Suitability Analysis and Recommendations for Professional Monitoring Techniques and Methods of Landslides in the Three Gorges Reservoir: A case study of the Zigui section in Hubei Province
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摘要:
三峡库区是我国最早系统性地实施滑坡等地质灾害专业监测预警的区域之一，从2003年三峡水库蓄水至今20年，三峡库区秭归段内已有超过200处滑坡灾害实施了专业监测预警，监测技术方法涵盖了早期的人工监测到近年来的实时自动化监测。本文在介绍三峡库区秭归段内现有地质灾害专业监测技术方法概况基础上，针对以滑坡为主的不同专业监测技术方法进行了系统总结和适宜性分析，并根据斜坡变形阶段和不同变形特征提出了针对性专业监测技术方法选择建议。结果表明，无论是针对斜坡变形阶段还是不同变形特征，GNSS自动地表位移结合自动降雨量监测均是首选技术，然后应根据具体需求和灾害体实际情况，适当增加其余监测技术。研究成果可以为更好地优化实施库区后续地质灾害监测预警提供一定参考。
Abstract:The Three Gorges Reservoir area is one of the earliest regions in China to systematically implement professional monitoring and early warning for geological disasters such as landslides. Since the impoundment of the Three Gorges Reservoir in 2003, nearly 300 instances of landslide disasters have been recorded in the Zigui section of the Three Gorges Reservoir over the past 20 years. Monitoring techniques have evolved from early manual monitoring to real-time automated monitoring in recent years. Based on an overview of the existing professional monitoring techniques and methods for geological disasters in the Zigui section, this paper systematically summarizes and analyzes the suitability of different professional monitoring techniques and methods. Additionally, it provides recommendations for selecting appropriate professional monitoring techniques based on the stages of slope deformation and various deformation characteristics. The findings reveal that GNSS automated surface displacement monitoring with automated rainfall monitoring is the preferred technology, regardless of the slope deformation stage or the distinct deformation features. Other monitoring technologies should be added as needed based on specific requirements and the actual conditions of the disaster site. The research findings provide valuable references for optimizing the implementation of future geological disaster monitoring and early warning in the reservoir area.
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0. 引言
我国的地质灾害具有种类多、分布广、发生频次高等特点[1]。其中，三峡库区地质环境脆弱复杂，历来是我国地质灾害高发区，每年都会造成大量的人员伤亡和经济损失[2-3]。滑坡易发性评价是滑坡监测预警的有效手段，其评价结果对滑坡防治、土地规划等具有重要指导意义[4]。但是滑坡成因复杂多样，如何科学准确的开展滑坡易发性评价，已成为现阶段滑坡研究的重点之一[5]。
一般来说，滑坡的易发性评价是通过已有滑坡数据的分布来预测未来容易发生滑坡的空间位置，因此，滑坡样本是开展易发性评价的基础。大多数研究在开展易发性评价时具有较为完备的滑坡数据库，区域尺度内历史滑坡数量通常为数百处，例如Mohammady等[6]使用392处滑坡开展了伊朗格列斯坦12050 km2区域的滑坡易发性评价，其中训练样本和测试样本的比例达7∶3；王世宝等[7]分析了金沙江上游巴塘—德格河段2150 km2范围内的滑坡易发性评价，其中164处滑坡被选为建模样本。充足的滑坡样本能够满足各类评价模型尤其是机器学习模型的需求，但有些研究区存在着滑坡样本少或滑坡数据不完备等问题，这直接限制了滑坡易发性评价工作的开展。例如，在喜马拉雅山地区，由于高海拔的限制造成滑坡数据库不完备的情况，Du等[8]通过遥感解译手段与启发式模型选择了疑似滑坡区完善了滑坡数据库并完成了易发性评价；在奥地利西部地区部分滑坡信息数据记录不全，Steger等[9]重新核对滑坡数据库，根据准确滑坡数据集生成疑似滑坡数据集来完善滑坡数据库，并完成了易发性评价；在越南中部Thua Thien-Hue地区，由于野外调查较少，仅获得了公路两侧可到达区域内的滑坡数据，Meinhardt[10]等在易发性评价中应用视点法来避免由于有限的滑坡数据而产生的统计偏差。由此可见，针对历史滑坡数据较少或滑坡数据收集不完备等问题主要采取的措施为基于遥感解译等方法补充滑坡数据或者通过算法来降低滑坡数据不完备对易发性评价结果的负面影响。但是，此前基于滑坡破坏模式选择疑似滑坡区补充滑坡样本的相关研究还较少。
目前，常用的滑坡易发性评价模型类型为数理统计模型和机器学习模型[11-12]。其中，机器学习模型往往建模过程复杂、计算过程难以根据研究区特征改变且具有“黑箱性”，而数理统计模型与之相反，其原理简单明了、输入-计算-输出过程易于理解。常用的数理统计模型包括信息量模型[13-15]、频率比模型[16-17]、确定性系数模型[18]、逻辑回归模型[19-20]和证据权法模型[21]，本文选择的是频率比模型。该模型的应用前提条件是对各个评价指标因子进行分类，通常是主观选择分类的数量，如人为将各个指标分为3—9级，这种分类方式一方面受主观影响过大，另一方面每一级内所有指标都有相同的频率比值，消除了同一级内指标的区分度[22]，使结果可靠度降低。因此本文选择了基于改进频率比方法的（Automatic landside susceptibility assessment model，ALSA）模型进行易发性计算。该方法可以实现滑坡评价指标的精细化分级，减小了指标分级的主观性，克服了传统通用方法中各指标频率比值分布不连续的问题，提高了各地质灾害影响因子（指标）敏感性的区分度，且已有研究证明了ALSA方法相较于传统频率比法在评价结果的精度上有一定的提升[23-24]。
本文以三峡库区首段泄滩河左岸为研究区，分析了区域内典型顺层岩质滑坡——卡门子湾滑坡的破坏模式，并以此为基础确定了评价指标和疑似滑坡区，将疑似滑坡区作为滑坡样本，运用ALSA模型开展滑坡易发性评价，探索基于滑坡破坏模式选择疑似滑坡区作为滑坡样本补充滑坡数据库进而开展滑坡易发性评价的可行性。
1. 研究区概况
泄滩河位于三峡库区首段秭归向斜盆地西南方，上起秭归周家湾，下止泄滩乡集镇汇入长江主航道，河流长度约19.36 km。研究区位于三峡库区首段，秭归向斜盆地腹部，泄滩河左岸，行政划分属于秭归县泄滩乡，距三峡大坝约30 km（图1）。
研究区面积约1.5 km2，高程146～472 m，相对高差326 m，地势东高西低，属中高山峡谷地区。气候为亚热带大陆季风气候，多年平均降雨量达1000 mm。出露地层从老到新主要为侏罗系下统桐竹园组（J1t）、侏罗系中统千佛崖组（J2q）、侏罗系中统上沙溪庙组（J2s）。如图2（a）所示，研究区砂泥岩互层结构十分普遍，区内虽无强烈构造活动，但结构面十分发育，图2（b）中红色线为结构面交线，为滑坡发育提供了条件。
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图 2 泄滩河左岸现场调查图（摄于2020年8月）Figure 2. Field geotechnical photo of the left bank of Xietan River (August 2020)2. 基于滑坡破坏模式分析的滑坡样本确定
2.1 卡门子湾滑坡及成因机制分析
卡门子湾滑坡是目前研究区内唯一被查明且破坏失稳的顺层岩质滑坡。它位于秭归向斜西南翼，距离三峡大坝约43 km。滑坡面积约2.1×104 m2，体积约42×104 m3，滑坡产状348°∠30°，主轴长约280 m，平均宽度约110 m，平均厚度约20 m。滑坡坡向330°，前缘高程175 m直接抵达长江，后缘以基岩陡崖为界，高程为285 m，滑坡左边界为层面，右边界由交错结构面构成。滑坡区露头地层主要为侏罗系中统上沙溪庙组，岩性主要为粉砂质泥岩和粉砂岩，岩层产状35°∠44°，微地貌与岩性有很高的相关性，粉砂岩露头区形成山脊，泥岩露头区相对平缓。卡门子湾滑坡破坏过程分为三个阶段，第一阶段，微小形变阶段：2019年11月20日—11月27日，卡门子湾滑坡区的公路上出现了一些裂缝。第二阶段，显著形变阶段：11月28日—12月5日，由于挤压作用滑坡下游出现鼓胀裂缝，沿粉砂质泥岩（软弱面）发生变形，由于拉张作用滑坡后缘出现近弧形拉张裂缝。在此阶段滑坡的前后缘边界开始初步形成。第三阶段，加速形变至失稳阶段：前缘沿河边界剧烈膨胀，后缘拉张裂缝进一步加深。终于12月10日，各边界完全贯通，滑坡破坏失稳。滑坡区内主要种植柑橘林，无住户和房屋，有一条高速公路北东向贯通整个滑坡，水路有长江航运，可常年通航，交通较方便（图3）。
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图 3 卡门子湾滑坡全貌及优势结构面Figure 3. Arial view and dominant structural plane of Kamenziwan landslide2.1.1 结构面赤平投影分析
现场调查测得泄滩河左岸共76组产状，形成三组优势节理面分别为：Ja 284°∠71°，Jb 186°∠66°，Jc 310°∠56°。卡门子湾滑坡区内节理发育，有四组优势节理分别为J1 287°∠69°，J2 172°∠76°，J3 314°∠58°，J4 237°∠59°（图3），其中与整个泄滩河左岸的三组优势节理相近的三组节理应为同三组节理。根据图4赤平投影分析结构面组合交线对边坡稳定性的影响，从中可发现仅有C-J4组合结构面交线倾向与边坡倾向相同，倾角小于天然边坡坡角，结构面组合切割岩体形成的楔形体属不稳定结构，因此C-J4为卡门子湾滑坡失稳的控制性结构面。值得注意的是C-J4、J1-J2、J1-J4、J2-J4三组结构面交线重合，这验证了现场调查发现的滑坡左边界由多组结构面交错组成的现象。
2.1.2 降雨及库水位触发因素分析
卡门子湾滑坡破坏失稳前5 d库水位平均下降速率为0.04 m/d，这种缓慢的速率不足以诱发滑坡，因此库水位大幅波动诱发滑坡的可能性不大。11月30日至滑坡发生当天（12月10日），连续10 d天气晴朗基本没有降雨（图5）。此外，滑坡发生前最后30 d的累积降雨量仅为24.4 mm，表明降雨诱发滑坡的可能性很低[25]。所以卡门子湾滑坡不太可能是由降雨引发的[26]，即这次水库滑坡没有直接明显的降雨触发因素。
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图 5 卡门子湾滑坡破坏前后库水位和降雨量Figure 5. Summery of reservoir water level and rainfall before and after Kamenziwan landslide failure2.1.3 区内斜坡破坏模式总结
根据上述分析及野外现场调查的结果，卡门子湾滑坡的破坏失稳主要是由前缘的牵引和中后部的推力联合作用引起的，其中前缘牵引力对滑坡失稳的促进作用至关重要（表1）。卡门子湾滑坡前后近10 d基本上没有降雨，库水位较稳定，因此排除降雨及库水大幅波动对滑坡失稳的影响。研究区砂泥岩互层的微地貌广泛发育，这种结构易被侵蚀，在库区长期的水位波动下，海拔175 m以下的关键抗滑段遭到严重侵蚀，造成前缘临空。因此，消落带岩体的退化大大加速了卡门子湾滑坡的破坏。具体的滑坡破坏模式示如图6所示，总的来看，卡门子湾滑坡失稳的控制性因素是岸坡结构和地层岩性，库水的长期侵蚀是关键触发因素。
表 1 卡门子湾滑坡破坏模式总结表Table 1. Summary table of failure mode of Kamenziwan landslide岸坡类型 缓倾切向坡 破坏模式 视倾向顺层牵引式滑坡 孕灾（六面体）
结构面斜坡表面 “上陡下缓前临空”的台阶状折线地形 底部滑带 左侧顺层，右侧切层 前缘剪出口 河流冲刷侵蚀形成临空面，
剪出口高程在145～175 m后缘边界 一组陡倾结构面切割，出露岩层切面 左侧边界 多组结构面相互切割形成阶梯状边界 右侧边界 岩层面 边界特征 两个约束边界（右、后）+两个自由边界（左、前） 物质组成
条件滑体 块裂岩体 滑带 中后部由三组结构面及岩层面形成阶梯状
滑带，前部岩层溃曲形成缓倾结构面滑床 侏罗系中统沙溪庙组（J2s）上部灰绿色砂岩
夹泥岩，下部紫红色泥岩夹砂岩![]()
图 6 卡门子湾滑坡破坏模式概化示意图Figure 6. Generalized schematic diagram of failure mode of Kamenziwan landslide2.2 疑似滑坡区划分
卡门子湾滑坡滑动前其微地貌是一个突出的粉砂岩山脊，失稳后卡门子湾滑坡微地貌变为粉砂岩脊夹泥岩沟谷[27]。经过野外调查发现研究区有大量类似粉砂岩山脊夹泥岩沟谷微地貌（图7），主要有两方面原因：（1）砂泥岩差异风化所致，即泥岩比粉砂岩易风化，泥岩风化后凹陷形成沟谷，粉砂岩凸出形成山脊。（2）可能是由于曾经发生的粉砂岩滑坡造成的。特别是在泄滩河左岸北段岩性为侏罗系中统上沙溪庙组，西北坡向区域，有大量的凹槽、山脊与平台，这些平缓的前缘平台和后缘的圈椅状地貌多是由历史滑坡形成[28]，但这些历史滑坡尚未查明。泄滩河左岸砂泥岩矿物成分主要是石英和蒙脱土，具有很强的膨胀和吸水能力的蒙脱土易泥化和软化，这些类型的矿物在滑带中的存在使得坡体更容易发生形变。该区域岩质滑坡破坏后，将形成两个较小砂岩山脊和泥岩沟谷，因此该地区岩性为砂泥岩互层，西北坡向，平行层理、斜层理或明显倾斜层理等类似有规律的凸出山脊微地貌区域，可能成为潜在滑坡地质灾害孕育区。通过广泛的野外现场调查，最终圈定了5个地点作为研究区的疑似滑坡区。它们均具有卡门子湾滑坡发生前类似的特征（图7）。确定疑似滑坡区后，结合卡门子湾滑坡区建立研究区滑坡样本数据库，其中圈定的5处疑似滑坡区（图7中蓝色位置）作为训练样本，卡门子湾滑坡区作为验证样本。
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图 7 泄滩河北段粉砂岩山脊夹泥岩沟谷微地貌示意图Figure 7. The terrain and watershed partition of siltstone ridge and mudstone valley in Xietan River north section3. 滑坡易发性评价
3.1 评价指标
滑坡发育由内因和外因共同影响，内因一般指坡体内部地质条件，主要包括地形地貌、地层岩性和岸坡结构等；外因通常指外在触发因素，如降雨和人类工程活动（建房、修路）等[29-32]。在本研究中，卡门子湾滑坡的破坏控制性因素为地层岩性及岸坡结构，其微地貌表现为砂岩山脊夹泥岩沟谷。评价指标选取地层岩性，这是卡门子湾滑坡破坏的主控因素之一；由于研究区内地层产状基本不发生变化，选取坡度、坡向表征岸坡结构；滑坡多发在砂岩山脊夹泥岩沟谷微地貌地区，故选取起伏度、平面曲率、剖面曲率表征微地貌；卡门子湾滑坡内有一条公路，用距道路距离表征人类工程活动对滑坡的影响；卡门子湾滑坡的触发因素被认为是滑坡关键抗滑段遭到库水严重侵蚀，加速滑坡破坏失稳，因此用距河流距离及高程表征库水侵蚀对滑坡失稳的影响，最终选取了高程、坡度、坡向、起伏度、平面曲率、剖面曲率、地层岩性、距河流距离、距道路距离共9个评价指标来建立易发性评价的指标体系。研究区的数字高程模型（DEM）是由无人机影像当中提取出来的，分辨率为1 m。坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率是在ArcGIS中由DEM导出的，地层岩性来自于地质图，距河流距离和距道路距离是根据河岸线与道路线在ArcGIS中通过10 m等间隔多环缓冲区生成的，起伏度在ArcGIS中通过使用搜索邻域为3 m×3 m的矩形统计高差得出。
3.2 易发性建模过程
ALSA模型基于改进频率比方法[33-34]，其原理如式（1）—（4）所示。
$$ F{R}_{i}=\frac{\text{滑坡频率}}{\text{分类频率}\text{}} $$ (1) $$ 滑坡频率=\frac{\text{某分类内滑坡面积}}{\text{研究区滑坡总面积}} $$ (2) $$ 分类频率=\frac{\text{某分类总面积}}{\text{研究区总面积}}$$ (3) 把各个指标的频率比值相加就得到了滑坡易发性评价指数：
$$ LS{I_i} = \sum\limits_{j = 1}^n {FR_i^{(j)}} $$ (4) 式中：LSIi—第i个分类区所有滑坡因子的滑坡易发 性评价指数，
$i(i=1,2,3,\cdots,k) $ 为分类编号，$j(j= 1,2,3,\cdots, n) $ 为滑坡评价因子的种类 编号；FRi——频率比值。
ALSA建模是通过使用李郎平等[22]基于GIS开发的易发性评价工具箱实现的（图8）。建模操作流程分为 7 个步骤：（1）输入滑坡面数据，即在2.2节中圈定的5个疑似滑坡区；（2）输入影响因子，影响因子分为连续型和非连续型，本文除地层岩性外其余指标均为连续型；（3）输入处理范围，即研究区范围；（4）确定输出栅格单元大小，本文输出和输入栅格大小保持一致，均为1 m×1 m；（5）确定精度，这里的精度指的是评价指标分级精细程度，本文将各个指标分为10001级[22]；（6）确定邻域宽度，经过第 2 步归一化处理后，邻域宽度就变成0～1之间的数值，因此一般默认设置为0.1；（7）输出结果，所有操作完成后ALSA工具箱可以自动输出包括各个指标频率比值及求和后得到易发性评价指数。
3.3 评价结果及检验
3.3.1 评价结果
以疑似滑坡区为滑坡样本，基于ALSA模型运用自然断点法将研究区分为极低易发区（23.3%）、较低易发区（31.2%）、中易发区（29%）、较高易发区（13.9%）、极高易发区（2.6%）（图9），其中极高易发区和较高易发区主要集中在西北坡向，岩性为侏罗系中统上沙溪庙组的近岸段，显然卡门子湾滑坡区及2.3节中选择的疑似滑坡区滑坡样本主要分布在极高易发区和较高易发区。
3.3.2 结果检验
（1） 统计分析方面验证
ROC曲线指受试者工作特征曲线，是反映敏感性和特异性的综合指标，可用于滑坡易发性结果的精度分析，AUC值是ROC曲线下积分面积，取值范围在0～1，其值越大表示评估的准确性越高，AUC值为0.93（图10）。结合在疑似滑坡区作为滑坡样本得到的滑坡易发性评价结果中，卡门子湾滑坡区内极高易发区和较高易发区占82.8%（表2）。表明评价结果具有一定的可靠性。
表 2 卡门子湾滑坡区易发性结果分析表Table 2. Summey table of landslide susceptibility results at Kamenziwan landslide area以疑似滑坡区为样本的滑坡易发性评价结果 卡门子湾滑坡区 栅格数 各分区占比/% 极高及较高易发区占比/% 极高易发 5986 26.6 82.8 高易发 12640 56.2 中易发 3750 16.7 低易发 113 0.5 极低易发 0 0.0 总计 22489 100 （2）现场调查验证
选取部分高易发区及低易发区进行现场调查验证易发分区结果的合理性（图11），其中黄色线代表砂岩山脊，红色线表示泥岩沟谷。选取极高易发区I，较高易发区II及低易发区III进行验证。经现场调查，在I区后缘发现一座可能是由于变形导致大量裂缝的废弃房屋，近期未发现明显的变形痕迹。但I、II两区域与卡门湾滑坡区坡向相近、岩性相同并且都是粉砂岩山脊微地貌，与2.2节中的破坏模式相符。因此I、II区域目前可能处于休眠期，也许在未来某次强降雨或人类工程活动的诱发下发生变形破坏。III区域虽然与卡门子湾滑坡区域有相同的岩性，但是坡向却近乎相垂直，且不具备山脊微地貌，所以I、II区域划分为极高和较高易发区，III区域划分为低易发区的结果与实际相符，较为可靠。
4. 讨论
整体来看，滑坡易发性的结果（极高、较高、中、较低、极低）分区基本平行于泄滩河，这与卡门子湾滑坡触发因素及破坏模式有关。本文是基于破坏模式选取滑坡样本及评价指标进而开展的滑坡易发性评价。卡门子湾滑坡失稳的触发因素被认为是：在库区长期的水位波动下，海拔175 m以下的关键抗滑段遭到严重侵蚀，造成前缘临空，消落带岩体的退化大大加速了卡门子湾滑坡的破坏过程。从这个角度分析离河岸越远，坡体被侵蚀程度越低，滑坡易发性越低，即易发性的结果分区基本平行于泄滩河，这与研究区滑坡破坏模式是相符的。从易发性评价流程分析可能是滑坡样本选择时，仅在河岸附近选择了砂岩山脊夹泥岩沟谷微地貌作为滑坡样本（疑似滑坡区），以及距河流距离、高程等评价因子的综合作用导致了这样的易发性结果。实际上也仅在河岸附近会存在与卡门子湾滑坡破坏模式相似的潜在地质灾害体，与野外调查较为一致。
本文易发性评价单元采用的是栅格单元，除此之外斜坡单元也是一个很好的选择，斜坡单元能较好地表达破坏模式中砂岩山脊夹泥岩沟谷的微地貌结构。但是评价单元的选择需要根据研究区实际情况和数据质量等来进行取舍。由于研究区较小，如果采用斜坡单元可能只够划分数个斜坡单元，数量较少，难以开展易发性评价。另外ALSA模型基于栅格单元能够实现各指标的精细化分组，让频率比值趋近于连续，采用斜坡单元就削弱了ALSA模型的优势，且目前基于ALSA模型应用研究多采用的栅格单元 [22-23]，因此，最终选择了栅格单元。从结果来看，采用栅格单元基于滑坡破坏模式选择滑坡样本得到的滑坡易发性结果，在整体上也能反映研究区滑坡概率的空间分布规律，表明基于滑坡破坏模式选取滑坡样本的方法是可行的，有一定的合理性。或许采用斜坡单元，基于滑坡破坏模式选取滑坡样本，运用多种易发性模型对比分析，能得到更高的精度，这也是下一步改进的方向。
5. 结论
本文以三峡库首段泄滩河左岸为例，基于研究区顺层岩质滑坡的破坏模式选取评价指标及滑坡样本，运用ALSA模型开展滑坡易发性评价。主要结论如下：
（1）本文在野外调查和工程地质分析的基础上，总结了三峡库首段泄滩河左岸卡门子湾滑坡的成因机制：坡体的顺层岸坡结构起内在的控制作用，砂泥岩互层的岩性受到了多组结构面切割，加上库水位周期波动侵蚀了滑坡前段主要抗滑段，加速了滑坡的失稳破坏。研究区内还存在较多与卡门子湾滑坡破坏模式类似的地质灾害，通过对卡门子湾滑坡的分析，归纳了区内潜在滑坡的地质特征：在地形地貌上的表现形式为砂岩山脊夹泥岩沟谷微地貌，砂岩山脊破坏后形成两个较小的砂岩山脊夹泥岩沟谷。
（2）利用上述发现划分了研究区内的疑似滑坡区，并将其选取为滑坡样本，采用基于改进频率比法的ALSA模型进行滑坡易发性评价，得到的滑坡易发性图及ROC曲线。从统计分析方面验证，易发性结果的AUC值为0.93，卡门子湾滑坡区内高易发区和极高易发区占82.8%，表明基于滑坡破坏模式选取的评价因子及滑坡样本具有一定的合理性。整体来看，高易发区和极高易发区主要分布在泄滩河左岸北段，地层为侏罗系中统上沙溪庙组，岸坡结构主要为顺向坡的区域，极低与较低易发区主要分布在西南坡向且岸坡结构为逆向坡的中高山区，与野外调查的结果较相符。这说明基于滑坡破坏模式选择滑坡样本得到的滑坡易发性结果在整体上也能反映研究区滑坡概率空间分布规律，在缺乏准确滑坡样本时可作为一种替补方案。
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图 1 三峡库区秭归段地质灾害专业监测点分布图
Figure 1. Distribution map of specialized geological disaster monitoring points in the Zigui section of the Three Gorges Reservoir area
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图 3 GNSS人工监测点累积位移-时间曲线（三门洞滑坡）
Figure 3. GNSS cumulative displacement-time curve of manual monitoring points （ Sanmendong landslide ）
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图 4 人工深部测斜累积位移-时间曲线
Figure 4. Cumulative displacement-time curve of artificial deep inclinometer
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图 5 人工地下水位监测曲线（胡家坡滑坡）
Figure 5. Artificial groundwater level monitoring curve (Hujiapo landslide)
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图 6 GNSS自动地表累积位移时间监测曲线（马家沟1号滑坡）
Figure 6. Automatic GNSS surface cumulative displacement-time monitoring curve (Majiagou No.1 landslide)
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图 7 自动地表裂缝位移时间监测曲线（卧沙溪滑坡）
Figure 7. Automatic surface crack displacement-time monitoring curve (Woshaxi landslide)
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图 8 全自动MEMS倾角加速度累积值与时间关系曲线图（桃树坪不稳定斜坡）
Figure 8. The relationship curve between the cumulative value of automatic MEMS tilt acceleration and time (Taoshuping unstable slope)
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图 9 自动深部测斜监测曲线（马家沟滑坡）
Figure 9. Automatic deep inclinometer monitoring curve (Majiagou landslide)
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图 10 自动测斜+地下水位综合监测数据（谭家河滑坡）
Figure 10. Automatic inclinometer + comprehensive monitoring data of groundwater level (Tanjiahe landslide)
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图 11 卡子湾滑坡自动下滑力监测数据
Figure 11. Monitoring data of automatic sliding force of Kaziwan landslide
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图 12 自动降雨量监测柱状图（椅子圈-马家坝风险区）
Figure 12. Automatic rainfall monitoring histogram (Yiziquan-Majiaba risk area)
表 1 三峡库区秭归段地质灾害主要专业监测技术方法及特征
Table 1 Main professional monitoring techniques and characteristics of geological disasters in the Zigui section of the Three Gorges Reservoir
专业监测类型 主要监测技术手段 基本特征 三峡库区
专业监测点人工GNSS、人工测斜、人工地下水；自动GNSS、
自动地表裂缝、自动深部测斜、自动雨量计、
自动深部测斜+地下水综合孔、自动下滑力、水库水位。早期以人工方法为主，近期则以自动监测为主，
较全面覆盖了地表变形、深部变形以及诱发因素监测。宜昌综防体系
群专结合
专业监测点二级监测点 自动GNSS、自动地表裂缝、自动深部测斜、
自动雨量计、自动地下水、声光报警器。以自动普适性GNSS+裂缝等地表形变监测为主，
少量辅以自动深部形变+自动雨量监测。三级监测点 自动倾角加速度计、自动GNSS、自动雨量计、
自动地表裂缝、声光报警器。以自动普适性倾角加速度计结合自动GNSS
等地表形变监测+自动雨量监测为主。
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表 2 对应斜坡变形阶段与预警级别的专业监测技术方法建议表
Table 2 Suggestion table of professional monitoring technology corresponding to slope deformation stages and early warning levels
变形阶段 初始变形阶段 等速变形阶段 初加速阶段 中加速阶段 加加速（临滑）阶段 建议说明 预警级别 / 注意级 警示级 警戒级 警报级 警报形式 / 蓝 色 黄 色 橙 色 红 色 专业监测
技术方法
适宜性GNSS人工地表位移监测 / （不推荐） 用自动GNSS监测替代 人工深部测斜位移监测 
在灾害体初始变形-等速变形初期，用于准确确定滑带位置；持续监测采用全断面自动监测技术 人工地下水位监测 
用于初次准确确定地下水位位置；持续监测采用自动地下水位监测，且至少布设一个监测剖面或监测网 GNSS自动地表位移监测 
首选，但要确保监测点位选择合理且不会受到扰动及信号遮挡等导致的数据中断或质量问题 自动地表裂缝监测 
适于安装在有明显拉张过程但跨度近且不受外界干扰的边界裂缝上，其他情形下不推荐使用 自动倾角加速度
监测
对监测效果进行针对性评估后选择 自动测斜监测 
建议研发全断面自动测斜监测仪器或对探头式仪器进行改进后，在能确保监测数据质量情况下使用 自动测斜+地下水位
综合监测
在能确保安装质量及测斜数据质量前提下可选择 自动雨量监测 
首选，确定灵敏度并定期维护，防治堵塞 自动地下水位监测 
必要情况下可选择 自动下滑力监测 
对监测效果进行针对性评估后选择 图例 
首选技术及适用阶段可选技术及适用阶段
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表 3 对应不同变形特征灾害体的专业监测技术方法建议表
Table 3 Recommendation table for professional monitoring technical methods for disaster bodies with different deformation characteristics
变形特征 代表性灾害体 首选监测技术 补充监测技术 说明 整体
蠕动
变形阶跃
上升型三门洞滑坡、
马家沟1号滑坡GNSS自动地表位移（形成监测网）+
自动雨量（1台）自动地表裂缝（边界少量）/
自动测斜（至少形成监测剖面）/自动
地下水位（至少形成监测剖面）除1台雨量计及少量裂缝计外，
其余设备应根据灾害体规模
形成监测剖面或监测网。持续
上升型木鱼包滑坡、
谭家河滑坡部分区域
蠕动变形阶跃
上升型卧沙溪滑坡
次级滑体GNSS自动地表位移（形成监测网，
变形区内应加密）+自动雨量（1台）自动地表裂缝（变形区边界少量）/自动测斜
（大变形不宜安装，布设应形成监测剖面）/自动
地下水位（至少形成监测剖面，变形区内可加密）针对灾害体整体形成监测剖面
或监测网，但重点是变形区。持续
上升型卡子湾滑坡
预警区局部变形 王家院子滑坡、
黑石板滑坡GNSS自动地表位移（形成监测网，
变形区内应加密）+自动雨量（1台）局部变形区如果范围较大，可以按上述推荐布设；
如果较小，根据实际需要少量布设或不布设根据局部变形区的规模、特征与
预警需求进行考虑后灵活选择无明显变形 大岭西南滑坡 GNSS自动地表位移（形成
监测网）+自动雨量（1台）/ /
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