0 引言

露天矿边坡监测技术的发展旨在全面分析采矿剥离、爆破、降雨、冻融等因素对边坡稳定性的影响（吕乐婷等，2008；胡大治和蒋勇，2015；刘作利等，2018；葛山峰，2019），确保生产活动的安全进行。传统手工观测逐步向现代自动化智能监测转变，合成孔径边坡雷达技术的应用提高了边坡监测的准确性和实时性，为预测、预报和工程治理提供了可靠数据和科学依据（李静涛等，2011；王荣海和黄月军，2011；贺丹和杨凤芸，2017；吴星辉等， 2018），有助于保障露天矿生产安全和人员健康。

露天矿山边坡的滑坡致灾能力相对较弱，主要由于边坡的坡度和地质结构相对较为稳定（吴度希，2012；张东方，2015；韩扬，2018）。然而，在高海拔地区，冻融因素也是一个重要的影响因素 （Helmstetter，2004；Calvello et al.，2008；Berisavljević， 2019）。冻融循环导致的地面冻胀和解冻过程中的土体变形，因此，在高海拔地区的露天矿山，除了水文作用和开采活动对边坡稳定性的影响外，冻融因素也是一个重要的考虑因素，需要在安全生产管理中加以重视（于泓，2012；邓增兵等，2011；徐广旺等，2013；邓绍刚和王少杰，2020）。

张亦海等（2022）基于新疆某铁矿低温高海拔地区的边坡合成孔径雷达（SAR）和气象监测数据，研究冻融循环和降雨对露天矿山边坡的影响，提出了边坡变形机理，并指出冻融循环裂隙在后续频繁降雨下导致的大量变形是最不利因素。孙贝贝等 （2023）通过边坡合成孔径雷达全天时在线监测，发现地下采矿作业导致边坡表面变形较大，而冻土融化对边坡影响较小。

综上所述，本文以超高海拔露天矿山边坡雷达监测技术为研究对象，选取西藏巨龙铜矿露天采场西山高陡边坡重点监测区域，分析了合成孔径边坡雷达（S-SAR）监测数据。发现超高海拔露天矿边坡雷达监测数据受多种因素影响，同时，高海拔露天矿冻冰期和解冻期是影响边坡稳定性和雷达监测的重要因素。通过研究超高海拔边坡雷达监测数据特征，了解边坡的变形规律，能够为类似矿山边坡变形研究提供一定参考。

1 矿区概况

巨龙矿区地处雅鲁藏布江一级支流拉萨河流域南部，位于拉萨河南侧甲玛河支流—甲玛西沟上游的支沟荣木错拉河上游及两侧山地，属极高山区，地貌类型中等复杂，分布有构造剥蚀极高山地貌、河谷侵蚀堆积地貌及冰川地貌。巨龙矿区平均海拔高度大于 5200 m，属极高山区；区内冰缘地貌特征明显，发育不同时期的冰斗、角峰、悬谷、冲沟、侧碛垅、终碛垅以及倒石堆、寒冻石流（碎石流）、坡积堆、坡积裙等。地形坡度一般 30°~40°，局部形成陡岩。

巨龙露天采场地层岩性较简单，构造地质条件中等—复杂，属于风化裂隙潜水顶板直接充水矿床，水文地质条件中等类型。该矿区主要矿体附近地表水体规模较小，地下水补给条件差，富水性弱 —中等。工程地质问题主要表现为裂隙密集带，岩石疏松破碎稳定性较差。自然边坡、公路切坡及人工堆积边坡基本稳定，但在强降雨及季节性融冻土层局部地段可能会发生小规模的融冻土蠕动滑塌或泥石流，对边坡稳定存在不利影响。

2 超高海拔露天矿边坡雷达监测效果影响因素分析

2.1 边坡地质构造

巨龙铜矿采场主要存在两个断层 F4、F5，主要位于B区北部，F4位于B区北部顶端200 m左右，F5 断层位于B区坡顶处。其中F4断层区域，存在两个不同地质单元，片状岩石和砂岩。当SAR信号穿过这样的地区时，会与不同地质单元的边界产生反射和散射。由于不同地质单元的电磁性质不同，这些反射和散射会表现出不同的相位特征。因此，当 SAR 数据被解释时，这些相位变化会反映出地质构造的特征，如断层的位置、走向和倾角。这对于地质构造的识别和解释具有重要意义，但同时也增加了数据解释的复杂性，需要结合其他地质信息进行综合分析。

2.2 气象条件及数据处理技术

（1）大气折射和吸收

巨龙矿区平均海拔高度大于 5200 m，大气厚度较低，微波信号穿过大气层的传播距离相对较短。这些大气效应会导致SAR信号的衰减和失真，从而降低了数据的质量。衰减的信号可能会导致图像中的地物特征不清晰，或者引起图像中的虚假反射，影响数据的解释和应用。

因此，在高海拔地区进行 SAR 监测时，需要考虑到大气对微波信号的影响，采取相应的校正措施以提高数据的质量和准确性。这可能包括大气校正和地形校正等处理方法，以减少大气效应对 SAR 数据的影响。

（2）气象条件不稳定

巨龙矿区属典型的大陆高原性气候，为温带高原半湿润轻霜冻气候区，气候多变，高山降雨、云雾等现象频繁发生，影响 SAR 信号的接收和反射，降低数据的可靠性。此外，昼夜温差悬，会导致边坡表面冻融循环，进而影响SAR数据的解释和处理。

（3）数据处理技术

针对高海拔地区大气厚度较低的特点，需要进行精确的大气校正工作，以减少大气对SAR信号的影响。此外，复杂的地形会导致SAR图像的地形失真，需要进行地形校正以提高数据的精度和可靠性 （杨俊等，2015）。

3 超高海拔露天矿山边坡雷达监测技术应用

3.1 S-SAR边坡雷达技术原理

边坡位移监测合成孔径雷达系统（S-SAR）是中国安全生产科学研究院基于地基合成孔径雷达差分干涉技术（DInSAR 技术）自主研发的先进远程自动监控系统。如图1 所示，该系统具备对大范围边坡进行定点连续监测的能力，并可及时对各类潜在危险区域进行灾害预警。这项技术的应用大大降低或避免了灾害对国家和人民生命财产的损失。

基本原理如下：

（1）辐射和接收

S-SAR 系统通过辐射具有特定频率的微波信号，通常使用 X 波段或 L 波段。这些微波信号被辐射到地表并与地物相互作用，部分被反射回雷达天线。

（2）多普勒频移

雷达平台在移动过程中，由于运动的相对速度会导致接收到的信号频率发生变化，即多普勒频移。通过记录接收信号的多普勒频移，可以推断出地物相对雷达的运动状态，进而消除运动引起的相位失真。

（3）合成孔径雷达（SAR）成像

S-SAR 系统在运动过程中持续辐射微波信号，并记录反射回来的信号。这些记录的信号被用来合成一张高分辨率的雷达图像。合成孔径雷达成像利用了运动中的多个位置所接收到的雷达信号，并将其叠加以提高分辨率，从而实现对地表的高分辨率成像。

（4）相位干涉

通过比较不同时间获取的 S-SAR图像，可以观察到地表的形变和位移。这是通过相位干涉原理实现的，即通过比较不同时期的S-SAR图像的相位信息，推断出地表的形变情况。形变导致了反射信号的相位变化，从而在干涉图像中呈现出明显的相位变化模式。

（5）数据处理

对采集到的 S-SAR 数据进行一系列的预处理和处理操作，包括大气校正、地形校正、相位解缠等。这些处理操作旨在提高图像的质量和准确性，从而更准确地获取边坡的形变信息。

3.2 监测内容

通过边坡雷达监测技术，准确捕捉危险区域的位移和速度变化情况。基于岩体变形破坏规律的深入分析，预测和预报滑坡事件的可能性和时间，以确保矿山施工的安全性。同时，边坡雷达监测技术具备监测密度高、精度优和覆盖范围广的特点，能够全面获取边坡的监测数据。在超高海拔环境下，该技术可用于分析边坡监测数据的变化特征，从而揭示露天矿边坡稳定性的影响规律。为边坡防治和采矿设计提供重要的科学依据。

3.3 监测布置

边坡雷达在线监测系统布设在巨龙采场西山高陡边坡对面，地理坐标东经91.6052418498º，北纬 29.6277528239º，高程在5007 m左右。如图2所示，红色框内为雷达整体监测区域，同时根据边坡重要程度及危险性划分监测区域内黄色线框部分为重点监测区域。

3.4 高海拔露天矿边坡雷达监测数据分析

地形和地貌条件、天气和气候条件、地质构造、人为干扰等因素均影响超高海拔露天矿边坡雷达监测数据特征，其中天气与气候条件对边坡雷达监测数据的影响最为复杂，因此本文仅聚焦于天气和气候条件角度，分析冻融循环下，高陡边坡雷达监测数据特征。

根据巨龙露天采场西山高陡边坡雷达2023年1 月—12月监测数据分析，如图3所示，重点监测区域 2023年累计变形量总体呈低速缓慢上升-中速持续上升-保持稳定-加速上升趋势。

边坡雷达监测数据显示，2023年4—5月边坡累计变形量增加，因为矿区每年 4月积雪开始融化，随着气温日渐升高，岩土体内部的冰相发生融化，导致土体体积变化。这种体积变化会引起土体的弹性和塑性变形，导致边坡稳定性减弱。此外，冻土融化释放的大量水分会导致土体内部的水文过程发生变化。水分运动会改变土体内部的孔隙水压力分布，致使进监测数据上升，边坡表面变形活跃，变形量增加。

上一年 9 月中旬至第二年 3 月末期间，边坡处于长期冰冻状态。这种状态下，岩土体内部的冻结作用导致孔隙水凝固形成冻结带，进而增加了土体的整体稳定性。由于冰冻状态下的岩土体具有较高的抗剪强度和刚度，边坡内部的应力分布逐渐趋于稳定，减缓了变形速度。因此，边坡在此期间的累积变形量相较于8—9月处于夏季高温、降雨条件下的变化幅度较小，表现出较为稳定的变形特征。

综上所述，2023年度巨龙西山高陡边坡重点监测区域总体呈相对稳定的状态，其中，冻冰期和解冻期会对其稳定性产生一定影响，导致边坡变形量增加。在冻冰期，由于地表冻结导致土体冰冻膨胀，可能增加边坡内部的应力，引发一定程度的变形。而在解冻期，随着冻土融化，土体强度减小，加之冰冻水的渗透加剧，边坡的稳定性可能进一步减弱，导致变形量增加。为确保边坡长期稳定，建议在冻冰期前加强排水和防护工作，以减轻冻结对边坡的影响；同时，解冻期间应密切关注边坡变形情况，及时采取相应的监测和控制措施。此外，通过加强监测和数据分析，可以更准确地了解边坡变形规律，为寒区露天矿山边坡安全管理提供科学依据和有效措施。

4 结论

（1）超高海拔露天矿边坡雷达监测数据受地形地貌、天气气候、地质构造岩性、人为干扰以及数据处理技术等多方面影响。在进行监测和分析时，需要综合考虑这些因素，并采取相应的措施，以确保监测数据的准确性和可靠性。

（2）冻冰期和解冻期影响边坡稳定性，导致变形增加。冻结使土体膨胀，增加内部压力；解冻使土体强度减弱，冻水渗透加剧。建议矿区加强排水和防护，密切监测变形，并通过数据分析提供科学管理依据。

（3）边坡雷达监测技术是一种高效的边坡安全监测手段。通过实时测量边坡位移量并结合预警系统，该技术能够快速发现边坡的变形情况，提供关键的安全保障。持续的监测和数据分析还可以帮助我们深入了解边坡的变形规律，为边坡的维护和设计提供科学依据，从而有效提升矿山的整体安全性。

参考文献