三峡库区黄土坡滑坡多传感器数据融合监测研究学术报告
一、作者及发表信息
本研究的通讯作者为Junqi Liu（中国地质大学（武汉）三峡地质灾害教育部研究中心），合作作者包括Huiming Tang、Qi Li（中国科学院武汉岩土力学研究所）、Aijun Su、Qianhui Liu（北京大学信息管理系）及Cheng Zhong。研究论文《Multi-sensor fusion of data for monitoring of Huangtupo landslide in the Three Gorges Reservoir (China)》发表于2018年的期刊《Geomatics, Natural Hazards and Risk》（卷9，期1，页码881-891），DOI: 10.1080⁄19475705.2018.1478892。
二、学术背景
滑坡（landslide）是全球常见的地质灾害，其孕育、发展和发生受多因素影响。传统滑坡监测多依赖单一数据（如GPS或倾角计），难以全面揭示滑坡动态。随着大数据分析技术的兴起，挖掘多源监测数据间的隐含关系成为可能。本研究以三峡库区黄土坡滑坡1#崩滑体（riverside 1# slump-mass）为对象，通过融合GPS、倾角计、水库水位、降雨量、裂缝宽度等11类监测数据，结合数理统计与神经网络方法，旨在揭示滑坡位移与多因素间的定量关系，为滑坡预警提供新思路。
三、研究流程与方法
1. 数据采集与预处理
- 监测对象：黄土坡滑坡1#崩滑体，布设GPS1/GPS2（地表位移）、CX（钻孔倾角计及地下水位）、HSL（滑体含水量）、LXJ（裂缝宽度）、WDJ（滑体温度）等监测点（图1）。
- 数据范围：2014年6月6日至9月30日，共11类数据（表1），包括水库水位、降雨量、裂缝宽度、温度、地下水位、含水量、GPS位移、倾角计数据等。
- 预处理：统一时间尺度（日均值），空间坐标对齐，剔除异常值（通过方差计算），主滑方向分量提取（针对GPS和倾角计数据）。
- 数据分析方法
- 相关性分析：计算11类数据与倾角计数据的Pearson相关系数（表2），发现倾角计数据与裂缝宽度（0.982）、含水量（0.799）、水库水位（0.923）显著相关（p<0.01）。
- 聚类分析：基于相关系数将影响因素分为四类（表2；图3）：
- I类（强影响）：裂缝宽度、含水量、水库水位、地下水位；
- II类（次强影响）：温度；
- III类（中等影响）：GPS点间距；
- IV类（弱影响）：降雨量及48小时累计降雨。
- 回归分析：以倾角计位移为因变量，其他8类数据为自变量，建立多元线性回归模型（表3-5）。结果显示，模型决定系数R²=0.997，最大误差1.9%。回归方程：
倾角位移 = 0.492×裂缝宽度 + 0.278×含水量 + 0.248×水库水位 + 0.102×地下水位 - 0.072×GPS1位移 + 0.070×GPS点间距 - 0.026×温度 + 0.003×GPS2位移
- BP神经网络验证：采用16隐层神经元，2/3数据训练，1/3验证（表6；图4）。模拟最大误差0.51%，与回归分析结果一致。
四、主要结果
1. 关键影响因素：在低降雨时段，裂缝宽度对滑坡位移影响最大（权重0.492），其次为含水量（0.278）和水库水位（0.248）。降雨影响可忽略（相关系数<0.1）。
2. 数据融合效果：融合分析结果与实际监测数据误差%，验证了方法的可靠性。
3. 动态更新机制：研究提出可通过新增数据循环分析更新模型参数，适应滑坡动态变化。
五、结论与价值
1. 科学价值：
- 首次将大数据分析（big data analysis）引入滑坡监测，结合定量统计（数学统计）与趋势模拟（BP神经网络），克服了单一方法的片面性。
- 揭示了低降雨条件下黄土坡滑坡的主导控制因素，为类似滑坡预警提供理论依据。
2. 应用价值：
- 指导监测重点：裂缝宽度、含水量和水库水位需优先监测。
- 方法普适性：可推广至其他滑坡的多源数据融合分析。
六、研究亮点
1. 方法创新：提出“相关性分析-聚类筛选-回归建模-神经网络验证”的闭环工作流（图2），实现多方法交叉验证。
2. 数据驱动：基于全量数据（非抽样）挖掘隐含关系，符合大数据“重关联轻因果”特性。
3. 工程启示：明确了黄土坡滑坡在非降雨期的关键诱因，弥补了传统降雨主导模型的局限性。
七、其他讨论
1. 降雨影响弱化的原因：研究时段内降雨量小（仅3次暴雨），且滑坡属蠕变型（creep landslide），降雨效应被含水量因子间接吸收。
2. 大数据分析的局限性：依赖数据质量和覆盖度，需动态更新以保持模型精度。
本研究为滑坡监测提供了从“单点单向”到“多源融合”的范式转变，其方法框架可扩展至其他地质灾害的多传感器数据融合研究。