多源数据融合的峡谷区水库大坝沉降演化规律与预警探讨

峡谷区因河谷深切、岩体破碎及高水头荷载作用，水库大坝沉降问题始终是工程安全领域的难点。传统单一监测手段存在空间覆盖局限或精度不足等缺陷，多源数据融合通过打破数据壁垒，可实现多模态信息的互补与验证，目前已成为破解峡谷区大坝沉降监测瓶颈的核心技术手段，其一方面可通过异构数据的协同解析，揭示沉降表象背后的力学机理，另一方面，通过全时空数据融合，提升沉降趋势预测的可靠性[1]。

1. 多源数据融合的核心技术框架

多源数据融合的本质在于借助层级化的处理方式，将来自不同来源的数据进行整合与提炼，从而完成从原始数据到有价值知识的深层次转化。这一过程的核心目标是解决异构数据在时间和空间维度上的对齐问题，同时实现信息的互补与优化，以确保数据的完整性和一致性[2]。多源数据融合的关键技术框架可以分为数据层、特征层和决策层三个层次：

数据层负责对原始数据进行采集、分析筛选和初步整合，其融合主要采用联邦滤波算法实现 GNSS 与 InSAR数据的时空对齐，通过卡尔曼滤波动态更新状态方程，消除多路径效应与观测噪声。对传感器数据进行方差贡献率动态加权，解决传统固定权重融合的局限性。

特征层则通过对数据的深度分析与特征提取，挖掘出隐藏在数据中的关键信息。特征层的融合主要基于相空间重构与梅尔倒谱系数提取变形时序的时频特征，结合蛙跳算法优化物理模型参数，构建 "数据驱动 - 机理约束" 的混合预测模型[3]。

决策层则基于前两个层次的处理结果，结合具体的业务需求，形成最终的决策支持或知识输出。决策层的融合主要通过引入 D-S 证据理论整合多源诊断结果，在利用集对分析量化监测数据与物理模型的一致性。采用动态加权多层融合策略，综合全坝测点信息实现安全状态分级评估。

2. 峡谷区大坝沉降演化的核心规律

峡谷区大坝沉降演化是地形约束、地质条件与工程作用耦合的结果，其规律呈现显著的环境依赖性与过程复杂性。

时空分布规律体现为“分区差异-阶段演化”的复合特征。空间上，受峡谷“V”或“U”形地形影响，坝体沉降呈现沿坝轴线的非对称分布：河谷底部因承受更大水荷载与地基压缩，沉降量通常为岸坡区域的1.5-2 倍；坝肩与岸坡接触带因岩体完整性差异，易形成局部差异沉降，其梯度值可达坝体平均水平的 3 倍以上[4]。这种空间异质性本质上是地质体力学参数非均质性与荷载分布不均共同作用的产物。时间维度上，沉降演化遵循“加速-稳定-蠕变”的三阶段模式：建设期受填筑荷载主导，沉降速率随坝高增加呈线性增长；运行初期因库水位周期性波动，表现为弹性变形与塑性变形叠加的波动特征；长期运行阶段则受材料劣化与地基蠕变影响，沉降速率趋于平缓但累积量持续增加。

影响因素的耦合作用决定了沉降的非线性特征。地质条件是基础约束：节理裂隙密集带、断层破碎带、柱状节理岩体、岩溶发育区等不良地质体通过降低地基承载力，加剧沉降敏感性；断层活动则可能引发突发性沉降。荷载条件是直接驱动力[5]：库水位骤变通过孔隙水压力效应改变有效应力，导致瞬时沉降；温度梯度通过热胀冷缩效应引发坝体周期性变形，其幅度可达年沉降量的20%-30%。工程特性是调控关键：坝址比选、坝型选择（拱坝的整体受力特性较重力坝更易产生不均匀沉降）、基础处理深度（固结灌浆可提高坝基岩体完整性，避免因基础压密而引起的沉降；帷幕灌浆可减少地基渗透性，降低渗流诱发沉降的风险）直接影响沉降的演化路径。这些因素的非线性耦合，使得峡谷区大坝沉降难以通过单一变量进行预测。

3. 基于多源数据融合的峡谷区水库大坝沉降预警模型构建预警模型的核心是实现沉降风险的精准识别与超前预警，其构建需以多源数据为基础，以演化规律为依据。3.1 预警指标体系

预警指标体系的构建需遵循“静态阈值-动态趋势”双维度原则。静态指标聚焦累积效应：累计沉降量反映长期安全状态，其阈值需结合坝体结构强度计算确定；差异沉降率则关联结构完整性，超过一定阈值可能引发坝体裂缝。动态指标侧重变化速率：采用滑动窗口法计算短期沉降加速度，捕捉异常变化趋势；通过 LSTM 神经网络对未来 72 小时变形进行预测，将趋势偏离度纳入预警判据。指标权重通过层次分析法与熵权法组合确定，既体现工程经验，又反映数据客观规律。

3.2 预警模型核心

预警模型核心是多源信息的深度耦合。采用“物理模型-数据模型”融合架构：物理模型基于有限元法计算坝体在不同工况下的理论沉降，作为 过多 数据训练深度学习网络（如改进的Transformer 模型），捕捉非线性特 形成“机理约束-数据校正”的预测机制。较单一模型，该融合模型 上 模型的鲁棒性通过引入迁移学习实现，将已建工程的训练参数作为初始值，通过少量新数据微调即 可适应不同坝体特性，解决峡谷区工程样本不足的问题。

3.3 预警系统架构

预警系统架构要体现“实时感知-智能分析-快速响应”的闭环逻辑。实时感知层通过物联网实现多源数据的同步采集，采用边缘计算节点进行预处理，确保数据传输延迟低于1 秒；智能分析层部署融合模型，通过GPU集群实现并行计算，将预测耗时压缩至分钟级；响应层设置三级预警阈值，联动地理信息系统与应急指挥平台，实现风险区域的快速定位与处置方案的智能推送。该架构的核心优势在于将数据融合的技术优势转化为预警决策的时效性，使风险响应时间从传统的小时级缩短至分钟级。

4. 结论与展望

综上所述，多源数据融合为解析峡谷区大坝沉降规律与构建精准预警体系提供了全新视角。其核心价值在于通过层级化融合技术，突破单一数据的局限性；通过揭示沉降的时空规律，深化对复杂地质环境下坝体变形机理的认知；通过构建融合预警模型，提升安全管控的前瞻性。当前面临的主要挑战包括：多源数据的时空同步精度有待提升，极端工况下模型的泛化能力需进一步增强。未来发展应聚焦三个方向：一是推进物理机理与数据驱动的深度融合，构建更具解释性的预测模型；二是引入数字孪生技术，实现沉降演化的全生命周期动态推演；三是开发自适应预警算法，提升系统对复杂工况的响应能力。这些突破将推动峡谷区大坝安全监控从“被动防御”向“主动防控”的范式转型。

参考文献：

[1] 张 恒. 水库大坝沉降观测中的高精度 GNSS 技术应用研究[J]. 工程建设与发展,2025,4(3):75-77.

[2] 孙旭. 基于 GCS-SVM 的水库大坝变形观测预警方法[J]. 中国水能及电气化,2025(2):24-28.

[3] 侯斌. 基于多源数据融合预测沉降的方法[J]. 测绘与空间地理信息,2022,45(6):243-245.

[4] 袁少雄, 宫清华, 叶玉瑶, 等. 融合地面沉降因素的沿海城市生态安全格局识别[J]. 热带地025,45(4):673-690.

[5] 李红波. 基于融合算法的沉降监测数据反馈分析[J]. 上海国土资源,2013(2):84-87.