお、集合過程中、高い歪み速度（＞３００με／ｄ）または累積歪み増加＞２００με
である状態が２日以上連続すると加速変形となり、歪み速度が５０～２００με／ｄにあ
り、または累積歪みが急激に増加して急激にリバウンド（単一不連続な高歪み速度孤立点
）すると近似安定状態となり、歪み速度が０～５０με／ｄまたは累積歪みがほとんど変
化しないと安定状態となる。累積歪み集合数は手動で指定するか、または一般的な集合ア
ルゴリズムによって自動的に決定され、
この時点で、数値型変数がタイプ変数（Ｃｌｕｓｔｅｒ ｊ、ｊ=１,２,３）、すなわち
警報モデルの出力変数に変換され、該集合分析で採用される方法は「データバックトラッ
ク」原則に従って歪み速度時系列のノイズ誤差を除去し、すなわち不連続な歪み変化（特
異値）を可能なノイズデータとして指定され、ゼロ領域歪みを安定状態とし、±３００μ
εが近似安定状態と加速変形の臨界値であり、該臨界値を超えると集合が加速変形セクシ
ョンになり、該臨界値未満であると近似安定状態セクションとなり、
Ｓ４、予測警報モデルと閾値基準の確立：
ステップＳ３で得られた３つの分類結果（スライディングゾーン歪み速度の集合結果Ｃｌ
ｕｓｔｅｒ ｊ）を出力変数とし、降雨量Ｒｉ、降雨強度Ｉｉ、貯水池水位標高Ｌｉおよ
び水位変動ｆｉの日値データセットを入力変数として予測警報モデルを確立し、前記予測
モデルは意思決定ツリーモデルであり（先行技術）、入力変数の値に基づいて出力変数の
値を推論し、地すべり地下歪み進展と外部駆動因子の閾値基準を確立し、貯水池地域の地
すべり変形を早期警報し、前記外部駆動因子は降雨量、降雨強度、貯水池水位標高および
貯水池水位変動を含み、
閾値基準は、以下の基準を含み：
基準１：水位降下速度が０．８８ｍ／ｄを超え、貯水池水位標高が１４６．４５ｍ～１４
９．５０５ｍ間にあり、日降雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すな
わち該貯水池地域の地すべりが加速変形セクションであり、実例によって検証された結果
、精度が９０．６８％に達し、
基準２：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で降雨強度が２４．４ｍｍ／ｈを超える場合
、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域の地すべりが加速変形セクションであり、実
例によって検証された結果、精度が７４．２７％に達し、
基準３：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で、日降雨量が１．８ｍｍを超え、降雨強度
が２４．４ｍｍ／ｈを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域の地すべり
が加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、精度が７０．４８％に達し
、
基準４：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で、降雨強度が０．８ｍｍ／ｈを超え、日降
雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域の地すべり
が加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、精度が６１．３％に達し、
基準５：水位上昇速度が０．１４ｍ／ｄを超え、貯水池水位標高が１５０．１９５ｍ以下
で、日降雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域の
地すべりが加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、精度が８０．３４
％に達し、
具体的に以下の表３に示され：
表３ 閾値基準
ここで、ｆｉは水位変動値であり、Ｌｉは貯水池水位標高であり、Ｒｉは降雨量であり、
Ｉｉは降雨強度であり、ＤＰは変形階段であり、ＩＩは前記３つの集合結果中の加速変形
を示し、
まず、降雨Ｒｉ、降雨強度Ｉｉ、貯水池水位標高Ｌｉおよび水位変動ｆｉの日値データセ
ット予測警報モデルの入力変数、歪み速度集合結果Ｃｌｕｓｔｅｒ ｊを出力変数として
設定し、次に、すべてのサンプルを７：３で訓練集合とテスト集合に分け、適応強化反復
回数を１０とし、次に、予測警報モデルは計算を開始し、グループ化変数および分割閾値
を決定し、各枝結果が図７に示される。この意思決定ツリーの深さは８であり、ツリーの
第１層では、最大情報利得率の標準に基づいて、貯水池水位標高Ｌｉが最適なグループ化
変数として選択され、ＭＤＬＰスプリッターボックスから得られた最小サブリミット値１
６９．７ｍに基づいて、貯水池水位標高を２組に分割し、ＲＷＬ＞１６９．７ｍの場合、
剪定アルゴリズムに基づいて、グループ化を継続する意味がなくなったと判定され、した
がって、この枝はもはや成長しない。その後、このように、この標準に従って第ｋ層意思
決定ツリーの成長および剪定を行う。
モデル中の意思決定ツリーの成長過程は出力変数に従って入力変数をグループ化する過程
である。意思決定ツリーの各枝は降雨量Ｒｉ、降雨強度Ｉｉ貯水池水位標高Ｌｉおよび水
位変動ｆｉデータセットを連続的にグループ化する過程で徐々に成長したものであり、デ
ータセットの継続的なグループ化の意味がなくなった時点で、意思決定ツリーの成長過程
が終了する。
予測警報モデルは新しいデータ入力変数の値に基づいてその出力変数の値、すなわち歪み
速度集合結果、例えばＣｌｕｓｔｅｒ ２を推論する。以上のように、生成された予測警
報モデルに基づいて地すべり地下歪み進展と外部駆動因子（降雨量、貯水池水位）の閾値
基準を確立し、外部駆動因子に基づく早期リスク警報を実現する。
地すべり変形監視および早期警報方法は、貯水池地域の地すべり監視システムによって実
現され、該変形監視は垂直ボーリング孔の地下歪み監視に基づくものであり、
全ボーリング孔の歪み分布から潜在的なスライディングゾーンを識別し、すなわち地すべ
りが加速運動すると、スライディングゾーンの歪みが急激に増加する特徴がある。該早期
警報は監視期間で地すべり体の顕著な加速変形に関する水文気象学的警報である。該スラ
イディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域の地すべり変形監視および早期警報方法は
、図３に示すように、以下のステップを含み：
Ｓ１、監視ステーションを設置する：
まず、活動的な地すべりサブゾーン１を選択し、平坦化されたサイトで垂直ボーリング孔
３に監視ステーションを設置し、図１に示すように、図１中の２は河川であり、垂直ボー
リング孔の孔径は１１０ｍｍであり、完全の岩層の下３ｍまで掘削する。孔３内で超微弱
反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４、超微弱反射型格子復調器５、データ伝
送ユニット６を取り付け、データ伝送ユニット６は遠隔でユーザアクセスユニット８に接
続され、データ伝送ユニット６は先行技術における無線伝送モジュールであり、地面監視
ステーションの保護ボックス内に集積され、ユーザアクセスユニット８はコンピュータで
あり、
本実施例では、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４、超微弱反射型格
子復調器５は中国蘇州南知センシング科学技術有限公司が製造したものであり、両者の技
術パラメータは表１、表２に示され、
表１ 超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４の技術パラメータ
表２ 超微弱反射型格子復調器５の技術パラメータ
次に、孔３内で逆「凸」字形の超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４を
取り付け、図２に示すように、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４に
重力ガイドハンマー４３を接続させて前記重力ガイドハンマー４３を孔３の底部に配置し
、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４の一端を保護ボックス７内に導
入して超微弱反射型格子復調器５に接続させ、収集端とし、超微弱反射型格子歪みセンシ
ングファイバーケーブル４の他端をバックアップ収集端とし、
超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４は高分解能の１．ｍサンプリング
間隔の超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブルであり、超微弱反射型格子歪
みセンシングファイバーケーブル４は超微弱反射型格子４１および光ファイバー伝送セク
ション４２から構成され、
超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４のサンプリング間隔ｄ≦１．０ｍ
であり、
収集端とバックアップ収集端が孔口付近に２ｍだけ冗長に配置されて地下深さの正確な位
置決めを補助し、特に薄い層（厚さ数十ｃｍ）のスライディングゾーンの識別に適し、
超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４を予め引っ張り、収集端とバック
アップ収集端の格子間隔がボーリング孔断面投影において０．５ｍである。
超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４の構造は裸ファイバ、被覆層、金
属ベースのケーブル状補強材、および外側シースからなる。本実施例中の重力ガイドハン
マー４３は直径５０～６０ｍｍ、長さ６００～１０００ｍｍ、重量２０～３５ｋｇの金属
製である。超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４において、４１は超微
弱反射型格子であり、４２は光ファイバー伝送セクションであり、
次に孔３を埋め戻しし、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル４の中部に
接続された重力ガイドハンマー４３を孔底位置に下げた後、孔口から伸びた超微弱反射型
格子歪みセンシングファイバーケーブル４の両端を固定して常に引っ張り状態とし、孔３
を直ちに埋め戻し、孔３は下から上へ順次完全岩盤セクション３１、破砕岩層セクション
３２、砕石土砂セクション３３に分けられ、前記完全岩盤セクション３１の高さは３ｍで
あり、
完全岩盤セクション３１をセメント急結剤（先行技術）で埋め戻して硬質地盤とし、破砕
岩層セクション３２を細砂で埋め戻し、砕石土砂セクション３３を質量比１：１の細砂と
粉砕粘土で埋め戻し、
具体的に、細砂は通常の川砂であり、粉砕粘土はボーリング孔３を掘削した粘土を使用し
、
Ｓ２、遠隔リアルタイム監視：超微弱反射型格子復調器５、データ伝送ユニット６および
ユーザアクセスユニット８をデバッグし、ユーザアクセスユニット８によって地下各深さ
岩石土壌体の時系列歪みデータセットを収集し、
デバッグとは各モジュールを接続した後電源を投入し、データを収集できるかどうかをデ
バッグすることを指し、
ステップＳ２において、孔口まで埋め戻しした後締め固め、孔口から伸びた超微弱反射型
格子歪みセンシングファイバーケーブル４の一端を孔口付近の地面の保護ボックス７内に
導入し、光ファイバージャンパー接続して超微弱反射型格子復調器５の収集端口を接続し
、超微弱反射型格子復調器５と無線伝送モジュール６およびデータユーザアクセスユニッ
ト８をデバッグする。孔３の取付埋め戻しと監視システムのソフトウエアハードウェアデ
バッグ終了あと埋め戻し材料の固化および安定化のために１ヶ月待って、監視初期とする
。その後長期間の遠隔リアルタイム監視活動を開始する。本実施例では、監視データサン
プリング周波数は最大５ｓ／回であり、変形が大きい雨季または洪水期（例えば毎年５～
９月）にサンプリング周波数が５ｓであり、洪水期以外にサンプリング周波数が６０～６
００ｓであり、
Ｓ３、スライディングゾーン識別と時系列歪み集合分析：
ステップＳ２においてユーザアクセスユニット８によって取得された遠隔でリアルタイム
で記録された地下累積時系列歪みデータセットに基づいて、全ボーリング孔歪み断面進展
図を描いて歪み分布を得、前記歪み分布中の歪み値の最も高い領域が歪みピークゾーンで
あり、前記歪みピークゾーンをスライディングゾーンとし、前記スライディングゾーンに
ついて毎日各時系列歪みデータの平均値を歪み日平均値とし、前記歪み日平均値を差分処
理し（前記差分処理とは、翌日の累積歪みから前日の累積歪みを指し差、すなわち歪み速
度を指す）、歪み速度の日平均値データセットを取得し、スライディングゾーンが斜面で
加速変形すると歪みが急激に増加する特徴があり、歪み速度の日平均値データをその変化
特徴に基づいて近似安定状態、加速（歪み急激な変動）変形および安定状態の３つの分類
結果に分類し、（図４に示す）
具体的に、スライディングゾーン歪み速度の経時変化の特徴に基づいて、スライディング
ゾーン歪み速度を定性的に分類し、前記スライディングゾーン歪み速度の経時変化の特徴
は、歪み速度わずかな変動、歪み速度急激な変動および歪み速度不変動を含み、分類標準
は以下のとおりであり：
歪み速度がわずかに変動する場合、すなわち歪み速度範囲が５０～２００με／ｄにある
場合、地すべり全体の運動状態が近似安定状態であり、
歪み速度が急激に変動する場合、すなわち歪み速度が２００με／ｄを超える場合、地す
べり全体の運動状態が加速変形であり、
歪み速度が変動しない場合、すなわち歪み速度範囲が０～５０με／ｄにある場合、地す
べり全体の運動状態が安定状態であり、
なお、集合過程中、高い歪み速度（＞３００με／ｄ）または累積歪み増加＞２００με
である状態が２日以上連続すると加速変形となり、歪み速度が５０～２００με／ｄにあ
り、または累積歪みが急激に増加して急激にリバウンド（単一不連続な高歪み速度孤立点
）すると近似安定状態となり、歪み速度が０～５０με／ｄまたは累積歪みがほとんど変
化しないと安定状態となる。累積歪み集合数は手動で指定するか、または一般的な集合ア
ルゴリズムによって自動的に決定され、
この時点で、数値型変数がタイプ変数（Ｃｌｕｓｔｅｒ ｊ、ｊ=１,２,３）、すなわち
警報モデルの出力変数に変換され、該集合分析で採用される方法は「データバックトラッ
ク」原則に従って歪み速度時系列のノイズ誤差を除去し、すなわち不連続な歪み変化（特
異値）を可能なノイズデータとして指定され、ゼロ領域歪みを安定状態とし、±３００μ
εが近似安定状態と加速変形の臨界値であり、該臨界値を超えると集合が加速変形セクシ
ョンになり、該臨界値未満であると近似安定状態セクションとなり、
Ｓ４、予測警報モデルと閾値基準の確立：
ステップＳ３で得られた３つの分類結果（スライディングゾーン歪み速度の集合結果Ｃｌ
ｕｓｔｅｒ ｊ）を出力変数とし、降雨量Ｒｉ、降雨強度Ｉｉ、貯水池水位標高Ｌｉおよ
び水位変動ｆｉの日値データセットを入力変数として予測警報モデルを確立し、前記予測
モデルは意思決定ツリーモデルであり（先行技術）、入力変数の値に基づいて出力変数の
値を推論し、地すべり地下歪み進展と外部駆動因子の閾値基準を確立し、貯水池地域の地
すべり変形を早期警報し、前記外部駆動因子は降雨量、降雨強度、貯水池水位標高および
貯水池水位変動を含み、
閾値基準は、以下の基準を含み：
基準１：水位降下速度が０．８８ｍ／ｄを超え、貯水池水位標高が１４６．４５ｍ～１４
９．５０５ｍ間にあり、日降雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すな
わち該貯水池地域の地すべりが加速変形セクションであり、実例によって検証された結果
、精度が９０．６８％に達し、
基準２：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で降雨強度が２４．４ｍｍ／ｈを超える場合
、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域の地すべりが加速変形セクションであり、実
例によって検証された結果、精度が７４．２７％に達し、
基準３：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で、日降雨量が１．８ｍｍを超え、降雨強度
が２４．４ｍｍ／ｈを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域の地すべり
が加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、精度が７０．４８％に達し
、
基準４：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で、降雨強度が０．８ｍｍ／ｈを超え、日降
雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域の地すべり
が加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、精度が６１．３％に達し、
基準５：水位上昇速度が０．１４ｍ／ｄを超え、貯水池水位標高が１５０．１９５ｍ以下
で、日降雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域の
地すべりが加速変形セクションであり、実例によって検証された結果、精度が８０．３４
％に達し、
具体的に以下の表３に示され：
表３ 閾値基準
ここで、ｆｉは水位変動値であり、Ｌｉは貯水池水位標高であり、Ｒｉは降雨量であり、
Ｉｉは降雨強度であり、ＤＰは変形階段であり、ＩＩは前記３つの集合結果中の加速変形
を示し、
まず、降雨Ｒｉ、降雨強度Ｉｉ、貯水池水位標高Ｌｉおよび水位変動ｆｉの日値データセ
ット予測警報モデルの入力変数、歪み速度集合結果Ｃｌｕｓｔｅｒ ｊを出力変数として
設定し、次に、すべてのサンプルを７：３で訓練集合とテスト集合に分け、適応強化反復
回数を１０とし、次に、予測警報モデルは計算を開始し、グループ化変数および分割閾値
を決定し、各枝結果が図７に示される。この意思決定ツリーの深さは８であり、ツリーの
第１層では、最大情報利得率の標準に基づいて、貯水池水位標高Ｌｉが最適なグループ化
変数として選択され、ＭＤＬＰスプリッターボックスから得られた最小サブリミット値１
６９．７ｍに基づいて、貯水池水位標高を２組に分割し、ＲＷＬ＞１６９．７ｍの場合、
剪定アルゴリズムに基づいて、グループ化を継続する意味がなくなったと判定され、した
がって、この枝はもはや成長しない。その後、このように、この標準に従って第ｋ層意思
決定ツリーの成長および剪定を行う。
モデル中の意思決定ツリーの成長過程は出力変数に従って入力変数をグループ化する過程
である。意思決定ツリーの各枝は降雨量Ｒｉ、降雨強度Ｉｉ貯水池水位標高Ｌｉおよび水
位変動ｆｉデータセットを連続的にグループ化する過程で徐々に成長したものであり、デ
ータセットの継続的なグループ化の意味がなくなった時点で、意思決定ツリーの成長過程
が終了する。
予測警報モデルは新しいデータ入力変数の値に基づいてその出力変数の値、すなわち歪み
速度集合結果、例えばＣｌｕｓｔｅｒ ２を推論する。以上のように、生成された予測警
報モデルに基づいて地すべり地下歪み進展と外部駆動因子（降雨量、貯水池水位）の閾値
基準を確立し、外部駆動因子に基づく早期リスク警報を実現する。
試験例
図３～図６に示すように、中国の三峡貯水池地域に広く分布する大規模な貯水池地域の地
すべりを研究対象とし、その変形は主に貯水池水位変動（１４５～１７５ｍ変動）と季節
降雨（年平均降水量１０００ｍｍ以上）の年周期に支配されている。原位置モニタリング
では、ボーリング孔近傍に設置したＧＮＳＳによって得られた地表変位（Ｄ１～Ｄ５）と
、本発明の地下ひずみ（ここでは、ＳＳ１、ＳＳ２はそれぞれ浅部二次すべり帯、深部一
次すべり帯の時間的ひずみ）が、７月６日（日降水量１５３．３ｍｍ）に加速度的な動き
を示すことがわかった。既存の気象警報指標によると、モニタリング期間中に４回の大雨
（日降水量５０ｍｍ以下）が発生しているが、すべての大雨が地すべり運動を引き起こし
たわけではなく、特に８月２６日の９７．７ｍｍの大雨がその最たる証拠である（図５）
。図６に示すように、最も代表的な深層一次スライディングゾーンＳＳ２の歪み集合分析
を行い、加速段集合がＣｌｕｓｔｅｒ ２である。標準化された降雨日値データセット、
貯水池水位標高データセットを入力変数とし、累積歪み集合結果を出力変数として、予測
警報モデルを確立する。サンプルデータを７：３で訓練サンプルと試験サンプルに分け、
訓練サンプルの全体精度が９２．３％に達し、試験サンプルの全体精度が９０．６％に達
し、本発明の予測モデルの精度がより高いことが示される。本発明の地下歪み進展に基づ
く早期警報方法により、警報閾値は、貯水池水位ＲＷＬ標高が１４６．５～１４９．５ｍ
にあり、日降雨量＞５７．９ｍｍ、または貯水池水位ＲＷＬが１６９．７ｍ未満で日降雨
強度が２４．４ｍｍ／ｈを超えるものとして得られる。
提案した水文気象学的閾値の妥当性を検証するために、２０２１～２０２３年の３水文年
の全洪水シーズンにわたって、真実地すべり運動学の地下歪み進展を分析した。図７に示
すように、この期間、スライディングゾーン歪みが２回顕著に増加したことが観察され、
２０２１年７月６日（および７月７日）と２０２２年６月２２日にそれぞれ発生し、地す
べり全体が大きく変形した。２回の地すべり加速変形イベントはいずれも、貯水池水位が
低い期間に大量の強降雨（特に１日以下の規模の極端な降雨）があったことを示す水文気
象学的条件であり、具体的に、いずれも実施例で得られた貯水池水位ＲＷＬ標高が１６９
．７ｍ（特に１４６．４５～１４９．５０５ｍ）の下で、日降雨量＞５７．９ｍｍ、日降
雨強度が２４．４ｍｍ／ｈを超える水文気象学的警報閾値条件に完全に合致している。
図３～図６に示すように、中国の三峡貯水池地域に広く分布する大規模な貯水池地域の地
すべりを研究対象とし、その変形は主に貯水池水位変動（１４５～１７５ｍ変動）と季節
降雨（年平均降水量１０００ｍｍ以上）の年周期に支配されている。原位置モニタリング
では、ボーリング孔近傍に設置したＧＮＳＳによって得られた地表変位（Ｄ１～Ｄ５）と
、本発明の地下ひずみ（ここでは、ＳＳ１、ＳＳ２はそれぞれ浅部二次すべり帯、深部一
次すべり帯の時間的ひずみ）が、７月６日（日降水量１５３．３ｍｍ）に加速度的な動き
を示すことがわかった。既存の気象警報指標によると、モニタリング期間中に４回の大雨
（日降水量５０ｍｍ以下）が発生しているが、すべての大雨が地すべり運動を引き起こし
たわけではなく、特に８月２６日の９７．７ｍｍの大雨がその最たる証拠である（図５）
。図６に示すように、最も代表的な深層一次スライディングゾーンＳＳ２の歪み集合分析
を行い、加速段集合がＣｌｕｓｔｅｒ ２である。標準化された降雨日値データセット、
貯水池水位標高データセットを入力変数とし、累積歪み集合結果を出力変数として、予測
警報モデルを確立する。サンプルデータを７：３で訓練サンプルと試験サンプルに分け、
訓練サンプルの全体精度が９２．３％に達し、試験サンプルの全体精度が９０．６％に達
し、本発明の予測モデルの精度がより高いことが示される。本発明の地下歪み進展に基づ
く早期警報方法により、警報閾値は、貯水池水位ＲＷＬ標高が１４６．５～１４９．５ｍ
にあり、日降雨量＞５７．９ｍｍ、または貯水池水位ＲＷＬが１６９．７ｍ未満で日降雨
強度が２４．４ｍｍ／ｈを超えるものとして得られる。
提案した水文気象学的閾値の妥当性を検証するために、２０２１～２０２３年の３水文年
の全洪水シーズンにわたって、真実地すべり運動学の地下歪み進展を分析した。図７に示
すように、この期間、スライディングゾーン歪みが２回顕著に増加したことが観察され、
２０２１年７月６日（および７月７日）と２０２２年６月２２日にそれぞれ発生し、地す
べり全体が大きく変形した。２回の地すべり加速変形イベントはいずれも、貯水池水位が
低い期間に大量の強降雨（特に１日以下の規模の極端な降雨）があったことを示す水文気
象学的条件であり、具体的に、いずれも実施例で得られた貯水池水位ＲＷＬ標高が１６９
．７ｍ（特に１４６．４５～１４９．５０５ｍ）の下で、日降雨量＞５７．９ｍｍ、日降
雨強度が２４．４ｍｍ／ｈを超える水文気象学的警報閾値条件に完全に合致している。
Claims (7)
- ステップＳ１、監視ステーションを設置する：
まず、地すべりサブゾーンに安定岩盤層の下に延びる多数の孔（３）を穿設し、前記孔（
３）内に超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル（４）、超微弱反射型格子
復調器（５）、データ伝送ユニット（６）を取り付け、データ伝送ユニット（６）がユー
ザアクセスユニット（８）に遠隔接続され、
次に、孔（３）内に逆「凸」字形の超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル
（４）を取り付け、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル（４）に重力ガ
イドハンマー（４３）を接続させ、前記重力ガイドハンマー（４３）が孔（３）の底部に
配置され、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル（４）の一端を保護ボッ
クス（７）内に導入して超微弱反射型格子復調器（５）に接続させて収集端とし、超微弱
反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル（４）の他端をバックアップ収集端とし、
その後孔（３）を埋め戻すステップと、
ステップＳ２、遠隔リアルタイム監視：超微弱反射型格子復調器（５）、データ伝送ユニ
ット（６）およびユーザアクセスユニット（８）をデバッグし、ユーザアクセスユニット
（８）を通じて地下各深度岩石土壌体の時系列歪みデータセットを収集するステップと、
ステップＳ３、スライディングゾーン識別と時系列歪み集合分析：ステップＳ２における
ユーザアクセスユニット（８）によって取得された時系列歪みデータセットに基づいて、
歪み分布を取得し、前記歪み分布中の歪み値の最も高い領域が歪みピークゾーンであり、
前記歪みピークゾーンをスライディングゾーンとし、前記スライディングゾーンの毎日各
時系列歪みデータの平均値を歪み日平均値として、前記歪み日平均値を差分処理し、歪み
速度の日平均値データセットを取得し、歪み速度の日平均値データをその変化特徴に基づ
いて近似安定状態、加速変形および安定状態の３つの分類結果に分類するステップと、
ステップＳ４、予測警報モデルおよび閾値基準の確立：ステップＳ３で得られた３つの分
類結果を出力変数とし、降雨量Ｒｉ、降雨強度Ｉｉ、貯水池水位標高Ｌｉおよび水位変動
ｆｉの日値データセットを入力変数として予測警報モデルを確立し、前記予測警報モデル
は意思決定ツリーモデルであり、入力変数の値に従って出力変数の値を推論し、貯水池地
域地すべり変形の早期警報のための地すべり地下歪み進展と外部駆動因子の閾値基準を確
立し、前記外部駆動因子は降雨量、降雨強度、貯水池水位標高および貯水池水位変動を含
み、
前記閾値基準は、以下の基準を含み：
基準１：水位降下速度が０．８８ｍ／ｄを超え、貯水池水位標高が１４６．４５ｍ～１４
９．５０５ｍ間にあり、日降雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すな
わち該貯水池地域地すべりが加速変形セクションであり、
基準２：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で降雨強度が２４．４ｍｍ／ｈを超える場合
、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域地すべりが加速変形セクションであり、
基準３：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で、日降雨量が１．８ｍｍを超え、降雨強度
が２４．４ｍｍ／ｈを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域地すべりが
加速変形セクションであり、
基準４：貯水池水位標高が１６９．７ｍ以下で、降雨強度が０．８ｍｍ／ｈを超え、日降
雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域地すべりが
加速変形セクションであり、
基準５：水位上昇速度が０．１４ｍ／ｄを超え、貯水池水位標高が１５０．１９５ｍ以下
で、日降雨量が５７．９ｍｍを超える場合、加速変形が発生し、すなわち該貯水池地域地
すべりが加速変形セクションである、ステップと、
を含む、ことを特徴とするスライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域地すべり変
形監視および早期警報方法。 - 前記孔（３）は下から上へ順次、完全岩盤セクション（３１）、破砕岩層セクション（３
２）、砕石土砂セクション（３３）に分けられ、前記完全岩盤セクション（３１）の高さ
は３～５ｍであり、
ステップＳ２において、完全岩盤セクション（３１）をセメント急結剤で埋め戻し、破砕
岩層セクション（３２）を細砂で埋め戻し、砕石土砂セクション（３３）を体積比１：１
の細砂と粉砕粘土で埋め戻す、ことを特徴とする請求項１に記載のスライディングゾーン
歪み進展に基づく貯水池地域地すべり変形監視および早期警報方法。 - 前記超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル（４）は、超微弱反射型格子（
４１）および光ファイバー伝送セクション（４２）から構成される、ことを特徴とする請
求項１に記載のスライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域地すべり変形監視およ
び早期警報方法。 - 前記超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル（４）のサンプリング間隔ｄ≦
１．０ｍである、ことを特徴とする請求項１に記載のスライディングゾーン歪み進展に基
づく貯水池地域地すべり変形監視および早期警報方法。 - ステップＳ１において、超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル（４）の収
集端とバックアップ収集端は孔（３）の口に２～５ｍだけ冗長に配置される、ことを特徴
とする請求項１に記載のスライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域地すべり変形
監視および早期警報方法。 - 超微弱反射型格子歪みセンシングファイバーケーブル（４）を予め引っ張って、収集端と
バックアップ収集端の格子間隔がボーリング孔断面投影において０．５ｍになる、ことを
特徴とする請求項５に記載のスライディングゾーン歪み進展に基づく貯水池地域地すべり
変形監視および早期警報方法。 - ステップＳ４において、スライディングゾーン歪み速度の経時変化の特徴に基づいて、ス
ライディングゾーン歪み速度を定性的に分類し、前記スライディングゾーン歪み速度の経
時変化の特徴は、歪み速度わずかな変動、歪み速度急激な変動および歪み速度不変動を含
み、
前記分類標準は以下のとおりであり：
歪み速度がわずかに変動する場合、すなわち歪み速度範囲が５０～２００με／ｄにある
場合、地すべり全体の運動状態が近似安定状態であり、
歪み速度が急激に変動する場合、すなわち歪み速度が２００με／ｄを超える場合、地す
べり全体の運動状態が加速変形であり、
歪み速度が変動しない場合、すなわち歪み速度範囲が０～５０με／ｄにある場合、地す
べり全体の運動状態が安定状態である、ことを特徴とする請求項１に記載のスライディン
グゾーン歪み進展に基づく貯水池地域地すべり変形監視および早期警報方法。
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