数据分析技术在特高压直流工程施工中地质灾害预警的应用研究

丁永福，张金德，刘皓，王新元，何宣虎，王普寨

（1.国家电网公司直流建设分公司，北京 100053；2.国网湖南省电力有限公司建设分公司，湖南长沙 410007）

0 引言

我国地理环境复杂，地质灾害分布广，并且发生频繁，是世界上地质灾害较为严重的国家之一。特高压输电线路在施工过程中，时间紧、任务重、施工条件差。由于电网输电线路长、跨越区域大，多位于地势险峻的偏远山区，极易受到地质灾害的影响，导致输电线路杆塔倾斜、倒塌、滑移等事故时有发生，带来巨大的经济损失（张孜豪等，2019）。影响地质灾害的形成和发展的因素有很多，其中可大致分为地质环境因素和人为因素两大类。基本环境因素包括地形地貌条件、岩土体性质、构造因素、河流地质作用等，影响因素则包括人类工程活动、降雨因素以及地震因素等。在所有影响因子当中，地质灾害与降雨因素之间有着十分密切的关系（陈伟和许强，2011）。特别是近年来，受极端气候的影响，重要输电通道沿线地质灾害呈现高发频发态势，防治形势严峻，为保障极端环境下的大电网安全稳定运行，急需开展重要输电通道的地质灾害危险性评价（赵斌滨等，2019）。在地质灾害的危险性评价方面，陈情来运用两级模糊综合评判法对研究区的地质灾害分区进行定量评价（陈情来，2000）；彭伶等通过遥感数据对区域滑坡灾害进行风险评价（彭令等，2016）。通过地质灾害危险性评价后还需要将评价结果结合一定的方式进行地质灾害预警，以便于及时的做出反应。目前，不少学者也做了相应的研究，吴益平等通过有效降雨强度进行滑坡灾害危险性预警（吴益平等，2014）；张友谊等研究滑坡与降雨的关系（张友谊等，2007）；钟萌乾对滑坡与降水的关系及其预报进行研究（钟荫乾，1998）等等。因此，为了尽可能地避免、减少地质灾害对输电线路在施工过程中的威胁，采取有效的方法与手段对输电线路沿线存在或潜在的地质灾害进行识别和预警必不可少。

本文以昌吉—古泉±1100kV 特高压直流输电线路工程的18、19 标段为研究区，结合遥感影像数据、地质灾害数据、现场勘查数据，进行综合分析。建立地质灾害预警模型，分析气象数据与地质灾害的关系，开展地质灾害预警方法研究。

1 研究区概况

图1 昌吉-古泉18、19 标段高分遥感影像和滑坡隐患点识别

昌吉—古泉±1100kV 特高压直流输电线路工程起于新疆昌吉回族自治州的五彩湾换流站，终点为安徽宣城市的古泉换流站，线路全长约3319.2 km，海拔10～2300 m，线路曲折系数1.11。线路途经新疆、甘肃、宁夏、陕西、河南、安徽6 省区。

昌吉—古泉±1100kV 特高压直流输电线路工程18 标段、19 标段高差变化大、地形复杂、地质条件恶劣（图1）。起于渭南市富平县，止于商洛市商南县，线路大体为西北至东南走向，途经渭南市富平县、临渭区、经开区、华县、西安市蓝田县、商洛市商州区、丹凤县、商南县，全长约268.5 km，包含杆塔约500基。

2 数据分析

2.1 遥感影像数据

在我国加强地质灾害防控意识的背景下，遥感技术在地质灾害监测中的应用越来越广泛，对具体的灾害情况进行掌握，在此基础上实现对灾害情况的有效防控（周大泉，2018）。本文中使用的高分遥感影像来源于国产高分二号卫星，获取了特高压工程沿线的高分遥感影像，并经过处理，使影像色彩、清晰度得以增强。对沿线的地质灾害风险点进行判别、标识，从而初步了解现场地质灾害的基本信息，将遥感影像数据作为各种隐患点解译、识别的基础性资料。

2.2 地质灾害数据

收集昌吉—古泉区域地质灾害数据，对已有地质灾害点进行统计分析，筛选出对特高压线路施工设施造成威胁的地质灾害点作为参考，将此数据作为基础资料（表1）。

表1 遥感影像识别地质灾害数据（样例）

（1） 渭南市地质灾害数据

全市共有地质灾害隐患点554 处，其中滑坡90处、崩塌249 处、泥石流55 处、地面塌陷141 处、地裂缝19 处。按危险性分类：高危险167 处，中危险258 处，低危险94 处。全市地质灾害隐患点主要为滑坡、崩塌和地面塌陷，从规模与险情等级均以小型为主，稳定性以较差—差居多。

（2） 商洛市地质灾害数据

根据商洛境内地形地貌、地质结构、地质灾害隐患点分布密度，隐患点的稳定性，人类工程活动强度及历年降雨量等影响因素，结合县（区）地质灾害调查区划资料和近年来地质灾害隐患排查资料，综合进行定性评价，辖区共划分地质灾害高易发区9 个，中易发区10 个，低易发区10 个，地质灾害隐患点531 处（表2）。

表2 筛选地质灾害数据（样例）

2.3 现场勘查数据

结合遥感影像数据、地质灾害数据，对线路走廊沿线的地质灾害点进行现场勘查。勘查过程中考虑的具体因素为各灾害点的位置、地层岩性、坡高、坡度、坡形、坡体形态、植被覆盖情况、距离河道距离等（表3，图2）。

对于第一类拒动概率和第一类误动概率指标是根据统计的故障次数计算的的全概率，其中第一类拒动属于隐性故障。代表着某一相对独立的继电保护系统的硬件在以后一段时间t 内发生1 次故障的可能性，也是硬件的可靠水平指标。减小这两个风险指标，可以有效的降低系统的误操作，从而提高系统的可靠性，通常的措施就是：

2.4 国家气象数据

气象变化是地质灾害发生的主要因素，气象数据主要包括整个线路走廊的实测降水和预报降水数据。本文中的气象数据作为后期地质灾害预警的基础数据。

（1） 实测降水数据

从国家气象中心获取工程全线，两侧各15 km宽范围内雨量站的位置信息。建立雨量站数据库，将气象中心推送来的雨量站降水量数据入库。降水量数据主要包括雨量站名称、降水量（mm）、时间、影响杆塔号等（图3）。

（2） 预报降水数据

从卫星气象中心接入每天推送的未来24 h 工程施工范围内的预报降水数据，建立预报降水数据库，按照每天早晨8 时和12 时两次自动推送。接收数据后，通过空间数据综合分析方法计算统计施工区域范围内的24 h 预报降水数据（mm），进行降水预报、灾害计算及预警应用。

表3 现场勘查数据（样例）

图2 昌吉—古泉18、19 标段索道和塔基施工区域有滑坡风险

2.5 数据综合分析

结合遥感影像数据、地质灾害数据、现场勘查数据对线路走廊沿线的地质灾害进行综合分析。具体包括灾害本身的易发性、特高压施工现场的防护措施、发生地质灾害后对特高压现场的影响以及灾害点与特高压施工设施的距离等因素。对施工设施造成威胁的地质灾害风险点进行综合评价，并进行风险等级划分，分为低、中、高3 个等级（表4）。

表4 地质灾害风险综合评价表（样例）

3 地质灾害预警

3.1 预警模型的建立

地质灾害的发生是一个由多种自然因素包括人为因素共同作用下的复杂的从缓变到突变的过程，但在一定的地质结构特征及环境条件下，过程降水是地质灾害发生的最主要诱发因素（陈百炼，2002）。在降雨强度不大但连续降雨过程中，地质灾害具有一定的滞后效应；在地质灾害大规模发生后，诱发新的地质灾害雨量阈值提高（刘艳辉等，2009）。根据现场风险源数据，充分利用气象数据，结合特高压施工布置，研究现场的地理条件、地质条件、降水分布，分析滑坡、泥石流灾害与降水的关系，预报降水与滑坡、泥石流灾害预警的关系，建立起滑坡、泥石流灾害风险模型。通过风险模型计算分析工程施工区滑坡、泥石流灾害发生的概率、规模、强度等。

其中PSA为有效雨量，Pi为计算前第i天的降水，a为有效雨量系数。在这里从公式中可以看出离发生灾害的时间越长，其所降雨量所起的作用就越少。那么，第i天的前期有效雨量PA为

记第i天的雨量为PC（mm），既滑坡、泥石流灾害发生当天的降水量，那么诱发灾害的累积降雨Psum可表示为

图4 为某一区域滑坡、泥石流灾害发生的当日雨量与前期有效雨量的分布情况，可以看出滑坡、泥石流灾害与当日雨量和前期雨量直接相关，当二者处于某一阈值曲线上方时滑坡、泥石流灾害容易发生，实际发生的大部分灾情也分布在这一曲线之上，否则地质灾害不容易发生。

通过图4，可以利用幂指数关系式对阈值曲线进行估计，具体的估算结果为：

我们通过以上公式可以看出，如果我们将截止目前为止的降雨量作为前期每天的降雨量，我们就可以计算出前期有效降雨PA，也可以计算出相应的PC，此时如果预报的未来24 h 降雨量大于通过上述公式计算所得的PC，我们就可以认为该地区存在发生滑坡泥石流的风险。上述公式中的，305.7 与-0.947 是与当地的地质条件有关。我们将上述公式表述为：

图4 某区域地质灾害与降水的关系

这样我们对不同地区的滑坡泥石流预警，就转变为求取上式中的k，r值。这些可以通过对该地区已发生滑坡泥石流的数据分析得到。

3.2 雨量计算

（1） 有效雨量

已降雨量的获得是通过实测雨量站实际测量得到，但实测雨量站的分布并没有一定的规律。而且往往与关注点在地理位置上并不重合，我们要获取关注点已降雨量时，需要通过临近的雨量站的实测雨量换算得到，在实际计算中，采用如下方式。

1）选第一个雨量站D1。取离关注点最近的一个雨量站作为第一个雨量站，设距离为L1。如果L1小于1.5 km，则直接将第二、第三个雨量站置空。

2）如果L1 大于等于1.5 km，选取第二、第三个雨量站。计算其他雨量站与关注点的距离，计算其他雨量站和关注点连线与雨量站D1 和关注点连线的夹角。根据角度分3 组（0～60，300～360），（60～180），（180～300），对于第一组不用处理，第二组，第三组分别选取距离关注点最近的点为第二个雨量站和第三个雨量站。如果第二组，或第三组为空，则第二个雨量站或第三个雨量站为空。设第二个雨量站为D2，距离L2，第三个雨量站为D3，距离为L3。

3）计算关注点雨量：假设第一、第二、第三个雨量站雨量分别为P1，P2，P3，距离关注点距离分别为L1，L2，L3。设计算的关注点雨量为P。

如果只存在第一个雨量站，则P=P1。

如果只存在两个雨量站，不妨设存在第二个雨量站（第一个雨量站肯定存在），则P=（L1×P2+L2×P1）/（L1+L2）。

如果3 个雨量站都存在，则P=（（L2+L3）×P1+（L1+L3）×P2+（L1+L2）×P3）/（2×（L1+L2+L3））。

（2） 预报雨量的计算

预报雨量是5 km×5 km 的网格数据，考虑网格间距比较小，选用最近距离法，计算关注点的预报雨量，即选用与关注点最近的网格点的预报雨量作为该关注点的预报雨量。

3.3 预警阈值

目前国家级地质灾害气象风险预警分级为蓝、黄、橙、红4 个等级，在实际预警中，对公众发布未来24 h 的地质灾害气象风险预警。因此，结合前期有效雨量和最新的24 h 降水预报得出总降雨量，就可以通过总降雨量判定地质灾害预警等级。本文结合了陕南地区滑坡灾害气象预报预警及其防范对策探析中的降雨量临界值作为地质灾害预警临界值参考（王雁林，2005），得出了研究区的地质灾害预警阈值，具体见表5。

表5 研究区地质灾害预警阈值

4 结论

（1） 通过遥感数据、地质灾害数据、现场勘查数据等多种数据，对线路走廊进行综合分析，确定了对特高压施工造成威胁的地质灾害点，并将这些地质灾害点划分为低、中、高3 个等级。

（2） 通过对地质灾害点附近多个雨量站的加权平均计算以及获取精准的预报降雨数据，建立了结合有效降雨量和预报降雨量的地质灾害预警模型。

（3） 根据地质灾害发生对应的降水值作为地质灾害气象风险预警的临界雨量阈值。确定了昌吉—古泉±1100kV 特高压直流输电线路工程18 标段、19标段各种地质灾害风险等级的蓝、黄、橙、红预警阈值。