CC BY
40
УДК 528.2;614.8
ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК РЕГИСТРАЦИИ БЫСТРОПРОТЕКАЮЩИХ ПРОЦЕССОВ ОПОЛЗНЕЙ С ПОМОЩЬЮ GPS
Дж.Т. Мехтиев, К.Х. Исмаилов, Н.Г. Джавадов
Разработана методика, позволяющая определить величину индекса мобильности путем проведения GPS измерений ортометрической высоты на участке накопления оползневых выбросов. Вычислены значения наименьшего пространственного шага GPS измерений при исследовании высокоскоростных оползневых процессов при использовании FS и RTK структур GPS измерений.
Ключевые слова: оползни, GPS измерения, регрессия, мониторинг, информация.
Существуют несколько эмпирических методов для оценки дистанции прохождения оползневой массы, а также скорости передвижения на базе полевых наблюдений и анализа взаимосвязи между параметрами, характеризующими как оползень (т.е. объем оползневой массы) и путь прохождения (т.е. местную морфологию, наличие препятствий и т. д.), а также пройденное расстояние. Имеющиеся данные позволяют на основании простого статистического анализа выработать индексы, которые прямо или косвенно характеризуют мобильность оползней [1-6].
Согласно геометрическому подходу к определению мобильности оползней [1], дистанция прохождения (L) определения в качестве горизонтальной проекции линии, соединяющей верхнюю часть источника оползня и конечный край оползневых отложений (рис. 1).
В работе [1] приведены уравнения многократной регрессии, связывающие основные показатели геометрии оползневых процессов для случая, когда оползневые обломки вываливаются на горизонтальную плоскость. Эти уравнения в общем случае имеют вид
log L = a1 + a2 log H - a3 log( tgS) , (1)
где: ai, i = 1,3, постоянные коэффициенты; H - высота схода; 5 - угол склона.
В работе [1] также приведены регрессионные уравнения следующего типа
log L = Ъх + Ъ2 log H - b3 log( V / W), (2)
где: bi, i = 1,3 , постоянные коэффициенты; V - объем оползня; W - ширина оползня.
Согласно работе [7], для оценки мобильности оползневых процессов используются индексы мобильности в виде
Xi = L / H , (3)
которые в скоротечных оползневых процессах прямо пропорциональны объему V.
Также существует индекс мобильности х2, определяемый как
2
X2 = A / V3, (4)
где: A - планиметрическая площадь.
Регрессионные линии зависимостей %1 от V и A от V показаны на рис. 2 a, b соответственно.
Практическая польза от регрессионных линий, представленных на рис. 2 a, b, заключается в установлении статистической связи между L/H и A, минуя показатель V. Так, для определения индекса %1 можно предложить следующую методику измерения с применением GPS.
1. Для оценки планиметрической площади А проводятся GPS измерения ортометрической высоты. Определяется площадь местности, где наблюдается аномальный рост ортометрической высоты [4].
2. Используя регрессионную линию, показанную на рис. 2 b определяется величина V0.
3. Используя выявленное значение V0 по регрессионной линии, показанной на рис. 2 а, определяем значение L/H.
Таким образом, вышеизложенная методика позволяет косвенно оценить индекс %1 путем проведения GPS измерений ортометрической высоты на предполагаемом участке накопления оползневых выбросов.
Рассмотрим возможности GPS для проведения динамических измерений процессов оползней.
Как отмечено в работе [8] для измерения динамических показателей оползневого процесса должны быть использованы две GPS станции, одна из которых устанавливается вблизи оползневой зоны и выполняет роль опорной станции. Другой GPS измеритель устанавливается непосредственно в зоне оползня. Обе станции в течение 15 минут синхронно принимают спутниковые данные, т.е. работают в мониторинговой фазе. При обработке данных также используется информация, полученная в течение предыдущих 5 минут (300 секунд). Выходная информация о смещениях формируется в геодезической координатной системе WGS - 84.
Как отмечается в работе [9] для осуществления мониторинга оползневых процессов могут быть использованы системы типа FS и RTK.
На рис. 3 приведены схемы реализации FS и RTK методов.
FS метод является дальнейшим развитием классического метода. При этом для измерения базового расстояния с использованием данных из шести или более спутников требуется 8 минут работы в режиме приема. При использовании пяти спутников это время увеличивается до 15 мин, а при четырех спутниках требуется 20 минут работы.
106
В методе RTK информация от спутника принимается как на базовой станции, так и на мобильном приемнике. Базовый приемник посылает мобильному приемнику информацию о позиции последнего, а также результаты спутниковых измерений. Для определения позиции мобильного приемника дополнительно используется информация, полученная этим приемником.
При этом помехоустойчивость этого метода значительно ниже, чем помехоустойчивость FS метода.
Время измерений в RTK методе длится 1 - 10 секунд, однако для инициализации системы потребуется несколько минут.
Для оценки пространственного разрешения GPS измерений динамических процессов оползневого смещения проанализируем механические и структурные свойства обломочной массы, вырабатываемой оползневым процессом. Поток обломков при оползне содержит смесь мелкоструктурных и грубоструктурных материалов, содержащих различное количество воды. Эти обломки очень коррозивны и могут вызвать значительные разрушения.
Как видно из данных, представленных в табл. 2 наименьший пространственный шаг GPS измерений при исследовании высокоскоростных оползневых процессов обеспечивается при использовании RTK структуры измерений. Вместе с тем, низкая помехоустойчивость этого метода оправдывает использование FS структуры измерений в указанных целях.
Таблица 1
Общепринятая классификация оползневых процессов по динамическим
показателем [10]
Оценка темпа движения Класс скорости Предел скорости Скорость (мм/сек)
Чрезвычайно быстрое движение 7 5 м/сек 5 • 10 мм/сек
Очень быстрое движение 6 3 м/мин 50 мм/сек
Быстрое движение 5 1,8 м/час 0,5 мм/сек
Умеренное движение 4 13 м/месяц 5 • 10 мм/сек
Медленное движение 3 1,6 м/год 50 • 10-6 мм/сек
Очень медленное движение 2 16 мм/год 0,5 • 10-6 мм/сек
Чрезвычайно медленное движение 1
В табл. 2 приведены значения пространственного шага дискретных измерений осуществление которых возможно с помощью FS и RTK структур GPS измерений.
Таблица 2
Значения пространственного шага дискретных измерений осуществление которых возможно с помощью Е8 и ЯТК структур ___ОР8-измерений__
Класс скорости Скорость (мм/сек) FS RTK (10 секунд)
6 спутников (8 минут) 5 спутников (15 минут) 4 спутника (20 минут)
7 5 м/сек 2400 м 4500 м 6000 м 50 м
6 3 м/мин 24 м 45 м 60 м 0,5 м
5 1,8 м/час 0,24 м 0,45 м 0,6 м 0,5 • 10-2 м
Рис. 1. Геометрическая интерпретация показателей оползня: Н - высота вертикального обвала; Ь - дистанция прохождения;
д - угол склона
а
б
Рис. 2. Регрессионные линии зависимости х1 от V(a) и A от V(6)
б
Рис. 3. Схематическое представление реализации структур FS (а)
и RTK GPS (б) измерений
В заключение сформулируем основные выводы и положения проведенного исследования.
1. Разработана методика, позволяющая определить величину индекса мобильности путем проведения GPS-измерений ортометрической высоты на участке накопления оползневых выбросов.
2. Вычислены значения наименьшего пространственного шага GPS-измерений при исследовании высокоскоростных оползневых процессов при использовании FS- и RTK-структур.
В табл. 1 приведены общепринятая классификация оползневых процессов по динамическим показателем [10].
Список литературы
1. Hungr O., Corominas J., Eberhardt E. Estimating Landslide motion mechanism, travel distance and velocity.
2. Ekstom G., Stark C.P. Simple scaling of catastrophic landslide dynamics. 2014, Science 339, 1416-1419. http://dx.doi.org/10.1126/science. 1232887.
3. Farin M., Mangeney A., Roche O. Fundamental changes of granular flow dynamics, deposition and erosion processes at high slope angles: insights from laboratory experiments. 2014. J. Geophys. Res., Earth Surf. 119, 504-532. http://dx.doi.org/10.1002/2013JF002750.
4. George D.L., Iverson R.M. A depth-averaged debris-flow model that includes the effects of evolving dilatancy: 2. Numerical predictions and experimental tests. 2014. Proc. R. Soc. Lond. Ser. A 470, 20130820. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2013.0820.
5. Griswold J.P., Iverson R.M. Mobility statistics and automated hazard mapping for debris flows and rock avalanches. 2008. U.S. Geol. Surv. Sci. Invest. Rep. 2007-5276. 59 p. http://pubs.usgs.gov/sir/2007/5276/.
6. Haugerud R.A. Preliminary interpretation of pre-2014 landslide deposits in the vicinity of Oso, Washington. U.S. Geol. Surv. Open-File Rep. Р. 2014-1065.
7. Iverson R.M., George D.L., Allstadt K., Reid M.E., Collins B.D., Val-lance J.W., Schilling S.P., Godt J.W., Cannon C.M., Magirl C.S., Baum R.L., Coe J.A., Schulz W.H., Bower J.B. Landslide mobility and hazards: implications of the 2014 Oso disaster. Earth and Planetary Science Letters, 412, (2015), Р. 197-208.
8. Mohd Bukari S., Mohd Masirin M.I., Zainorabidin A. Prediction of potential landslide hazardous location using GPS mapping. Faculty of Civil & Environmental Engineering, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia (UTHM), Beg Bercunci 101, 86400 Parit Raja, Batu Pahat, Johor, Malaysia. Wijeyesekera D.C. School of Computiong & Technology, University of London, 4-6 Univer-
110
sity Way, London E16 2RD, United Kingdom. http://www.researchgate.net /publication/267385135
9. Gili J.A., Corominas J., Rius J. Using Global Positioning System techniques in landslide monitoring. Engineering Geology 55, (2000), Р. 167 -192.
10. Nettleton I.M., Martin S., Hencher S., Moore R. Debris flow types and mechanisms. In Press. Debris flows from the perspective of the Scottish Highlands. Proceedings, 11th International Conference on Landslides, Norway, 1-10 September 2005.
Мехтиев Джавид Теймур оглы, асп., mehdiyevdi a mail.ru, Азербайджан, Баку, Азербайджанского университета архитектуры и строительства,
Исмаилов Камал Хейраддин оглы, д-р техн. наук, проф., kamalismailov@ mail.ru, Азербайджан, Баку, Национальная академия авиации,
Джавадов Натиг Гаджи оглы, д-р техн. наук, проф., ген. директор, djavadov1955@,mail.ru, Азербайджан, Баку, ПО Промавтоматика
RESEARCH OF DYNAMIC CHARACTERISTICS OF REGISTRATION OF HIGH SPEED
PROCESSES OF LANDSLIDES USING GPS
Dj.TMehdiyev, K.Kh. Ismailov, N.H. Djavadov
The methodics making it possible to determine the quantity of mobility index using the GPS measurements of orthometric height at side of accumulation of landslides emissions is developed. The values of the minimum spatial step of GPS measurements upon research of high-speed landslide processes using the FS and RTK structures of GPS measurement are calculated.
Key words: landslides, GPS measurements, regression, monitoring, information.
Mehtiyev Dgavid Teimur ogli, Post Graduate Student, mehdiyevdi@,mail.ru, Azerbaijan, Baku, AzerbaijanUniversity of Architecture and Construction,
Ismailov Kamal Heiraddin ogli, Doctor of Sciences, Full Professor, [email protected], Azerbaijan, Baku, National Academy of Aviation,
Djavadov Natig Gadji ogli, Doctor of Sciences, Full Professor, Generl Director, [email protected], Azerbaijan, Baku, PO "Promavtomatika"
Reference
1. Hungr O., Corominas J., Eberhardt E. Estimating Landslide mo-tion mechanism, travel distance and velocity.
2. Ekstom G., Stark C.P. Simple scaling of catastrophic landslide dynamics. 2014, Science 339, 1416-1419. http://dx.doi.org/10.1126/science.1232887.
3. Farin M., Mangeney A., Roche O. Fundamental changes of granular flow dynamics, deposition and erosion processes at high slope an-gles: insights from laboratory experiments. 2014. J. Geophys. Res., Earth Surf. 119, 504-532. http://dx.doi.org/10.1002/2013JF002750.
4. George D.L., Iverson R.M. A depth-averaged debris-flow model that includes the effects of evolving dilatancy: 2. Numerical predictions and experimental tests. 2014. Proc. R. Soc. Lond. Ser. A 470, 20130820. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2013.0820.
5. Griswold J.P., Iverson R.M. Mobility statistics and automated hazard mapping for debris flows and rock avalanches. 2008. U.S. Geol. Surv. Sci. Invest. Rep. 2007-5276. 59 p. http://pubs.usgs.gov/sir/2007/5276/.
6. Haugerud R.A. Preliminary interpretation of pre-2014 landslide deposits in the vicinity of Oso, Washington. U.S. Geol. Surv. Open-File Rep. R. 2014-1065.
7. Iverson R.M., George D.L., Allstadt K., Reid M.E., Collins B.D., Vallance J.W., Schilling S.P., Godt J.W., Cannon C.M., Magirl C.S., Baum R.L., Coe J.A., Schulz W.H., Bower J.B. Landslide mobility and hazards: implications of the 2014 Oso disaster. Earth and Planetary Science Letters, 412, (2015), R. 197-208.
8. Mohd Bukari S., Mohd Masirin M.I., Zainorabidin A. Prediction of potential landslide hazardous location using GPS mapping. Faculty of Civil & Environmental Engineering, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia (UTHM), Beg Bercunci 101, 86400 Parit Raja, Batu Pahat, Johor, Malaysia. Wijeyesekera D.C. School of Computiong & Technology, University of London, 4-6 University Way, London E16 2RD, United Kingdom. http://www.researchgate.net/publication/267385135
9. Gili J.A., Corominas J., Rius J. Using Global Positioning System techniques in landslide monitoring. Engineering Geology 55, (2000), R. 167 - 192.
10. Nettleton I.M., Martin S., Hencher S., Moore R. Debris flow types and mechanisms. In Press. Debris flows from the perspective of the Scottish Highlands. Proceedings, 11th International Conference on Land-slides, Norway, 1-10 September 2005.
