張 勤，白正偉，黃觀文，杜 源，王 鐸

長安大學(xué)地質(zhì)工程與測繪學(xué)院，陜西 西安 710054

滑坡指斜坡上的巖土體在自身重力、地震、降雨和人類工程活動等內(nèi)外誘因的共同作用下，沿著特定滑動面和滑動方向發(fā)生整體或局部下滑的現(xiàn)象[1-2]?；聻?zāi)害在全球廣泛分布，每年頻繁發(fā)生，嚴重影響人類工程建設(shè)、運行以及人居安全。隨著人類工程活動加快和全球氣候變化加劇，滑坡災(zāi)害發(fā)生數(shù)量正在逐年增加[3-4]。我國是世界上受滑坡災(zāi)害影響最嚴重的國家，據(jù)統(tǒng)計2004—2016年共發(fā)生山體滑坡278 880次，占收集到的非地震地質(zhì)災(zāi)害事件的97.9%，造成4718人死亡，社會經(jīng)濟損失約9.812 9億美元[5-6]。典型的特大滑坡災(zāi)害有：2010年甘肅舟曲特大滑坡泥石流造成1557人死亡；2017年四川茂縣新磨村特大滑坡災(zāi)害導(dǎo)致全村118人被掩埋；2019年貴州水城山體滑坡致使死亡和失蹤人數(shù)共計52人。

滑坡監(jiān)測預(yù)警是主動防控滑坡災(zāi)害，避免人員傷亡和財產(chǎn)損失的重要手段，滑坡孕育和演化發(fā)生一般有一個較長的時間過程，伴隨著地表位移、地表裂縫等外在表現(xiàn)，因此可采用變形監(jiān)測技術(shù)對滑坡進行周期性或?qū)崟r監(jiān)測。GNSS因具有高精度、全天候、連續(xù)三維定位、無須通視等技術(shù)優(yōu)勢，從20世紀90年代開始就被研究用于滑坡變形監(jiān)測[7-9]。GNSS靜態(tài)相對定位(static GNSS measurements，SGM)、實時動態(tài)相對定位(real-time kinematic，RTK)、網(wǎng)絡(luò)RTK(NRTK)和精密單點定位(precise point positioning，PPP)等技術(shù)相繼應(yīng)用于滑坡監(jiān)測。隨著技術(shù)研究的深入，上述GNSS技術(shù)的定位精度和實時性不斷提升，但是大量滑坡位于高山峽谷植被茂密的高遮擋、強干擾復(fù)雜場景中，而GNSS又是一種極易受到環(huán)境干擾的技術(shù)，致使復(fù)雜場景GNSS滑坡監(jiān)測的可靠性和精度較低，該技術(shù)的可用性也受到嚴重質(zhì)疑。此外，滑坡監(jiān)測的最終目的是準確預(yù)警，這就要求GNSS技術(shù)必須具備高精準超前預(yù)警的能力，但當(dāng)前基于GNSS技術(shù)的滑坡預(yù)警研究成果相對較少，GNSS滑坡預(yù)警的準確性和可靠性較低，GNSS滑坡監(jiān)測預(yù)警技術(shù)仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。

本文旨在通過對GNSS滑坡監(jiān)測預(yù)警技術(shù)近年來取得的進展、實際應(yīng)用中存在的問題和研究現(xiàn)狀進行綜述，使讀者能夠?qū)NSS滑坡監(jiān)測預(yù)警有更為系統(tǒng)性的認識和思考。章節(jié)結(jié)構(gòu)如下：第1節(jié)對GNSS滑坡監(jiān)測接收機技術(shù)、定位技術(shù)、多源融合技術(shù)等方面的國內(nèi)外研究進展進行綜述，重點分析GNSS各類監(jiān)測技術(shù)的特點，在滑坡監(jiān)測中的適用范圍和存在問題；第2節(jié)介紹適用于GNSS滑坡預(yù)警的技術(shù)方法；第3節(jié)梳理當(dāng)前GNSS滑坡監(jiān)測預(yù)警中面臨的瓶頸問題，并對未來研究方向和發(fā)展趨勢提出一些思路；第4節(jié)對全文內(nèi)容進行總結(jié)。

1 GNSS滑坡監(jiān)測技術(shù)

目前GNSS在軌衛(wèi)星數(shù)已超過120顆，促進了GNSS的普適化應(yīng)用與發(fā)展[10]。GNSS應(yīng)用于滑坡監(jiān)測的系統(tǒng)過程，首先需要在滑坡體附近的穩(wěn)定區(qū)域部署基準站，然后在滑坡體變形區(qū)域部署監(jiān)測站，每個測站均使用高精度GNSS監(jiān)測接收機采集導(dǎo)航衛(wèi)星信號，并利用4G等通信網(wǎng)絡(luò)將采集到的觀測數(shù)據(jù)傳回解算云平臺。云平臺選擇相應(yīng)的高精度定位技術(shù)對觀測數(shù)據(jù)進行自動處理、分析，并根據(jù)滑坡體的環(huán)境、通信條件等選擇相應(yīng)的穩(wěn)定性技術(shù)及多源融合技術(shù)進行增強處理，最終得到具有較高可靠性的變形序列結(jié)果。

1.1 GNSS監(jiān)測接收機技術(shù)

數(shù)據(jù)采集是GNSS監(jiān)測技術(shù)的第一步，負責(zé)數(shù)據(jù)采集的GNSS監(jiān)測接收機接收導(dǎo)航衛(wèi)星播發(fā)的電文信號，將其處理成可以用于定位解算的觀測數(shù)據(jù)，觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接決定定位的精度和可靠性。GNSS監(jiān)測接收機一般由衛(wèi)星天線、定位模塊和通信模塊構(gòu)成，在野外主要利用太陽能對其進行供電，是GNSS滑坡監(jiān)測工作中最核心且占據(jù)最大成本的設(shè)備，常規(guī)GNSS滑坡監(jiān)測設(shè)備如圖1所示。滑坡體一般形變比較破碎，相距較近的兩個點形變特征卻可能迥異，這就要求必須在滑坡體上部署多臺監(jiān)測接收機，形成一定密度的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。成本、功耗和性能是GNSS監(jiān)測接收機大范圍普適化推廣應(yīng)用的關(guān)鍵，當(dāng)前這些指標還不能滿足滑坡大范圍復(fù)雜場景監(jiān)測需求[11]。因此，學(xué)者們研究了GNSS監(jiān)測接收機系列技術(shù)，包括一機多天線、單頻接收機、低成本高精度GNSS芯片、基于云平臺的GNSS接收機和偽衛(wèi)星增強等[12]。

圖1 常規(guī)GNSS滑坡監(jiān)測設(shè)備Fig.1 Conventional GNSS landslide monitoring equipment

(1) 一機多天線技術(shù)。該技術(shù)是使用單臺GNSS接收機連接多個衛(wèi)星天線，實現(xiàn)對多個監(jiān)測點的連續(xù)監(jiān)測，可成倍地降低GNSS硬件接收機成本。文獻[13—15]相繼研究了GNSS一機多天線技術(shù)并開發(fā)了相應(yīng)的監(jiān)測系統(tǒng)，應(yīng)用結(jié)果表明一機多天線精度與常規(guī)GNSS監(jiān)測技術(shù)精度相當(dāng)，能夠在大幅度降低監(jiān)測設(shè)備成本的同時實現(xiàn)對滑坡災(zāi)害體的高精度監(jiān)測。但是一機多天線技術(shù)也存在信號轉(zhuǎn)換器不穩(wěn)定、電纜布置范圍有限、作業(yè)不靈活等問題，隨著接收機成本不斷降低，該技術(shù)近年來受關(guān)注程度減弱。

(2) 單頻接收機技術(shù)。GNSS接收機按照接收導(dǎo)航衛(wèi)星載波信號的數(shù)量可以分為單頻和多頻。文獻[16—18]對單頻接收機進行了研究測試，結(jié)果表明單頻接收機雖然精度僅為厘米級，考慮到滑坡災(zāi)害變形遠大于厘米級，因此認為該技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害變形監(jiān)測中是可以使用的。文獻[19—23]采用網(wǎng)絡(luò)RTK等技術(shù)研究單頻接收機在開闊環(huán)境、短基線下的定位精度，結(jié)果表明三維精度能達到毫米級，但是試驗僅在超短基線條件下進行，且未給出精度統(tǒng)計檢驗窗口大小的選擇策略。單頻接收機的優(yōu)勢主要是成本低，但是隨著多模多頻GNSS接收機成本不斷降低，該技術(shù)近年來受關(guān)注程度也逐步減弱。

(3) 低成本高精度GNSS芯片技術(shù)。GNSS芯片是GNSS接收機的核心，也是實現(xiàn)低成本高精度定位的關(guān)鍵。為了降低GNSS監(jiān)測接收機的成本，自然資源部組織全國科研院所和企事業(yè)單位加快研發(fā)低成本普適化地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測技術(shù)裝備，低成本高精度GNSS芯片技術(shù)在功耗、定位精度和價格等方面都取得了突破。目前，國內(nèi)典型低成本定位模塊有和芯星通科技(北京)有限公司的UM980和武漢夢芯科技有限公司的MXT906B等，國外有UBLOX的F9P等，使用上述定位模塊研發(fā)的普適型滑坡監(jiān)測型一體化接收機整機售價均低于5000元。文獻[24—26]測試評估了低成本雙頻UBLOX-F9P接收機和常規(guī)大地測量型接收機，結(jié)果表明低成本雙頻接收機在動靜態(tài)條件下相比常規(guī)設(shè)備精度差異小于2 mm，低成本雙頻UBLOX-F9P接收機可以探測大于10 mm的變形。目前，低成本高精度GNSS芯片技術(shù)是實現(xiàn)普適型GNSS監(jiān)測接收機應(yīng)用的核心技術(shù)之一。

(4) 基于云平臺的GNSS接收機技術(shù)。為了降低GNSS監(jiān)測接收機成本，長安大學(xué)研究團隊提出“云+端”的設(shè)計理念，率先研制了基于云平臺的GNSS接收機，將傳統(tǒng)GNSS監(jiān)測設(shè)備變革為功能至簡，僅保留采集與傳輸功能的傳感器，數(shù)據(jù)存儲、定位解算等功能在云平臺進行。該團隊率先研發(fā)的基于云平臺的GNSS接收機售價約為3000元，體積小于100 cm3，在全國15個地災(zāi)嚴重的省份進行了應(yīng)用[27-28]。接收機終端價格的降低，極大地推動了GNSS在大范圍滑坡監(jiān)測的應(yīng)用。但是GNSS接收機功耗高，大量滑坡位于高山峽谷區(qū)域，GNSS野外滑坡監(jiān)測通常采用太陽能供電，這種方式在連續(xù)陰雨、積雪覆蓋，以及光照不佳等區(qū)域經(jīng)常發(fā)生供電中斷的問題，此時維修十分困難。因此，長安大學(xué)研究團隊研發(fā)了一種“GNSS自適應(yīng)變頻滑坡監(jiān)測接收機”，接收機集成感知滑坡狀態(tài)的傳感器，可以通過云平臺和終端傳感器觸發(fā)GNSS工作，實現(xiàn)對滑坡體穩(wěn)定時低頻定時監(jiān)測，加速變形時高頻實時監(jiān)測[29]。

(5) 偽衛(wèi)星增強技術(shù)。針對GNSS衛(wèi)星信號易被遮擋的問題，有學(xué)者提出采用偽衛(wèi)星技術(shù)增強GNSS監(jiān)測。偽衛(wèi)星技術(shù)是一種類似于導(dǎo)航衛(wèi)星，能發(fā)射用于定位的觀測信號，以彌補可觀測衛(wèi)星信號不足的問題，實現(xiàn)增強GNSS定位或者自身獨立定位的技術(shù)。該技術(shù)一般在需要增強的地表附近安裝信號發(fā)射設(shè)備，因此不受電離層影響，受到的大氣誤差小，能改善惡劣環(huán)境下衛(wèi)星的幾何分布，理論和試驗結(jié)果表明該方法能有效提高GNSS信號幾何精度因子，可將GNSS復(fù)雜場景的三維定位精度提升至10 mm[12]。但是該技術(shù)存在成本高、布站困難和多路徑嚴重等問題，在滑坡監(jiān)測中推廣價值不大。

1.2 GNSS監(jiān)測定位技術(shù)

GNSS觀測數(shù)據(jù)傳回數(shù)據(jù)處理平臺后，將根據(jù)實際場景和監(jiān)測需要選擇相應(yīng)的高精度定位技術(shù)進行處理，包括SGM、RTK、NRTK和PPP等技術(shù)。

(1) SGM技術(shù)。SGM是通過對一段時間觀測數(shù)據(jù)的差分解算獲得一個較高精度的定位解[30]。在國外，文獻[31]較早討論了GPS用于滑坡監(jiān)測的可行性；在國內(nèi)，文獻[7]最早嘗試將GPS應(yīng)用于滑坡監(jiān)測；此外，在三峽庫區(qū)滑坡[32]、四川雅安峽口滑坡[33]相繼利用GPS技術(shù)開展了滑坡監(jiān)測試驗，結(jié)果顯示SGM監(jiān)測滑坡可以達到毫米級。SGM需要較長時間(大于1 h)的同步觀測才能實現(xiàn)高精度定位，為此多位學(xué)者研究了模糊度快速固定方法以實現(xiàn)快速相對定位，目前已實現(xiàn)基線長度為1 km、采樣間隔5 s時，10 min相對定位精度達到2 cm(99%置信概率)[34]。文獻[35]在意大利南部亞平寧山脈黏土質(zhì)深層滑坡進行GPS地表位移監(jiān)測和傾斜儀深部剖面位移的聯(lián)合監(jiān)測，GPS測站采用雙頻接收機和扼流圈天線，利用Bernese 5.0軟件進行數(shù)據(jù)處理，GPS與測斜儀監(jiān)測的地表位移數(shù)據(jù)具有高度一致性。

SGM技術(shù)應(yīng)用于滑坡監(jiān)測經(jīng)歷了周期性的定期監(jiān)測到連續(xù)性監(jiān)測的過渡，每次觀測時長從數(shù)小時縮短至10 min，監(jiān)測精度從平面10 mm提高到2 mm，高程從20 mm提高到5 mm。SGM為事后處理，由于技術(shù)模式所限，該技術(shù)的滑坡變形監(jiān)測響應(yīng)時間大于10 min，目前在滑坡監(jiān)測中主要用于對相對穩(wěn)定的滑坡體進行長期監(jiān)測，也可用于事后對RTK監(jiān)測時間序列的更新和校驗。由于受到內(nèi)外部誘發(fā)因素的作用，滑坡在發(fā)育的過程中狀態(tài)可能突變，這導(dǎo)致滑坡的發(fā)生具有突發(fā)性。文獻[36]采用GPS技術(shù)對滑坡進行30 min一次的變形監(jiān)測，結(jié)果顯示滑坡發(fā)生前30 min監(jiān)測到的變形速度不足1 mm/d，未能監(jiān)測到滑坡加速變形破壞過程數(shù)據(jù)，分析該類滑坡加速變形破壞過程可能只有短短幾分鐘。因此SGM技術(shù)不能滿足對突發(fā)性滑坡的實時監(jiān)測需求。

(2) RTK技術(shù)。RTK基于載波相位觀測值，可以通過基準站與監(jiān)測站單歷元實時差分獲取高精度坐標，該技術(shù)要求基準站和監(jiān)測站之間具有穩(wěn)定的通信鏈路，用于將基準站觀測值或計算出的差分改正信息實時播發(fā)給監(jiān)測站[37]。差分定位時同步觀測且距離越近的兩個GNSS觀測站數(shù)據(jù)受到的大氣誤差越近似相等，因此通過差分解算能消除大部分的系統(tǒng)誤差，實時獲取監(jiān)測站高精度三維空間坐標。文獻[38]利用陜西涇陽南塬廟店滑坡的GNSS觀測數(shù)據(jù)，研究了BDS短基線RTK算法及GPS/BDS組合RTK關(guān)鍵技術(shù)，與全站儀監(jiān)測結(jié)果對比，各方向上的差值在毫米量級。RTK在開闊無遮擋環(huán)境下能夠?qū)崟r獲得毫米級定位精度，平面和高程定位精度分別優(yōu)于5 mm和10 mm，不僅能滿足對滑坡體進行長期連續(xù)監(jiān)測，而且能夠?qū)崿F(xiàn)對滑坡狀態(tài)突變的捕捉和突發(fā)滑坡的監(jiān)測預(yù)警[39]。然而隨著基準站和監(jiān)測站間距離增加，二者大氣誤差相似性降低，定位精度顯著降低。針對RTK中長基線定位差的問題，有學(xué)者提出引入大氣誤差參數(shù)，但是這些參數(shù)的收斂需要一定的時間，無法實現(xiàn)瞬時的高精度定位。RTK滑坡實時監(jiān)測時通常是“一點一基站”模式，即每個滑坡區(qū)域都需要建設(shè)獨立基準站。“一點一基站”的監(jiān)測模式既增加了成本，造成資源浪費，也帶來良好基準布設(shè)的問題[40]，同時RTK技術(shù)受到距離限制，基準覆蓋范圍有限，最大基線距離不能超過15 km。

(3) NRTK技術(shù)。NRTK是通過在區(qū)域建設(shè)多個GNSS基準站，來構(gòu)建基于多個基準站觀測數(shù)據(jù)的區(qū)域大氣誤差修正模型，并將修正信息播發(fā)給用戶，實現(xiàn)高精度實時定位[41-42]。文獻[43]設(shè)計了一套位移監(jiān)測系統(tǒng)，對區(qū)域改正參數(shù)、虛擬基準站和主輔站3種NRTK方法的垂直和水平位移精度進行評估，整體評估顯示3種方法與真實位移的平均差異分別為6.8、5.1和5.2 mm。NRTK方法的均方誤差在水平方向為4.7 mm，垂直方向為7.9 mm，精度足以監(jiān)測大于1 cm的滑坡位移。NRTK技術(shù)極大改善了RTK定位中隨著距離增加誤差增大的問題，適用范圍從小于10 km擴大至上百千米[44]。對流層延遲是NRTK達到厘米級定位精度的關(guān)鍵參數(shù)之一，當(dāng)前NRTK還存在由于對流層延遲引起的全域定位精度不一致，以及基準站與監(jiān)測站設(shè)備不同導(dǎo)致設(shè)備間的系統(tǒng)差難以消除等問題，實際在滑坡監(jiān)測中的應(yīng)用仍處于試驗發(fā)展階段。

(4) PPP技術(shù)。PPP是僅采用單臺GNSS設(shè)備，利用精密軌道和鐘差產(chǎn)品來精確改正觀測值中的各項誤差，實現(xiàn)在全球任意位置的高精度絕對坐標獲取[45]。文獻[46—48]進行了PPP滑坡監(jiān)測試驗，證明該技術(shù)可以應(yīng)用于滑坡監(jiān)測，具備無須參考基準的優(yōu)勢。文獻[49]研究使用GPS和GLONASS雙系統(tǒng)組合PPP滑坡變形監(jiān)測，東、北、高程方向的標準差都為2 cm，可以保證實時PPP滑坡監(jiān)測能夠探測到大于5 cm的變形。文獻[50]研究了利用PPP和SGM技術(shù)進行模擬位移監(jiān)測，研究表明，PPP和SGM技術(shù)基于24 h和12 h觀測時長的位移探測具有很好的一致性，基于24 h觀測時長的PPP技術(shù)可探測到大于1.5 cm的水平位移。文獻[51]周期性采集了四川西山村滑坡8個站點的GNSS觀測數(shù)據(jù)，研究了靜態(tài)PPP技術(shù)在部分衛(wèi)星被遮擋的復(fù)雜場景中的監(jiān)測精度，結(jié)果表明5.93 h左右的衛(wèi)星觀測時長能使監(jiān)測精度達到1～2 cm，滿足緩慢變形滑坡體的監(jiān)測要求。文獻[52]研究得出單接收機載波相位模糊度固定的PPP位置(24 h)可以達到2～3 mm的水平精度和8 mm的垂直精度。

PPP技術(shù)對觀測環(huán)境要求較高，良好觀測環(huán)境下需要30 min甚至更長的收斂時間才能達到分米甚至厘米級的定位精度，而且數(shù)據(jù)中斷后需要再次收斂，不能應(yīng)用于滑坡實時監(jiān)測[53]。相對定位技術(shù)依賴于穩(wěn)定的基準，根據(jù)GNSS滑坡監(jiān)測規(guī)范要求，基準站需要設(shè)立在滑坡體附近區(qū)域的穩(wěn)定基巖之上，而滑坡監(jiān)測中穩(wěn)定的基巖可能埋深很深，實際應(yīng)用中很難選擇到符合GNSS滑坡監(jiān)測規(guī)范的基準布設(shè)位置，因此可能出現(xiàn)基準站在監(jiān)測過程中發(fā)生變動的情形。PPP可以應(yīng)用于定期對基準站進行穩(wěn)定性檢測，確保基準穩(wěn)定可靠。此外，PPP還可以作為RTK等技術(shù)無法應(yīng)用的滑坡監(jiān)測場景下的一種備選方案。

表1給出了各類GNSS高精度監(jiān)測技術(shù)的優(yōu)缺點，可以看出，SGM技術(shù)精度最高，但是無法實時監(jiān)測，因此SGM技術(shù)一般用于定期(天/小時)對監(jiān)測站點進行處理；RTK技術(shù)響應(yīng)時間最短，精度僅次于SGM，因此常用于實時捕捉滑坡的突變信息；NRTK技術(shù)覆蓋范圍大，因此適用于對大范圍海量滑坡點的監(jiān)測，以節(jié)約成本；PPP技術(shù)不依賴基準站，但需要較長的收斂時間才能獲得較高精度的坐標，因此PPP技術(shù)可以用于定期檢測GNSS基準是否發(fā)生變動，確保監(jiān)測時間序列的可靠性。

表1 幾種高精度GNSS監(jiān)測技術(shù)的優(yōu)缺點

上述技術(shù)直接獲取監(jiān)測點在特定空間直角坐標系下的三維坐標(X，Y，Z)，基于定位的滑坡監(jiān)測流程為先利用PPP或SPP技術(shù)定位基準站的空間直角坐標(Xb，Yb，Zb)，并根據(jù)基準站坐標求得監(jiān)測站在t=0時刻與基準站同一坐標系統(tǒng)下的初始空間直角坐標(Xt0，Yt0，Zt0)，GNSS滑坡監(jiān)測實時獲取監(jiān)測站任意t=i時刻空間直角坐標(Xti，Yti，Zti)?；卤O(jiān)測關(guān)注的是監(jiān)測點在水平和高程方向的位移變化，因此需要將任意ti時刻坐標(Xti，Yti，Zti)轉(zhuǎn)換為以初始坐標點(Xt0，Yt0，Zt0)為原點的站心地平坐標系下的坐標(Nti，Eti，Uti)，其換算如公式如下

(1)

(Xt0，Yt0，Zt0)→(Bt0，Lt0，Ht0)

(2)

(3)

式(1)求取ti時刻監(jiān)測點在空間三維方向的累計位移ΔXti、ΔYti、ΔZti。式(2)將監(jiān)測點在初始t0時刻的空間三維坐標(Xt0，Yt0，Zt0)轉(zhuǎn)化為大地坐標(Bt0，Lt0，Ht0)。式(3)求取監(jiān)測站點在任意ti時刻在站心地平坐標系的坐標。其中Nti表示滑坡監(jiān)測點相對t=0時刻在南北方向累計位移，向北為正；Eti表示東西方向累計位移，向東為正；Uti表示高程方向累計位移，向上為正。通過兩次連續(xù)GNSS測量的坐標差得到滑坡位移。早期GNSS滑坡監(jiān)測由于供電、通信、處理器等技術(shù)發(fā)展不成熟，GNSS滑坡數(shù)據(jù)處理多數(shù)為事后人工處理，目前GNSS數(shù)據(jù)可實現(xiàn)在終端設(shè)備和云端服務(wù)器同時進行自動化處理。云端服務(wù)器具有大存儲、高計算性能的優(yōu)勢，越來越多的數(shù)據(jù)處理工作被放在云端進行，但是部分滑坡區(qū)域依然存在通信覆蓋盲區(qū)，而實時GNSS觀測數(shù)據(jù)傳輸量較大，存在無法及時將觀測數(shù)據(jù)傳回云端的情況，此時采取終端處理的模式是必要的。

1.3 GNSS監(jiān)測精度及穩(wěn)定性技術(shù)

滑坡精準預(yù)警要求滑坡監(jiān)測技術(shù)具備高精度實時監(jiān)測的能力，只有當(dāng)實時監(jiān)測精度小于滑坡變形時才能及時監(jiān)測出滑坡變形，但是復(fù)雜滑坡環(huán)境下GNSS定位序列存在諸多誤差[54]，嚴重影響GNSS滑坡監(jiān)測預(yù)警技術(shù)的可靠性，圍繞這一問題產(chǎn)出了大量研究成果。

(1) 復(fù)雜場景建模增強定位。復(fù)雜場景GNSS數(shù)據(jù)噪聲特性與衛(wèi)星高度角無顯著關(guān)系，而與滑坡地形關(guān)系緊密，因此傳統(tǒng)的高度角定權(quán)方式不合理[55-56]。據(jù)此文獻[55]提出一種基于導(dǎo)航衛(wèi)星方位信息和衛(wèi)星高度角信息構(gòu)建的滑坡環(huán)境模型，可以將復(fù)雜場景RTK模糊度固定率從不足60%提升至95%以上?？紤]到GNSS基準站通常布設(shè)于開闊無遮擋環(huán)境，基準站和監(jiān)測站跟蹤的衛(wèi)星信息相關(guān)性較強，文獻[57]提出一種基于信噪比(SNR)先驗信息的觀測數(shù)據(jù)粗差識別方法，顯著提升了復(fù)雜場景模糊度固定率及定位精度，固定解精度在東、北方向優(yōu)于4 mm，高程方向優(yōu)于9 mm。

(2) 基準站穩(wěn)定性探測與修復(fù)。GNSS基準站的穩(wěn)定性對獲取真實滑坡變形數(shù)據(jù)至關(guān)重要，復(fù)雜場景下基準站存在變動和通信中斷的問題。針對基準不穩(wěn)的問題，一方面可以采用PPP技術(shù)進行基準站穩(wěn)定性探測與修復(fù)，但是PPP無法實現(xiàn)實時高精度探測。也可以采用GAMIT/GLOBK、Bernese等基線解算軟件，將滑坡監(jiān)測基準與IGS站點/城市CORS站點聯(lián)測進行基線解算。GAMIT長基線解算的相對精度在10-9量級，短基線解算時精度在1 mm，該軟件操作專業(yè)性強，目前無法實現(xiàn)自動解算[58]。文獻[59—60]針對基準時延問題，基準不穩(wěn)定問題和基準數(shù)據(jù)故障中斷問題，深入研究分析了異步RTK的理論及誤差修正算法，并基于實際滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)驗證了研究方法的實效性、可靠性和連續(xù)性。

(3) 位移序列的濾波平滑算法。濾波模型可以顯著提升GNSS實時滑坡監(jiān)測精度，文獻[61]提出了基于模型選擇思想的多卡爾曼濾波模型，以提高變形歷元監(jiān)測的可靠性，模型采用了統(tǒng)計準則選取最優(yōu)卡爾曼濾波模型，處理GNSS實時滑坡監(jiān)測時間序列并在每個歷元處識別變形，不同的濾波模型代表不同的變形類型，但是由于GNSS坐標時間序列是逐歷元處理的，容易受到測量誤差的影響。

文獻[62]評估了簡單移動平均(SMA)、高斯加權(quán)移動平均(GWMA)和Savitzky-Golay(S-G)3種濾波方法在GNSS滑坡位移監(jiān)測序列濾波中的適用性，研究表明當(dāng)用于諧波場景的直接濾波時，GWMA方法產(chǎn)生的誤差約為SMA方法的1/3，S-G方法的濾波誤差最小，SMA方法會使變形趨勢扭曲和峰值失真，GWMA和S-G方法能保留趨勢特征，但由于在S-G方法中存在負權(quán)值，一些較小的波谷和波峰是在主峰之后產(chǎn)生的，導(dǎo)致S-G在有異常的實時位移、速率濾波時表現(xiàn)不佳。文獻[63]提出一種基于樣本崩潰點的自適應(yīng)滑動窗口方法用于處理GNSS滑坡監(jiān)測序列，基于模擬和真實滑坡監(jiān)測結(jié)果表明該方法能夠為GNSS滑坡預(yù)警提供自適應(yīng)、可靠的變形信息。

多路徑是復(fù)雜場景GNSS高精度定位的主要誤差源，恒星日濾波(sidereal filtering，SF)是削弱多路徑誤差的有效技術(shù)，受到廣泛研究與應(yīng)用[64]。文獻[65]提出一種基于單差觀測值的恒星日濾波算法，相比坐標域改正具有更好的效果。文獻[66]研究了GNSS靜態(tài)觀測環(huán)境下基于時空重復(fù)性的多路徑半球改正模型(MHM)和恒星日濾波(SF)/改進的恒星日濾波(ASF)方法，并比較了它們在實時GNSS數(shù)據(jù)處理中多路徑縮減方面的性能。比較表明，ASF模型更適用于高頻多徑抑制，如高速率GNSS應(yīng)用。當(dāng)總體多路徑頻率為中低頻時，MHM模型更容易實現(xiàn)實時多路徑緩解。文獻[67]提出交叉驗證Vondrak濾波方法，該方法包括Vondrak數(shù)值濾波和交叉驗證算法，并成功應(yīng)用于GPS測量中的多徑誤差消除，具有良好的精度。文獻[68]利用恒星日濾波法提取GNSS誤差趨勢項以修正相鄰2 d的定位誤差，將復(fù)雜場景RTK水平和高程定位精度分別提升至優(yōu)于2.5 mm和5 mm。文獻[69—71]還研究了自適應(yīng)濾波、改進粒子濾波算法、獨立成分分析、小波變換等，均能不同程度地降低多路徑引起的殘差。

1.4 GNSS多源融合監(jiān)測技術(shù)

上述高精度定位算法極大地提升了復(fù)雜場景下的定位精度，同時多頻多模系統(tǒng)也給GNSS滑坡監(jiān)測提供了更多的衛(wèi)星數(shù)，可以改善衛(wèi)星幾何結(jié)構(gòu)，但是多頻多模定位需要處理包括系統(tǒng)間偏差、頻間偏差等一系列新的偏差參數(shù)。此外，任何一種單一信號體制的滑坡監(jiān)測技術(shù)都有其局限性和適用性，GNSS相比InSAR等空天遙感技術(shù)具有高時間分辨率的優(yōu)勢，同時也存在只能獲取點狀監(jiān)測數(shù)據(jù)，監(jiān)測范圍小等不足，相比光纖傳感、位移計等在復(fù)雜場景下穩(wěn)健性低。

滑坡監(jiān)測技術(shù)邁向多源傳感融合監(jiān)測是技術(shù)發(fā)展的必然，根據(jù)GNSS與多源傳感技術(shù)融合機理可以將GNSS融合技術(shù)劃分為3個層次：協(xié)同、集成、融合[72]。協(xié)同是指GNSS技術(shù)與多源技術(shù)合作完成一項任務(wù)，如GNSS與航空航天遙感協(xié)同實現(xiàn)滑坡的識別監(jiān)測[73]。集成是指將GNSS與多源傳感器從設(shè)備或者平臺層面集成在一起實現(xiàn)一項新的功能，如GNSS與慣性傳感器(inertial sensor，INS)等的集成[74]。融合是指GNSS與多源數(shù)據(jù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的融合，如GNSS和加速度計等數(shù)據(jù)的融合處理[75]。

GNSS和微機電系統(tǒng)(micro electro mechanical system，MEMS)融合建立了更加可靠的變形監(jiān)測系統(tǒng)和模型，已廣泛應(yīng)用于大橋、高層建筑物健康監(jiān)測領(lǐng)域中[76]。慣性傳感器的數(shù)據(jù)采集不受外界環(huán)境干擾，短時精度高，與GNSS交叉驗證能提升監(jiān)測結(jié)果的可靠性；加速度計(100～200 Hz)比GNSS(1～20 Hz)具有更高的采樣率，可以敏感到地表的高頻帶振動特性，兩者能夠形成良好的補充。文獻[77]提出了一種GNSS/加速度計融合模型來估計地表高頻位移變化。文獻[78—79]針對加速度計的基線漂移現(xiàn)象，提出了經(jīng)驗改正和參數(shù)估計的方法來削弱該因素對監(jiān)測精度的影響，另外還分析了多系統(tǒng)GNSS與加速度融合模型在緩變位移監(jiān)測中的有效性。

提升GNSS在復(fù)雜場景的可用性和可靠性，是確保GNSS滑坡預(yù)警成功的關(guān)鍵。GNSS滑坡監(jiān)測是一個跨技術(shù)、全流程的實現(xiàn)過程(圖2)，從數(shù)據(jù)接收、解算、精度提升等整個過程進行整體數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，才能確保GNSS實時變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的可用性和可靠性。

圖2 GNSS滑坡監(jiān)測預(yù)警技術(shù)實現(xiàn)過程Fig.2 The process of GNSS landslide monitoring and early warning

2 GNSS滑坡預(yù)警技術(shù)

本文根據(jù)多年從事GNSS滑坡預(yù)警工作經(jīng)驗，對GNSS單體滑坡預(yù)警進行定義、分類，并介紹GNSS預(yù)警相關(guān)的研究進展。預(yù)警是GNSS滑坡監(jiān)測的根本目的，具有拯救生命、減少財產(chǎn)損失的重要意義[80]。GNSS滑坡預(yù)警是采用單一GNSS監(jiān)測信息或者結(jié)合其他多源傳感器數(shù)據(jù)，通過預(yù)警理論模型綜合分析確定滑坡隱患風(fēng)險等級，并將告警信息發(fā)送給受滑坡威脅的群眾及負責(zé)人員，以便采取災(zāi)害應(yīng)急避險、撤離等措施，最大化保證人員安全、降低財產(chǎn)損失。

滑坡最直接的外在表現(xiàn)是地裂縫等變形，且變形是反映滑坡狀態(tài)穩(wěn)定性的諸多指標中比較容易監(jiān)測的指標，因此基于變形的滑坡預(yù)警一直是研究的熱點[81]。GNSS滑坡位移具有包括累計變形在內(nèi)更豐富的信息，針對單體滑坡的GNSS預(yù)警技術(shù)可以分為滑坡位移預(yù)測、臨滑時間預(yù)報和預(yù)警實施。

2.1 滑坡位移預(yù)測

滑坡位移預(yù)測是采用一定的數(shù)學(xué)方法，對滑坡歷史監(jiān)測曲線進行擬合后合理外推未來一段時間的滑坡位移?；挛灰频臏蚀_預(yù)測是滑坡時間預(yù)報和預(yù)警實施的重要前提。文獻[82]于1965年首次提出滑坡蠕滑破壞理論，認為滑坡從發(fā)育到破壞經(jīng)歷3個特征階段，如圖3所示。由于假定滑坡不受外界因素干擾，變形完全遵循三階段特征規(guī)律，則滑坡位移監(jiān)測曲線呈現(xiàn)規(guī)律的線性變化。

圖3 滑坡蠕滑破壞三階段位移曲線Fig.3 Three-stage displacement curve of landslide creep failure

誘發(fā)滑坡的因素主要有地震、水和人類活動，地震預(yù)測技術(shù)尚不成熟，人類工程活動難以量化監(jiān)測，目前的位移預(yù)測研究主要集中于水作用下的滑坡變形。我國三峽庫區(qū)存在大量受降雨和庫水位作用而產(chǎn)生的階躍型滑坡。階躍型滑坡分布范圍廣、數(shù)量多，其位移監(jiān)測曲線不再表現(xiàn)為經(jīng)典的三階段特征，近年來針對此類滑坡產(chǎn)生大量的位移預(yù)測理論方法。文獻[83]采用灰色模型和自回歸模型分別對分離后的滑坡位移趨勢項和周期項進行預(yù)測。文獻[84]利用主成分分析法提取滑坡位移誘發(fā)因素影響特征，構(gòu)建出粒子群算法優(yōu)化的協(xié)同滑坡預(yù)測模型。文獻[85]提出一種基于多元混沌模型和極限學(xué)習(xí)機的滑坡位移預(yù)測模型用于水庫滑坡位移預(yù)測。文獻[86]采用三次多項式函數(shù)預(yù)測滑坡位移趨勢項，利用LSTM(long short-term memory)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測滑坡位移周期項。文獻[87]考慮地下水位變化的滯后效應(yīng)，提出了一種基于支持向量機的混合機器學(xué)習(xí)位移預(yù)測模型，對滑坡陡增位移進行預(yù)測。文獻[88]采用GNSS位移數(shù)據(jù)、降雨量數(shù)據(jù)和庫水位數(shù)據(jù)進行時滯互相關(guān)分析，確定出時滯參數(shù)并建立了時滯GM(1，3)預(yù)測模型。文獻[89—91]連續(xù)提出了3種較好的階躍型滑坡位移預(yù)測方法：水循環(huán)算法(WCA)與極限學(xué)習(xí)機(ELM)相結(jié)合的預(yù)測模型；水循環(huán)算法優(yōu)化BPNN動態(tài)預(yù)測模型；基于門控遞歸單元(GRU)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)預(yù)測模型。研究采用三峽庫區(qū)滑坡數(shù)據(jù)，比較分析了上述3種算法與SVM模型、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、BPNN模型和ELM模型的預(yù)測效果，新模型具有更好的預(yù)測效果。滑坡在長期的變形過程中，其位移方向和大小都表現(xiàn)出很強的趨勢性，這對于滑坡位移測預(yù)測是非常有利的，因此基于滑坡長期位移序列進行滑坡短期位移預(yù)測的理論方法已經(jīng)成熟。但是滑坡變形過程中還可能表現(xiàn)出難以預(yù)料的波動性，這是滑坡位移預(yù)測的難點。

2.2 臨滑時間預(yù)報

臨滑時間預(yù)報指滑坡發(fā)育演化至加速變形階段，滑坡體變形破壞特征明顯時對滑坡發(fā)生最終失穩(wěn)破壞的時間做出預(yù)報[92]。本質(zhì)上說臨滑時間預(yù)報是滑坡位移預(yù)測的延伸，所不同的是滑坡位移預(yù)測追求的是預(yù)測位移與實際位移誤差最小，而臨滑時間預(yù)報追求的是預(yù)報的滑坡發(fā)生時間和實際時間上的誤差最小。臨滑時間預(yù)報是滑坡災(zāi)害應(yīng)急處置措施的重要依據(jù)，目前最可靠的預(yù)報參數(shù)還是滑坡位移及由其計算得出的其他參數(shù)，其主要理論依然是滑坡破壞前的位移可以用蠕變曲線來描述[93]。

文獻[94—95]首次采用一種從二次蠕變曲線預(yù)測邊坡破壞剩余時間的方法，預(yù)報了日本高場山滑坡，此后滑坡時間預(yù)報研究受到廣泛關(guān)注。文獻[96]提出利用速度倒數(shù)預(yù)測滑坡失穩(wěn)時間的方法，并在速度倒數(shù)-時間曲線圖上作圖預(yù)測滑坡失穩(wěn)時間。文獻[97]對基于位移或應(yīng)變的速度倒數(shù)法預(yù)測滑坡的有效性進行了對比，提出了基于斜率預(yù)測滑坡破壞時間的方法。文獻[98]基于摩擦學(xué)理論提出一種GM(1，1)時間預(yù)報模型。文獻[99]研究得出齋藤時間預(yù)報模型的變形計算選取切線角70°～75°更為合適，同時引入修正系數(shù)0.5修正了預(yù)報值，該方法采用黑方臺多次滑坡變形數(shù)據(jù)驗證了有效性。文獻[100]將邊坡破壞時間預(yù)測的不確定性分為觀測不確定性和模型不確定性，基于極大似然原理評估觀測不確定性對邊坡失穩(wěn)時間預(yù)測的影響，提出了一種預(yù)測邊坡失穩(wěn)時間的概率密度函數(shù)的方法，為合理決策提供更多信息。文獻[101]基于文獻[96]理論，提出一種預(yù)測滑坡破壞時間的改進型速度倒數(shù)法，通過對5個滑坡進行分析，表明該方法可以降低滑坡失穩(wěn)破壞前加速度減小引起的預(yù)測誤差。其他學(xué)者也對滑坡失穩(wěn)時間預(yù)報進行了大量研究，大多數(shù)臨滑時間預(yù)報的理論方法都是位移斜率和速度倒數(shù)方法的補充和發(fā)展，并未在實際滑坡應(yīng)用中得到普及和認可[102]?；率且粋€內(nèi)部難以監(jiān)測、外部誘因多樣的復(fù)雜系統(tǒng)，發(fā)育過程具有復(fù)雜性和不確定性，臨滑時間預(yù)報的理論研究至今仍是世界性難題。

2.3 預(yù)警實施

預(yù)警實施包括5部分：①預(yù)警等級劃分；②預(yù)警模型構(gòu)建；③預(yù)警閾值判據(jù)建立；④預(yù)警信息發(fā)布；⑤預(yù)警處置措施響應(yīng)。我國按照滑坡災(zāi)害的發(fā)展階段、緊急程度、不穩(wěn)定發(fā)展趨勢和可能造成的危害程度等將預(yù)警劃分為4個等級，一級(紅色)為最高級別程度的風(fēng)險等級，四級(藍色)為最低級別程度的風(fēng)險等級。基于GNSS長時間位移監(jiān)測序列可以求得監(jiān)測點的變形速度、加速度、切線角、速度倒數(shù)和位移矢量角等參數(shù)，依據(jù)上述參數(shù)可以建立預(yù)警模型，預(yù)警模型和預(yù)警等級對應(yīng)劃分出不同等級的預(yù)警判據(jù)取值范圍。當(dāng)滑坡變形超過相應(yīng)的預(yù)警判據(jù)閾值時觸發(fā)預(yù)警信息發(fā)布。相關(guān)人員接收到預(yù)警信息后，根據(jù)對應(yīng)預(yù)警等級采取處置措施。

文獻[103]通過將時間序列曲線進行同量綱變化確保了切線角的唯一性，并提出一種滑坡預(yù)警判據(jù)，進一步將滑坡加速變形過程定量細分為3個亞階段，該方法在我國多個滑坡預(yù)警工作中得到了應(yīng)用，成功實現(xiàn)對多起滑坡的預(yù)警。

盡管目前在滑坡位移預(yù)測、臨滑時間預(yù)報方面已產(chǎn)出大量的理論成果，但是在滑坡最終失穩(wěn)破壞預(yù)警方面能成功進行預(yù)警實踐的案例占比依然較少。一方面基于現(xiàn)有認識可以認為不存在針對所有滑坡統(tǒng)一適用的單個預(yù)警模型；另一方面也要認識到，在已開展監(jiān)測的滑坡中能夠發(fā)展到最終失穩(wěn)破壞的滑坡數(shù)量是有限的，原因是部分處于監(jiān)測的滑坡會在最終失穩(wěn)破壞前得到治理，并且大多數(shù)由人類工程活動引起的滑坡可能在人類活動停止后逐漸趨于穩(wěn)定。最后，盡管每年發(fā)展到最終失穩(wěn)破壞的滑坡數(shù)量多，但是許多發(fā)展到最終失穩(wěn)破壞的滑坡在發(fā)生破壞前是未被識別與監(jiān)測的，因此學(xué)者們能夠進行滑坡失穩(wěn)破壞成功預(yù)警實踐的機會非常難得。

滑坡預(yù)警是一件非常專業(yè)的工作，精準的滑坡預(yù)警有時甚至需要根據(jù)宏觀跡象結(jié)合監(jiān)測數(shù)據(jù)進行專家級綜合研判。這就要求預(yù)警人員既要具有監(jiān)測技術(shù)專業(yè)背景、擁有預(yù)警理論知識儲備，同時也了解野外實際情況，但現(xiàn)狀是從事預(yù)警實踐的人員很難同時兼?zhèn)溥@些能力[104]。2019年長安大學(xué)采用GNSS成功預(yù)警一起甘肅黑方臺滑坡災(zāi)害[28]，本次預(yù)警是一次監(jiān)測技術(shù)專業(yè)背景、預(yù)警理論知識儲備和野外實際情況相結(jié)合后的成功預(yù)警實踐。

3 面臨挑戰(zhàn)及技術(shù)展望

伴隨著我國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)向著更廣闊的邊遠山區(qū)快速發(fā)展，以川藏鐵路為代表的國家重大戰(zhàn)略工程面臨滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的直接威脅，盡管GNSS已經(jīng)成為滑坡監(jiān)測中廣泛采用的監(jiān)測技術(shù)之一，但是GNSS滑坡監(jiān)測預(yù)警技術(shù)在環(huán)境更加復(fù)雜的新場景仍然面臨著諸多問題和挑戰(zhàn)。

3.1 面臨的主要挑戰(zhàn)

(1) 終端設(shè)備研制挑戰(zhàn)。GNSS為高精度“點”狀監(jiān)測技術(shù)，必須構(gòu)建一定的GNSS監(jiān)測網(wǎng)才能實現(xiàn)對滑坡整體的精準監(jiān)測，當(dāng)前GNSS滑坡監(jiān)測設(shè)備單臺成本已小于5000元，但是成本依然是制約GNSS滑坡大范圍布網(wǎng)監(jiān)測的主要瓶頸。同時GNSS設(shè)備功耗高、不智能，野外滑坡監(jiān)測時24 h連續(xù)運行，采用太陽能供電很難保證連續(xù)陰雨天氣下不斷電[105]。

(2) 設(shè)備部署挑戰(zhàn)。目前滑坡監(jiān)測是通過人員到達現(xiàn)場部署設(shè)備，這在高位遠程滑坡和應(yīng)急高?；?簡稱“高危高位滑坡”)場景下存在設(shè)備部署難的問題。高位遠程滑坡是指位于高山峽谷地帶位置較高地勢陡峻的滑坡體，具有滑動距離遠、造成危害大的顯著特征，廣泛分布于我國西藏、四川、云南等省份，此類滑坡災(zāi)害存在人工難以到達，監(jiān)測設(shè)備部署不上去的問題[106]。應(yīng)急高?；轮柑幱诜浅２环€(wěn)定狀態(tài)，因應(yīng)急搶險或保障居民安全而亟須部署設(shè)備開展監(jiān)測的滑坡體，該類滑坡災(zāi)害穩(wěn)定性差、失穩(wěn)風(fēng)險大，人員現(xiàn)場施工安裝生命無保障。當(dāng)前高危高位滑坡缺少無人化部署的接觸式滑坡監(jiān)測設(shè)備及技術(shù)。

(3) 復(fù)雜場景高精度實時監(jiān)測挑戰(zhàn)。由于實時預(yù)警的需要，目前主流的GNSS滑坡監(jiān)測技術(shù)為采用RTK技術(shù)進行單歷元實時解算，這使得滑坡監(jiān)測結(jié)果容易受到觀測噪聲和粗差的影響。隨著滑坡災(zāi)害普查防治范圍的逐年擴大，GNSS面臨著更多遮擋、干擾嚴重的復(fù)雜場景，直接影響到RTK技術(shù)的定位精度。定位精度決定GNSS可以探測到的最小滑坡變形，只有當(dāng)定位精度優(yōu)于滑坡變形時才能探測出微小變形，因此復(fù)雜場景下GNSS面臨實時高精度監(jiān)測挑戰(zhàn)[107]。

(4) GNSS滑坡監(jiān)測完好性挑戰(zhàn)。GNSS滑坡監(jiān)測預(yù)警事關(guān)生命安全，必須保證監(jiān)測結(jié)果的可靠性，但是復(fù)雜場景下由于部分誤差識別不了、剔除不凈、無法改正，使得載波相位模糊度不能快速收斂和正確求解，導(dǎo)致GNSS監(jiān)測時間序列頻繁出現(xiàn)“尖刺”類跳變問題，實時監(jiān)測結(jié)果的可靠性受到嚴重質(zhì)疑。完好性最初應(yīng)用于飛機進近這種對安全有極高要求的領(lǐng)域，是指導(dǎo)航系統(tǒng)因故無法用于導(dǎo)航和定位，或者定位結(jié)果不可靠時，系統(tǒng)向用戶及時發(fā)出報警，以保障用戶安全的重要參數(shù)。目前GNSS滑坡監(jiān)測預(yù)警領(lǐng)域的完好性研究尚處空白，對GNSS技術(shù)開展完好性監(jiān)測迫在眉睫。

(5) 滑坡災(zāi)害精準預(yù)警挑戰(zhàn)。準確的滑坡預(yù)警意義重大，滑坡預(yù)警中出現(xiàn)的誤報和漏報可能造成嚴重的社會影響，因此滑坡預(yù)警是一件需要嚴肅慎重對待的事情?；伦冃螐谋举|(zhì)上是一個復(fù)雜多變的地質(zhì)力學(xué)過程，在其發(fā)育演化過程中隨時可能受到不穩(wěn)定因素影響。現(xiàn)有的預(yù)警模型很難顧及所有誘發(fā)因素，因此對于某一個滑坡預(yù)警效果較好的模型方法，在其他滑坡使用時存在滑坡位移預(yù)測和臨滑時間預(yù)報模型失效的可能。不同滑坡由于本身巖性、結(jié)構(gòu)、力學(xué)性質(zhì)和地形地貌不同，其演化的內(nèi)在機理迥異且事前難以完全掌握，導(dǎo)致滑坡預(yù)警時無法有效結(jié)合滑坡演化的內(nèi)在機理，而僅采用滑坡外在變形信息無法保障滑坡預(yù)警的可靠性。因此，目前滑坡臨滑預(yù)警依然存在難以精準可靠預(yù)報的問題。

3.2 未來技術(shù)展望

GNSS滑坡監(jiān)測預(yù)警技術(shù)要想實現(xiàn)質(zhì)的飛躍，必須突破上述技術(shù)瓶頸，從設(shè)備研制、部署監(jiān)測、數(shù)據(jù)處理、完好性和預(yù)警5個方面出發(fā)，系統(tǒng)性地解決困擾當(dāng)前GNSS在滑坡監(jiān)測預(yù)警中不好用的系列難題，最終構(gòu)建一套GNSS滑坡災(zāi)害綜合監(jiān)測預(yù)警技術(shù)系統(tǒng)，如圖4所示。

圖4 GNSS滑坡災(zāi)害綜合監(jiān)測預(yù)警技術(shù)體系Fig.4 The technology system of GNSS comprehensive monitoring and early warning for landslide disaster

(1) GNSS多傳感智能滑坡采集技術(shù)?；伦罱K加速失穩(wěn)破壞前具有長期變形緩慢的特性，即使在不可預(yù)料的誘發(fā)因素作用下發(fā)生狀態(tài)突變，也會通過加速度、震動等形式表現(xiàn)出來。根據(jù)這一特點研發(fā)集成滑坡狀態(tài)感知傳感器(加速度計、MEMS、微震、傾角)的GNSS多傳感智能采集設(shè)備，利用滑坡狀態(tài)感知傳感器感知滑坡突變和突發(fā)，進而實現(xiàn)對滑坡災(zāi)害體的自適應(yīng)智能變頻監(jiān)測。該技術(shù)不僅有望大幅降低設(shè)備功耗與成本，避免GNSS海量冗余觀測數(shù)據(jù)占用過多存儲資源，獲取的多傳感數(shù)據(jù)還可以為GNSS高精度監(jiān)測提供支撐。

(2) GNSS無人化部署技術(shù)。針對高危高位滑坡接觸式實時監(jiān)測技術(shù)手段缺失的問題，長安大學(xué)研究團隊提出利用無人機遠程部署GNSS監(jiān)測設(shè)備[108]。團隊擬綜合利用北斗導(dǎo)航、無人機、自組網(wǎng)通信、智能控制、先進遙感、多傳感器等高新技術(shù)，在滑坡災(zāi)害區(qū)域使用勘查無人機先行檢視巡點，然后利用投放無人機遠程快速投放部署GNSS監(jiān)測設(shè)備。目前該技術(shù)在我國甘肅黑方臺滑坡、三峽新鋪滑坡和西藏白格滑坡進行了試驗性部署研究。未來，利用先進機器人、視覺技術(shù)等有望進一步推動GNSS無人化部署新技術(shù)的發(fā)展和完善，實現(xiàn)GNSS從有人部署到無人部署的技術(shù)變革。

(3) GNSS滑坡高精度監(jiān)測技術(shù)。GNSS和MEMS等多源數(shù)據(jù)融合處理、低軌衛(wèi)星增強GNSS定位、大區(qū)域大高差下的網(wǎng)絡(luò)RTK、GNSS遙感和導(dǎo)航與遙感融合等技術(shù)，將是未來GNSS滑坡高精度監(jiān)測技術(shù)研究的重點[109]。相比GNSS等中高軌導(dǎo)航衛(wèi)星，低軌星座軌道低、地面接收信號強、衛(wèi)星分布的空間幾何結(jié)構(gòu)變化快，有利于獲取信號較強、質(zhì)量較好的衛(wèi)星定位信號[110-111]。中高軌的GNSS星座聯(lián)合低軌衛(wèi)星，有利于改善衛(wèi)星空間幾何結(jié)構(gòu)，提升GNSS在復(fù)雜場景的模糊度收斂速度和定位精度。此外高位遠程滑坡場景下，GNSS基準站和監(jiān)測站之間高差較大(大于1000 m)使得水汽誤差不相關(guān)，當(dāng)高差大于500 m時GNSS水汽誤差便難以通過差分進行消除，在滑坡監(jiān)測大高差下，通過建立大高差監(jiān)測場景下基準站和監(jiān)測站之間的水汽差值模型，修正GNSS差分定位中存在的水汽誤差也是下一步的研究方向[112]。

(4) GNSS滑坡監(jiān)測完好性技術(shù)。未來GNSS滑坡監(jiān)測完好性可以從內(nèi)部完好性和外部完好性兩方面開展研究，內(nèi)部完好性主要指從GNSS技術(shù)本身定位信號的接收、預(yù)處理、解算、結(jié)果檢驗等全流程進行完好性監(jiān)測，外部完好性指利用滑坡變形特征約束、融合加速度計等多源傳感器以監(jiān)測GNSS完好性，彌補GNSS單一信號體制技術(shù)在功能和精度方面的不足，提高GNSS技術(shù)的可靠性。

(5) 基于大數(shù)據(jù)和人工智能的綜合滑坡預(yù)警技術(shù)。未來建立一個用于GNSS和多源傳感器數(shù)據(jù)存儲、解算、分析等功能于一體的滑坡綜合預(yù)警平臺，實現(xiàn)滑坡預(yù)警模型的及時更新，以及公有網(wǎng)絡(luò)上和滑坡預(yù)警相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)資源的及時抓取。利用云平臺大數(shù)據(jù)和人工智能深入挖掘誘發(fā)滑坡的致災(zāi)因素與滑坡災(zāi)變演化內(nèi)在機理的聯(lián)系，掌握滑坡形成過程，建立基于滑坡災(zāi)變機理的趨勢預(yù)測方法、預(yù)警判據(jù)和模型。保證滑坡預(yù)警擁有完備的理論支撐和技術(shù)體系保障，實現(xiàn)滑坡預(yù)警的精準化、智能化、數(shù)字化和科學(xué)化[113]。

4 結(jié) 語

GNSS滑坡監(jiān)測預(yù)警技術(shù)歷經(jīng)30余年的長足發(fā)展，目前已經(jīng)成為融合衛(wèi)星導(dǎo)航、無人機、自組網(wǎng)通信、智能控制、先進遙感等眾多學(xué)科理論與技術(shù)的研究領(lǐng)域。當(dāng)前隨著國家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)向著更偏遠的復(fù)雜山區(qū)拓展，現(xiàn)實需求對GNSS技術(shù)提出“設(shè)備普適智能，技術(shù)穩(wěn)定可靠，預(yù)警快速精準”的高要求。

本文梳理了GNSS滑坡監(jiān)測預(yù)警技術(shù)的進展與存在問題。未來GNSS滑坡監(jiān)測預(yù)警技術(shù)亟待攻堅克難，攻關(guān)以下研究方向：GNSS多傳感智能滑坡采集技術(shù)、GNSS無人化部署監(jiān)測技術(shù)、多源數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)RTK滑坡監(jiān)測技術(shù)、GNSS滑坡監(jiān)測完好性技術(shù)、低軌衛(wèi)星增強監(jiān)測技術(shù)、基于云平臺大數(shù)據(jù)和人工智能的綜合滑坡預(yù)警技術(shù)等。上述技術(shù)的不斷突破，將推進復(fù)雜場景GNSS滑坡監(jiān)測技術(shù)的實時性、連續(xù)性、可用性和可靠性，預(yù)警技術(shù)的自動化、智能化和精準化。