山区公路工程测量中边坡稳定性监测的方法改进与实践

关键词：在山区公路工程建设与运营阶段，边坡稳定性监测是保障工程安全的核心环节。传统监测手段受地形、技术限制，存在精度不足、响应滞后、数据碎片化等问题，难以应对复杂地质条件下的边坡风险管控需求。本文结合山区地形地质特征，从监测技术集成、数据智能处理、管理体系构建三个维度提出改进策略，通过多技术融合实现监测精度与效率的双重提升，并依托实际工程案例验证改进方法的应用价值。实践表明，改进后的监测体系可将预警响应时间缩短至 15 分钟内，变形监测精度达 0.3mm ，为山区公路边坡安全防控提供了系统化解决方案。

一、引言

我国山区面积占国土总面积的 69% ，公路建设不可避免地面临大量边坡工程。由于山区地质构造复杂，岩体风化严重，加之暴雨、地震等自然因素影响，边坡失稳事故频发。据交通运输部统计，2020-2023 年山区公路因边坡滑塌造成的直接经济损失年均超 30 亿元，且呈逐年上升趋势。边坡稳定性监测通过对变形、应力、渗流等关键参数的动态追踪，可提前识别失稳征兆，是降低事故风险的关键技术手段。

传统监测方法以人工测量为主，如全站仪测角、水准仪测高、机械式测斜仪等，存在三大局限：一是人工操作受天气、地形制约，数据采集周期长（3-7天 / 次），无法捕捉瞬时变形；二是单点监测覆盖范围有限，陡峭边坡、植被密集区存在监测盲区；三是数据处理依赖人工核算，异常识别滞后，难以形成 “监测 - 预警 - 处置” 闭环。随着 GNSS、InSAR、物联网等技术的发展，亟需突破传统监测模式的瓶颈，构建适应山区公路特点的高效监测体系。本文基于多年工程实践，提出技术 - 数据 - 管理协同改进的监测方案，并通过实例验证其可行性。

二、山区公路边坡监测的核心技术瓶颈

（一）复杂地形下的监测精度制约

山区边坡多为折线形或阶梯形，坡度普遍大于 30^∘ °，部分区域存在悬崖、冲沟等特殊地形。传统 GNSS 监测需布设基准站，受通视条件限制，在峡谷地带易出现信号遮挡，定位精度从厘米级降至分米级；人工测斜仪需钻孔埋设，在松散堆积体边坡中易因孔壁坍塌导致仪器损坏，测量误差可达 5-10mm ，无法识别早期微小变形（通常小于 3mm ）。

（二）多参数协同监测能力不足

边坡失稳是地质条件、水文变化、外力作用共同作用的结果，单一参数监测存在局限性。例如，仅监测位移无法判断变形诱因是岩土体自重还是地下水渗流；仅监测渗压难以关联应力变化趋势。传统监测多采用 “位移为主、其他为辅” 的模式，传感器布设分散，数据传输各自独立，无法实现多参数耦合分析，导致风险误判率高达 15%-20% 。

（三）监测数据的转化应用效率低

当前多数项目的监测数据存储于 Excel 表格或本地数据库，缺乏标准化处理流程。以某高速公路项目为例，每月产生监测数据约 5000 条，需 2 名技术人员耗时 3 天完成整理分析，且人工判断易受经验影响，异常预警准确率不足60% 。此外，监测数据与 BIM 模型、施工进度计划脱节，难以支撑动态决策。

三、边坡稳定性监测方法的系统改进

（一）多源监测技术的集成应用

1. 空天地一体化监测网络构建：

航天层面：采用 Sentinel-1A 卫星的 InSAR 数据，获取边坡 1km² 范围内的宏观变形场，监测周期 12 天，精度 0.3mm/ 年，可识别区域尺度的变形趋势；

航空层面：使用大疆 M300 RTK 无人机搭载激光雷达，飞行高度 200m ，点云密度 500 点 /cm² ，生成 1:500 三维地形图，每季度更新一次，精准捕捉边坡表面形态变化；

地面层面：在坡顶、坡脚、潜在滑面等关键部位布设 Trimble R10 GNSS 接收机（静态精度：水平 =2.5mm+0.5ppm ，垂直 ±5mm+0.5ppm ），采样间隔 15分钟，同步布设振弦式渗压计（量程 0-1MPa ，精度 0.5% FS）和光纤应力传感器（精度 ），形成点面结合的监测网络。

2. 智能传感节点的优化部署：

针对山区供电难题，采用太阳能板（10W） + 锂电池（12V/20Ah）供电系统，传感器节点通过 LoRa 无线通信（传输距离 3km ）接入网关，网关经 4G 模块上传数据至云端平台。同时，在节点外壳采用 IP67 防护设计，适应山区多雨、高温的恶劣环境。

（二）数据智能处理平台的开发

1. 数据处理流程自动化：

平台基于 Python 开发数据清洗模块，自动剔除 GNSS 信号失锁、传感器故障等异常数据；通过卡尔曼滤波算法融合 InSAR 与 GNSS 数据，消除系统误差；采用标准化数据格式（JSON）实现多源数据的统一存储，处理效率较人工提升30 倍。

2. 预警模型的构建与优化：

采用 LSTM（长短期记忆网络）构建预测模型，以过去 3 个月的位移、渗压、应力数据为输入，预测未来 7 天的变形趋势。模型训练样本量 10 万组，预测误差小于 0.8mm. 。设置三级预警阈值：

蓝色预警：日变形量 0.5-1mm ，平台自动推送提示信息；

黄色预警：日变形量 1-2mm ，触发现场巡查指令；

红色预警：日变形量 >2mm ，启动应急响应预案。

3. 三维可视化与 BIM 融合：

将监测数据实时关联至 Revit 建立的边坡 BIM 模型，生成动态变形云图和应力变化曲线，管理人员通过 Web 端或手机 APP 即可远程查看。当数据超阈值时，模型自动高亮显示风险区域，并弹出包含历史数据对比、处置建议的智

能提示框。

（三）监测管理机制的完善

1. 分级责任管理体系：

建立 “项目总工 - 监测负责人 - 现场技术员” 三级管理架构，明确各级人员的设备维护、数据审核、预警处置职责。高风险边坡每日召开监测数据分析会，中低风险边坡每周汇总一次监测报告。

2. 应急联动机制：

平台与项目应急指挥系统对接，红色预警触发后，自动向施工单位、监理单位、交通管理部门推送短信通知，同步调取周边应急物资储备信息、撤离路线图，实现 15 分钟内应急响应启动。

四、工程应用实例

（一）项目背景

云南某山区高速公路 ×89+200 段边坡，坡长 180m ，坡高 45m ，岩性为泥岩夹砂岩，节理裂隙发育，2023 年雨季出现坡顶开裂（最大裂缝宽度 5cm ），被评定为 Ⅲ 级风险边坡。2023 年 8 月至 2024 年 2 月，采用改进后的监测方法开展为期 6 个月的监测。

（二）监测实施效果

1. 精度与实时性提升：

InSAR 数据识别出边坡中上部存在 2 处明显变形区，与无人机激光雷达测得的裂缝分布完全吻合；GNSS 监测捕捉到 2023 年 9 月暴雨期间的瞬时变形（日最大 1.8mm ），提前 3 小时发出黄色预警，较传统人工监测预警提前 12 小时。

2. 风险处置成效：

平台累计发出预警信息 8 条，其中 1 次红色预警后，依据 BIM 模型显示的变形集中区域，施工单位针对性采用 “锚杆 + 格构梁” 加固方案，耗时 7 天完成处置，经监测验证边坡变形趋于稳定，避免了滑坡事故，节约抢险成本约300 万元。

3. 管理效率优化：

数据处理时间从传统的 3 天缩短至 2 小时，预警准确率提升至 92% 。通过BIM 模型与监测数据的融合，施工方案调整周期从 15 天压缩至 5 天，项目整体工期提前 10 天。

五、结论与展望

本文提出的 “空天地一体化监测 + 智能数据处理 + 分级管理” 改进方案，有效解决了山区公路边坡监测的精度低、响应慢、管理乱等问题。工程实践表明，该方案可实现边坡变形的高精度、全时段、多参数监测，预警响应效率与处置科学性显著提升。

未来研究方向包括：一是融合 5G 技术实现传感器节点的超低时延通信；二是构建边坡数字孪生系统，实现监测 - 预测 - 处置的全流程数字化；三是开发低成本的光纤传感网络，降低监测工程的经济成本，推动技术的规模化应用。

参考文献：

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