一种稳定性高的地质灾害预警系统的制作方法

本发明涉及地质灾害预警，尤其涉及一种稳定性高的地质灾害预警系统。

背景技术：

1、在近年来，随着全球气候变化和人类活动的影响，山体滑坡等地质灾害的频发已经对人民的生命财产安全造成了巨大威胁。这些灾害往往发生突然，给预警和紧急响应带来了极大的挑战。传统的地质灾害预警系统主要依赖于有限的环境监测和较为简单的数据处理技术，这使得它们在灾害预测的准确性、预警信号的及时性以及紧急响应的有效性方面存在明显不足。尤其是在复杂和多变的环境条件下，如何准确评估山体滑坡的风险、有效发出预警信号并及时调配紧急救援资源，成为了亟待解决的技术难题。

2、本发明旨在解决现有技术在山体滑坡预警和紧急响应方面的诸多限制和挑战。特别是，现有技术在高动态和复杂环境条件下的适应性不足、风险评估的准确性有待提高、预警信号发射的及时性和准确性不够以及紧急响应资源调配和优化的效率低下等问题。

3、因此，如何有效地采集和处理环境监测数据，以及如何准确评估地质灾害的风险，成为了迫切需要解决的技术难题。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种稳定性高的地质灾害预警系统。

2、一种稳定性高的地质灾害预警系统，包括环境监测模块、风险评估模块、动态阈值设定模块、预警信号发射模块以及紧急响应协调模块；其中，

3、环境监测模块：包括多种传感器，用于实时采集包括土壤湿度、地下水位、降雨量和地震活动的多维度环境与地质数据；

4、风险评估模块：基于环境监测模块采集的数据，利用贝叶斯网络模型对数据进行分析，以评估山体滑坡的潜在风险；

5、动态阈值设定模块：基于风险评估模块的输出，并根据历史数据和当前环境条件动态调整山体滑坡预警阈值，以减少误报和漏报；

6、预警信号发射模块：根据风险评估模块的输出结果，发出预警信号；

7、协调模块：接收预警信号后，用于调配紧急救援资源，优化救援行动的部署。

8、进一步的，环境监测模块包括土壤湿度传感器、地下水位传感器、雨量计和地震活动传感器；其中，

9、土壤湿度传感器：用于测量土壤中的水分含量，采用电容或电阻式原理，通过土壤的电容变化或电阻变化来间接测量土壤湿度；

10、地下水位传感器：用于监测地下水位的高度，采用压力传感技术，通过测量水柱对传感器产生的压力来确定地下水位，为评估滑坡风险提供数据，地下水位上升将会导致土壤稳定性降低，增加滑坡风险；

11、雨量计：采用集水漏斗和测量装置的组合，以实时记录降雨量；

12、地震振动传感器：具体为地震仪，用于监测地震波动和活动数据，该地震仪能够记录地震的振动频率和强度。

13、进一步的，风险评估模块包括数据预处理单元、特征提取单元以及贝叶斯网络评估单元；其中，

14、数据预处理单元：用于接收环境监测模块收集的原始数据，包括土壤湿度、地下水位、降雨量和地震活动的数据，并执行数据预处理，包括数据清洗、归一化和缺失值处理，以确保后续分析的数据质量和一致性；

15、特征提取单元：利用统计方法和数据挖掘技术，从经过预处理的数据中提取出特征，该特征代表了与山体滑坡潜在风险相关的环境和地质因素，以识别滑坡风险预测指标；

16、贝叶斯网络评估单元：采用贝叶斯网络模型，对从特征提取单元提取的特征进行分析，以评估山体滑坡的潜在风险，贝叶斯网络模型用于模拟不同环境和地质因素共同影响山体滑坡的发生概率，通过结合历史滑坡事件数据和当前的环境观测数据，计算出当前条件下发生山体滑坡的概率。

17、进一步的，特征提取单元包括：

18、时间序列分析单元：应用时间序列分析方法，特别是自回归积分滑动平均arima模型，对经过数据预处理单元处理的数据进行分析，预测未来一段时间内的降雨量和土壤湿度，进而估计在预定环境条件下山体滑坡的风险；该arima模型的公式表示为：

19、，其中，表示在时间点t的目标变量观测值；c为模型的常数项；为自回归项的系数，表示时间序列的前p个时刻对当前值的影响强度；为在时间点的目标变量观测值；为移动平均项的系数，指示误差项的前q个时刻对当前误差的影响；为在时间点的误差项；为在时间点t的误差项；

20、应用改进的滑动窗口技术：计算过去一段时间内的最大降雨量和土壤湿度的平均值及变化速率，与传统滑动窗口技术不同，该改进的滑动窗口技术具体采用加权滑动窗口方法，对近期的数据赋予更高的权重，以反映最近环境变化对山体滑坡风险的影响，加权滑动平均的公式为：，其中，为在时间点t使用加权滑动平均计算得到的目标变量的估计值；为在时间点的观测值，即窗口中的一个实际观测点；为观测值对应的权重；n为滑动窗口的大小；

21、频域分析单元：对地震活动的频率和强度进行分析，采用快速傅里叶变换将时间序列数据转换到频域，通过分析频域特征来识别地震活动的模式，以揭示地震活动的周期性特征，为评估因地震引起的山体滑坡风险提供依据；快速傅里叶变换的公式为：，其中，表示在频域中第k个点的值，表示地震活动数据在频率k处的强度和相位；表示在时间序列中第n个观测值；n为观测值的总数；e为自然对数的底数；为虚数单位，；为当前频率k与时间序列中位置n的乘积。

22、进一步的，贝叶斯网络评估单元包括：

23、结构学习子单元：首先确定贝叶斯网络的结构，即变量之间的依赖关系，具体采用基于约束的学习方法自动识别和构建环境因素与山体滑坡风险之间的因果关系图，通过分析特征提取单元提供的数据特征，识别出影响山体滑坡风险的因素，以及因素之间的相互作用；

24、参数学习子单元：在确定了贝叶斯网络的结构后，学习网络中每个节点的条件概率表，具体采用最大似然估计的方法根据历史数据来估计概率值，使得贝叶斯网络能够精确地表示每个环境因素变化对山体滑坡风险影响的概率：最大似然估计的计算公式为：

25、，其中，为贝叶斯网络中的一个节点，代表一个环境因素；为节点的父节点集合，代表直接影响的其他环境因素；为在父节点状态下，节点的条件概率；为在历史数据中，与其父节点同时呈现状态的次数；为在历史数据中，父节点呈现状态的次数；

26、概率推理子单元：最后采用贝叶斯推理方法，根据当前环境条件下的观测值，计算出发生山体滑坡的概率，贝叶斯推理的计算公式为：，其中，为山体滑坡事件的发生；为表示给定的环境证据；为给定环境证据的情况下，山体滑坡slip发生的后验概率；为山体滑坡发生时，观测到当前环境证据的概率；为山体滑坡发生的先验概率；a为归一化常数。

27、进一步的，动态阈值设定模块包括历史数据分析单元、环境条件分析单元以及阈值调整策略单元；其中，

28、历史数据分析单元：应用分析过往山体滑坡事件的历史数据记录，包括事件发生的时间、地点、当时的环境条件以及事件的严重程度，基于历史数据，将识别出与滑坡事件相关的环境因素模式，并计算出因素的临界值范围；

29、环境条件分析单元：接收来自环境监测模块的实时数据，并与历史数据分析单元识别的临界值范围进行比较，评估当前环境条件与过往滑坡事件中的条件的相似度，以确定当前滑坡风险的概率；

30、阈值调整策略单元：基于风险评估模块的输出以及历史数据分析单元和环境条件分析单元的分析结果，采用智能决策算法动态调整山体滑坡预警阈值，具体采用改进的模糊逻辑控制器，根据当前环境条件与历史滑坡事件的相似度，以及风险评估模块提供的滑坡概率，综合决定阈值的调整幅度。

31、进一步的，历史数据分析单元包括：

32、聚类分析：先利用k-均值聚类算法对历史滑坡事件的环境条件数据进行分组，旨在识别不同滑坡事件在环境条件上的相似模式；该k-均值聚类算法公式为：，其中，为聚类内误差平方和；k为聚类的数量，代表根据环境条件分析确定的不同滑坡风险等级的数量；为第个聚类；x为聚类中的一个数据点，表示具体的滑坡事件及其对应的环境条件数据；为聚类的中心点，也称为质心，它是该聚类中所有点在各个维度上的平均值；

33、关联规则挖掘：在识别出的聚类基础上，应用关联规则挖掘技术，具体为apriori算法，来发现不同环境因素之间的关系，特别是频繁出现在滑坡事件中的因素组合，以及临界值范围。

34、进一步的，阈值调整策略单元包括：

35、模糊逻辑控制器设计：首先定义输入变量和输出变量，输入变量包括环境相似度和滑坡概率，输出变量为阈值调整幅度，为每个输入和输出变量定义模糊集合和相应的隶属函数，包括低、中和高；

36、隶属函数设定：为环境相似度和滑坡概率分别定义隶属函数，将每个变量的实际值转换为模糊值；

37、模糊规则库构建：基于专家知识和历史数据分析，构建模糊规则库；

38、模糊推理：利用模糊规则库和隶属函数，对给定的输入变量进行模糊推理，以确定输出变量的模糊值；

39、去模糊化：最后，通过去模糊化过程将模糊推理结果转换为具体的阈值调整幅度，具体采用质心去模糊化方法计算输出变量的实际值，即阈值调整幅度；该质心去模糊化公式为：，其中，是去模糊化后得到的具体阈值调整幅度；是阈值调整幅度值的隶属度；这是阈值调整幅度的值之一；n这是阈值调整幅度值的总数。

40、进一步的，预警信号发射模块包括信号生成单元、信号传输单元以及用户接口单元；其中：

41、信号生成单元：基于风险评估模块的输出结果，应用生成具体的预警信号，具体采用阈值决策系统，根据风险评估模块提供的山体滑坡概率以及由动态阈值设定模块调整的预警阈值，确定是否触发预警信号；

42、信号传输单元：一旦生成了预警信号，信号传输单元用于将这些信号通过适当的通信网络传输给相关的用户和机构，通信手段包括短信、电子邮件、社交媒体和预警应用程序；

43、用户接口单元：用于提供用户友好的接口，让最终用户能够接收和理解预警信号，该用户接口单元包括信息可视化工具和解释性指南，帮助用户根据接收到的预警信号采取适当的行动，对于高风险等级的预警信号，用户接口将提供行动指导和紧急联系方式。

44、进一步的，协调模块包括资源评估单元以及资源调配单元；其中，

45、资源评估单元：在接收到预警信号后，首先对能用的紧急救援资源进行评估，包括救援队伍、救援设备、物资供应以及紧急避难所的当前状态；

46、资源调配单元：基于资源评估单元提供的信息，制定紧急救援资源的调配计划，包括制定救援路线以及救援和撤离的时间表。

47、本发明的有益效果：

48、本发明，通过采用先进的环境监测模块和利用多源数据融合技术，本系统能够实时准确地采集包括土壤湿度、地下水位、降雨量和地震活动在内的多维度环境与地质数据，这不仅提高了数据采集的全面性和准确性，而且为风险评估提供了可靠的数据基础，从而大大增强了预警系统对地质灾害，尤其是山体滑坡的预警能力。

49、本发明，通过采用基于机器学习的风险评估模块和改进的模糊逻辑控制器进行动态阈值设定，使得系统能够根据实时环境变化和历史数据智能地评估滑坡风险并动态调整预警阈值，这种智能化的风险评估和阈值调整机制不仅提高了预警的准确性和及时性，也使得预警系统能够更灵活地应对复杂多变的环境条件。

50、本发明，通过整合预警信号发射模块和紧急响应协调模块，本系统能够在确定存在高风险时迅速发出预警信号，并有效地调配紧急救援资源，优化救援行动的部署，这不仅确保了关键信息能够及时传达给相关人员和机构，还极大地提高了灾害应对和救援的效率，从而最大限度地减少人员伤亡和财产损失。