基于三维GIS的金属矿区地质灾害监测与预警方法

董 莹

（海南有色工程勘察设计院，海口 570206）

随着资源需求量的不断上升，金属矿产开采技术加快发展，同时安全风险增加[1]。金属矿区开采难度较大，它属于一种高危行业，受地质环境等因素的影响，开采过程存在一定的危险性[2]。通常，金属矿区地质环境相对复杂，存在大量的高陡边坡与滑块，受自然因素影响，容易出现滑坡、泥石流、山体崩塌等地质灾害[3]。金属矿区地质灾害存在较大的不可控性，岩体容易出现变形与风化，一旦发生灾害，矿区整体防治难度较大[4]。

科学合理的矿区地质灾害监测与预警方法至关重要，通过实时监测与分析金属矿区地质变化状况，制定相应的应急管理机制，有效地对地质灾害作出预警[5]。当前，我国传统的地质灾害监测与预警方法在监测点布设方面仍然存在不足，难以根据金属矿区的具体情况布设合理的监测点，导致监测结果精度较低，不利于灾害预警[6]。三维地理信息系统（GIS）与二维GIS相似，同样具有最基本的空间数据处理能力，包括数据采集、数据操纵、数据分析和数据展示等。同时，相比二维GIS，三维GIS的空间展示效果更为直观，它通过三维形式更加直观地展示矿区内的实际情况与测点位置[7]。基于此，本文以传统金属矿区地质灾害监测与预警方法为基础，引入三维GIS，提出一种新的监测与预警方法，为金属矿区地质环境稳定发展及矿产资源安全开采提供保障。

1 方法设计

1.1 金属矿区地质灾害数据采集与预处理

在本文设计的金属矿区地质灾害监测与预警方法中，首先对矿区内的实际地质环境情况做出分析，采集并预处理地质灾害数据。金属矿区内具有一定的时空相关性，地质环境受到多种因素的影响，具有较强的不确定性。因此，本文采用SAR技术与卫星数据处理技术，结合二轨法采集金属矿区内的地质灾害数据。地质灾害数据采集后，利用数据差分干涉的处理方法，对地质灾害数据进行预处理，流程如图1所示。

图1 地质灾害数据差分干涉处理流程

如图1所示，首先将采集的地质灾害初始数据进行拼接处理，拼接为具有子条带的单层单元（SLC）数据，对SLC数据进行配准操作，生成差分干涉数据集合，判断数据集合的配准误差是否小于0.001。若小于0.001，则生成对应的形变量数据集并输出结果；若大于0.001，则重复上述步骤，直至配准误差符合标准。通过地质灾害数据预处理，获取适用于本文设计的地质灾害监测与预警方法的数据[8]。

1.2 布设地质灾害监测点

上述金属矿区地质灾害数据采集与预处理结束后，综合考虑地质灾害监测方法的可靠性、多层次以及方便实用的设计原则，确定具体的监测技术，合理布设金属矿区内地质灾害监测点[9]。

首先，设定监测基准点，建立矿区地质灾害监测坐标体系。设定(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)分别表示监测基准点的坐标值，(xp,yp,zp)表示地质灾害监测点p的坐标值。灾害监测点与基准点的距离分别用S1、S2、S3表示，对应的计算公式分别为

根据式（1）至式（3），获取地质灾害监测点与基准点之间的布设距离，选取金属矿区地质灾害的主要监测对象与次要监测对象，采用等间距布设的方式，在金属矿区内设置滑动面的剖面监测线。然后，结合矿区内边坡变化规律与三维GIS的可视化功能，设置监测点p的首次监测坐标值为(xp0,yp0,zp0)，(xpi,ypi,zpi)表示第i次监测点p的坐标值。监测点p的位移分量变化计算公式分别为

式中：Δxp、Δyp、Δzp分别表示监测点p在x轴方向、y轴方向、z轴方向的位移分量。

监测点p的累计位移总量为

式中：ΔS为监测点p的累计位移总量。

通过式（7）获取金属矿区地质灾害监测点的累计位移值，根据监测点的位移变化，完成金属矿区地质灾害的实时监测。

1.3 基于三维GIS建立灾害预警模型

金属矿区地质灾害监测点布设完毕后，获取监测点的实时位移变化情况，在此基础上，结合三维GIS，建立灾害预警模型。在模型中输入金属矿区地质灾害等级，方便工作人员制定合理的解决方案[10]。本文设计的金属矿区地质灾害安全等级划分标准如表1所示。

如表1所示，将上述金属矿区地质灾害安全等级输入预警模型中，结合三维GIS的可视化功能，展示地质灾害所处矿区的边坡位置，分析各个监测点的数据变化情况，筛查数据异常信息，根据式（8）计算金属矿区地质环境的安全指数。

表1 地质灾害安全等级划分标准

式中：T表示金属矿区地质环境安全指数；b表示安全指数修正系数；M表示地质损伤系数；μ表示岩体的剪切模量；E表示岩体的损伤事件能量。

通过计算，获取金属矿区地质环境的安全指数，与地质灾害安全等级中的安全指数进行对比，判断矿区的地质灾害安全等级与安全程度，并根据判断结果，作出灾害预警提示。

2 试验分析

2.1 试验准备

本文提出了基于三维GIS的金属矿区地质灾害监测与预警方法，为了进一步分析该方法的可行性，有必要进行试验。本次试验选取某金属矿区作为研究区，该矿区范围内均为块状与碎块状的大理石路面，交通相对便捷。金属矿区内多为温暖、潮湿气候，年平均气温为15.2 ℃，平均降水量为1 426.8 mm。一年中，5—9月为雨季，平均湿度为82.4%，矿区内主导风向为南风，平均风速为2.3 m/s。金属矿区开采区域沟谷的切割形式突出，水系呈树枝状分布，分水岭较多，年平均流量为1.3 m3/s。矿区内的出露地层为新寨岩组，根据岩性组合特征的不同，主要包括6个岩段，各个岩段的岩性组合特征如表2所示。

表2 金属矿区岩段岩性组合特征

结合金属矿区各个岩段的岩性组合特征，分析该矿区内的地质构造。该金属矿区变形的地质体包括新寨岩组与麻状花岗岩体，地质体中的剪切带具有较强的韧性，对应的剥离断层变形强度较不均匀，南北向断层的错距较小。金属矿区地质环境分析结束后，将本文设计的地质灾害监测与预警方法应用到该金属矿区中。首先，基于三维GIS确定矿区的潜在滑动面，结合滑动面的贯通情况，获取地质环境中裂隙网格的分布特点，对裂隙网格的隙宽进行换算。获取换算结果后，建立基于三维GIS的矿区监测与预警模型，将隙宽结果输入模型中，结合矿区内岩体发育的结构和滑动面的相交情况，推测金属矿区内的不稳定结构。利用极限平衡法，分析金属矿区地质环境的稳定性，结合土体的稳定程度，判断矿区地质灾害的风险系数，完成相应的灾害预警。

2.2 结果分析

为了验证本文提出的监测与预警方法的可行性，同时避免试验结果的单一性，本次试验采用对比分析的形式。将本文提出的监测与预警方法和传统的基于合成孔径雷达干涉（InSAR）技术的地质灾害监测与预警方法进行对比，选取5组矿区内的滑动面，利用MATLAB软件分析金属矿区的地质灾害变化，分别对比两种方法的监测结果准确率和灾害预警稳定性系数，如表3所示。

表3 两种方法监测与预警结果对比

根据表3的对比结果可知，在两种金属矿区地质灾害监测与预警方法中，本文方法监测结果准确率均不小于95.62%，且灾害预警稳定性系数较高，相比传统方法，优势更加显著，说明本文方法能够更加准确地监测与预警金属矿区的地质灾害变化。

3 结语

传统金属矿区地质灾害监测方法监测精度偏低，本文以传统方法为基础，设计了基于三维GIS的监测与预警方法，实现对金属矿区地质环境的可视化监测。本文方法不仅能够实时反映矿区地质灾害变化，有效地提升地质灾害的监测精度，也可以为地质灾害预警提供精确数据支持，促进我国地质灾害防灾减灾事业的发展。