本发明涉及建筑施工技术领域，具体涉及一种边坡自动监测预警系统及其预警方法。
背景技术：
一般为监测山体边坡的稳定性及评价边坡的加固效果，常在山体的边坡设置混凝土浇筑的基座测桩，采用全站仪间隔时间测量。用该基座测定边坡变形有一定局限性，由于山体环境复杂且监测点位置普遍位于山体边缘或边坡上，监测人员的行走、攀爬、作业危险，人工测量需要耗费大量时间、人力、物力、财力等，同时人工测量存在较大的偏差；另一方，设备和材料的运输困难。
技术实现要素：
为克服现有技术所存在的缺陷，现提供一种边坡自动监测预警系统及其预警方法，以解决采用全站仪人工监测山体边坡变形存在耗费大量时间且人工测量偏差大的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种边坡自动监测预警方法，包括以下步骤：
于待监测边坡的被监测点布设至少一监测站，所述监测站包括GNSS接收机和连接于所述GNSS接收机的第一通信模块，所述GNSS接收机实时获取所述被监测点的三维坐标，所述GNSS接收机通过所述第一通信模块向外发送携带所述三维坐标和获取所述三维坐标的监测时间的第一信号；
提供一云平台，所述云平台包括通信连接于所述第一通信模块的接收模块、连接于所述接收模块的第一计算模块、连接于所述第一计算模块的鉴别模块，连接于所述鉴别模块的第二计算模块以及连接于所述第二计算模块的预警模块，所述接收模块接收携带所述三维坐标和所述监测时间的所述第一信号、生成携带所述三维坐标和所述监测时间的第二信号并发送至所述第一计算模块；
所述第一计算模块获取携带所述三维坐标和所述监测时间的所述第二信号、建立所述被监测点的水平位移形变监测曲线；
所述鉴别模块中预设有滑坡体的双耦合蠕变时效曲线模型，所述双耦合蠕变时效曲线模型包括连续的流变整合时段、稳态蠕变时段以及失稳蠕变时段，所述鉴别模块根据全数计算鉴别所述水平位移形变监测曲线是否拟合所述双耦合蠕变时效曲线模型；
当所述水平位移形变监测曲线拟合所述双耦合蠕变时效曲线模型时，所述第二计算模块利用全数拟合点解析计算得到所述待监测边坡的失稳剧滑预测时间；
当所述水平位移形变监测曲线由所述流变整合时段进入所述稳态蠕变时段时，所述预警模块生成携带所述失稳剧滑预测时间的预警信号并向外发送所述预警信号；
提供第一控制器，所述第一控制器通信连接于所述预警模块，所述第一控制器接收所述预警信号。
进一步的，所述滑坡体的双耦合蠕变时效曲线模型是根据岩土结构稳定性基础理论建立的蠕变时效联立方程组的数学模型，所述双耦合蠕变时效曲
线模型表达式为：
式(1)和式(2)中，t为监测时间；y为形变量；ξ为材料的粘-弹性滞后系数；A为失稳强度系数；α为失稳时效指数。
进一步的，所述失稳剧滑预测时间的计算式为根据所述双耦合蠕变时效曲线模型表达式依共轭点连续性导出非线性超越函数代数方程组：
式(3)和式(4)中，y1、y2和y3为稳态蠕变时段的等时差监测周期的形变量；yz和yq为失稳蠕变时段跟踪性的失稳形变量；Twj为被监测点选取的监测时间的时间间隔，即监测周期；tp为稳态蠕变时段转向失稳蠕变时段的共轭点时间；tf为失稳剧滑预测时间。
本发明提供一种边坡自动监测预警系统，包括：
至少一监测站，布设于待监测边坡的被监测点，所述监测站包括GNSS接收机和连接于所述GNSS接收机第一通信模块；
云平台，包括通信连接于所述第一通信模块的接收模块、连接于所述接收模块的第一计算模块、连接于所述第一计算模块的鉴别模块，连接于所述鉴别模块的第二计算模块以及连接于所述第二计算模块的预警模块；以及
第一控制器，所述第一控制器通信连接于所述预警模块。
进一步的，所述GNSS接收机通过承台安装于所述待监测边坡的坡面上，所述承台安装有预设机箱，所述GNSS接收机包括接收天线和GNSS主机，所述GNSS主机安装于所述预设机箱内，所述接收天线安装于所述承台的顶部，所述接收天线连接于所述GNSS主机。
进一步的，所述GNSS接收机为测量型的GNSS接收机。
7、根据权利要求5所述的边坡自动监测预警系统，其特征在于，所述承台的侧部形成有第一容置槽，所述预设机箱容置于所述第一容置槽内。
进一步的，所述接收天线通过天线基座安装于所述承台的顶部，所述接收天线的底部形成有限位孔，所述天线基座包括：
供所述接收天线搁置的支承板，所述支承板的底部连接于锚固件，所述锚固件埋设于所述承台；以及
限位柱，连接于所述支承板的顶部且插设于所述限位孔内。
进一步的，所述天线基座还包括可拆卸地安装于所述支承板的保护罩，所述保护罩罩设于所述接收天线的上方。
进一步的，所述云平台还包括存储模块，所述存储模块连接于所述接收模块和所述第一计算模块。
本发明的有益效果在于，本发明边坡自动监测预警系统通过GNSS接收机实时测量测量待监测边坡的监测点的三维坐标并上传云平台，避免传统的人工测量，提高了边坡的监测效率和监测精度，降低了边坡稳定性监测成本，另一方，避免监测人员的频繁的攀爬作业，也避免了设备和材料的大量的运输工作。进一步的，采用GNSS接收机支持BDS、GPS、GLONASS单系统单独定位及多系统联合定位，实现了高精度独立定位，本发明边坡自动监测预警系统具备较高的可用性、连续性、可靠性及稳定性的优点。
附图说明
图1为本发明边坡自动监测预警系统的模块示意图。
图2为本发明边坡自动监测预警系统的监测站的结构示意图。
图3为本发明边坡自动监测预警系统的天线基座的结构示意图。
图4为本发明边坡自动监测预警系统的承台的结构示意图。
图5为本发明边坡自动监测预警系统的天线基座的安装状态示意图。
图6为本发明边坡自动监测预警系统的接收天线的安装状态示意图。
图7为本发明边坡自动监测预警系统的滑坡体的双耦合蠕变时效数学模型。
图8为2013年3月16日监测t-y曲线。
图9为2013年3月19日监测t-y曲线。
图10为2013年3月20日监测t-y曲线。
图11为2013年3月21日监测t-y曲线。
图12为2013年3月22日监测t-y曲线。
图13为2013年3月22日监测t-y曲线与双耦合蠕变时效曲线。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
图1为本发明边坡自动监测预警系统的模块示意图、图2为本发明边坡自动监测预警系统的监测站的结构示意图、图3为本发明边坡自动监测预警系统的天线基座的结构示意图、图4为本发明边坡自动监测预警系统的承台的结构示意图、图5为本发明边坡自动监测预警系统的天线基座的安装状态示意图、图6为本发明边坡自动监测预警系统的接收天线的安装状态示意图、图7为本发明边坡自动监测预警系统的滑坡体的双耦合蠕变时效数学模型。
参照图1至图7所示，本发明提供了一种边坡自动监测预警系统，包括：至少一个监测站1、云平台2和第一控制器3。
具体的，监测站1布设于待监测边坡的监测点。监测站1包括第一通信模块和GNSS接收机12。第一通信模块连接于GNSS接收机12。
云平台2包括接收模块、存储模块、第一计算模块、鉴别模块、第二计算模块、预警模块以及发送模块。接收模块通信连接于第一通信模块。存储模块连接于接收模块。第一计算模块连接于存储模块。鉴别模块连接于第一计算模块和接收模块。第二计算模块连接于鉴别模块。预警模块连接于第二计算模块。发送模块连接于预警模块。
第一控制器3连接于第二通信模块。第二通信模块通信连接于云平台的接收模块和发送模块。
GNSS接收机12主要用于实时获取监测点的三维坐标。GNSS接收机12通过第一通信模块向外发送携带监测点的三维坐标和获取该三维坐标的监测时间的第一信号。
第一控制器3通过第二通信模块发送初始监测频率(3天)的初始监测频率设定信号至云平台2的接收模块。接收模块根据初始监测频率按时接收第一通信模块发送的第一信号并存储于存储模块中。存储模块接收接收模块发送的监测点的三维坐标和相应的获得该三维坐标的监测时间信息、生成携带三维坐标和监测时间的第二信号并发送至第一计算模块。第一计算模块接收监测点的三维坐标和监测时间(t)，计算监测点的水平位移(形变量y)，将连续获得监测点的形变量y和监测时间t形成监测点的水平位移形变监测曲线(t-y曲线)。鉴别模块中预设的滑坡体的双耦合时效曲线模型。该滑坡体的双耦合时效曲线模型根据岩土结构稳定性基础理论建立的蠕变时效联立方程组的数学模型。双耦合蠕变时效曲线模型包括连续的流变整合时段、稳态蠕变时段以及失稳蠕变时段。鉴别模块鉴别第一计算模块形成的水平位移形变监测曲线是否拟合双耦合蠕变时效曲线模型。当水平位移形变监测曲线拟合双耦合蠕变时效曲线模型时，有第二计算模块计算得到待监测边坡的失稳剧滑预测时间。当水平位移形变监测曲线拟合滑坡体的双耦合时效曲线且待监测边坡由流变整合时段进入稳态蠕变时段时，预警模块生成携带失稳剧滑预测时间的预警信号并通过发送模块向外发送预警信号。
第一控制器3通过第二通信模接收云平台2的发送模块发送的预警信号，以便提前采取防护措施，避免待监测边坡滑塌造成经济损失和威胁人员安全。
GNSS是全球导航卫星系统的英文缩写，与GPS、GLONASS等单一的卫星导航系统不同，GNSS是采用多个卫星导航系统的信号实现联合定位与导航。GNSS接收机实现对所采用的各个卫星导航系统的双/多模兼容性，具有双/多模接收功能，相比单一系统定位的接收机将带来更高的定位精度，同时导航系统定位性能的可用性、连续性、可靠性、稳定性都较好。
GNSS接收机采用BDS B1/B2/B3以及GPS L1/L2双星五频高精度、高动态、自动测量GNSS主机，支持BDS、GPS、GLONASS单系统单独定位及多系统联合定位，通过高精度独立定位、差分和RTK解算技术，实时测量待监测边坡的监测点的三维坐标。
本发明边坡自动监测预警系统通过GNSS接收机实时测量测量待监测边坡的监测点的三维坐标并上传云平台，可实现全天候自动化信息化监测，避免传统的人工测量，提高了边坡的监测效率和监测精度，降低了边坡稳定性监测成本，另一方，避免监测人员的频繁的攀爬作业，也避免了设备和材料的大量的运输工作。进一步的，采用GNSS接收机支持BDS、GPS、GLONASS单系统单独定位及多系统联合定位，实现了高精度独立定位，本发明边坡自动监测预警系统具备较高的可用性、连续性、可靠性及稳定性的优点。
GNSS接收机12通过承台11安装于待监测边坡的坡面上。承台11安装有预设机箱110。GNSS接收机12包括接收天线121、接收天线122和GNSS主机。GNSS主机安装于预设机箱110内。接收天线121安装于承台11的顶部。接收天线121连接于GNSS主机。
承台11为混凝土浇筑而成。承台11包括支墩和架设于支墩上的支承柱。支墩和支承柱为一体浇筑成型的。支墩的横截面的面积大于支承柱的横截面的面积。支墩的底部设有锚固筋，锚固筋插设于待监测边坡的坡面。支承柱的侧面形成有第一容置槽，预设机箱110容置于支承柱的第一容置槽中。支承柱的顶部形成第二容置槽，第二容置槽用于安装GNSS接收机12。支墩和支承柱中预埋有第一线管和第二线管，第一线管的第一端伸至第一容置槽中，第一线管的第二端伸至第二容置槽中，第二线管的第一端伸至第一容置槽中，第二项的第二端伸至支墩的外侧。第一线管和第二线管用于穿设电缆和电线以连接安装GNSS接收主机和接收天线。
接收天线121通过天线基座13安装于支承柱的顶部的第二容置槽。接收天线122的底部形成有限位孔。
具体的，天线基座13包括支承板131、限位柱132、锚固件133和保护罩134。
支承板131主要供接收天线121搁置。第二容置槽呈圆柱状，相应的，支承板131为圆形铁板。支承板131的底部连接于锚固件133，锚固件133埋设于承台11的支承柱中。限位柱132连接于支承板131的顶部且插设于接收天线122的限位孔内。限位柱132的顶部设有外螺纹，接收天线121设有内螺纹，接收天线121设置于接收天线122的上方且螺纹连接于限位柱132的顶端。保护罩134可拆卸地插设于支承板131和第二容置槽的侧壁之间。保护罩134罩设于接收天线121的上方。保护罩134用于防止接收天线被外物(如滚石、树枝等)损毁。
GNSS接收机的GNSS主机采用基于FPGA芯片的北斗高精度测量主机，内置嵌入式Linux操作系统，通过GNSS主机对自动测量GNSS主板进行控制，实时采集监测点的高精度的测量数据(三维坐标)，再借助物联网技术、4G/LTE无线网络将卫星定位测量的测量数据(三维坐标)实时上传到云平台。本发明边坡自动监测预警系统开发一系列北斗测量设备，实现了技术国产化，同时监测精度相对应GPS系统更高。
作为一种较佳的实施方式，GNSS接收机12为测量型的GNSS接收机12。
GNSS接收机12连接有保存模块，GNSS接收机12在实时获取的监测点的三维坐标后通过第一通信模块发送到云平台，同时也将三维坐标和监测时间存储于保存模块内。保存模块安装于预设机箱内，用于接收GNSS接收机12发送的携带监测点的三维坐标和监测时间信息并保存下来，以供监测人员拷贝。本发明边坡自动监测预警系统通过GNSS接收机采集的高精度测量数据采用数据双备份技术，可自动存储在本地，同时实时传输到云服务器。
云平台2为云计算平台。云计算平台也称为云平台。云计算平台可以划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。在本实施例中，云平台2为计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。云平台2通信连接于GNSS接收机12和第一控制器3。
第一控制器3为远程控制终端，如手机、IPD、或电子计算机。
云平台2用于接收和存储GNSS接收机12发送的携带待监测点的三维坐标的第一信号，将以设定的时间间隔获取的待检测边坡的监测点的三维坐标形成该监测点的水平位移形变监测曲线、根据预设的滑坡体的双耦合时效曲线模型鉴别该监测点的水平位移形变监测曲线是否拟合预设的双耦合蠕变时效曲线模型、当该监测点的水平位移形变监测曲线拟合预设的双耦合蠕变时效曲线模型时，云平台计算得到待监测边坡的失稳剧滑时间并于该监测点的水平位移形变监测曲线由预设的双耦合蠕变时效曲线模型的流变整合时段进入稳态蠕变时段时，生成预警信号并向外发送预警信号。第一控制器3接收云平台2发送的预警信号以便监测人员提前准确知晓该监测点的滑塌时间进行必要的防护措施。
一种边坡自动监测预警系统的预警方法，包括以下步骤：
S1：于待监测边坡的监测点布设至少一监测站1，监测站1包括GNSS接收机12和连接于GNSS接收机的第一通信模块，GNSS接收机实时获取监测点的三维坐标，GNSS接收机通过所第一通信模块向外发送携带三维坐标和获取三维坐标的监测时间的第一信号。
S2：提供一云平台，云平台包括通信连接于第一通信模块的接收模块、连接于接收模块的存储模块、连接于存储模块的第一计算模块、连接于第一计算模块和接收模块的鉴别模块，连接于鉴别模块的第二计算模块以及连接于第二计算模块的预警模块，接收模块接收第一通信模块发送的携带待监测边坡的监测点的三维坐标和获取该三维坐标的监测时间(监测时刻)的第一信号、并将该三维坐标和监测时间存储于存储模块中。存储模块将存储的三维坐标和监测时间生成携带三维坐标和监测时间的第二信号并发送至第一计算模块。
S3：第一计算模块获取携带三维坐标和监测时间的第二信号、建立监测点的水平位移形变监测曲线。
具体的，第一计算模块计算监测点的相邻的二次所述监测时间所获取的三维坐标之间的形变量(y)，以监测时间(t)为X轴、形变量(y)为Y轴建立待测边坡的监测点的水平位移形变监测曲线。
S4：鉴别模块中预设有滑坡体的双耦合蠕变时效曲线模型，双耦合蠕变时效曲线模型包括连续的流变整合时段、稳态蠕变时段以及失稳蠕变时段，所述鉴别模块根据全数计算鉴别所述水平位移形变监测曲线是否拟合所述双耦合蠕变时效曲线模型。
具体的，本发明的边坡自动监测预警系统在大量被监测体监测数据的基础上，建立滑坡体的双耦合蠕变时效数学模型包括以下内容：
根据岩土结构稳定性基础理论，其蠕变时效联立方程组的数学模型表达式为：
(1)、(2)式中：
t：时间；
y：形变量；
ξ：材料的粘-弹性滞后系数；
A：失稳强度系数；
α：失稳时效指数。
联立数学模型依共轭点连续性导出如下非线性超越函数代数方程组：
(3)、(4)式中：
y1，y2，y3：稳态蠕变时段等时差监测周期的形变量赋值；
yz，yq：失稳蠕变时段跟踪性的失稳形变量赋值，其时间间隔不受制约；
Twj：监测点选取的时间间隔，既监测周期；
tp：稳态转向失稳蠕变时段共轭点(拐点)时间；
tf：失稳剧滑(奇异点)预测时间。
该非线性超越函数代数方程组揭示出如下定论：
①联立代数方程组存在着唯一实数根tp，tf；
②共轭点(tp，yp)实数根唯一存在，锁定二阶微分方程组是耦合的；
③tf与蠕变量绝对值无关，仅决定于监测点赋值相对形变量之比，这是可预测性的必然结果。
图7为本发明边坡自动监测预警系统的滑坡体的双耦合蠕变时效数学模型耦合的岩土体形变运动轨迹。图7中，滑坡体的双耦合蠕变时效数学模型分为三个阶段：流变整合时段是滑坡体滑移面逐渐形成过程的时段；稳态蠕变时段是滑移面同步并依时效特性转向失稳开始的过渡阶段；失稳蠕变时段是从滑坡体失稳起点到失稳巨滑的全过程。
基本要点如下：
1、从定量分析任何突发性地质事件，唯有通过非线性失稳函数的奇异点来实现。或者说它必须进入双耦合时效曲线，方可实现失稳剧滑或垮塌。双耦合曲线存在唯一的耦合点(tp)和奇异点(tf)，当时间到达tf时，形变量(位移)无穷大。
2、施加任何拉伸、压缩、弯曲、剪切的载荷体，α的赋值与载荷体的受力状态以及材料粘-弹性滞后系数无关，仅依赖于施加的载荷比β值。它具有蠕变时效普适规律。恰好载荷比的倒数就是滑波稳定性系数Ksf。因此不管滑坡体受力状态多复杂，尽可拟合t-y曲线蠕变的运动量求出α值，反推导出滑坡的综合动力量。这就是岩土结构稳定性理论自身的和谐性。
3、失稳时效指数α在临滑状态下趋向于2，它与失稳强度系数A之间自行调整，存在自拟合特性，失稳蠕变时段的岩土体运动轨迹随时间进程求解tf时间保持不变。因此，在双耦合失稳曲线的初期时段求解实数根tp、tf，采取加密监测频率跟踪分析就可实现准确预报。
双耦合蠕变时效曲线的鉴别
1、岩土结构稳定性理论两个二阶微分方程组中以耦合点tp分为稳态蠕变时段与失稳蠕变时段两个时段。
2、稳态蠕变时段曲线二阶导数为负值，即t0为稳态蠕变的初始点，它是待定时间参量，稳态蠕变终点为tp。失稳蠕变时段曲线二阶导数为正值，即tp为失稳蠕变的起点，终点为奇异点tf，当t→tf时，形变量(位移)y→∞。曲线发展趋势呈现出非线性。两个时段的曲线连通耦合，即可看出tp点既是稳态蠕变时段的终点，又是失稳蠕变时段的起点；曲线在该点的形变量(位移)与形变率(速度)连续，形变位移量y与速率(函数一阶导数)在该点相等。因此，耦合点tp是曲线从稳态转向失稳蠕变时效的拐点，称为共轭点。连通的耦合曲线既是双耦合时效曲线。
3、双耦合时效曲线含有5个待定参数，稳态蠕变时段含有v0，ξ，t0，失稳蠕变时段含有A，α，通过监测手段获取稳态蠕变时段三组等时差监测时空坐标值(t1、y1；t2、y2；t3、y3)，从失稳蠕变时段任取二组监测时空坐标值(tz、yz；tq、yq)，代入非线性超越函数方程组，运行三重代数平方法数值求解，方程组的解既包涵v0，ξ，t0，A，α5个参数解，还存在唯一的实数根tp、tf，其中tp即是实际监测曲线的拐点，tf是失稳剧滑时间。所以，运用代数方法求解判断岩土结构失稳破坏或失稳剧滑时间tf，总称为解析判据。因此，双耦合时效曲线拟合实际的监测点的水平位移形变监测曲线，五个监测点成为全数拟合点，或者说全数拟合点模拟出双耦合时效曲线是监测曲线的抽象曲线，这就赋予双耦合曲线指导实践的科学内涵。
双耦合时效监测曲线连续性，必须满足如下条件：
ξ≥0 y3-y2≤y2-y1 y3＞y2＞y1
(5)、(6)式称为双耦合时段函数解的充分与必要条件，它们也是跟踪水平位移形变监测曲线是否进入双耦合时效曲线鉴别式。
4、任何一座边坡的滑坡体均历经初期的流变整合时段，从后缘开裂始，在滑移面尚待贯通以前，将多次呈现出阶梯式攀升逐增速、滑移性整合流变，在实际跟踪监测进程中，亦多次呈现双耦合时效曲线，此时，亦可运用全数计算鉴别实际的水平位移形变监测曲线是否进入双耦合时效曲线。
全数计算分两种方法：
1)ξ＝0，按4点全数计算方法；
2)ξ＞0，按5点全数计算方法。
全数计算结果鉴别：
1)计算程序无解，则需判断yz、yq赋值是否符合门槛值要求。
2)倘若计算程序有解，但tf为违背时序预测值，既预测值tf日期小于跟踪监测日期，它反馈出滑块处于非恒定载荷力驱动下的整合流变，其发展趋势或是回稳停歇，或是进入双耦合时效时段。
3)倘若计算程序有解，但预测值tf日期离跟踪监测日期较远，则可做中、长期预测发展趋势参考，继续跟踪分析。
4)倘若计算程序有解，且预测值tf日期离跟踪监测日期接近，应加密跟踪监测频率，遵循失稳蠕变时段tf预测时间不变和自拟合特性做跟踪分析。此时，鉴别模块向接收模块发送加密接收GNSS接收机的获取的监测点的三维坐标的加密监测频率(加密监测频率小于初始监测频率)，遵循滑坡体的失稳蠕变时段tf预测时间不变和自拟合特性做跟踪分析。
S5：当所述水平位移形变监测曲线拟合所述双耦合蠕变时效曲线模型时，所述第二计算模块利用全数拟合点解析计算得到所述待监测边坡的失稳剧滑预测时间。
第二计算模块根据失稳剧滑预测时间的计算式计算得到所述待监测边坡的失稳剧滑预测时间。
失稳剧滑预测时间的计算式为根据所述双耦合蠕变时效曲线模型表达式依共轭点连续性导出非线性超越函数代数方程组：
式(3)和式(4)中，y1、y2和y3为稳态蠕变时段的等时差监测周期的形变量；yz和yq为失稳蠕变时段跟踪性的失稳形变量；Twj为监测点选取的监测时间的时间间隔，即监测周期；tp为稳态蠕变时段转向失稳蠕变时段的共轭点时间；tf为失稳剧滑预测时间。
第二计算模块应用全数拟合点解析判据求解，给出自拟合守恒常数值Cf，Cf反馈出待监测边坡的监测点位置的滑块所承受载荷状态，用以鉴别跟踪水平位移形变监测曲线的时效性。水平位移形变监测曲线一旦从整合流变时段进入稳态蠕变时段(稳态首序拟合点t1不得选在整合流变段内)而转向逐增速，按全数拟合点解析判据，给出tf、tp以及Cf，依此作出以下预测值判断：
1)倘若Cf随跟踪监测赋值保持不变值(有时因工况变化跟踪监测值发生上下波动)，最后求索出Cf连接曲线。该水平位移形变监测曲线即为双耦合时效曲线，tf值即为待监测边坡的监测点位置的滑块的失稳剧滑预测时间。
2)倘若Cf随加密接收GNSS接收机的获取的监测点的三维坐标的频率跟踪监测赋值呈递减变化，则处于变载荷驱动下整合流变，待监测边坡的监测点位置的滑块最终将出现回稳和停息。
作为滑塌预报还应满足以下两个条件：
1)双耦合时效曲线冲量流标度Ltg＞0；
2)满足滑坡整体性条件：单点监测站的位移应与宏观形变同步；多点网状监测站的各监测站的失稳剧滑预测时间tf不大于加密监测周期Tw。
通过加密获取待监测边坡的监测点的三维坐标的监测频率，通过数据计算、分析，使得失稳剧滑预测时间的结果判断更趋于精确。
S6：当水平位移形变监测曲线由流变整合时段进入稳态蠕变时段时，预警模块生成携带失稳剧滑预测时间的预警信号并向外发送所述预警信号。
具体的，当云平台2的第一计算模块形成的水平位移形变监测曲线由流变整合时段进入稳态蠕变时段时，预警模块生成携带失稳剧滑预测时间的预警信号并通过发送模块向外发送预警信号。
S7：提供第一控制器，第一控制器通信连接于预警模块，第一控制器接收预警信号。第一控制器3接收云平台2发送的预警信号，以便监测人员根据失稳剧滑预测时间tf提前做好防范措施降低损失。
具体的，第一控制器3通过第二通信模块通信连接于云平台2的接收模块和发送模块。第一控制器通过第二通信模块接收预警信号，并通过第二通信模块向接收模块发送获取下载存储模块存储的三维坐标和监测时间的信息。
某边坡待的监测点于2013年1月9日开始水平位移形变监测，设计监测频率3天一次，取值精度毫米级。2013年3月13日地表宏观检查测点周边部位发现开裂，监测跟踪到2013年3月16日，水平位移形变监测曲线(t-y曲线)呈现3月4日至3月16日有从稳态(曲率半径为负)转入失稳(曲率半径为正)的位移过程，见图8。
依据岩土结构稳定性基础理论，监测曲线在稳态蠕变时段与失稳蠕变时段初期呈线性增速(ξ＝0)，选取4点全数计算法，4点全数赋值见表1。
表1：3013年3月16日监测点赋值
代入YRG计算程序，程序显示13日yz赋值(49.5)，恰好就是失稳蠕变时段yz门槛值(监测赋值＝门槛值则计算程序无解)。
2013年3月19日，经17日整天降雨过后，地表宏观检查裂缝明显加宽，并有向两侧发展趋势，监测点跟踪显示位移量明显加大，t-y曲线见图9。
依据4点全数计算法，监测点跟踪赋值见表2。
表2：3013年3月19日监测点跟踪赋值
代入YRG计算程序，程序运算结果见表3。
表3：3013年3月19日全数赋值运算解析判据
解析判据说明：
tf预测时间悖时，不能作为预报依据。鉴于位移速率加快，决定加密监测频率为日监测周期。
2013年3月20日，地表宏观检查裂缝呈圈椅状发展，加密跟踪显示位移量下降，t-y曲线见图10。
对t-y曲线分析，虽然速率减缓，经双耦合时效曲线鉴别式辨别，监测点赋值仍满足失稳蠕变时段非线性发展充要条件。监测点跟踪4点全数赋值见表4。
表4：3013年3月20日监测点跟踪赋值
代入YRG计算程序，程序运算结果见表5。
表5：3013年3月20日全数赋值运算解析判据
解析判据说明：
依据失稳时效曲线自拟合原理，Cf值无常数，因此，tf预测时间不能作为预报依据。
2013年3月21日，地表宏观检查裂缝呈圈椅状贯通，前部剪出痕迹明显，滑坡地表特征已经全部显现，沿裂缝范围量测，再依后壁裂缝及前部剪出痕迹位置勾画滑移线，计算滑坡体积约36m3，确定为浅层微型滑坡。监测跟踪显示位移量加大，t-y曲线见图11。
监测点跟踪5点全数赋值见表6。
表6：3013年3月21日监测点跟踪赋值
代入YRG计算程序，程序运算结果见表7。
表7：3013年3月21日全数赋值运算解析判据
解析判据说明：
依据失稳时效曲线的自拟合原理，Cf值无常数，仍不能确认是否在失稳时效曲线上，因此，tf预测时间不能作为预报依据。
4.5、2013年3月22日，地表宏观检查滑移体裂缝沉陷错位，监测点跟踪赋值显示位移量明显增大，t-y曲线见图12。
监测点跟踪4点全数赋值见表8。
表8：2013年3月22日监测点跟踪赋值
代入YRG计算程序，程序运算结果见表9。
表9：2013年3月22日全数赋值运算解析判据
解析判据说明：
1)19日、21日监测曲线波动，显然是受17日降雨的影响。
2)依据失稳时效曲线的自拟合原理(临滑状态下Cf值为常数)，按第一组与第二组监测点赋值拟合出蠕变时效曲线，见图13。
3)根据图11的曲线拟合点，判定被测体进入恒定载荷力驱动下的失稳时效蠕变。再以失稳蠕变时段做3点非全数程序运算，各组非全数赋值见表10。
表10：失稳蠕变时段非全数赋值
代入YRG计算程序，3点非全数程序运算结果见表11。
表11：非全数程序运算解
至此，确定由拟合点监测赋值构成的t-y曲线即为蠕变时效双耦合曲线，程序给出滑坡的失稳剧滑预测时间tf在2013年3月24日。考虑到滑坡的位置较高，且施工脚手架及设备已搭至滑坡部位，应预留拆除撤离时间。遂于2013年3月22日21时，做出红色预警滑坡预报：“失稳剧滑预测时间tf：2013年3月23日上午至2013年3月24日，如遇下雨影响失稳破坏时间提前。”
滑坡预报后的应急处置：立即采取应急措施，连夜对失稳体做减荷卸载，挖除了失稳体上部的土石方。由于原监测点同时破坏，随即于22日晚23时在残留失稳体上布设应急监测点，监测频率按小时周期跟踪，23日监测跟踪t-y曲线显示残留失稳体在23日14时止滑回稳，随后项目部在16时后将残留失稳体排除。由于预报及时，处理得当，避免了安全事故的发生。
需要说明的是，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
以上结合附图实施例对本发明进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为保护范围。