摘要：边坡工程监测具有数据量大、难度高等特点，为能更好地收集与处理边坡监测的信息数据，本文结合工程实际，研究并应用基于AHP-Fuzzy和激光点云数据的公路边坡危险性综合评估方法，取得了较好的效果。
关键词：边坡监测信息数据库，系统，开发，应用
1、关键技术与方法
1.1AHP-Fuzzy法
AHP-Fuzzy法，是一种将层次分析法（AHP）和模糊评价法（Fuzzy）结合使用的综合评价方法。其中，AHP法（AnalyticalHierarchyProcess）即层次分析法，是美国著名运筹学家satty教授于1973年提出的一种多目标多准则权重计算方法，该方法能有效实现定量和定性综合评价，适用于一些结构庞大、准则较多且不易量化的复杂问题，其基本原理是把问题层次化，即将一个复杂问题简化为总目标（最高层）与决策方案（最底层）之间相对重要性及权值确定的排序问题。模糊评价法是一种对受多种模糊因素影响的复杂事件进行综合评价的数学方法，该方法采用模糊数学理论来分析下级因素对上层事件的影响情况，通过层层递进，最终求出各个因素对总目标的影响状态。
1.2车载LiDAR系统
车载LiDAR（LightDetectingAndRanging）系统是一种集成了多个高端传感器的、能在行驶过程中动态采集车辆两侧目标物表面三维信息的高性能移动数据采集系统。在大型机动车的基础上，其主要装载了GPS定位系统、激光扫描仪、CCD相机、里程计、IMU惯性导航测量单元以及控制装置等先进仪器设备。车载LiDAR系统采集的数据信息是海量的三维数据点云，包括数据的回波强度、灰度值以及三维坐标等关键信息，具有离散性、盲目性和海量性等特点，该系统在采集公路边坡数据时具有先天的优势，主要体现在以下几个方面：（1）采集效率高、机动性强；（2）外业劳动强度低、自动化程度高；（3）信息量丰富、测量精度高。
1.3色谱分析法
色谱分析法的核心思想是对构建的两期公路边坡DEM（数字高程）模型进行对比分析，并将某一坐标轴（x，y，z）方向上的边坡位移形变分量按照其数值大小依次设定为不同的颜色，每个颜色代表一个位移形变范围，从而形成一个边坡位移形变情况的可视化整体色谱图，通过色谱图中可以清晰地看出公路边坡的整体形变位移状态，并从中找出边坡位移较严重的点或区域，即边坡危险点。同时，对于危险点或区域，可定量计算其在各空间坐标方向上的变形量。色谱图上每个颜色所代表的形变范围可根据实际情况按需设定，一般用暖色调表示正向变化，用冷色调表示负向变化。
2、应用研究
2.1研究区概况
结合论文研究目的，本文选择某市境内319国道某路段作为研究区域，该路段长约32km，建成于1988年，已运营29年，属于国家一级公路，公路沿线为山区丘陵地形。据历史记载，该路段曾发生多起边坡灾害，属于公路部门重点监管区域，尤其是近期暴雨天气频频出现，该区域滑坡、泥石流灾害也随之增多，给交通安全造成了严重威胁。
2.2公路边坡分段
目前，对于公路边坡分段的标准，还没有统一规定的适用准则，大多都是结合研究区实际情况，经专家组判断分析来进行划分。结合专家意见、前人研究成果及实地考察情况，该文按照地质条件来对研究区边坡进行划分，地质条件主要有岩性、地层、坡高、坡度等，将以上四个条件相似的边坡地形分为一段，共分10段，每段距离不等，分别标记为1~10号。
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2.3整体评估
2.3.1构建层次结构模型
在进行整体评估前，需先确定公路边坡灾害影响因子并构建相应的层次结构模型，结合前人研究成果、专家判断及研究区地质环境情况，本文从边坡地形、岩土地质、气象水文、其他因素等四个角度进行考量考察，总结了4类14项公路边坡灾害的主要影响因子，并将其作为进行危险性评估的参评因子，分别包括：边坡地形因素（边坡高度、边坡坡度、边坡坡形）；岩土地质因素（坡体结构、岩土类型、岩土风化程度、结构面发育程度）；水文气象因素（年平均降水量、地下水埋深、岩土层饱水率、岩土层渗透系数）；其他因素（植被覆盖率、地震强度、人类工程活动）。最后，以公路边坡危险性评估为总目标，以边坡地形因素、岩土地质因素、气象水文因素、其他因素为准则层，以二级参评因子为方案层，建立公路边坡危险性评估层次结构模型，并定义危险性中等及中等以上的边坡为危险路段。
2.3.2参评因子指标量化
层次结构模型构建完成后，采用AHP-模糊综合评估法分别对1~10号路段进行整体评估。结合专家意见，为便于评估，各路段参评因子指标量化值都取平均值，对于坡度、坡高等定量因子，采用实测数值进行描述；对于坡形、坡体结构等用文字描述的定性因子，采用专家定性分析法确定其量化值。以4号路段为例，该路段全长约4km，平均坡度约28°，平均坡高约62m，坡形多为直坡，植被平均覆盖率约37%，地震烈度为Ⅵ度，地质灾害以滑坡为主，坡体结构以巨厚层状为主，岩土类型多为中等半硬-强风化板岩，灰褐色，岩体较破碎，部分岩体呈现较严重泥化现象，该区域地下水容量丰富，年平均降水量约1250mm左右。
2.3.3构造判断矩阵
根据4号路段边坡实际情况，结合专家意见，选用1~9标度法对公路边坡危险性评估的各项参评因子相对重要性进行两两比较，赋予A~U、C1~C14相应的权重值，并在此基础上，构造5个判断矩阵，依次为：A~U、U1~C、U2~C、U3~C、U4~C。以U4~C为例。
2.5评估总结
由整体评估结果可知：研究区公路边坡整体处于不稳定状态，危险路段较多。其中危险性小的路段为：1、3、6、7、9；危险中等的路段为：2、5；危险性大的路段为：4、8、10。结合局部评估结果和实地考察情况，经专家组研讨分析，对各危险路段可能发生的灾害类型进行定性判断。
（1）2、4、8号路段边坡易发生滑坡、塌方灾害，需对边坡防护堤进行加固加高处理；另外，根据现场考察情况可知，2号边坡附近人类工程活动较多，建议这些工程活动先暂时停止，待对边坡进行加固处理后，再继续展开，以防引起滑坡灾害。
（2）5号路段边坡易发生落石、崩塌灾害，公路部门可根据局部评估确定的危险点，对边坡危岩体进行排查，消除落石隐患；另外还可在该边坡附近设置“注意落石”等安全警示标志，提醒游客车辆路过此处时小心通行。
（3）10号路段发生泥石流、崩塌灾害的可能性较大，尤其是在强降雨及暴雨天气下，公路部门应对该区域进行重点监管，并通过交通广播发布安全通告，提醒路人车辆经过此处时注意安全，谨慎通行。
结束语
综上所述，通过将综合评估方法引入边坡监测，我们可以更好地对相应数据进行处理及应用，有利于提升监测成果的适用性，对类似工程具有较好的参考作用。
参考文献：
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论文作者:朱炯
论文发表刊物:《基层建设》2018年第6期
论文发表时间:2018/5/25
标签：路段论文; 公路论文; 灾害论文; 岩土论文; 因子论文; 因素论文; 危险性论文; 《基层建设》2018年第6期论文;