GPS技术在山区边坡监测中的应用.pdf

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1、第1期矿山测量NO．12013年2月MINESURVEYINGFeb．2013doi：10．3969／j。issn．1001—358X．2013．01．002GPS技术在山区边坡监测中的应用杨育丽，王雪平，党星海(兰州理工大学土木工程学院，甘肃兰州730050)摘要：文中介绍了山区边坡监测的传统方法的缺陷和新型GPS监测技术的优势，通过某山区边坡的变形监测介绍了GPS技术用于变形监测的方法：包括监测网的布设；数据的采集与处理；监测结果的分析等。实践证明，GPS用于山区边坡监测定位精度高，具有优越性，值得推广。关键词：山区边

2、坡监测；GPS；变形监测中图分类号：P208文献标识码：B文章编号：1001—358X(2013)01—0003—02传统的边坡监测方法进行变形监测时大都是用经纬仪、水准仪，或全站仪等仪器进行，利用这些常规仪器难以监测地表位移的实时变化，效率较低，而且所使用的光学仪器受外界环境影响很大，譬如温+[卜度变化的影响，大气垂直折光的影响，仪器和标尺垂图lGPS数据处理基本流程图直位移的影响等。2GPS山区边坡监测技术实例GPS具有很高的定位精度，自动化程度高，观测时间短，可以全天候实时监测，监测站之间不需相互2．1边坡简介通视，

3、受外界影响小，可以实时处理分析数据。所以该边坡位于某山区村庄后山坡，由于该村庄所在山区边坡变形监测中，GPS比传统常规仪器具有有居民住宅都位于该山体脚下，该山体发生地震后很大的优势。具有不稳定性，为了保证居民的安全，需要对该山体边坡进行变形监测，以便为居民提供危害预报。1GPS边坡变形监测系统方案及数据处理模型2．2GPS边坡监测网的布设1．1GPS边坡监测方案GPS边坡监测网由基准网和变形网两级网构GPS边坡监测网主要由基准点和监测点组成。成，首级网是由监测点构成的基准网，二级网是由边基准点要尽可能稳定并便于长期保存，通

4、常埋设在坡监测点构成的变形网。在基准网控制下，计算边稳固的基岩上，或设在变形范围以外。坡监测点各期观测量与首期观测值的坐标差，即可监测点位于被监测的边坡体上，布设在能反映判断边坡是否变形，是否稳定。监测对象变形明显的部位⋯。边坡监测系统网形设监测点要根据边坡体特点来选择，对现场条件计，应着重考虑现场的监测条件，并且要以GPS网进行野外勘察后，布设的变形监测网如下图2所示，图形构成的基本概念及设计原则为基准j。目前，基准点是ZG200点和ZG201点，布设在该山体边坡进行山区边坡变形监测，一般在可能发生滑坡的影以外稳定基岩上

5、，监测点是ZG250～ZG255点，布设响区域以外选择基准点，在边坡坡体上选择监测点，在本边坡体上。建立三角网构成监测网络。1．2GPS变形监测数据处理模型GPS数据处理过程大致分为以下几个阶段：GPS测量数据的传输、观测数据的处理、基线解算、GPS网平差，以及变形分析等[43。GPS数据处理基本流程图如下图1所示。图2边坡监测网示意图3第1期矿山测量2013年2月2．3数据采集与处理内业数据处理采用合众思状GPS随机软件，首在2011年5月和8月，对该山区边坡进行了两先将GPS接收机上的外业观测数据下载存储到计算期监测。

6、本次监测采用合众思状E630GGPS接收机上，然后再进行数据解算处理，具体外业数据解算机，用静态相对定位的方法进行野外数据采集，基准主要包括以下步骤。点的观测利用2台GPS接收机；监测点上利用6台(1)检验闭合环。表1列出了两期GPS监测网GPS接收机。基准点上观测3个时段，每时段4小的环闭合差精度，从表中可知，经空间无约束平差后时，监测点上连续观测2小时。在采集数据时，GPS各项精度指标都符合测量规范要求，达到了预期目比常规测量仪器自动化程度高，不需测量人员看守，标，从软件生成的残差图可以看出观测数据质量较所以跟传统常规

7、测量仪器监测方法相比，极大地减好，符合高精度边坡变形监测的要求。轻了测量员的工作强度。表1闭合环精度统计表(2)GPS监测网平差。对两期数据进行约束平2．4变形监测结果分析差后可得到各监测点每期的点位精度，统计结果如对两期监测点的的坐标求差，即可得出该山区下表2和表3所示。边坡变形信息，统计结果如表4所示。从表4中数得到各监测点的点位精度，如下表2和表3所据可知，在该边坡布设的监测点均发生了一定的变不。形，而且变形最大的点为ZG251，每个监测点的变形表2第一期边坡点位移精度表方向基本一致，所以该边坡应该采取防护措施，以免

8、对山脚下居民造成危险。点名称y(y表4点位位移统计表坐y误点名称(m)(mm)(m)(mm)3结语本文讨论了传统边坡监测方法的缺陷，并通过实例验证了GPS监测技术的优势，指出GPS技术代替传统变形监测方法可以满足边坡位移监测的要求，采用GPS技术进行山区滑坡的稳定性监测，具有可操作性更强、精度更高、不受