[0001] 本发明属于边坡安全监测技术领域，尤其涉及一种基于分布式传感技术的边坡结构安全监测方法及其系统。

[0002] 边坡结构安全监测是确保交通、水利、矿山等基础设施安全的关键环节。目前，边坡监测技术主要包括大地测量法、测缝法、钻孔测斜法、竖井测斜法、结构应力监测、环境因素监测等。这些方法通过使用经纬仪、水准仪、测距仪、钢卷尺、游标卡尺、钻孔测斜仪、多点位移计、岩体应力计、土压力盒、收敛计、微变仪、土壤含水率计、水位计、孔压计、雨量计等仪器进行监测。随着技术的发展，还出现了GPS(Global Positioning System，全球定位系统)监测、近景摄影监测、三维激光扫描监测、CCD(Charge‑Coupled Device，电荷耦合器件)监测和InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar，干涉合成孔径雷达)监测等更为先进的技术。这些技术能够提供边坡的位移、变形、渗流等参数的实时或定期监测，为边坡稳定性的评估和预警提供数据支持。

[0003] 尽管现有的边坡监测技术在一定程度上能够监测边坡的变形情况，但它们存在明显的不足，具体包括：

[0004] 第一，传统的监测方法通常只能获取边坡表面的位移数据，难以全面评估边坡的稳定性，而边坡深部的应力变化和孔隙水压力变化是诱发边坡失稳的关键因素。

[0005] 第二，不同位置的监测数据差异较大，单点数据难以准确反映整个边坡的安全状态。

[0006] 第三，现有的监测仪器设备长期在野外不易维护保养，易受腐蚀和电磁干扰，影响监测数据的精确性。

[0007] 第四，监测不够连续，不能准确获得边坡完整的变形规律，特别是在滑坡监测预警研究中，如果未能采集到完整的数据链条，将影响预警的准确性。

[0008] 第五，现有的监测方法往往无法实现实时监测和预警，如人工巡视观测无法做到实时监测，而一些自动化监测方法虽然能够实现实时监测，但在预警方面还存在时效性和准确性的问题。

[0055] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

[0056] 需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

[0057] 下面首先对以下实施例中所涉及到技术术语进行说明。

[0058] 分布式监测是一种将数据采集工作分散到靠近传感器的采集站(测控单元)来完成，然后将所测数据传送到主机的系统。这种系统要求每个观测现场的测控单元应是多功能智能型仪器，能够控制测量各种类型的传感器。

[0059] 分布式监测系统的主要特点包括：

[0060] 数据采集分散：数据采集工作分散到靠近传感器的采集站，减少了数据传输的距离和延迟。

[0061] 多功能智能仪器：每个观测现场的测控单元需要具备多功能，能够处理多种类型的传感器数据。

[0062] 数字量传输：传输的是数字量，提高了数据的准确性和可靠性。

[0063] 分布式监测系统在环境监测、工业监控、能源管理等领域有广泛应用，通过实时监测和数据分析，实现对整个系统的有效监控和管理，提高了系统的可靠性和性能。

[0064] 如图1所示，本实施例中提供一种基于分布式传感技术的边坡结构安全监测方法，包括：

[0065] S1、对边坡表面和深部进行分布式监测，获取监测数据；

[0066] 具体地，在边坡表面和深部布设多种类型的传感器，所述传感器包括位移传感器、应力传感器和孔隙水压力传感器，用于实现边坡表面与深部多参数的分布式监测。

[0067] 进一步，获取边坡的地质条件和监测需求，确定需要布设的传感器类型和数量，所述传感器类型包括位移传感器、应力传感器和孔隙水压力传感器；通过对所述边坡进行地质勘探和稳定性分析，确定所述传感器的布设位置、布设深度和布设密度。

[0068] 示例性的，在获取边坡的地质条件和监测需求方面，首先需要进行详细的地质勘探。例如，某山区边坡主要由砂岩和泥岩构成，存在多条断层和裂隙，地下水位较高。通过地质勘探，确定该边坡的岩土性质、结构面分布和地下水状况。根据这些地质条件，监测需求包括位移、应力和孔隙水压力的实时监测。确定需要布设的传感器类型和数量时，考虑到边坡的复杂性和潜在风险，选择以下传感器：位移传感器：用于监测边坡表面的水平和垂直位移，布设10个，覆盖主要滑动面和潜在失稳区域。应力传感器：用于监测岩土内部的应力变化，布设8个，重点布设在断层和裂隙附近。孔隙水压力传感器：用于监测地下水位和孔隙水压力变化，布设6个，分布在不同的深度和位置。通过对边坡进行地质勘探和稳定性分析，确定传感器的布设位置、布设深度和布设密度。例如，位移传感器布设在边坡表面和潜在滑动面上，深度5米；应力传感器布设在断层附近，深度2‑5米；孔隙水压力传感器布设在地下水位变化较大的区域，深度1‑3米。

[0069] S2、通过无线网络，对所述监测数据进行数据传输；

[0070] 具体地，采用无线传感器网络技术，将布设在所述边坡表面和内部的各类传感器进行组网。例如，使用Zigbee或LoRa无线通信技术，将所有传感器连接到一个中央数据采集系统，实现数据的实时传输和监控。

[0071] 作为一种增加的实施方式，采用无线传感器网络技术，将所述布设在边坡不同位置的传感器组织成多跳自组织网络，通过多路径数据传输和动态路由优化，提高数据传输的可靠性和稳定性。

[0072] 具体地，根据边坡监测需求，合理规划无线传感器节点的部署位置和数量，使节点分布覆盖监测区域，并形成多跳网络拓扑结构。采用自组织网络协议，实现网络节点的自动发现、自主组网和动态路由，使网络能够根据节点状态和链路质量的变化自适应调整数据传输路径。获取各传感器节点采集的监测数据，通过多路径路由转发机制，利用网络中多条传输路径并行传输数据，提高数据传输的可靠性和容错能力。在数据传输过程中，根据网络拓扑结构和链路状态，动态选择最优传输路径，平衡各路径的数据负载和能耗，延长网络生命周期。针对网络中的关键节点，设置备份节点和备用路由，当节点失效或链路中断时，及时切换到备份节点和备用路由，保障数据传输的连续性。采用数据压缩、数据融合等技术，减少传输数据量，降低节点能耗和网络负载，提高数据传输效率和网络资源利用率。

[0073] 示例性的，无线传感器网络技术在边坡安全监测中扮演着至关重要的角色。合理规划节点部署能够有效提高监测数据的质量和可靠性。例如，在一个高度为100米，坡度为45度的边坡上，可以根据地形和地质条件，将传感器节点沿着等高线分层部署，每层间隔20米，每层部署5个节点，从而形成一个15个节点的监测网络。这样的部署方式可以覆盖整个边坡区域，并形成多跳网络拓扑结构，避免单点故障对整个网络的影响。自组织网络协议能够简化网络的配置和管理。例如，采用ZigBee协议的无线传感器节点可以自动发现周围的其他节点，并自主形成网络，无需人工干预。当某个节点出现故障时，网络可以自动选择其他节点作为数据传输的中继节点，保证数据传输的连续性。多路径路由转发机制能够提高数据传输的可靠性。假设节点A需要将数据传输到节点C，网络中存在A‑B‑C和A‑D‑C两条路径。如果A‑B‑C路径上的节点B出现故障，数据仍然可以通过A‑D‑C路径传输到节点C，避免数据丢失。动态选择最优传输路径可以平衡网络负载和能耗。例如，当A‑B‑C路径上的数据流量较大时，系统可以将部分数据流量转移到A‑D‑C路径上，从而避免A‑B‑C路径的拥塞，并延长节点B的电池寿命。设置备份节点和备用路由能够保障关键数据的传输。例如，监测边坡顶部位移的传感器节点A非常重要，可以设置节点B作为A的备份节点。当节点A出现故障时，节点B可以立即接管A的功能，继续监测边坡顶部的位移，并将数据传输到基站。数据压缩和数据融合技术能够提高数据传输效率。例如，可以对采集到的位移数据进行压缩，只传输关键的变化信息，而不是原始的全部数据。另外，可以将多个传感器节点采集到的温度、湿度等环境数据进行融合，形成一个综合的环境数据，减少数据传输量。

[0074] S3、对传输的监测数据进行预处理和分析，得到监测数据集；

[0075] 作为一种增加的实施方式，在所述无线传感器网关节点设置边缘计算单元，对所述采集的多源异构监测数据进行预处理、特征提取和初步分析，根据数据的时空相关性，通过数据插值和数据同化方法，提高监测数据的空间分辨率和时间分辨率。

[0076] 获取无线传感器网关节点采集的多源异构监测数据，针对所述监测数据，在边缘计算单元中进行预处理，去除监测数据中的噪声和异常值，提高数据质量；对预处理后的监测数据进行特征提取，获取能够反映数据本质属性和内在规律的特征向量，减少数据维度，降低后续分析的计算复杂度；根据提取的特征向量，采用机器学习算法对监测数据进行初步分析，判断数据的时空相关性，得到不同监测对象之间在时间和空间上的相关关系；针对具有时空相关性的监测数据，通过数据插值方法估计未知位置或时间点的监测值，提高数据的空间覆盖率和时间连续性；采用数据同化技术，将不同来源、不同尺度的监测数据进行融合，生成统一的高分辨率监测数据集，提高数据的空间分辨率和时间分辨率。

[0077] 示例性的，无线传感器网关节点如同边坡安全监测的“神经中枢”，负责采集来自不同传感器(例如位移传感器、应力传感器、雨量计等)的多源异构监测数据。这些数据种类繁多，格式各异，如同来自不同“信使”的情报。为了提高数据质量，边缘计算单元会在“前线”对这些原始数据进行预处理。例如，某个位移传感器由于受到外界干扰，传回一个异常大的位移值，远远超出正常范围。边缘计算单元会识别并剔除这个异常值，或者用周围传感器的数据进行修正，就像“情报员”过滤掉错误信息，确保情报的准确性。此外，还可以对数据进行平滑处理，去除随机噪声，就像“图像处理”技术去除照片上的噪点，使图像更加清晰。预处理后的数据依然庞大复杂，需要进行特征提取，抓住数据的“关键信息”。例如，可以从一段时间内的位移数据中提取出位移的变化速率、加速度等特征，这些特征能够更准确地反映边坡的变形趋势。这就像从大量的“情报”中提炼出“核心要点”，方便后续分析和决策。提取出的特征向量就像“情报摘要”，可以直接用于机器学习算法分析。例如，可以利用聚类算法将监测数据分成不同的类别，找出哪些传感器的数据具有相似性，从而判断哪些区域的边坡变形情况类似。还可以用关联规则挖掘算法找出不同监测对象之间在时间和空间上的相关关系。例如，发现降雨量与边坡位移之间存在强相关性，这为预测边坡灾害提供了重要依据。对于具有时空相关性的监测数据，可以利用数据插值方法估计未知位置或时间点的监测值。例如，假设在边坡上只部署了有限数量的传感器，可以利用插值方法估计未部署传感器位置的监测值，从而提高数据的空间覆盖率。这就像“地图绘制”中，利用已知点的数据推算未知区域的地形，绘制出完整的地图。数据同化技术就像一个“数据融合中心”，将来自不同来源、不同尺度的监测数据进行融合，生成统一的高分辨率监测数据集。例如，可以将卫星遥感数据与地面传感器数据进行融合，生成空间分辨率更高、时间分辨率更密的监测数据集。这就像将“卫星图像”与“地面侦察”信息结合起来，获得更全面、更精细的战场态势。融合后的高分辨率监测数据就像一张“高清地图”，蕴含着丰富的细节信息。

[0078] 进一步地，采用数据同化技术，将不同来源、不同尺度的监测数据进行融合，生成统一的高分辨率监测数据集。

[0079] 具体地，采用数据同化技术，首先对来自不同来源的监测数据进行预处理，包括数据清洗和格式标准化，确保数据质量和一致性。通过数据清洗，去除错误和不完整的数据记录，通过格式标准化，确保不同来源的数据可以在同一平台上进行有效整合。接着，采用多尺度数据融合算法，根据数据的空间和时间尺度，对数据进行适当的缩放和插值，以适应高分辨率的数据需求。这一步骤确保了不同尺度的数据能够在同一分辨率下被有效融合，从而提高数据的应用价值和精确度。然后，利用统一数据模型，将处理后的数据集成到一个统一的数据框架中。这一数据模型不仅包括数据的存储和查询功能，还包括对数据进行进一步分析和处理的能力，如趋势分析和模式识别。通过上述步骤，生成高分辨率的统一监测数据集，该数据集可以用于更精确的环境监测和决策支持。此外，该数据集的生成过程中，采用了机器学习算法进行数据的特征提取和异常检测，进一步提高了数据的准确性和可靠性。最后，对生成的高分辨率统一监测数据集进行持续的维护和更新，确保数据集的时效性和动态更新能力。通过定期的数据审核和更新，可以持续提供准确可靠的数据支持，为决策提供科学依据。通过这一系列的步骤，不仅提高了数据的利用效率和准确性，还增强了数据集的应用范围和深度，为相关领域的研究和应用提供了强有力的数据支持。

[0080] 示例性的，在环境监测领域，数据同化技术的应用可以通过具体的城市空气质量监测来说明。首先，对来自不同监测站的空气质量数据进行预处理，包括数据清洗和格式标准化。例如，对于监测到的PM5浓度值，去除那些明显偏离正常范围的数据点，如负值或异常高值，这些可能由设备故障引起。接着，将所有数据转换为统一的格式，比如将日期和时间统一为ISO标准格式，确保数据在后续处理中的一致性。接下来，采用多尺度数据融合算法，对数据进行适当的缩放和插值。例如，如果城市中心区域的监测站点较密集，而郊区站点较稀疏，则可以通过空间插值方法，如克里金插值，来估计郊区的空气质量状况，从而在整个城市范围内获得更均匀的数据覆盖。利用统一数据模型，将处理后的数据集成到一个统一的数据框架中。这一模型不仅包括数据的存储和查询功能，还能进行趋势分析和模式识别。例如，通过分析连续几天的数据，可以识别出空气质量恶化的趋势，并预测可能的污染事件，从而为政府部门提供科学依据，制定相应的应对措施。此外，通过机器学习算法进行数据的特征提取和异常检测，进一步提高数据的准确性和可靠性。例如，使用随机森林算法来识别哪些气象条件与高污染事件相关联，这有助于理解污染形成的机制，并预测未来的空气质量状况。最后，对生成的高分辨率统一监测数据集进行持续的维护和更新，确保数据集的时效性和动态更新能力。通过定期的数据审核和更新，可以持续提供准确可靠的数据支持，为决策提供科学依据。例如，每月对监测站点进行校准，确保数据的准确性，每季度根据最新的环境政策调整数据处理流程，确保数据处理的合规性和实时性。通过这一系列的步骤，不仅提高了数据的利用效率和准确性，还增强了数据集的应用范围和深度，为相关领域的研究和应用提供了强有力的数据支持。

[0081] S4、根据监测数据集，建立边坡结构的安全评估模型，其中所述安全评估模型综合考虑边坡表面位移、深部应力、孔隙水压力；基于安全评估模型，得到边坡安全状态的量化评估结果；

[0082] 具体地，将所述预处理后的监测数据上传至云平台，利用大数据分析和机器学习算法，建立边坡安全状态评价模型，所述模型综合考虑边坡表面位移、深部应力、孔隙水压力等多参数监测数据，通过数据挖掘和模式识别，提取边坡失稳的先兆特征，实现边坡安全状态的量化评估。

[0083] 作为一种增加的实施方式，获取预处理后的边坡监测数据，包含边坡表面位移、深部应力、孔隙水压力等多参数数据，并将这些数据上传至云平台，存储于分布式数据库中。从分布式数据库中读取边坡监测数据，采用数据清洗技术对数据进行去噪和缺失值处理，得到第一数据集。基于第一数据集，采用数据挖掘技术，例如关联规则挖掘，分析多参数监测数据之间的相关性，识别潜在的边坡失稳前兆信息，得到第二数据集。若第二数据集中包含边坡失稳前兆信息，则采用模式识别技术，例如支持向量机，提取边坡失稳的先兆特征，获得特征向量。根据提取的特征向量，结合预先建立的边坡安全状态评价模型，例如随机森林模型，对边坡安全状态进行量化评估，得到边坡安全等级。获取边坡安全等级，若边坡安全等级低于预设的阈值，则生成预警信息。通过消息推送服务将预警信息发送给相关管理人员，以便及时采取相应的措施。

[0084] 示例性的，获取预处理后的边坡监测数据，这些数据包括边坡表面位移、深部应力、孔隙水压力等多参数数据。这些数据通过无线传感器实时采集，并上传至云平台存储于分布式数据库中。例如，在四川的一个大型水电站边坡，安装了多个传感器，每隔一小时自动将数据发送到云服务器。这些数据首先经过数据清洗技术处理，去除由于设备故障或外界干扰产生的噪声和填补数据缺失部分，确保数据的完整性和准确性。例如，如果某个传感器的数据突然出现异常值，系统会自动检查与前后时间点的数据进行比对，判断是否为真实的地质变动或仅仅是传感器故障。基于清洗后的数据，采用数据挖掘技术如关联规则挖掘，分析不同参数之间的相互影响和依赖关系。通过这种技术，可以发现例如当孔隙水压力突增时，边坡表面位移可能会有相应的增加，这种模式的发现有助于识别潜在的边坡失稳前兆。在实际案例中，通过分析历史数据，研究人员可能会发现在雨季期间，边坡失稳的概率显著增高，这与孔隙水压力增高和土体重量增加有关。若在数据中发现了边坡失稳的前兆信息，接下来会使用模式识别技术，如支持向量机，从大量的监测数据中提取关键的预警特征。这些特征向量是对边坡稳定性状况的量化表达，可以有效地用于后续的安全评估。例如，通过分析特征向量，可以确定边坡的位移速率和应力变化趋势，这些都是评估边坡稳定性的重要指标。结合这些特征向量和预先建立的边坡安全状态评价模型，如随机森林模型，可以对边坡的当前安全状态进行量化评估。这个模型通过训练大量历史数据建立，能够预测边坡在不同条件下的稳定性。例如，模型可能表明，在连续降雨并伴有高孔隙水压力的情况下，边坡的安全等级可能下降至危险阈值以下。一旦边坡安全等级低于预设的阈值，系统则生成预警信息。这些信息通过消息推送服务发送给相关管理人员，使他们能够及时采取措施，如疏散作业人员、启动排水系统或进行加固工作，以防止可能的边坡滑坡事故。这种及时的信息传递和预警机制在许多国家的大型工程项目中已经成为标准做法，有效地保障了人员和财产的安全。

[0085] 其中，从分布式数据库中读取边坡监测数据，采用数据清洗技术对数据进行去噪和缺失值处理，得到第一数据集。

[0086] 具体地，通过分布式数据库获取边坡监测数据，这些数据包含多种监测指标，如位移、倾斜等，这些数据首先经过数据提取过程，确保数据的完整性和准确性。获取的数据通过数据清洗技术进行初步处理，包括去噪处理和缺失值处理，去噪处理使用噪声过滤算法来减少数据中的随机误差，而缺失值处理则采用插值或回归技术来补全数据，从而确保数据集的完整性。处理后的数据被构建为初步数据集，这一数据集将用于后续的数据分析。在数据分析阶段，采用统计分析和机器学习算法，如决策树、支持向量机和聚类分析，来分析数据中的模式和趋势，从而对边坡的稳定性进行评估。通过这些技术处理，可以有效地从监测数据中提取有用信息，为边坡安全监测提供科学依据。

[0087] 示例性的，在边坡监测数据的处理过程中，首先通过数据提取确保数据的完整性和准确性。例如，在监测边坡位移时，采用全站仪进行连续监测，数据每隔一小时自动上传至服务器。在这一阶段，可能会遇到数据传输中的丢包问题，因此需要通过时间戳对比和数据完整性校验算法来确保所有数据都被完整记录。接下来，数据清洗技术的应用是至关重要的。在去噪处理中，可以使用滑动平均滤波器来减少由于设备震动等因素引入的随机误差。例如，如果原始数据显示在短时间内边坡位移突然增大，而后迅速恢复正常，这种异常波动很可能是由于设备的临时故障引起的。通过滑动平均法，可以平滑这类短期波动，从而更准确地反映边坡的实际移动趋势。在处理缺失值时，如果监测到某一时间点的数据缺失，可以采用线性插值法来估算这一时间点的数据。假设在10点和12点的数据完好，而11点的数据缺失，可以通过10点和12点的数据，按照线性趋势估计11点的数据，从而保证数据集的连续性。数据分析阶段，决策树算法可以用来识别哪些因素最直接地影响边坡稳定性。通过构建决策树模型，可以发现例如连续降雨导致的地下水位上升是边坡稳定性的关键影响因素。此外，支持向量机(SVM)算法可以用于分类边坡的稳定状态，通过训练数据集中的各种参数，SVM模型能够有效地将边坡状态分为稳定和不稳定两类。聚类分析则可以用来识别存在相似位移模式的边坡区域。例如，通过K‑means聚类算法，可以将边坡按照位移大小和速度的相似性分组，这有助于识别出可能存在相似地质结构或受相似外部影响的边坡区域。通过这些技术的应用，可以有效地从监测数据中提取有用信息，为边坡安全监测提供科学依据。这些分析不仅帮助预测和预防可能的边坡失稳事件，还能为地质工程师提供实时数据支持，使他们能够及时调整监测策略和加固措施。

[0088] S5、建立边坡灾害预警模型，通过所述边坡灾害预警模型对所述量化评价结果进行趋势分析和阈值判断，实现边坡灾害的早期预警和实时预警。

[0089] 具体地，在所述边坡安全状态评价模型的基础上，结合边坡工程的设计参数、环境因素和历史灾害数据，建立边坡灾害预警模型，通过对评价结果的趋势分析和阈值判断，实现边坡灾害的早期预警和实时预警。

[0090] 获取边坡工程设计参数：获取边坡的几何参数(高度、坡角、坡长等)、岩土体参数(强度、变形模量等)以及支护结构参数。

[0091] 获取环境因素数据：获取实时降雨量、地下水位、温度、地震烈度等环境监测数据。

[0092] 获取历史灾害数据：获取该区域或类似区域的历史滑坡、崩塌等灾害数据，包括灾害发生时间、规模、诱发因素等。

[0093] 构建边坡安全评价模型：采用极限平衡法、有限元法等构建边坡安全评价模型，计算边坡安全系数。其中，安全系数＝抗滑力/下滑力。

[0094] 根据获取的设计参数、环境因素、历史灾害数据和构建的边坡安全评价模型，计算当前边坡安全系数。若当前边坡安全系数小于预设的阈值，则发出预警信号。采用时间序列分析方法，对所述边坡安全系数进行趋势分析，预测边坡安全系数的变化趋势。若预测的边坡安全系数未来一段时间内持续下降并低于预设阈值，则发出早期预警信号。根据计算得到的边坡安全系数和边坡评价结果的趋势分析结果，判断边坡灾害风险等级。若边坡安全系数低于预设阈值，则发出实时预警；若预测的边坡安全系数未来一段时间持续下降并低于预设阈值，则发出早期预警。

[0095] 示例性的，获取边坡工程设计参数是边坡安全评价的基础工作。以某山区高速公路边坡为例，首先需要测量边坡的几何参数，如高度为50米，坡角为35度，坡长为80米。这些参数直接影响边坡的稳定性分析。接着，获取岩土体参数，如岩土体的强度参数(如黏聚力为25kPa，内摩擦角为30度)和变形模量(如2GPa)，这些参数决定了岩土体在受力情况下的变形和破坏特性。此外，支护结构参数，如锚杆的长度、直径和布置方式，也是必不可少的，例如采用长度为10米的锚杆，直径为32毫米，按梅花形布置。获取环境因素数据是评估边坡动态稳定性的关键。例如，在雨季期间，实时监测降雨量，发现24小时内降雨量达到100毫米，地下水位上升了2米，温度变化不大，但地震烈度监测显示近期有轻微地震活动(烈度为IV度)。这些数据表明，降雨和地震可能对边坡稳定性产生不利影响。历史灾害数据的收集有助于预测未来灾害发生的可能性。通过查阅历史记录，发现该区域在过去十年内发生过三次滑坡事件，分别发生在雨季初期，滑坡规模较大，主要诱发因素为强降雨和地震。这些历史数据为当前边坡安全评价提供了重要参考。构建边坡安全评价模型是核心环节。采用极限平衡法，通过计算边坡的抗滑力和下滑力，得到安全系数。例如，假设抗滑力为5000kN，下滑力为4000kN，则安全系数为25。安全系数大于1表示边坡处于稳定状态，小于1则表示存在失稳风险。有限元法则通过数值模拟，考虑复杂地质条件和荷载分布，提供更为精细的安全系数计算结果。根据获取的设计参数、环境因素、历史灾害数据和构建的边坡安全评价模型，计算当前边坡安全系数。假设当前计算得到的安全系数为15，若预设的阈值为20，则当前安全系数低于阈值，系统会发出预警信号，提示管理人员采取加固措施。进行边坡评价结果趋势分析，采用时间序列分析方法，对过去三个月的边坡安全系数进行趋势分析。假设分析结果显示，安全系数从30逐渐下降至15，且预测未来一个月内将继续下降至10，低于预设阈值20，则系统会发出早期预警信号，提醒提前做好防范措施。根据计算得到的边坡安全系数和趋势分析结果，判断边坡灾害风险等级。若当前安全系数低于阈值，则发出实时预警，提示立即采取应急措施；若预测的边坡安全系数未来一段时间持续下降并低于阈值，则发出早期预警，提醒提前做好防范准备。通过这些步骤，不仅能实时掌握边坡的稳定状态，还能预测未来的变化趋势，从而有效预防和减少边坡灾害的发生。获取详细的设计参数和环境数据，结合历史灾害信息和先进的评价模型，能够全面、准确地评估边坡安全状况，及时发出预警，保障人员和财产安全。例如，在某一实际工程中，通过监测发现降雨量骤增，地下水位上升，结合历史灾害数据，判断该区域在类似条件下曾多次发生滑坡。通过极限平衡法计算，当前安全系数为18，已接近阈值20。进一步的趋势分析显示，未来几天内安全系数可能降至10。基于这些分析结果，系统及时发出早期预警，管理人员迅速采取排水和加固措施，成功避免了滑坡事故的发生。这种综合性的边坡安全评价方法，通过多参数监测、数据分析和模型计算，能够全面、动态地评估边坡稳定性，提供科学的预警信息，为边坡安全管理提供有力支持。通过实时监测和趋势预测，不仅能够及时发现潜在风险，还能提前采取预防措施，最大限度地减少灾害损失。

[0096] 实施例二

[0097] 基于同一种的发明构思，如图2所示，本实施例还提供了一种基于分布式传感技术的边坡结构安全监测系统，包括：

[0098] 分布式监测模块，用于对边坡表面和深部进行分布式监测，获取监测数据；

[0099] 无线传感器网络模块，用于通过无线网络，对所述监测数据进行数据传输；

[0100] 边缘计算处理模块，用于对传输的监测数据进行预处理和分析，得到监测数据集；

[0101] 第一分析模块，用于根据监测数据集，建立边坡结构的安全评估模型，其中所述安全评估模型综合考虑边坡表面位移、深部应力、孔隙水压力；基于安全评估模型，得到边坡安全状态的量化评估结果；

[0102] 第二分析模块，用于建立边坡灾害预警模型，通过所述边坡灾害预警模型对所述量化评价结果进行趋势分析和阈值判断，实现边坡灾害的早期预警和实时预警。

[0103] 本实施例提供的一种基于分布式传感技术的边坡结构安全监测系统具有实施例一提供的一种基于分布式传感技术的边坡结构安全监测方法的全部优点。

[0104] 实施例三

[0105] 本实施例还公开了一种计算机装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现实施例一所述方法的步骤。

[0106] 实施例四

[0107] 本实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现实施例一所述方法的步骤。

[0108] 实施例五

[0109] 本实施例还公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现实施例一所述方法的步骤。

[0110] 以上，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。