【研究概况】
大地测量与岩土工程、地质学和地貌学调查对进行全面的滑坡分析和防灾措施规划起着重要作用。在过去的十年里，遥感数据在滑坡识别、检测和监测方面的应用显著增加，主要是由于高分辨率数据的日益可获得性和计算处理的改进。全球导航卫星系统（GNSS）是滑坡监测的一种解决方案。尽管GNSS系统的成本在降低，但与其他传感器相比，设备仍然相当昂贵。GNSS技术的进步使得中高精度、准确度和较低成本进行连续监测成为可能。而且与其他遥感技术（如 PS InSAR）相比，GNSS技术更适用于研究地球动力学。所以Geological Survey of Slovenia的Ela Šegina等学者采用在GIMS项目（https://www.gims-project.eu/）框架下开发的GNSS硬件和数据处理软件对Slovenia的Urbas滑坡进行位移监测，讨论了GNSS监测结果与已知滑坡运动学的关系，并将位移数据与现场降雨实测数据进行相关分析，揭示滑坡不同部位对降雨的响应特征。这些数据是开发预警系统的基础，这将有助于管理滑坡对当地人口和基础设施造成的风险。
【研究区域】
此套设备在Slovenia西北部Karavanke山脉的Urbas滑坡进行了测试（图 1）。Urbas滑坡位于Koroška Bela腹地，人口稠密，居住着2200多人，对居民和公共基础设施构成直接威胁。根据历史资料，Koroška Bela地区在近期地质历史上经历了几次泥石流事件。其中最近的一次发生在18世纪，给该地区造成严重损失。基于这一情况，自2008年起很多项目对此进行了调查。期间为了确定滑坡特征，进行了多次现场调查和监测，采用了详细的现场地质绘图、岩土工程、水文地质、地球物理和大地测量方法。
根据以往研究，Urbas滑坡被认为是Koroška Bela腹地最大的滑坡，宽460米，长580米，滑动面位于15米深的位置，滑坡体的最大体积估计为1.0×106立方米，滑坡体海拔从1125-1130米延伸至1375米，坡度为30°至70°。该区域上层是石炭纪和二叠纪沉积碎屑岩(交替页岩、石英砂岩和砾岩)，中间是二叠纪三叠纪碳酸盐，下层是侏罗纪碳酸盐岩（图 2）。滑坡位于Košuta断层带上，并主要被Sava和Periadriatic断层分开。由于Urbas滑坡的地质、地貌和构造条件，碳酸盐岩和碎屑岩高度变形且易于快速风化，产生了大量碎屑物质。Karavanke山脉的年均降水量约为2600-3200毫米，雨季为秋季和春季。岩石坠落过程导致不断有碎屑物输入到滑坡体中，并掩盖了主要裂缝，从而阻碍了识别其准确位置。根据滑坡的物质组成、滑坡体上的地貌特征以及先前调查的滑动面深度，将滑坡下部视为深部旋转滑坡。滑坡体的最底部延伸到狭窄的Bela河道，狭窄地形使得来自源区的物质的位移速度加快，河流会带来侵蚀，增加了向下游滑动的可能。
【数据与方法】
GNSS数据的处理是在服务器端自动进行的。原始数据以压缩的RINEX格式通过3G传给服务器，服务器解压并进行数据处理（日位移量被处理成文本格式），再通过web展现给用户并将数据上传FTP服务器以供访问。
GNSS units包括u-blox ZED-F9P双频接收器模块和u-blox贴片多频天线。在GIMS项目的框架下，接收器模块被集成到由Saphyrion Sagl开发的PCB中。该PCB连接到一台标准的低成本单板计算机，该计算机还配备了一款3G dongle用于移动互联网连接。电力通过太阳能电池板和蓄电池提供。服务器端原始GNSS数据处理使用了两个并行的软件套件：Bernese v5.2和最新beta版goGPS。为了使这个处理器可以使用所有GNSS星座并且和Bernese软件匹配，所以在免费、开源的goGPS基础上重写了goGPS。将Bernese和goGPS进行配置，用于测量相对于基准线的位移，在基准线的基础上使用最小二乘法对GNSS数据（使用GPS（L1和L2频率）和Galileo（E1和E5b）频率的信号，观测频率为30秒，估计坐标间隔为24小时）进行批处理，观测数据的权重是根据卫星仰角的正弦值倒数进行计算的。在解决方案中没有设置对流层参数，并且使用LAMBDA方法对GNSS整周模糊度进行了修正；两个软件提供的解决方案在东、北向分量上的均方根误差(RMS)低于1毫米，垂直分量上RMS低于2毫米。GNSS数据的采集时间为2019年10月24日至2020年8月3日（共270多天）。由于GNSS数据在Z轴方向上的获取精度较低，垂直位移被单独考虑。
大地测量通过对独立点进行测量使得位移数据精度很高，用全站仪进行的大地测量精度高于GNSS。可以用同一点两个场景的不同坐标确定一个点的位移；该研究用6个GNSS units和9个checkpoint，确定了1D（垂直）和2D（水平）的位移；GNSS测量所使用的天线精度为制造商技术规格中所述的值；checkpoint的精度是根据大地测量平差的协方差矩阵计算得出的；在研究区域内有9个checkpoint（PP6-PP14），4个基准点（P1-P4），所有基准点和checkpoint都被连入大地测量网（图 3）。采用Leica Nova MS50和Leica GPH1P反射棱镜进行了两次测量，第一次是2020年1月3日，第二次是2020年4月17日。对大地测量网站点的水平角、垂直角和坡距各进行了5次重复测量。为了计算实测坡距的调整值，还测量了干、湿温和气压。在两次平差中使用相同的4个基准点，提供了相同的大地基准。调整后的点位坐标( σy , σx , σH)精度如表 1所示。
选择用于比较的GNSS points和checkpoints的标准：在同一滑坡区域，具有相同滑坡动力学特征；两种点之间的距离最短。将用六个GNSS units测得的位移与其最近的checkpoint测得的位移进行比较，得到水平、垂直位移差异；用在9个checkpoints和GNSS points测得的总位移，计算出水平（∆2D）、垂直（∆1D）位移之间的差异以及水平位移方向差异∆Dir；根据误差传播定律计算了差异的精度σ∆Hz、σ∆H和σ∆Dir，位移差异的统计显著性使用3σ规则进行了检验。GNSS units安装位置如图 4所示。GNSS unit2处有一个雨量计；地貌和野外测绘未显示出GNSS unit7有滑动活动迹象，所以该被视为基准点。
根据位移数据，对降水数据进行分析，分离出多雨、干旱和混合时期以及单独的暴雨事件；然后将地表位移时间序列与所建立的天气状况进行相关，以揭示地表位移速度与降水之间的潜在关系；考虑滑坡对降雨的滞后响应，计算日位移与滞后天数的相关系数(r)；在此基础上，确定了与实测日位移相关性最强的滞后天数。为了确定相关性的强度，将确定的滞后天数考虑到最终与日位移的相关性中。
【研究结果】
通过将六个GNSS units测得的位移与其最近的大地测量站checkpoint进行的比较，评估了GNSS监测系统的性能。假设GNSS unit7是稳定的，两种方法得到的水平和垂直位移以及水平运动方向如表 2所示。图 5显示了单个GNSS unit和距离最近的checkpoint的水平、垂直位移和位移方向。如图 6所示，unit4、unit6位移极小，GNSS的处理误差超过了实测位移。根据GNSS测量结果，水平方向位移小于1毫米/3个月，竖直方向位移小于2毫米/3个月，unit5位移最大。在为期九个月的观测期间，用6个GNSS units测量了水平、垂直总位移，以及位移方向，如表 3、图 7、图 8所示，滑坡上部的表面水平位移为4-5厘米，滑坡的左侧边坡上的GNSS测点保持稳定；滑坡下部物质移动了约30厘米。估计的年平均表面水平位移对于滑坡上部约为6厘米，对于滑坡下部超过40厘米。对于unit1、unit2、unit3，相同的位移方向证实了滑坡上部表面的均匀运动。滑坡下部的表面位移似乎持续慢速地改变方向。
在观测期间，Urbas滑坡暴露在多变的气象条件下。监测时期的降雨事件类型划分如表 4所示，在此期间有3个主要的降雨事件。空间和时间上，该区域表现出相对均匀的表面位移，平均速率约为0.17毫米/天（图 9），在大雨期间增加到约0.25毫米/天，在雨后的一周内位移趋势放缓。unit4、6位移都很小；unit4在一次强降雨之后位移速率突增，在降雨结束后停止，这都证明了滑坡与强降雨的强相关性；unit6存在位移，但是这些位移似乎超出了GNSS系统的精度范围，或者与监测期间未满足的特定环境条件相关（图 10）。在滑坡体下部观察到最高的地表位移速率，地表位移与降雨的相关关系表明，相对于滑坡的其他部位，这部分深部滑坡对降雨事件响应以较快的浅层过程为主。在干旱期滑坡下部位移速度是上部的4倍，强降雨事件中位移速率更快。为了减小处理误差，将2019年10月24日至2020年4月20日期间GNSS测量的日位移与位于unit2测得的日降水量进行相关，以不同的滞后天数作为滑坡表层物质位移的触发因子进行观测，发现unit5（滑坡下部）相关性最高（表 5）。在滑坡体上部对降水的响应滞后了一个多月，证实了地表位移是由沿破坏面的深部位移驱动的。
在Slovenia国家滑坡预测系统（MASPREM）的框架下，确定了每个工程地质单元的滑坡触发降雨阈值。在Urbas滑坡区域，工程地质单元降雨阈值的最小值为120毫米，如降雨事件1，在此期间测得了最大位移。在监测期间没有发生极端降雨事件，120毫米的降雨阈值被视为区域尺度上确定的参考值。
表 2 2020年1月3日至2020年4月17日期间通过GNSS和大地测量测量得到的位移
【结论】
在Slovenia西北部的一个深部滑坡上测试了一种新开发、低成本GNSS系统的性能。主要结果：该系统在与在附近具有相同运动特征的测量点进行的位移测量比较中，显示出良好的可比性。此外3G连接使得远程数据可获得性增大；安装便捷、成本低使得对滑坡区域建立起更广泛的监测成为可能；每天的连续测量可以实现位移的近实时监测和严重位移情况下的即时测量，从而为可靠的预警系统奠定基础。该研究证明降雨和位移之间有强相关关系，为未来滑坡预测模型的制定提供基础。
文章来源与链接
Šegina E., Peternel T., Urbančič T., Realini E., Zupan M., Jež J., Caldera S., Gatti A., Tagliaferro G. and Consoli A. (2020). "Monitoring surface displacement of a deep-seated landslide by a low-cost and near real-time GNSS system." Remote Sensing 12(20): 3375. https://doi.org/10.3390/rs12203375
来源：复合链生自然灾害动力学
转自：“测绘学术资讯”微信公众号
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