滑坡模拟三维地形建模关键技术与应用华体会- 华体会体育官方网站- 体育APP下载

2025-07-06 11:38:31

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　　地形是滑坡数值模拟的边界,现实中滑坡灾害运动和堆积情况与地形条件紧密相关,地形建模需要使用高精度地形数据才能实现对实际地形条件的准确还原[6]。因此,高精度的滑坡地形数据是滑坡数值模拟准确度的重要保证,同时也是高保真表达滑坡灾害场景和滑坡影响范围的重要保证。目前,在开展滑坡数值模拟与三维可视化工作时,传统方法是将滑坡地形数据一次性全部读入内存参与数值模拟计算,并在可视化阶段对全部地形数据进行渲染[7]。该方法会导致当地形数据精度高、数据量大时,模拟程序需要进行大量的地形渲染工作,从而严重降低模拟程序运行速度,甚至导致程序无法正常运行。针对该问题,可采用层次细节(levelofdetail,LoD)技术对滑坡地形渲染进行简化,优化模拟程序运行速度。常用的LoD方法有:四叉树LoD方法[8]、实时优化自适应网格(real-timeoptimaladaptivemeshes,ROAM)方法[9]、递进网格(pro-gressivemeshes,PM)方法[10]、状态无关单通过自适应细化(statelessone-passadaptiverefinement,SOAR)方法[11]。其中,由于四叉树结构便于对块状地形数据进行管理,因此首选四叉树LoD方法。基于四叉树LoD方法,通过分层分块处理地形数据,根据四叉树结构动态调入不同分辨率的地形数据块到内存,再将这些数据块拼接并渲染,可以较高帧速率实现对大规模滑坡地形数据的三维可视化表达[12]。然而,上述方法在实际应用中,由于内存存储的地形数据块具有不同的分辨率,使得参与滑坡数值模拟计算的地形数据分辨率不统一,进而导致滑坡模拟可能产生严重偏差,且由于采用拼接的方式构造地形,使得参与滑坡模拟计算的地形数据是不连续的。此外,由于在滑坡模拟过程中,当模拟滑坡体从当前地形块运动至其他地形块时,还需根据模拟滑坡体的位置调用对应的地形数据块参与模拟计算,这给滑坡模拟造成不便。

　　在地形数据组织方面,采用四叉树结构管理地形数据,将地形数据分层分块处理,构建地形四叉树。每个地形数据块均各自对应一个四叉树节点,属于不同层级的四叉树节点所对应的地形数据块具有不同的分辨率。当前四叉树节点对应的地形数据块所表示的地形范围,与当前节点细分产生的下一个层级的4个子节点所对应的4个地形数据块,表示的地形范围是一致的,但后者具有更高的分辨率。为了方便描述,本文将地形数据块及其对应的四叉树节点整合统称为地形节点。

　　在地形数据调度方面,为了调用具有合适分辨率的地形节点参与地形渲染,需要控制地形四叉树的细分程度。使用两个条件对地形节点是否细分作出判断:一是节点与视点的距离,离视点近的区域用细分程度较高(分辨率较高)的节点进行精细描述,离视点远的区域用细分程度较低(分辨率较低)的节点进行粗略描述;二是节点的复杂程度,对于复杂崎岖地形用细分程度较高的节点进行精细描述,对于简单平坦地形用细分程度较低的节点进行粗略描述。综合上述两点,可构造一个地形节点细分评价体系[13],计算公式为

　　开展滑坡模拟工作是当前滑坡防灾减灾的重要手段。地形作为滑坡模拟的边界,是滑坡模拟必不可少的组成部分。在数值计算方面,滑坡模拟需要高精度地形数据参与模拟计算才能保证模拟准确度,且为了保证模拟计算顺利进行,参与模拟计算的地形数据必须是完整的。在可视化方面,滑坡模拟同样也需要高精度地形数据渲染滑坡地形,才能高保真地表达滑坡灾害场景和影响范围。为了满足滑坡模拟场景流畅漫游的需要,模拟场景渲染帧速率需要维持在一个相对稳定的较高的区间内。然而,针对上述需求,若将高精度滑坡地形数据一次性全部读入内存参与模拟计算并全部渲染,由于地形数据量大,会导致模拟程序需要分配大量资源用于渲染工作,从而严重制约滑坡模拟程序运行速度;若采用分层分块处理高精度滑坡地形数据,并将不同分辨率地形数据块分批调入内存进行组合渲染以优化程序运行速度,会导致参与模拟计算的地形数据缺乏完整性(不连续且分辨率不统一),给滑坡模拟数值计算造成巨大困扰。

　　为满足滑坡模拟的需要,本文对原有四叉树LoD地形建模方法进行改进,不对地形数据进行分层分块处理与分批调入内存,而是在程序初始化时将滑坡地形数据一次性完整读入内存中。在滑坡模拟数值计算阶段,与滑坡动力学模型同时参与计算;在滑坡模拟可视化阶段,采用四叉树结构管理地形数据,从存于内存的滑坡地形数据中构造出地形节点,将不同分辨率地形节点拼接并渲染,实现滑坡地形优化建模,在为滑坡模拟数值计算提供完整连续地形条件的同时,从可视化渲染方面优化模拟程序运行速度。

　　选取方法为:用一个二维数组dem存储完整滑坡地形数据,数组的行数和列数与地形数据的行数和列数相同,通过行索引值row和列索引值col进行访问,数组中的每个元素用于存储其对应高程点的Z坐标值,根据元素在数组中的排列位置,计算高程点的X和Y坐标值。同理,每个地形节点的点集均由一个3×3的二维数组cell进行存储,通过行索引值i和列索引值j进行访问。通过建立由i到row和由j到col的映射关系使数组元素cell[i][j]与数组元素dem[row][col]相对应。基于上述映射关系,可计算当前地形节点在滑坡地形数据中所处的位置,并提取对应高程点数据,实现对当前地形节点点集的构建。映射关系为

　　2015年12月20日,广东深圳光明新区一工业园区附近的渣土填埋场发生山体滑坡事件,滑坡持续时间约为200 s[16-17],滑坡模拟对于滑坡灾情评估及防灾减灾具有重要作用。考虑滑坡模拟对三维地形数据调度的特殊需求,本文以2015年深圳光明新区滑坡为例,实现面向滑坡模拟的三维地形数据调度与可视化方法,采用光滑粒子流体动力学方法(smoothed particle hydrodynamics,SPH)构建滑坡动力学模型,模拟滑坡运动堆积过程。SPH方法是一种无网格方法[18],能够较好地解决不规则性、多相流耦合问题及大变形、高速冲击荷载等高度几何非线性问题,对复杂三维环境下的流体建模具有独特优势,是开展滑坡数值模拟工作的常用方法之一[19-22]。

　　此外,为了展示本文方法的优越性,开展了地形可视化与数值模拟稳定性对比试验,其目的是检验在滑坡模拟可视化过程中,通过场景浏览是否会对数值模拟的实际结果产生影响。对比试验方法如下:仍然选取深圳光明新区滑坡作为模拟对象,模拟过程200 s;第1组试验保持摄像机不动,全程录制深圳光明新区滑坡模拟的全过程;第2组试验通过鼠标和键盘移动摄像机浏览场景,并全程录制深圳光明新区滑坡模拟的全过程。多次试验表明,无论怎样移动摄像机浏览三维滑坡模拟场景,滑坡的堆积范围均保持一致,也充分说明了本文提出的三维地形建模方法的稳定性和可靠性。

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