城市路面塌陷监测预报模式探讨

Urban Geotechnical Investigation & Surveying城　市　勘　测

城　市　勘　测

Nov.2019

Sup.2019年11月文献标识码：B

文章编号：1672-8262（2019）S1-0150-04　　　　　　中图分类号：P631 

城市路面塌陷监测预报模式探讨

曹震峰*

（广州市城市规划勘测设计研究院，广州　510060）

摘　要：本文基于不同物探及遥感方法和技术的分析对比，以实例阐述各种方法在城市路面塌陷探测方面的有效性和优势，并进一步分析路面塌陷现象与其周围地下管线和地质环境的内在关系，提出了一种预防城市路面塌陷的监测预报模式，以期为城市地面塌陷的预防管理提供一种有效、快速的解决方案。关键词：路面塌陷；物探与遥感；监测预报

1　前　言

地基四种测量方式。LiDAR测量获取的原始数据为包含高程信息、激光回波强度信息的数据点所组成的点云格式。针对我们的需要，首先对点云数据进行滤波、分类等处理，最终通过对完成分类的点云数据进行量化分析，同时与高精度DEM（数字高程模型）数据进行相关分析获得地面信息。

LiDAR是对地貌高程观测具有最直接和高精度

城市地面塌陷灾害是近年来国内城市多发的严重

安全事故，其危害主要表现在突然毁坏城镇设施、工程建筑，干扰及破坏交通线路，往往对人民生命财产造成重大损失，对城市安全管理和和谐运行造成重大威胁等，对政府形象和公共管理能力提出很大挑战。

从地面塌陷的成因可将它分为两类：一是自然原因导致，多发生在断裂带或溶洞发育地区；二是人为事故，多为地下采空、回填不实，地铁及地下管线施工过程或泄漏冲蚀形成的疏松、空洞成因等。

我国城市地面塌陷事故大多数缘于后者，而如何对此进行综合探测、提前预警，预防和防止塌陷事故的发生，是城市管理者迫切需要解决的问题。

特点。采用多次回波技术可去除植被对断裂带的掩盖

问题，将断层分布及其变化情况清晰地反映出来。图DSM，图2则是采用了LiDAR多次回波数据处理技术获得真实地表的DEM。断层在去除植被后的DEM图上清晰可见，红色箭头指示断裂带的分布情况。

1是传统方法获得的包含植被信息在内的地貌数据

2　监测方法的选择

穿过城区的活动断裂带探测是活动构造研究中的难点，由于城市建设过程中对地貌景观的破坏，传统的构造地貌地质研究方法无法分辨断层分布情况。但是，LiDAR技术则在活断层探测中具有巨大优势和广阔的应用前景，甚至在新旧地表破裂区分以及填图具有更高的精度和分辨能力。图3是某城市基于0.5m分辨率的LiDAR数据，发现了一条穿过城区的隐蔽活动断层，该断层是一条连续性较好、高差约

物探及遥感技术很多，如何选择有效、快捷和低

成本的探测方法是我们首先要确定的内容。根据多年的物探专业技术工作经验，以及对各种方法技术的分析和对比，最终确定以激光雷达测量（LiDAR）、探地雷达、面波、高密度电法和管道内窥摄像等物探和检测方法组合为主的城市地面塌陷监测预报方案的主要技术手段。

2.1　激光雷达测量（LiDAR）技术

激光雷达测量技术（LiDAR）是利

用公式R=ct/２（其中R为激光发射器到观测物体表面距离，c为光速，t为激光发射与接收时间差）计算激光发射点到观测物体表面距离R。根据其用途与测量方式，可以分为星载、机载、车载和

*　收稿日期：2019－09－30

图1　 包含植被的DSM，断层并不明显

图2　去除植被的DEM，断层则清晰可见

作者简介：曹震峰（1962－），男，湖南永兴县人，本科，高级工程师，主要从事矿产及工程物探、地下管线探测与检测、工程测量等工作。

增刊曹震峰.城市路面塌陷监测预报模式探讨 151

2m的断层陡坎，但是该断层在光学遥感影像以及实

科学、有成效的路基、路面病害探测方法。其探测成果数据经进一步处理后，可提取出与地面塌陷相关的信息，为划区域和分级别提供依据。

近年来，随着技术的发展，多通道高速探地雷达可同时搭载一个或多个高、中、低频天线，它兼顾探测的深度、精度以及宽度，可对大范围、长距离道路路基状况进行快速普查。目前，国产的一款基于探地雷达天线阵列技术的检测车，探测宽度为3.75m，探测深度0～10m，探测速度10~20km/h，探测精度可达cm。该系统可以迅速地探明路基情况，绘出整段路基剖面图，全面直观地反映出路基路面的损坏程度、范围，以及是否有疏松、脱空、空洞、富水现象，为维护和修养提供资料，进而实现对城市道路病害周期性动态检测和对病害形态变化的跟踪分析。

地位置表面上几乎无从分辨，见图4。可见，LiDAR数据在活动断裂填图方面具有效率高、高准确度特点，可作为开展城市路面塌陷隐患野外调查前的必备流程，使得野外调查和探测有的放矢，更加高效。

图3　LiDAR数据发现隐蔽活动断层

还有，采用三维探地雷达技术进行公路病害检测较传统二维雷达相比，具有纵横向分辨率高，真三维归位成像效果好，病害检测成像直观，无缝扫描且效率高等优势。三维体的任意深度切片使得最终的检测成果可以直观、细致的全方位展示出来。图5是应用三维探地雷达技术探测道路病害（空洞）的平面和剖面雷达图像。2.3　其他相关物探技术

根据以往的案例和方法对比试验，当目标物和周

围地介质的物性特征存在一定差异时，其他的物探方

图4　实地经人工回填，断层位置几乎无从分辨

法，例如高密度电阻率法、瞬态面波法、瞬变电磁法等物探技术也有成功地应用于城市路面塌陷探测工

路面井盖的下沉、凸起、断裂等引起的地面崎岖不平、交通事故频发，同时也是路面可能塌陷的早期征兆之一。目前，升级改装后的车载激光扫描仪和影像采集设备，可让LiDAR测量系统对井盖位置的提取精度达到毫米级，可同时监测几种典型类型井盖病害情况，并将井盖所在道路代码及名称、病害情况、权属单位、所在位置、坐标、照片等属性信息编辑成检索文件（如表1）。这也给路面塌陷预防监测提供了一种新的监测预报手段。2.2　探地雷达探测技术

探地雷达具有无损、快捷以及浅层高分辨率的

优势，已广泛地应用于城市道路检测中，是一种较为

井盖编号

12X/m116.2116.3Y/m39.739.7Z/m37.13936.508道路名称京良路京良路检查井编号C0001C0002图5　三维探地雷达的道路空洞探测图像

车载LiDAR的井盖病害检测报告　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　表1

权属单位热力公司电信通信完好是是井圈下沉

10井盖高差/m-0.00570-0.004400.0000434116.3116.339.739.735.76135.387京良路京良路C0003C0004公安是是11-0.00630152城　市　勘　测2019年11月

作的案例，但其适用性往往容易受地下病害（塌陷）体的物性特征和规模、环境特性、探测深度和分辨力等影响较大，2.4　电视内窥摄像有较大的局限性。给水管道的泄漏，（CCTV排水管道严重脱节、）检测技术

错位或者

破裂，是引起管道周围土壤疏松、流失，产生路面地下空洞，时记录管道内部的实际情况，CCTV最终导致路面塌陷发生的主要原因之一。

是利用工业管道内窥摄像系统，系统一般由三部分组连续、实

成：主控器、操纵线缆架、爬行器（摄像头），系统组成，

检测管径范围在100～2000mm。

根据摄像系统拍摄的录像资料，对管道内部存在的问题进行实地位置确定、缺陷性质的判断，可快

速、准确地查明管道的各种缺陷和分布情况。该技术不但可为管道治理，环境保护提供可靠的依据，其成果还可用于分析和预防城市地面塌陷发生。

现在有公司研制出了CCTV+GPR系统（见图6），其检测成果不但有管道内的视频摄像，还有对应的外部探地雷达探测结果（见图7）。这让CCTV检测系统有了较大的进步，其检测成果数据将更能满足地面塌陷监测预报的需要。

图6　CCTV+GPR检测系统

图7　CCTV+GPR系统的探测成果

3　塌陷的诱因分析及其探测方法的研究

我们将引起城市路面塌陷的各种原因称为“塌陷

诱因”，诱因有一个的产生、发展和演变过程。前面提到塌陷诱因分为两类，一是自然诱因，多发生在断裂带或溶洞发育地区；二是人为诱因，多为地下采空、回填不实，地铁及地下管线施工过程或管道泄漏冲蚀形成

的疏松、空洞等。如果对诱因发现早，能及时预报、处理或规避，就可有效地减少其次生灾害的发生。

研究表明，自然诱因主要与地质构造有关，尤其是与断裂带的大小和分布，活跃程度密切相关，对于岩溶（喀斯特）地区，由于碳酸岩石的地质特性，容易形成地下空洞、土洞，甚至是地下暗河，其特点是规模较大，埋藏较深；而人为诱因，例如开矿产生的地下采空、回填不实区域，与岩溶发育有相近的地球物理特征。而地铁及地下管线施工或泄漏冲蚀形成的疏松、空洞等则与城市道路、地铁，以及地下管线的分布情况密切相关，其特点是规模不大，埋藏浅，但危害往往较大。所以，针对不同的诱因，需要采取不同的探测和检测技术手段和工作模式，才能达到准确、及时、有效预防的目的。

LiDAR经过不同物探方法的研究和分析对比，技术列为区域性监测预报的主要方法，我们将

内窥摄像（CCTV）检测技术列为与管线相关的塌陷

将电视诱因主要探测技术。对其他物探技术的适用性列表2所示，投入的物探方法将根据探测区域的实际情况和物性差异来确定。

探测方法适用性一览表　　　　　　　　　表2

地下病害体类型

埋藏深度H探测方法脱空空洞疏松体富水体探地雷达法●●●●H＜7.0m高密度电法/●○●3.0m＜H≤30.0m瞬态面波法/●●/3.0m＜H≤20.0m微动勘探法/●●/3.0m＜H≤30.0m

地震映像法○●○/H≤20.0m瞬变电磁法

/

●

○

●

3.0m＜H≤30.0m

注：●——推荐；○——可选；/——不推荐。

城市路面塌陷灾害的探测预防工作步骤描述如下：高精度1）DEM利用激光雷达测量（数字高程模型）（LiDAR模型，）资料，采用LiDAR建立城市的

多次回波技术去除植被信息获得真实地表信息的DEM，发现被植被掩盖的断裂带，将断层分布及其变化情况清

晰地反映出来。然后，结合高分辨遥感影像进行城市塌陷诱因的区域性监测，发现城市路面塌陷诱因的异常，让后期的其他探测与检测更具有针对性和有效性；

探技术进行城市道路、2）采用探地雷达、重点区域面波、高密度电法等其他物

（构造、管廊、地铁、地下空间）或LiDAR监测异常区域的地面进行探测、检测，查明疑似塌陷诱因的异常具体位置和分布情况，并加以验证；

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管道的脱节、错位或者破裂等结构性缺陷，可非常直观

3）采用管道电视内窥摄像（CCTV）检测资料，查明

地发现与地下管线有关的塌陷诱因，查明具体隐患部位。有条件时，使用CCTV+GPR系统，或与其他地面物探方法探测结果对比分析，进一步评估道路塌陷诱因的状况，开展针对性的修复或预防，减少塌陷的发生。

4　监测预报模式

面对城市路面塌陷问题，不仅要应对已经发生

图8　监测预报作业流程图

的，更需要采取有效的技术手段，尽早地发现塌陷诱因，加以预防处理，才可避免给生命、人民生活和城市基础设施带来不必要的伤害。现将城市路面塌陷的监测预报模式总结如下：

1）利用LiDAR等遥感资料，建立城市道路的高

空间方面可通过遥感、地面及地下综合物探方法和技术，查明塌陷诱因的种类、分布和规模，评估其危害程度，及时提出预警预报；在时间上，通过对不同周期的探测、检测成果数据对比、分析和验证，评估塌陷诱因的发展趋势，对城市塌陷进行有效预测和预防。

通过对探测方法技术和预报模式的探讨，以期为城市地面塌陷的预防管理提供一种有效、系统和快捷的解决方案。

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精度DEM模型，结合地质资料划分自然诱因分布图。监测、对比不同时期的地面高程变化（减去因路面施工、维护等因素产生的变化），划分塌陷诱因异常图，为详查划定目标区域；

2）采用相应的物探方法开展城市道路、重点区

域（断裂构造带、管廊、地铁、地下空间）或遥感监测异常区域进行探测。

3）结合管道电视内窥摄像（CCTV）等检测技术，

查明与管道结构性缺陷有关的塌陷诱因，并与地面物探方法探测结果对比、分析，综合评估道路塌陷诱因状况，开展针对性修复或预处理，减少塌陷的发生。

4）汇总、分析资料，生成阶段性评估报告。

预防城市路面塌陷的探测工作需要采用多维、综合探测技术手段，其流程如图8所示。

5　结束语

好的效果。

城市路面塌陷探测是一项系统工程，需要从空间

和时间两方面严格规划、精心组织实施，才能取得较

Discussion on Monitoring and Forecasting Model

of Urban Road Surface Collapse

（Guangzhou Urban Planning & Design Survey Research Institute，Guangzhou 510060，China）

technologies，this paper illustrates the effectiveness and advantages of various methods in the detection of urban road surface collapse with examples，and further analyses the internal relationship between the phenomenon of pavement collapse and the underground collapse. The model is expected to provide an effective and fast solution for the prevention and management of urban land subsidence.

Key words：road surface collapse；geophysical prospecting and remote sensing；monitoring and prediction

pipelines and geological environment around it，and puts forward a monitoring and forecasting method for preventing urban pavement

Abstract：Based on the analysis and comparison of different geophysical prospecting and remote sensing methods and

Cao Zhenfeng