专栏 | 地灾防御:从一次滑坡事件看分布式光纤如何守护山体

发布时间:
2026-09-11
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  今年12月,第三届分布式光纤传感技术及应用大会将在哈尔滨举办。作为本次大会的承办单位,神州普惠子公司哈船光科正全力推进筹备工作。为了在会前与业界同仁深入交流前沿技术、共享应用真知,我们特别推出“分布式光纤传感应用场景与案例分享”系列专题报告。今天是本系列的第16期,让我们聚焦——分布式光纤传感在山体滑坡监测中的应用。


  一、为什么山体滑坡是分布式光纤的天然适配场景


  滑坡从蠕变到失稳,往往沿着潜在的滑移面连续演化。传统监测手段各有短板:边坡雷达单点高精度,但只能“看”到雷达照射面的变形;微震监测可捕捉岩土体破裂,但传感器布点稀疏,两点之间存在盲区;GNSS/测斜仪离散点部署,难以刻画滑移面的连续时空演化。


  近期,泥石流及次生滑坡灾害,以沉痛的代价提醒我们:山体滑坡的监测缺口,往往就在两个测点之间。当灾害沿线展开数十公里,传统点式监测设备虽然有效,但只能守护“点”,难以连续覆盖“线”和“面”。而山体滑坡恰恰是沿地形连续演化的线性隐患——这恰恰是分布式光纤传感最擅长的战场。


  分布式光纤的思路截然不同:把沿山体、沿管道、沿公路边敷设的光纤变成一条连续的“地灾感知线”。基于φ-OTDR的DAS技术,利用相干瑞利后向散射,光缆的每一米都相当于一个虚拟传感器。最小1m的空间分辨率、最大200ksps、最多100公里的光缆进行连续监测——这是任何传统点式传感器组网都难以企及的密度和成本结构。


  ⛰️对山体滑坡而言,三种技术各司其职:


  DAS(分布式声学传感):捕捉岩土体微变形、破裂、滑坡剪出的声学信号


  DTS(分布式温度传感):基于拉曼散射,监测地下水流、渗流路径的温度异常


  DTSS(分布式应变温度传感):基于布里渊散射,监测深部岩土体的应变演化


西藏吉隆山体滑坡与分布式光纤监测适配性示意图

  西藏吉隆山体滑坡与分布式光纤监测适配性示意图


  二、真实案例


  1.📍湖北三峡库区白水河滑坡:PPP-BOTDA的早期成功实践


  白水河滑坡位于长江南岸,距三峡大坝56公里,滑体体积约1260万立方米,是三峡库区最具代表性的滑坡体之一。


  中国科学院武汉岩土力学研究所团队在白水河滑坡前缘,采用定点固定加直接埋设的方式,并行布设应变式光纤和温度补偿式光纤,开展地表变形监测。这是PPP-BOTDA分布式光纤技术在中国滑坡监测领域最早的成功应用之一。


  ⚠️技术路线的关键点:


  🌡️温度补偿:对应变式光纤和温度补偿式光纤的应变数据进行温度补偿处理,剥离温度引起的应变,得到光纤因变形而引起的实际应变


  🔊巴特沃斯低通滤波去噪:比较4组不同采样频率下的滤波效果及残差,确定滤波器阶数n和截止频率Wn


  ⬜️面积差评判指标:选取光纤2次监测曲线与固定横轴的面积差作为评判指标,获取光纤沿线面积差,得到面积差与光纤应变差异程度之间为正相关关系


  监测结果表明:采用PPP-BOTDA技术进行滑坡地表变形监测时,利用巴特沃斯滤波器进行去噪处理,并采用应变面积差表征光纤应变差异程度的分析结果,与野外空间地理位置上吻合度较高。


  💡白水河案例的价值在于:它证明分布式光纤技术用于滑坡地表变形监测时,其光纤应变差异程度分析结果与野外空间地理位置上吻合度较高,对光纤技术在滑坡监测中的应用具有一定的借鉴意义。


湖北白水河滑坡PPP-BOTDA监测示意图

  湖北白水河滑坡PPP-BOTDA监测示意图


  📍瑞士Brienz滑坡:10公里暗光纤+DAS,半监督学习自动识别失稳事件


  2023年6月15日,位于瑞士东部的Brienz滑坡发生部分失稳。这是近年来阿尔卑斯山区最受关注的滑坡事件之一。


  苏黎世联邦理工学院等机构的研究团队,利用瑞士电信广播公司(Swisscom Broadcast AG)在滑坡附近提供的10公里长暗光纤,连接DAS解调仪,以200赫兹采样频率、4米通道间距采集地震数据,监测时段覆盖2023年5月16日至6月30日。


  📌研究团队提出了一套半监督神经网络算法,用于自动筛查与水体运动相关的DAS数据:


  在2023年6月1日至19日的测试期内,DAS共检测到634个可能与滑坡相关的特征波形,其中包含6月15日的失稳事件


  同期多普勒雷达记录了516次滑坡事件


  DAS算法捕获了雷达记录中41.09%的滑坡事件,在检出的滑坡类信号中,87.85%与雷达目录吻合


  雷达信号量级较小、伴随地震活动减少的水体运动


  💡这项研究的意义在于:它提供了一个利用现有光纤基础设施进行自然灾害监测的基准,并表明利用现有光纤基础设施在预警目的上具有很高潜力。


瑞士Brienz滑坡DAS监测与失稳事件捕获示意图

  瑞士Brienz滑坡DAS监测与失稳事件捕获示意图


  📍英国Hollin Hill:三日暴雨中,DAS以纳米应变率灵敏度刻画慢速滑坡全时空演化


  英国地质调查局自2008年起就在约克郡的Hollin Hill滑坡体展开监测。2021年1月,一场持续三天的强降雨袭击了该区域。


  研究团队布设了一条925米长、埋深10厘米的光缆,以4米空间分辨率、1Hz时间分辨率采集DAS数据,获得了纳米应变率(nanostrain-rate)量级的灵敏度。研究成果发表于《Nature Communications》。


  📌DAS数据揭示了以往任何方法都未能捕捉到的滑坡运动细节:


  头部后缘启动:滑坡后缘东北角首先出现应变启动


  破裂带加速:在坡体中部中央区域,最大应变变化发生,应变前沿向前推进


  后退式变形:从中部区域向后缘上方退缩


  舌状流动:坡体前部出现flow-lobe活动


  三天内最大绝对应变变化达1毫应变,对应推断最大位移4毫米。DAS展示了以先前不可能实现的时空分辨率发生的滑坡过程,研究结果得到了早期研究结果的支持——这证明了“季节性降水和土壤水分含量对边坡运动的影响”,也表明控制滑坡行为的过程是尺度不变的。研究提出的方法可用于区分随时间变化的运动区域,以支持滑坡的危害评估。


英国Hollin Hill慢速滑坡——DAS纳米应变率时空演化示意图

  英国Hollin Hill慢速滑坡——DAS纳米应变率时空演化示意图


  三、工程落地中值得关注的三个问题


  梳理前面的案例,有三个共性问题值得记录下来,供同行在类似场景中对照参考。


  📌第一,既有光缆优先,专用布设兜底。瑞士Brienz案例直接用上了Swisscom Broadcast AG提供的10公里暗光纤,以最低边际成本将通信资产转化为感知资产;白水河则是在滑坡前缘定点固定加直接埋设并行布设应变式光纤和温度补偿式光纤。布设方式直接决定感知深度——浅层滑坡需要浅埋确保耦合,深层滑坡剪切面监测则需要深钻孔。


  📌第二,多参数融合,而非单技术包打天下。白水河案例中,对应变式光纤和温度补偿式光纤的应变数据进行温度补偿处理,得到光纤因变形而引起的实际应变;瑞士Brienz案例则是DAS搭配多普勒雷达交叉验证。未来必然走向DAS+DTS+DTSS+气象+视频AI的多源融合。


  📌第三,从“信号”到“决策”必须打通闭环。瑞士Brienz的半监督神经网络算法思路值得借鉴——预警信息推送至责任人,给应急部门争取关键的“提前量”:关闭道路、转移群众、准备救援。


  写在最后


  近期西藏吉隆山体滑坡时间提醒我们:山体滑坡的监测缺口,往往就在两个测点之间。


  分布式光纤带给地质灾害监测的真正变革,是把“点”升级为“线”、把“事后”提前到“事前”、把“人工巡检”升级为“全天候自动感知”。从湖北三峡库区白水河滑坡PPP-BOTDA的早期成功实践,到瑞士Brienz滑坡10公里暗光纤+DAS的半监督学习自动识别失稳事件——那些已经埋在地下、穿山越岭的光纤,正是我们需要的“防灾哨兵”。


  让基础设施自己“开口说话”,把“被动救灾”提前到“主动防御”——当极端天气越来越频繁的今天,这可能是山体滑坡防御最经济、最高效的路径之一。


多参数融合滑坡预警平台总览

  多参数融合滑坡预警平台总览


  参考来源


  [1]易贤龙,唐辉明,吴益平,等.PPP-BOTDA分布式光纤技术在白水河滑坡监测中的应用[J].岩石力学与工程学报,2016,35(S1):3084-3091.


  https://rockmech.whrsm.ac.cn/CN/Y2016/V35/IS1/3084


  [2]武汉大学等,《三峡库区白水河滑坡险情预警方法研究》,《武汉大学学报(信息科学版)》2009年10月


  https://ch.whu.edu.cn/cn/article/pdf/preview/1414.pdf


  [3]Kashyap,A.等,《Automatic Monitoring of Seismogenic Slope Failure Activity at Brienz(Switzerland)Using Distributed Acoustic Sensing and Semi-Supervised Learning》,EGU General Assembly 2024


  https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2024EGUGA..2615365K/abstract


  [4]施斌,顾凯,张诚成,等.利用地质钻孔构建大地光纤感知网及其应用研究[J].工程地质学报,2026,34(1):278-288.DOI:10.13544/j.cnki.jeg.2025-0189.


  http://www.gcdz.org/article/2026/1


  [5]Ouellet,S.M.等,《Previously hidden landslide processes revealed using distributed acoustic sensing with nanostrain-rate sensitivity》,《Nature Communications》15,6239(2024)


  https://doi.org/10.1038/s41467-024-50604-6


  [6]Arslan Kelam,A.等,《Application of an optical fiber-based system for mass movement monitoring》,Environmental Earth Sciences 81(5),170(2022)


  https://agris.fao.org/search/en/records/65deb1556eef00c2cea0e92a


  [7]Kiers,T.等,《Monitoring of an Alpine landslide using dense seismic observations:combining Distributed Acoustic Sensing and 1000 autonomous seismic nodes》,EGUsphere 2023


  https://dx.doi.org/10.5194/egusphere-egu23-8986