本发明涉及地质监测，尤其涉及一种高陡边坡地质灾害预警系统。
背景技术：
1、地质监测技术领域专注于通过多种监测手段来识别和评估地质环境中的潜在风险，以预防地质灾害的发生，包括地面位移监测、土壤湿度和地下水位的监测、岩石稳定性分析等，对地质环境中的变化进行实时监控和分析，从而提前预警灾害情况。
2、其中，高陡边坡地质灾害预警系统是一套专门设计用于监测高陡边坡地区发生的地质灾害（如滑坡、崩塌等）的系统，主要目的是通过及时的监测和预警来防止或减少灾害对人类生活和基础设施的威胁，旨在通过实时数据收集和分析，提供有效的预警信息，从而使得相关人员和机构可以在灾害发生前采取适当的应对措施。
3、传统的地质监测技术专注于单一的监测指标，如地面位移或单一的土壤湿度监测，限制系统在复杂地质环境下的应用效果。例如，单一指标监测无法全面反映地质环境的综合稳定性，使得在地质构造复杂或多因素共同作用的地区，灾害预警的准确性和及时性受到限制。在数据处理和分析方面较为简单，缺乏对数据间关联性的深入挖掘，无法有效预测和预警潜在的大规模地质灾害，如滑坡和崩塌。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种高陡边坡地质灾害预警系统。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案，一种高陡边坡地质灾害预警系统包括：
3、气候监测与解析模块基于高陡边坡安装的气象传感器，监测实时区域的温度、湿度和风速，分析气候数据对地质活动的影响，生成气候趋势分析结果；
4、地震信号识别模块基于所述气候趋势分析结果，捕获微地震信号，应用神经网络进行地震信号的分析，并和正常背景活动相比的振动进行对比，得到地震活动异常信号；
5、滑坡风险分析模块基于所述地震活动异常信号，运用逻辑回归分析模型，评估地质构造和滑坡发生的概率，生成滑坡风险评估结果；
6、警报级别调整模块基于所述滑坡风险评估结果，调整已有的警报级别，使用概率阈值决定是否突出警报级别，生成调整后的警报级别；
7、预警信号发射模块基于所述调整后的警报级别，触发关联的预警信号，自动向关联的移动设备和地方应急管理中心发送，生成发射的预警信号；
8、紧急处置指导模块基于所述发射的预警信号，制定地方政府和应急团队的疏散及防灾措施，整合地质灾害应对策略，建立紧急处置操作指南。
9、作为本发明的进一步方案，所述气候趋势分析结果包括区域内的平均温度、平均湿度、平均风速和风向，所述地震活动异常信号包括微地震的频率、振幅、持续时间和发生的时间点，所述滑坡风险评估结果包括滑坡发生的概率、影响的区域、预计影响的严重性和预测的滑坡类型，所述调整后的警报级别包括警报级别的低风险、中风险、高风险和极高风险四个等级，所述发射的预警信号包括启动的预警信号类型、预警信号发送的目标设备列表和信号发送的时间戳，所述紧急处置操作指南包括紧急疏散路线、疏散区域、应急物资准备位置和联系的紧急服务团队信息。
10、作为本发明的进一步方案，所述气候监测与解析模块包括：
11、所述温度数据处理子模块基于高陡边坡安装的气象传感器，进行温度趋势的循环监测与分析，分析日平均温度和温度波动，得到温度趋势指标；
12、湿度数据处理子模块基于所述温度趋势指标，同步测量高陡边坡的湿度，分析湿度随温度变化的趋势，并对比历史同期数据，得到气候综合分析数据；
13、风速数据分析子模块基于所述气候综合分析数据，分析和记录高陡边坡的风速和风向的变化，评估对高陡边坡稳定性的潜在影响，构建气候趋势分析结果。
14、作为本发明的进一步方案，所述地震信号识别模块包括：
15、地震数据整合子模块基于所述气候趋势分析结果，若检测到气候趋势与地震活动关联，则计算关联系数，并记录高陡边坡的地震活动信号的基本参数，生成基础地震信号数据；
16、信号对比分析子模块基于所述基础地震信号数据，对高陡边坡的实时信号与过去记录进行振幅和频率的对比分析，若信号指数超过预设阈值，则启动信号收集程序，循环检测微地震活动，获取微地震数据集；
17、深度分析比对子模块基于所述微地震数据集，应用神经网络模型进行深度学习分析，若模型识别与背景活动偏离的振动模式，则标记并记录异常，得到地震活动异常信号；
18、所述神经网络模型按照公式
19、
20、其中，为输入数据的数据特征结果，为输出缩放系数，为输入归一化系数，为标准差调节系数，为输入数据的标准差，为偏移调整常数，是神经网络层的权重矩阵，为偏差项，为激活函数。
21、作为本发明的进一步方案，所述滑坡风险分析模块包括：
22、地震信号频率分析子模块基于所述地震活动异常信号，若信号强度和频率超过常规阈值，则利用滤波和归一化处理信号，生成优化地震信号；
23、预测滑坡数据分析子模块基于所述优化地震信号，应用逻辑回归模型进行数据分析，若模型预测的滑坡发生概率超过安全标准，则标识风险区域，得到计算滑坡概率；
24、风险评估输出子模块基于所述计算滑坡概率，综合地形和历史滑坡数据，若分析确认风险区域，则评估对高陡边坡的潜在影响，生成滑坡风险评估结果。
25、作为本发明的进一步方案，所述警报级别调整模块包括：
26、滑坡风险定量计算子模块基于所述滑坡风险评估结果，收集滑坡关联的地理和气象数据，对数据进行分类整理，参照地形倾斜度、土壤湿度和降雨量，并进行风险定量计算，获取风险等级评估结果；
27、概率决策子模块基于所述风险等级评估结果，根据设定的概率阈值，计算实时警报级别与风险等级的偏差，并实时调整警报级别，输出警报突出决策；
28、级别生成子模块基于所述警报突出决策，调整已有的高陡边坡滑坡风险警报级别，重新配置警报参数，匹配新的风险状况，得到调整后的警报级别。
29、作为本发明的进一步方案，所述预警信号发射模块包括：
30、信号触发子模块解析基于所述调整后的警报级别，根据级别参数激活关联的预警信号模式，通过级别阈值判断高陡边坡预警信号的风险等级，生成触发的预警信号；
31、信号发送子模块基于所述触发的预警信号，利用标准化的无线信号协议，发送至预设的移动设备和地方应急管理中心的网络地址，并控制信号的传输频率和强度，生成已发送应急信号；
32、信号确认子模块基于所述已发送应急信号，在网络上监控应急信号的传输状态，通过反馈机制确认目标站点是否成功接收预警信号，得到发射的预警信号。
33、作为本发明的进一步方案，所述紧急处置指导模块包括：
34、措施制定子模块基于所述发射的预警信号，识别预警信号的关键影响区域，结合地区资源和历史数据，制定紧急响应措施，包括资源调配和救援队伍动员，构建紧急响应方案；
35、疏散指导子模块基于所述紧急响应方案，设计疏散路径和安全区域，标记时间节点和优先级群体，并制订时间安排表，生成疏散流程手册；
36、防灾协调子模块基于所述疏散流程手册，协调地方政府和应急团队，实施防灾措施，监控疏散执行情况，建立紧急处置操作指南。
37、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
38、本发明中，地震信号的深度分析模块使用神经网络对微地震信号与常规地质背景振动进行比较，能够精确地识别出异常地震活动，提高地震预警的准确性和加快响应时间。通过神经网络的应用，提高异常信号的识别率，显著优化地震预警的速度和准确性，为下游的灾害防控决策提供关键的时效性和科学依据。滑坡风险分析模块通过逻辑回归模型评估地质构造的不稳定性和滑坡发生的概率，与传统的静态模型或简单的经验判断方法相比，逻辑回归模型能够整合多源数据，动态调整风险评估参数，为滑坡预警提供更为精确的概率模型，大幅增强预警系统的适应性和预测准确性。
1.一种高陡边坡地质灾害预警系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的高陡边坡地质灾害预警系统，其特征在于，所述气候趋势分析结果包括区域内的平均温度、平均湿度、平均风速和风向，所述地震活动异常信号包括微地震的频率、振幅、持续时间和发生的时间点，所述滑坡风险评估结果包括滑坡发生的概率、影响的区域、预计影响的严重性和预测的滑坡类型，所述调整后的警报级别包括警报级别的低风险、中风险、高风险和极高风险四个等级，所述发射的预警信号包括启动的预警信号类型、预警信号发送的目标设备列表和信号发送的时间戳，所述紧急处置操作指南包括紧急疏散路线、疏散区域、应急物资准备位置和联系的紧急服务团队信息。
3.根据权利要求1所述的高陡边坡地质灾害预警系统，其特征在于，所述气候监测与解析模块包括：
4.根据权利要求1所述的高陡边坡地质灾害预警系统，其特征在于，所述地震信号识别模块包括：
5.根据权利要求1所述的高陡边坡地质灾害预警系统，其特征在于，所述滑坡风险分析模块包括：
6.根据权利要求1所述的高陡边坡地质灾害预警系统，其特征在于，所述警报级别调整模块包括：
7.根据权利要求1所述的高陡边坡地质灾害预警系统，其特征在于，所述预警信号发射模块包括：
8.根据权利要求1所述的高陡边坡地质灾害预警系统，其特征在于，所述紧急处置指导模块包括：
