Методика маркшейдерскогеодезических наблюдений оползневого процесса склоновой системы на основе данных спутниковых определений

Рассмотрены вопросы совершенствования методики выполнения маркшейдерско-геодезических наблюдений за оползневыми смещениями, которая состоит из трех этапов – наблюдения опорных реперов технологией спутникового позиционирования в режиме «статика», наблюдения рабочих реперов в теле оползня технологией Real-Time Kinematic и прогнозирования величин оползневых смещений. Разработан алгоритм оценки стабильности опорных реперов, основанный на аппроксимации плановых координат и высот реперов плоскостью. Плановые координаты и высоты рабочих реперов предложено определять технологией Real-Time Kinematic с увеличенным до 3 мин периода наблюдений и установкой приемника в режиме базовой станции на наиболее надежный в ходе оценки стабильности опорный репер. Прогнозирование величин оползневых смещений предполагается осуществлять по линейной функции, полученной в ходе аппроксимации величин смещений, с ее дальнейшей корректировкой при изменении скорости оползневых смещений. Предложенная методика была апробирована при наблюдениях за смещениями оползневого склона левого берега р. Тосны, протекающей вблизи г. Никольское Ленинградской области. Закреплены опорные и рабочие реперы, определены их плановые координаты и высоты спутниковыми методами в режимах «статика» и технологией Real-Time Kinematic в течение 4 циклов наблюдений с 15.07.2023 г. по 28.07.2024 г. Недоступные для сигналов зоны оползня наблюдались линейно-угловыми измерениями с определением положения станции тахеометра обратной засечкой относительно временных опорных реперов. По результатам наблюдений выполнен прогноз, позволивший в отдельных циклах повысить его качество на основе предлагаемой методики.

Шабаров А. Н., Кузин А. А., Филиппов В. Г. Методика маркшейдерскогеодезических наблюдений оползневого процесса склоновой системы на основе данных спутниковых определений // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2025. – № 2. – С. 130–144. DOI: 10.25018/0236_1493_2025_2_0_130.

Шабаров Аркадий Николаевич¹ — д-р техн. наук, Директор Научного центра геомеханики и проблем горного производства, e-mail: shabarov_an@pers.spmi.ru, ORCID ID: 0000-0001-7925-3163,
Кузин Антон Александрович¹ — канд. техн. наук, доцент, e-mail: kuzin_aa@pers.spmi.ru, ORCID ID: 0000-0002-1605-8739,
Филиппов Владимир Геннадьевич¹ — аспирант, e-mail: s225015@stud.spmi.ru, ORCID ID: 0000-0002-8968-8694,
¹ Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II.

Филиппов В.Г., e-mail: s225015@stud.spmi.ru.

1. Bykowa E. N., Banikevich T. D., Zalivatskaya N. V., Pirogova O. E. Modeling the cadastral value of land plots of gardening and horticultural non-profit partnerships taking into account the influence of local factors of the territory. Land. 2024, vol. 13, no. 7, article 1004. DOI: 10.3390/land13071004.

2. Banikevich T. D., Bykowa E. N., Zalivatskaya N. V., Pirogova O. E. Pattern determination of the territory local factors influence on the land plots’ cadastral value of gardening and horticultural non-profit partnerships // Population and Economics. 2024, vol. 8, no. 3, pp. 86—107. DOI: 10.3897/ popecon.8.e115183.

3. Pospehov G. B., Savon Y., Delgado R., Castellanos E. A., Peña A. Inventory of landslides triggered by Hurricane Matthews in Guantánamo, Cuba // Geography, Environment, Sustainability. 2023, vol. 16, no. 1, pp. 55—63. DOI: 10.24057/2071-9388-2022-133.

4. Dashko R. E., Karpenko A. G. Scientific-practical enhancement principles for the long-term stability of cultural heritage objects through a multi-component underground space analysis // Heritage. 2024, vol. 7, no. 8, pp. 4455—4471. DOI: 10.3390/heritage7080210.

5. Tesfa C., Demeke Sewnet D. GIS-based MCDM approach for landslide hazard zonation mapping in east Gojjam zone, central Ethiopia // Quaternary Science Advances. 2024, vol. 15, article 100210. DOI: 10.1016/j.qsa.2024.100210.

6. Peethambaran B., Leshchinsky B. Application of landslide susceptibility towards urbanization suitability zonation in mountainous settings // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2023, vol. 97, article 104061. DOI: 10.1016/j.ijdrr.2023.104061.

7. Глазунов В. В., Бурлуцкий С. Б., Шувалова Р. А., Жданов С. В. Повышение достоверности 3D-моделирования оползневого склона на основе учета данных инженерной геофизики // Записки Горного института. — 2022. — Т. 257. — С. 771—782. DOI: 10.31897/PMI.2022.86.

8. Ислямова А. А., Хорошилов В. С. Моделирование перемещений оползневых склонов по материалам геодезических наблюдений и инженерно-геологических изысканий // Вестник СГУГиТ. — 2021. — Т. 26. — № 2. — С. 5—17. DOI: 10.33764/2411-1759-2021-26-2-5-17.

9. Халкечев Р. К., Халкечев К. В. Применение теории катастроф для математического моделирования оползневого процесса на вогнутых склонах горных территорий // Устойчивое развитие горных территорий. — 2023. — Т. 15. — № 3. — С. 720—726. DOI: 10.21177/1998-45022023-15-3-720-726.

10. Dematteis N., Wrzesniak A., Allasia P., Bertolo D., Giordan D. Integration of robotic total station and digital image correlation to assess the three-dimensional surface kinematics of a landslide. Engineering Geology. 2022, vol. 303, article 106655. DOI: 10.1016/j.enggeo.2022.106655.

11. Корнилов Ю. Н., Царёва О. С. Совершенствование методики наблюдений за деформациями зданий и сооружений // Геодезия и картография. — 2020. — № 4. — С. 9—18. DOI: 10.22389/0016-7126-2020-958-4-9-18.

12. Корнилов Ю. Н., Царёва О. С., Шевченко А. С. Оптимизация расположения деформационных марок при построении сети в виде линейной пространственной засечки // Геодезия и картография. — 2021. — № 12. — С. 2—11. DOI: 10.22389/0016-7126-2021-978-12-2-11.

13. Мустафин М. Г., Кологривко А. А., Васильев Б. Ю. Анализ точности построения цифровых моделей рельефа на основе данных периодического воздушного лазерного сканирования горнопромышленного объекта // Горный журнал. — 2023. — № 2. — С. 56—62. DOI: 10.17580/ gzh.2023.02.09.

14. Di Lascio F. M., Falchetta G., Ferrari D. Change detection from high-resolution airborne laser scans using penalized composite likelihood screening // Spatial Statistics. 2022, vol. 52, article 100710. DOI: 10.1016/j.spasta.2022.100710.

15. Гусев В. Н., Блищенко А. А., Санникова А. П. Исследование комплекса факторов, оказывающих влияние на погрешность реализации маркшейдерской съемки горных объектов с применением геодезического квадрокоптера // Записки Горного института. — 2022. — Т. 254. — С. 173—179. DOI: 10.31897/PMI.2022.35.

16. Выстрчил М. Г., Гусев В. Н., Сухов А. К. Методика определения погрешностей сегментированных GRID моделей открытых горных выработок, построенных по результатам аэрофотосъемки с беспилотного воздушного судна // Записки Горного института. — 2023. — Т. 262. — C. 562—579. EDN: SZOFVD.

17. Усиков В. И., Озарян Ю. А., Леоненко А. В. Оценка запасов техногенных россыпей по данным дистанционного зондирования Земли (на примере Соловьевского и Кербинского золотоносных районов) // Горный журнал. — 2024. — № 6. — C. 27—33. DOI: 10.17580/gzh.2024. 06.04.

18. Галченко Ю. П., Калабин Г. В. Методика дешифровки данных дистанционного зондирования земной поверхности при развитии природно-технических систем недропользования // Горный журнал. — 2024. — № 8. — С. 59—63. DOI: 10.17580/gzh.2024.08.09.

19. Xu Q., Zhao B., Dai K., Dong X., Li W., Zhu X., Yang Y., Xiao X., Wang X., Huang J., Lu H., Deng B., Ge D. Remote sensing for landslide investigations: A progress report from China // Engineering Geology. 2023, vol. 321, article 107156. DOI: 10.1016/j.enggeo.2023.107156.

20. Яицкая Н. А., Бригида В. С., Гаврина О. А., Копылов А. С. Фотограмметрическая оценка деформационных процессов на оползневых склонах при обеспечении устойчивого развития территорий Кавказа // Устойчивое развитие горных территорий. — 2023. — Т. 15. — № 3. — С. 558—567. DOI: 10.21177/1998-4502-2023-15-3-558-567.

21. Carle E., Sirguey P., Cox S. C. Measuring landslide-driven ground displacements with high-resolution surface models and optical flow // Computers & Geosciences. 2023, vol. 178, article 105378. DOI: 10.1016/j.cageo.2023.105378.

22. Sepe C., Calcaterra D., Di Martire D., Fusco F., Tufano R., Vitale E., Guerriero L. Triggering conditions and propagation of the December 2019 Palma Campania landslide: Implications for residual hazard estimation at recurrent landslide sites // Engineering Geology. 2023, vol. 322, article 107177. DOI: 10.1016/j.enggeo.2023.107177.

23. Zhuang W., Cui D., Hao M., Song S., Li Z. Geodetic constraints on contemporary three-dimensional crustal deformation in the Laji Shan—Jishi Shan tectonic belt // Geodesy and Geodynamics. 2023, vol. 14, no. 6, pp. 589—596. DOI: 10.1016/j.geog.2023.03.006.

24. Su X., Bao Q., Gao Z., Huang J. Three-dimensional interseismic crustal deformation in the northeastern margin of the Tibetan Plateau using GNSS and InSAR // Journal of Asian Earth Sciences. 2024, vol. 276, article 106328. DOI: 10.1016/j.jseaes.2024.106328.

25. Li S., Gao Y., Jin H. Upper crustal deformation characteristics in the northeastern Tibetan Plateau and its adjacent areas revealed by GNSS and anisotropy data // Earthquake Science. 2023, vol. 36, no. 4, pp. 297—308. DOI: 10.1016/j.eqs.2023.05.003.

26. Zhang Z., Pan Z. Geodetic and seismic constraints on contemporary deformation on the northeastern Tibetan plateau: Velocity and strain rate tensor analysis // Physics of the Earth and Planetary Interiors. 2023, vol. 338, article 107014. DOI: 10.1016/j.pepi.2023.107014.

27. Gao Y., Qu W., Zhang Q., Li J., Li D., Wang Y., Hao M. Assessment of the seismic hazard in North China by combining micro-seismicity records and geodetic observations // Tectonophysics. 2023, vol. 869, article 230130. DOI: 10.1016/j.tecto.2023.230130.

28. Pang Q., Wu Y., Chu R., Zhang Y., Yan J., Zhang L., Liao W., Xiaoqian Sun X., Dokuchits E. Yu., Nkwazema O. C. Deep structural characteristics and dynamic significance of the Southeastern margin of the North China Craton: Insights from gravity/GNSS/seismic observations // Tectonophysics. 2024, vol. 874, article 230243. DOI: 10.1016/j.tecto.2024.230243.

29. Кузин А. А., Филиппов В. Г. Разработка алгоритма выбора метода и геодезического оборудования в зависимости от скорости оползневых смещений на примере Миатлинской ГЭС // Вестник СГУГиТ. — 2023. — Т. 28. — № 4. — С. 22—37. DOI: 10.33764/2411-1759-2023-28-4-22-37.

30. Yang C., Yin Y., Zhang J., Ding P., Liu J. A graph deep learning method for landslide displacement prediction based on global navigation satellite system positioning // Geoscience Frontiers. 2024, vol. 15, no. 1, article 101690. DOI: 10.1016/j.gsf.2023.101690.

31. Елагин А. В., Зайцев М. В., Прохоров Д. А., Шендрик Н. К. Оценка точности определения координат спутниковыми приемниками EFT M3 GNSS и EFT M4 GNSS в режиме RTK // Вестник СГУГиТ. — 2020. — Т. 25. — № 3. — С. 26—33. — DOI 10.33764/2411-1759-2020-253-26-33.

32. Shu B., He Y., Wang L., Zhang Q., Li X., Qu X., Huang G., Qu W. Real-time high-precision landslide displacement monitoring based on a GNSS CORS network // Measurement. 2023, vol. 217, article 113056. DOI: 10.1016/j.measurement.2023.113056.

33. Wang P., Liu H., Nie G., Yang Z., Wu J., Qian C., Shu B. Performance evaluation of a real-time high-precision landslide displacement detection algorithm based on GNSS virtual reference station technology // Measurement. 2022, vol. 199, article 111457. DOI: 10.1016/j.measurement.2022.111457.

34. Paziewski J., Sieradzki R., Rapinski J., Tomaszewski D., Stepniak K., Geng J., Li G. Integrating low-cost GNSS and MEMS accelerometer for precise dynamic displacement monitoring // Measurement. 2025, vol. 242 Part A, article 115798. DOI: 10.1016/j.measurement.2024.115798.

35. Barbosa L. A., Costa D. C., de Oliveira H. C. Evaluation of low-cost GNSS receivers for speed monitoring // Case Studies on Transport Policy. 2022, vol. 10, no. 1, pp. 239—247. DOI: 10.1016/j. cstp.2021.12.005.

36. Tomaštík J., Varga M., Everett T. Raw GNSS data collected using smartphones and low-cost receiver under optimal and sub-optimal conditions // Data in Brief. 2024, vol. 53, article 110148. DOI: 10.1016/j.dib.2024.110148.