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0 引言
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随着露天开采作业的持续加强及开采年限的延长，越来越多的露天矿区逐渐过渡为深凹开采模式，由此产生的高陡边坡所引发的滑坡灾害呈现上升趋势，对矿区的安全生产构成严重威胁，形势日趋严峻（徐瑞聪等，2022）。露天矿开采过程中，滑坡是一种常见的边坡失稳现象，随着开采深度和规模的持续扩大，高陡边坡的稳定性问题已成为影响资源开采可持续性和安全性的关键因素之一（闫国斌等，2015；Wu et al.，2018）。位移是边坡岩土体在滑坡演化过程中的重要指标之一，其能较为直观地反映出边坡运动状态（马海涛等，2021）。随着现代测绘科学与技术的不断进步，露天矿边坡位移监测技术正逐步实现从传统点式监测向面式和体式监测的转型升级。根据监测方式的不同，边坡位移监测技术主要可分为表面位移监测技术和内部位移监测技术两大类。
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张亦海等（2022）基于 S-SAR 监测数据的高海拔露天矿边坡变形特征及影响因素研究，获取在时间序列下环境温度和降雨量与边坡雷达监测变形数据的对应规律，提出该矿山边坡变形的机理并研判边坡近期状态。由于发生山体滑坡区域的地质构造特征、水文地质条件等自然因素的复杂多样性，以及边坡变形过程中的突发性、随机性，致使滑坡过程成为 1 个极其复杂的研究问题，这就需要保证获取的滑坡过程变形信息必须详细、完整（黄润秋，2007；Nhan and Wu，2019；朱赛楠等，2019； Distefano et al.，2021）。
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近年来，陆基雷达广泛应用于边坡变形监测以及滑坡灾害预警预报等工作中（Bozzano et al.， 2010；Dick et al.，2014；Tommaso et al.，2017）。马海涛等（2021）研究提出采用正态分布置信区间动态识别速度倒数法加速开始点的方法解决预测滑坡时间具有一定滞后性等问题，建立T-1g滑坡时间预测模型，提高滑坡时间预测的准确性。基于卫星技术的合成孔径雷达在 20 世纪末已经可以通过对雷达监测图像中的相位信息进行处理分析，从而实现探测地球表面的位移（朱良等，2009；李春升等， 2016）。合成孔径雷达监测技术，具备全天候、高精度、大范围、无接触、高分辨率及快速连续监测等多重优势，能够有效且及时地掌握边坡变形情况，从而为边坡稳定性评估及预警提供坚实可靠的数据和技术支撑，在露天矿边坡监测领域扮演着举足轻重的角色。
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1 矿区概况
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矿区目前最终境界分为北坑和南坑 2 个采坑，东北采坑坑底标高868 m，边坡最高标高1030 m，边坡大高度 162 m，上盘主要岩性为花岗岩、流纹斑岩、绿泥石英片岩，下盘主要岩性为石英岩、绢云母石英片岩；西南采坑坑底标高 832 m，边坡高标高 1012 m，边坡最大高度 180 m，上盘主要岩性为流纹斑岩、绿泥石英片岩，下盘主要岩性为石英岩、绢云石英片岩，采场现状如图1所示。
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矿区坐落于内蒙古高原北部的低山丘陵地带，地势较为平缓。其最高点海拔为 1044 m，最低点海拔为 1005 m，两者间的相对高差为 39 m，显示出地形起伏相对平缓，地表水系的发育程度较低。矿区内地形变化较小，沟谷不甚发育，丘坡主要由第四系残坡积物构成，且其厚度适中，图1b 为采区现状图。
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图1 采区边坡现状图
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2 S-SAR 边坡雷达工作原理与预警机理
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边坡雷达的工作原理主要依赖于地基合成孔径雷达差分干涉测量技术，该技术用于获取被测区域的变形信息。通过地基合成孔径雷达技术，在距离向上采用脉冲压缩技术以达到高分辨率；在方位向上，则通过波束锐化技术同样实现高分辨率，从而成功获取观测区域的二维高分辨率图像。借助差分干涉测量技术，可将同一目标区域、在不同时间点获取的序列二维高分辨率图像进行结合，通过分析和比较图像中各像素点的相位差，能够反演出被测区域的高精度变形信息。最后，通过网络远程控制系统，可以实现整个监测过程的自动化操作 （袁孝康，1998；姜岩和高均海，2003；李晨，2010；刘曦霞，2015；吴星辉等，2019；杨鸿，2022）。过程如图2和图3所示。
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图2 S-SAR扫描轨迹及成像区域分布示意图
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其中，方位向指沿着雷达运动方向，方位向分辨率R可用下式表示：
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式（1）中：R是方位向分辨率（m）；λ是雷达波长（m）；Rswath 是雷达成像带宽（MHz）；θ 是雷达波束角（°）。
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图3 S-SAR相位变化示意图
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由式（1）可知，当合成孔径长度、雷达波长一定时，方位向分辨率仅与雷达与目标物的距离有关，即目标物体距离雷达的距离越远，其分辨率越大，雷达监测效果越差，为验证不同距离条件下 S-SAR 边坡雷达监测数据变形规律，下文将对边坡雷达监测范围内，同一地质条件下的不同距离的边坡对比试验。
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3 不同距离条件下 S-SAR 边坡雷达监测数据规律探究
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3.1 露天矿山边坡分区
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依据金中矿业出具的最新的边坡稳定性分析报告可知，目前露天开采最终境界北边坡分为 4 个边坡稳定性分区（图4），上盘 A1区（西南坑）边坡采高180 m，分析剖面为3条；上盘A2区（东北坑）边坡采高62 m，分析剖面为1条；下盘B1区（西南坑），边坡采高为 186 m，分析剖面为 3 条；下盘 B2 区（东北坑），边坡采高为72 m，分析剖面为1条。
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图4 边坡稳定性分区
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3.2 边坡雷达在线监测试验
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根据边坡稳定性分区情况，选取上盘A1区作为试验对象，该区域赋存部分第四系残积土、砂砾层及花岗闪长岩，其岩体风化严重，节理裂隙发育，坡底有残积的浮土，岩体稳定性较差，可较好的反应边坡变形情况（图5）。
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假设上盘 A1 区地质条件绝对一致，针对上盘 A1 区边坡雷达在线监测范围内分别选取距离边坡不同距离的单点 3、单点 7 进行分析变形曲线 （图6a）。
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图5 上盘 A1区地质情况
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a—残积土层、强风化层；b—岩体、土质特征
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图6 不同距离条件下单点3、单点7边坡变形规律
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a—试验点3、点7位置图；b—单点3、单点7变形情况
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结果显示，单点7变形曲线较为缓和，更趋于线性发展状态，变形量主要集中在-5~0 mm，而单点 3 距离雷达视线问题相对较远，像素点必然较大于单点7，变形曲线也可以看出，近24 h内变形幅度较为明显，同单点7变形规律差异较大，变形量主要集中在-7~0 mm（图6b）。
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边坡雷达监测范围内其余单点变形情况也各有特点。由于距离雷达视线较近，像素点较小，因此其变形曲线相对较为陡峭，综上所述，各点的变形情况均有所差异，地质条件相同的情况下，雷达监测数据主要同边坡距离雷达视线的距离有关。因此，S-SAR 边坡雷达监测条件下，不同距离条件下S-SAR边坡雷达监测数据规律显现不同，监测距离越远，边坡雷达获取像素点面积越大，监测数据边坡变形量精度越低，导致无法准确分析监测数据，更好地推断边坡稳定性。
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4 不同距离条件下 S-SAR 边坡雷达监测方法
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根据前文不同距离条件下 S-SAR 边坡雷达监测数据变形规律可知，对于不同距离条件下的雷达监测数据应根据目标物距离雷达的实际距离设定预警参数，提升雷达监测数据的准确性。
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据此，以相同地质条件下的边坡基准，以不同的监测距离为分级指标，将采场监测范围内的边坡分为二级，结合边坡稳定性分析报告出具的边坡雷达监测预警阈值，给出了不同级别下的边坡雷达监测数据分析的控制对策，结合边坡雷达监测系统，对不同距离条件下的监测区域进行分区预警对策，现场应用效果良好（表1）。
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5 结论
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（1）采用了理论分析、现场实测等综合研究方法，分析了不同距离条件下S-SAR边坡雷达监测数据规律。
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（2）S-SAR 边坡雷达监测条件下，不同距离条件下S-SAR边坡雷达监测数据规律显现不同，监测距离越远，边坡雷达获取像素点面积越大，监测数据边坡变形量精度越低，导致无法准确分析监测数据，更好地推断边坡稳定性。
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（3）以相同地质条件下的边坡基准，以不同的监测距离为分级指标，将采场监测范围内的边坡分为二级，给出了不同级别下的边坡雷达监测数据分析的控制对策，应用效果良好。
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摘要
S-SAR边坡雷达监测过程中由于边坡距离的不确定性，雷达监测数据普遍出现随机性、差异大等问题，致使雷达单一的预警参数无法准确地判断边坡稳定性。针对此类问题，以金中矿业采场边坡为工程背景，采用理论分析、现场实测等综合研究方法，分析了不同距离条件下S-SAR边坡雷达监测数据规律与控制对策。结果表明：S-SAR边坡雷达监测条件下，不同距离条件下S-SAR边坡雷达监测数据规律显现不同，监测距离越远，边坡雷达获取像素点面积越大，监测数据边坡变形量精度越低，导致无法准确分析监测数据，推断边坡稳定性。据此，以相同地质条件下的边坡基准，以不同的监测距离为分级指标，将采场监测范围内的边坡分为二级，给出了不同级别下的边坡雷达监测数据分析的控制对策，应用效果良好。
Abstract
During the S-SAR slope radar monitoring process， due to the uncertainty of slope distance， radar monitoring data generally exhibit issues such as randomness and large differences， resulting in the inability of a single radar warning parameter to accurately judge slope stability. In response to such problems，taking the slope of Jinzhong Mining as the engineering background， comprehensive research methods such as theoretical analysis and on-site measurement were adopted to analyze the patterns and methods of S-SAR slope radar monitoring data under different distance conditions. The results show that under the monitoring conditions of S-SAR slope radar， the patterns of S-SAR slope radar monitoring data show different under different distance conditions. The farther the monitoring distance， the larger the pixel area obtained by the slope radar， and the lower the accuracy of monitoring data slope deformation. This leads to the inability to accurately analyze monitoring data and better infer slope stability. Based on this， using the slope benchmark under the same geological conditions and different monitoring distances as grading indicators， the slopes within the monitoring range of the mining site are divided into three levels. Control strategies for analyzing radar monitoring data of slopes at different levels are provided， and the application effect is good.
Keywords
S-SAR ； radar ； distance ； warning parameters
