0 引言

露天开采是中国矿业领域主要生产方式之一，为了满足国民经济快速发展的需要，当矿床赋存条件对开采方式不做限制时，应首先选择露天开采方式。露天开采相较于地下开采成本较低，更易于应用大型生产设备，从而扩大企业的生产能力，提高经济效益。其中露天开采的铁矿约占铁矿总开采量的90%，有色金属矿约占40%，在中国矿山开采中占有重要地位（张至刚，1999；胡家国和于海湧， 2005；李全明等，2007）。随着现有的金属露天矿山开采延续，边坡高度逐年加大，进而形成深凹露天边坡，严重威胁矿山生产安全（熊赞民等，2023）。据统计，边坡失稳灾害造成的经济损失平均每年高达 198 亿美元，约占全球年均灾害损失的 17% （Haqueu et al.，2016；张亦海等，2022）。随着科技不断发展，越来越多的新型设备被应用于矿山边坡监测中，目前已经较为广泛使用的边坡监测设备有激光位移监测技术、地面三维激光扫描设备（Tezag et al.，2007）、雷达干涉测量技术（Massonnetd and Felglkl，1998）、摄影测量技术、GPS 监测技术（Brunner et al.，2021）。这些监测设备中效果最好的为边坡雷达，边坡雷达具有灵敏度高、监测范围广、扫描周期短、可以全天侯监测等优点，在矿山监测中应用较为普遍。但是如何对边坡雷达监测数据进行分析，从而准确预测边坡破坏时间、范围与形式，目前仍然没有普适的模型。尽管速度倒数法具有简单实用的特点且已经广泛应用于滑坡时间预测 （Fukuzono，1985），但是由于滑坡灾害现象的复杂性，以及岩石的非均质使得材料响应的复杂性 （Voight，1988，1989）。因此速度倒数法也有一定的限制，只适用于在临滑前处于一直加速状态利用加速蠕变理论判定的边坡失稳（马海涛等，2021）。

综上所述，以往研究所使用的滑坡理论多为加速蠕变模型却忽略了其他破坏类型，所以加强边坡表面变形监测数据分析从而获得更加准确的滑坡时间预测会对预防滑坡有十分重要的意义。本文对比分析了两个不同矿山滑坡时的合成孔径边坡雷达变形监测数据，获得在滑坡时边坡表面变形监测特征曲线，进而判断变形曲线与滑坡之间的关系。

1 合成孔径边坡雷达监测原理

合成孔径边坡雷达（Slope-Synthetic Aperture Radar）对于矿山边坡的监测源自卫星技术，20世纪 90年代，卫星的合成孔径雷达已经可以利用雷达图像中的相位差来监测地球表面位移（Borgeaud et al.，1994；Srivastavas et al.，1996）。随后有研究者利用地基干涉测量技术将合成孔径雷达技术应用于建筑物及地形测量的领域（Pieraccini et al，2000a， 2000b）。

如图1 所示，地基合成孔径边坡雷达的基本原理是利用雷达差分干涉测量技术，在距离向利用脉冲压缩实现高分辨率，在方位向通过波束锐化实现高分辨率，从而获取观测区域的二维高分辨率图像；通过差分干涉测量技术，把同一目标区域，不同时间获取的序列二维高分辨率图像结合起来，利用图像中各像素点的相位差反演获得被测区域的高精度形变信息（张亦海等，2021）。

通过使用图2 所示的合成孔径边坡监测雷达，将其架设在合适的位置即可实时监测矿区边坡的表面变形。S-SAR 型边坡雷达由雷达系统、供电与控制系统、轨道系统、控制软件系统和数据存储系统五部分组成。雷达系统完成大带宽电磁波信号快速收发；供电与控制系统实现全系统供电与控制； 轨道系统协助雷达系的成高精度平稳直线运动，实现方位孔径合成；控制软件系统完成回波数据预处理、数据管理、成像处理、变形信息提取和形变信息分析；数据存储系统完成数据的快速存储与交互。

S-SAR 型边坡雷达波工作频率 17 GHz，带宽 500 MHz，其主要技术特点如下：

（1）测量边坡表面形变精度为 0.1 mm，高空间分辨率为（0.3 m×3 m，在1 km处）；

（2）遥测距离达 5 km，无须在目标区域安装传感器，无须靠近或进入目标物；

（3）在降雨、大风、大雾等各种恶劣天气条件下能够提供连续的监测数据；

（4）数据采集时间短，单次采集时间可少于 10 min；

（5）与GPS、全站仪等相比具有空间覆盖优势。

2 滑坡情况及变形云图

2.1 阿拉善新井滑坡事故

内蒙古阿拉善新井煤矿 2023 年 2 月 22 日发生大面积滑坡，如图3所示，事发区域最大厚度105 m、堆积体体积约 756 万 m³，破坏范围东西最宽 520 m、南北最长630 m，面积约23 万m²。滑坡发生在22日13 时 12 分，采场北坡形成了南北约 200 m，东西长 500 m，净高约80 m的坍塌体。

由于在救援期间发生了第二次滑坡且采集到了较为完整的边坡变形数据，所以下文将对新井第二次滑坡情况进行分析。图4即为阿拉善新井救援期间3#雷达在2月23日至3月4日之间的边坡变形云图，图中红色区域即为最终发生二次滑坡的区域。该区域于2月27日22：00发生了红色预警，表1 为3#雷达的预警值设置。

2.2 内蒙古某矿滑坡事故

在 2020 年 8 月 27 日 18 时，云计算中心捕捉到内蒙古某矿边坡产生加速点，预警区域开始进入加速变形阶段，预测滑坡时间在29日9：32—10：27，且滑坡概率达高达 80%。如图5 所示，最终真实滑坡时间为8月29日10：26，其滑坡预报误差在1 h。

图6即为内蒙古某矿6#雷达8月26日—8月29 日边坡变形云图，图中橙色区域即为最终发生滑坡的区域。该区域于 8 月 28 日发生了黄色预警，表2 为产生预警的6#雷达预警值设置。

3 变形曲线分析

图7 为阿拉善新井 2023 年 2 月 23 日—3 月 4 日之间边坡变形曲线，可以看出在滑坡的前期及中期阶段发生了多次异常的加速变形，整个滑坡形变时间持续了约33 h。

图8为内蒙古某矿2023年8月26日—8月29日边坡变形云图，与新井滑坡类似，该矿在滑坡阶段同样发生了多次异常的加速变形，整个滑坡形变时间持续了约68 h。

对比两个边坡滑坡时的区域变形曲线发现，边坡在发生破坏性变形之前会有多次异常的加速变形现象，这一点与斋藤法的三阶段变形相符。同时边坡在滑坡前并不会呈加速—匀速—再加速的变形规律，而是会重复多次加速—匀速—加速循环的变形现象。依据本文中的数据无法判断每次加速时其平均加速度之间的关系，同时也不能确定其是否会在本次加速时发生滑坡。

如果从滑坡结束时间往前反算可以发现，发生单个加速—匀速—加速周期的时间大致在 32 h 左右，且在这个角度下两个矿的滑坡持续时间相似，都在 30 h 左右。但是并不能排除内蒙古某矿更长时间之前的变形数据与本次滑坡的相关性。

4 结论

本文通过对边坡监测设备及算法模型的梳理阐述了边坡监测的发展历程；描述了目前普遍在使用的设备及其优缺点；以及地基边坡监测雷达的工作原理与组成。同时在总结前人科研成果的基础上采用地基合成孔径边坡雷达对两个不同的矿山滑坡监测数据进行分析，验证了斋藤法在滑坡变形中的正确性并且提出了该算法在滑坡预测中的局限性。

（1）从滑坡结束时间反算发现：发生单个加速 —匀速—加速周期的时间大致在 32 h左右，且在这个角度下两个矿的滑坡持续时间相似，都在 30 h左右。但是并不能排除内蒙古某矿更长时间之前的变形数据与本次滑坡的相关性。

（2）未来研究可以建立加速阶段其平均加速度与加速时发生滑坡之间的联系，或者通过不同岩性之间滑坡时匀速阶段持续的时间优化滑坡预测算法。

参考文献