基于物联网的信息技术在地质灾害监测预警中的应用研究

李鹏 LI Peng

（湖南联智监测科技有限公司，长沙 410000）

0 引言

中国属于一个多山的国家，很多地质灾害伴随项目建设以及资源开发，正变得更加突出，根据有关统计，每一年导致的损失大概有三百亿元，而且呈现增长的趋势。尤其是地质条件相对复杂的区域，通过多次地震之后，地质灾害变得更为严重。在2010 年的时候，基于强降雨的作用，汶川震区的很多地方，出现了严重的泥石流灾害，导致了很大的伤亡以及经济损失。又如在2013 年的时候，云南省某县出现了滑坡灾害，导致了几十人遇难。显而易见，地质灾害变得更加显著，很大程度上，都影响了经济建设以及生命财产。对此，地方投入了很多资金，不过被多种因素所影响，可以执行项目治理的隐患点并不多，更多的是，应该制定合理的、可行的监测预警方式。现如今，合理引入监测技术，针对地质灾害，掌握其演变规律以及产生机理，第一时间实施可行措施，已实现对很多处滑坡进行了预警，防止了伤亡以及经济损失。尤其是这几年以来，信息技术正朝着自动化趋势发展，以物联网等为代表的信息技术，正大力渗入至很多领域，比如环境。所以，基于该种灾害产生机理以及预警根据研究，能够进一步借助新一代新技术在有关方面所具备的优点，比如信息收集以及传递，建立实时预警系统，切实增强应对灾害的能力。对此，针对新一代信息技术，文章基于归纳其核心特点，充分借助其物联网等优点，构建了监测预警系统。与此同时，将某一滑坡当作研究例子，开展了系统检验，对于灾害监测信息，初步达到了与之有关的多项功能，比如及时获取、实时预警等。

1 物联网概念与地质灾害类型及其影响

1.1 物联网概念

之所以提出物联网这一概念，旨在使实体之间能够进一步彼此沟通，传输信息。它的定义并不复杂，也就是：将全部物品通过信息传感设施，比如传感器，和互联网进行连接，开展信息交换以及通讯，以达到综合功能，其中包括信息查询、定义以及分析等[1]。

1.2 主要类型及其影响

在国内地质灾害有着很多种，比如滑坡以及泥石流，存在着很多的特点，即分布较广、出现较为频繁，能够带来很大的危害。一般情况下，致使这些灾害的因素有：地震以及强降雨过程，尤其是滑坡以及崩坍，它们的分布较为广泛，发生的频率较高，根据有关的统计，记录编目的隐患点高达23 万处，对数千万人造成了威胁，分布于国内很多省以及自治区。

2 新一代信息技术特征

何谓地质灾害监测预警，也就是信息的收集、传递以及发布等的过程，信息的实时性和可靠性为关键所在。对于处理问题的处理，应该科学借助一些信息技术。从定义上来看，何谓信息技术，通常指借助信息科学的原理以及方式，达到延伸信息功能的技术，通常情况下，将计算机以及通信当作核心的方式，来达到数据的提取、整理以及使用等。伴随众多技术的不断进步，信息的类别出现了显著的改变，不局限于数字和文字，还包括图像以及视频等，显著推动了信息技术的进步。以物联网等为代表的信息技术，关键运用于处理以下问题，也就是数据交换以及集成等，能够短时间内获得以及评价核心信息，同时所获取的新知识以及规律，能够很好地支持决策分析过程。显而易见，即便它的发展时间较为短暂，不过因为在很多方面有着显著的优势，比如信息收集与整合，会在监测预警研究方面，起到更为关键的推动作用。

根据表1 所含信息可见，信息技术是处理怎样更迅速地收集数据，怎样更科学地组织数据结构，乃至当面对很多数据时，怎样开展分析以及评价，以及时掌握核心信息，也就是高效处理能力。图1 所示为信息技术的构成关系图。显而易见，对于新一代信息技术，它的构成是借助通信技术确保数据的传递渠道，凭借物联网技术，进而达到数据的及时获取，采用大数据技术，从而来处理数据组织以及改进，再借助云计算达到核心数据的获取。也就是建立1 个中心保障，三个技术支持的处理数据收集、组织以及研究的关系网络。若把它比作章鱼，可把八只触角当作物联网组织，据此能够获得实时信号[2]。就它的神经元系统而言，能够合理组织这些数据，与此同时，根据生活经验短时间内提取核心信息，也就是所谓的数据挖掘过程。最终，它的大脑会结合核心数据，及时进行决策以及反馈，也就是所谓的实现云计算过程。同理，针对所存在的灾害隐患点，集成它的有关信息，比如变形迹象，合理改进数据结构，达到及时分析以及采集核心信息，均需该项技术的支撑。

表1 信息技术的主要特点

图1 新一代信息技术的构成关系图

3 借助信息技术建立地质灾害监测预警系统

监测预警所涵盖的内容较多，不过可行的数据组织以及管理平台为基础。据此，集成实时监测信息，智能达到处理以及分析，达到预警以及发布。另外，伴随监测隐患点变多，再加上监测信息的持续积累，一般的系统架构已难以符合需要，尤其是核心信息的及时挖掘以及评价，均需借助新一代信息技术，进一步来健全以及优化。结合以上系统需求分析，建立系统总设置图，详情见图2。显而易见，该系统的核心功能组成包含多个部分，接下来，详细介绍每一个系统的构建。

图2 系统总设计图

3.1 基于物联网技术的系统

过去的灾害监测，一般主要是人工以及半自动监测，不过当范围相对大时，一般的监测方式就难以符合。在很多智能化监测体系之中，基于物联网的WSN 运用最为普及。适当范围之内设置传感器，根据无线通信协议，构建局域网络系统，除了可以接收传感器所收集的信息，也可以开展信息融合处理，再和远程传输网络进行相连，传递到服务器[3]。图3 所示基于该项技术的灾害监测系统，一般是在详细调查以及全面分析的前提下，设置适当的传感器节点，对它的变形迹象以及诱发因素进行监测，比如地表位移，再借助汇聚节点，来处理这些监测信息，最终基于构建WSN，同传输网络的连接，达到多源收集的数据，以统一方式开展批量传递。

图3 监测网络系统

3.2 大容量数据远程无线传输网络系统

现如今对于数据远程传输，一般包含有线以及无线方式，实际传输技术和它的核心参数（见表2）。就远程无线传输而言，主要推行的是根据移动通信的传输手段，其中涉及到CDMA 与GPRS 等。对于GPRS 技术来讲，它为GSM 系统支持的业务，具备着诸多的优势，比如快速传输、便于接进网络、所需成本不高等。

表2 传输方式的对比

针对这一子系统的建设，一般是借助GPRS 网络，根据网络协议，通过固定IP 地址的手段，构建终端和服务器的连接，达到监测信息远程传递功能。伴随通信技术的持续进步，移动通信技术已达到了商业推广，可以很好符合用户的要求，也就是信息远程传递的稳定性以及有效性。另外，就北斗卫星通信而言，它在灾害监测预警方面，也获得了不错的运用成绩。不过因为卫星传输现如今还有着约束性，也影响了其深入延伸运用范围。所以当建立该系统时，还是优先考虑移动通信技术，不过对于部分相对偏远的山区，在现场信号相对糟糕时，需要设置北斗卫星通信模块来补充，以便能够把监测信息更好传递到监测中心。

3.3 多维异监测数据综合集成系统

结合以上分析，得知在传输网络构建方面，有着无法统一的现象，属于多维异构网络系统。可以体现于多种异构，比如组网以及管理方式异构。所以需要多加分析信息结合问题，以及传感器间的协同。在异构网络环境之下，为达到多源数据集成，构建了灾害监测信息编码体系[4]。无论是哪一种监测类型，所对应的数据，均通过18 位字符串当作关键字， 开展有关数据检索， 例如520121010001YL0101，其中字母之前的数据，属于灾害隐患点编号，也就是520121010001，而YL01 属于监测点编号，01 属于数据类型编号。在此基础上，也就构建了多维信息的关联，针对多维异构，除了达到了数据集成，也易于对模型进行研究以及计算。

3.4 基于云计算的数据挖掘系统

对于灾害监测预警来讲，它所包含的数据有很多种，数据结构并不简单，怎样基于海量的数据，从中提取用于决策研究的核心信息，以往的操作型数据库是无法达到的。根据云计算数据挖掘，能够借助设置服务器集群，进而来保存灾害信息，同时能够借助并行计算等手段，达到数据联合研究，进一步挖掘其中所存在的联系，找到内在的规律。所以，引入这些新技术来处理核心数据快速挖掘，存在着突出的优势，图4 所示为数据挖掘流程图。显而易见，关于数据挖掘流程，可以将其分成多个部分，比如数据仓库构建与运用研究。何谓数据源，也就是所构建的信息数据库，采取有关的数据处理手段，能够构建冗杂数据关联，进而达到数据的可行分析，以及核心信息的及时挖掘。实际的操作过程是：对最初数据进行预处理，完成其有关的操作，比如采集与上载，构建数据挖掘平台，也就是所谓的数据仓库。据此，借助云计算以及方式，例如OLAP 联合分析，开展数据的关联特点挖掘。显而易见，就数据挖掘来讲，它属于一种数据分析过程，存在着一定的针对性，也就是海量的数据，是根据相关的问题域，来开展组织以及集成，同时不具备更改性。所以，建立基于云计算的数据挖掘系统，也是先从问题域出发。

图4 数据挖掘流程图

4 应用案例

某滑坡所处地理位置，它的经度是106°48 分38.6 秒，维度是27 度05 分45.6 秒。滑坡整体上属于舌形，滑向南东，长度达到0.57 千米，宽度达到0.33 千米，滑面的深度大概有15 米，规模在2.51*106 立方米上下，属于一种大型土体滑坡（图5）。这一滑坡是降雨诱发的，它的后缘是弧形状。根据调查，在出现特大暴雨之后，它渐渐发生突出变形，处在滑坡体上的房屋被损坏。这几年以来，在出现雨季的时候，都会致使变形加剧，显示滑坡体现如今正处在蠕滑环节。

图5 基于物联网技术的滑坡监测网络图

按照具体调查状况，对该滑坡开展监测设置，且借助物联网技术，构建了滑坡监测网络图。显而易见，这一监测选择了四类传感器节点，比如固定式倾斜仪。所有传感器节点采取ZigBee 技术（实际上就是一种无线网络协议）开展组网，所有节点所提取的信号，均借助这一无线网络，智能传递到汇聚节点，再通过其借助GPRS 网络进一步来实现远距离传输，直到监测中心[5]。利用汇聚节点达到无线传输，能够很好确保信息传递的可靠性以及实时性，防止了在多点传输中，出现信息丢失或者延迟的现象，并且也有助于集成数据，乃至后期的处理研究。基于实现数据集成，对于海量信息的实时解决，不但需以上技术，科学的程序算法也是相当关键的。对此，通过服务器来实现运算工作，且把有价值的结果，保存在数据库之中，系统运行界面只调用结果开展显示，进而促使系统工作效率得到提升。从系统界面来分析，不但能够体现预警等级，也能够有效观察所有监测点的改变现象，达到动态监控滑坡的目标。当然，这一监测预警系统在开发中，还结合了别的技术，因为并非文章重点，所以忽略进行介绍。

该滑坡的预警示范，除了能够检验这一预警方式是否有效，也能够很好检验系统工作的稳定性与安全性，持续地归纳实践经验，深入改进监测组网方式、分析算法等，促使系统工作更为精准。以具体的运行状况来分析，系统在很多方面都体现出了很好的稳定性，比如信号收集、数据集成等，监测曲线可以第一时间体现变形特点，所显示的预警级别，存在较好的可靠度，可以为相关部门决策提供有力支持[6]。不过，就现如今的检验结果来讲，也有着一定的问题，主要涉及到：第一，对于数据远距离无线传输来讲，它还有着延迟的情况，尤其是碰上极端天气，比如暴雨。然而，这时又正处于灾害易发期，能够基于构建监测专线专网处理，进而确保传输通畅无阻，不过所需费用较多。第二，现如今的监测预警系统，后台算法并不复杂，实际上还相对简单，只通过衡量监测数据有没有大于阈值，还未尽可能借助数据挖掘算法，从海量的监测数据之中，及时提取可以切实体现滑坡变形趋势的核心信息。第三，伴随监测灾害数量变多，一定程度上会影响到系统工作效率。对此，考虑后续应当强化并行计算能力，且针对监测预警系统，对服务器实行更新以及优化。

5 结论

综上所述，对于地质灾害监测预警来讲，它属于一项系统性工程，所涵盖的知识面较广，针对地质灾害，除了应该开展现场调查以及形成机理研究，也应该充分掌握有关的现代技术以及方式，比如网络传输。文章在分析归纳信息技术核心特点的前提下，对于监测预警系统，以其核心技术为切入点，给出了多项技术手段，例如物联网与大数据，处理监测信息收集、远距离无线传输、数据集成，乃至核心信息及时提取的实际思路以及方式。据此，基于物联网信息技术，建立了监测预警系统，达到了多项功能，其中包括查询灾害信息，数据研究以及智能预警等。通过对某一滑坡的运用检验，显示这一系统功能差不多可行，可以为相关部门决策提供有力的技术支持，切实增强了主动应对灾害的能力，提高了应对水平。