边坡坡度符号,边坡坡度与角度换算表

表3 水土流失预警数据表 下载原图

数据入库工作主要包括矢量数据、栅格数据与属性数据的入库处理。

由于AutoCAD广泛应用于公路设计中，收集的很多图件都是CAD图，因此将CAD图件数据转换为Arc⁃GIS所支持的图件数据格式才能满足建库需要。GIS注重数据的应用和分析，要求空间数据和属性数据相对应，因此其数据必须有空间拓扑关系，使GIS具有空间数据分析功能。本文通过信息筛选、数据转换、数据处理、面要素构造等过程，完成人工边坡的提取与转换。

栅格数据的处理对象主要是研究区的遥感影像、纸质版的土壤类型分布图和模型数据，对此类数据应利用专业遥感影像数据处理软件进行处理，主要包括数据配准、数据压缩、栅格数据金字塔建立等工作。

属性数据应根据相应的数据记录表格进行录入，需对照设计图纸手动添加每个数据对象的起止点桩号、桥梁隧道名称、人工边坡坡度等属性。在录入过程中应确保不要错误与遗漏。

根据功能需求与设计目标，高速公路水土流失风险预警系统主要包括4个子系统：系统管理子系统、数据管理子系统、地理信息管理子系统和水土流失风险评估子系统。

系统管理子系统包括系统登录、用户管理和日志查询。

本系统登录有一个信息验证和识别过程，当用户名及密码均正确时，登录成功，并跳转到系统主界面；如果用户名或密码错误，将提示用户名或密码错误。同时根据正确的用户名判断用户的身份，然后分配相应的权限。

系统分为两种用户类型，分别为管理员用户和普通用户。其中普通用户可以完成数据查询和水土流失预警等一般操作；而管理员用户还可以对数据进行更新及编辑操作，以及对普通用户进行管理和查看用户登录日志等。

用户管理包括添加用户和删除用户两个子功能，添加用户用来增加系统使用的用户，同时根据使用人员的工作分配用户权限，用以保证系统的安全性；删除用户用来删除系统使用用户。

日志查询用来查询人员使用系统的记录，明确系统使用情况。

数据管理子系统包括数据的更新、备份、查询和输出等功能。

该功能是存储数据库中新增的数据信息，并计算高速公路的水土流失信息，完成数据库数据信息的更新。具有数据录入权限的用户，便可对底层数据（例如植被覆盖度）发生变化的坡面进行数据更新。

该功能是将系统数据库保存到用户指定的文件夹中备份。在数据库中因意外操作使数据丢失时，可及时将备份的数据库恢复到系统中。

查询功能是对数据库中已存储的人工边坡和自然边坡的查看和浏览。该功能提供了数据检索功能，根据查询类型（包括隧道、道路、桥梁、自然边坡和人工边坡5类），系统提供桩号查询和名称查询两种查询方式。选择查询、输入查询条件后点击查询按钮，即弹出查询结果窗口，图形界面自动定位到查询结果位置。

可输出系统底层数据，用于后面实际问题的处理。

本系统借助MapX中的部分功能来实现对研究区地理信息的管理，通过代码编程建立高速公路的图形库和属性数据库。以新河高速公路为背景，完成图形库、数据库的建立以及相关文档资料等信息的添加，实现图层管理、图层查询、地图输出等功能。

该模块包括对地图数据实现放大、缩小、平移、漫游、全图、距离量算、面积量算等GIS基础功能，可较好地对山区高速公路边坡进行管理和操作。

系统提供完善的查询功能，可根据图形查询相应的属性信息，也可根据属性数据查找图形。数据查询功能首先选择要查询的数据所在的图层，然后根据用户输入的桩号或名称等属性特征，系统自动筛选出处于该范围内的数据，如有多个数据，则列表显示各项目的属性。各图层查询功能如下。

(1）隧道：在点击隧道所处位置时应弹窗显示隧道名称、起点桩号、终点桩号、隧道长度、隧道宽度等信息。隧道图层为线图层。查询时可根据桩号信息进行查询，用户输入起止点桩号，系统自动筛选出处于该范围内的隧道，显示该段的隧道总数，并列表显示各隧道的属性。隧道图层的查询功能还应支持根据隧道名称进行查询，查询结果在地图上自动定位到该处。

(2）桥梁：在点击桥梁所处位置时应弹窗显示桥梁名称、起点桩号、终点桩号、桥梁长度、桥梁宽度等信息。桥梁图层为线图层。查询时可根据桩号信息进行查询，用户输入起止点桩号，系统自动筛选出处于该范围内的桥梁，显示该段的桥梁总数，并列表显示各桥梁的属性。桥梁图层的查询功能还应支持根据桥梁名称进行查询。查询结果在地图上自动定位到该处。

(3）道路：在点击道路所处位置时应弹窗显示起点桩号、终点桩号、道路长度、道路宽度以及道路总长等信息。道路图层为线图层。支持桩号查询，由于道路没有名称，所以不支持名称查询。查询结果在地图上自动定位到该处。

(4）人工边坡：点击该边坡还有根据桩号进行查询时，弹窗显示该边坡的起点桩号、终点桩号、边坡类型（type）、水土保持措施、坡度、面积等信息。自定义区域查询：用户自己勾画一个多边形，多边形所涉及的边坡信息通过弹窗显示整个区域内各段的属性信息（起点桩号、终点桩号、坡度、坡长、边坡类型（type）、水土保持措施、坡度、面积、边坡类型、土壤类型），边坡总长度（整个区域的终点桩号—起点桩号），边坡总面积。查询结果在地图上自动定位到该处。

(5）自然边坡：点击该边坡还有根据桩号进行查询时，弹窗显示该边坡的起点桩号、终点桩号、土地利用类型、水土保持措施、植被覆盖度、植被覆盖度干旱、面积、边坡类型。自定义区域查询：用户自己勾画一个多边形，多边形所涉及的边坡信息通过弹窗显示整个区域内各段的属性信息（起点桩号、终点桩号、坡度、坡长、土地利用类型、水土保持措施、植被覆盖度、植被覆盖度干旱、面积、边坡类型、土壤类型），边坡总长度（整个区域的终点桩号—起点桩号），边坡总面积。当查询日期为5～10月时，显示植被覆盖度，当查询日期为11～次年4月时，显示植被覆盖度干旱。查询结果在地图上自动定位到该处。

水土流失监测结果可以输出为PDF、JPG、EMF、TIFF等格式的图片格式文件，查询得到的数据则可以保存为Excel表格，输出地图前可以选择添加图名、比例尺、指北针以及图例等各图形元素进行地图整饰。

该子系统是本系统的核心模块，基于修正通用土壤流失方程RUSLE，分别以人工边坡和自然边坡为研究对象，根据实时降雨量实现水土流失预测，并进行风险等级划分。本模块主要分为原始数据获取、各因子计算和水土流失风险性分级三步。首先根据用户输入的4个气象站点的降雨量和最大30min雨强I30，系统自动进行空间插值从而得到整个面的降雨量和I30数值。利用R值计算公式得到R值，系统对每个边坡的R值进行空间提取。根据修正通用土壤流失方程计算得到水土流失强度。最后对其数值进行分级，分为4个等级，包括轻度（0<A<1）、中度（1≤A<2）、强度（2≤A<3）、极强（A≥3）。数据分级绘制采用的分级着色法需使用继承自IClassBreaksRenderer接口的ClassBreaksRenderer对象，该接口控制了分类渲染对象的Field（分类的字段）、Breaks（分组的界点）、BreakCount（所有分组的数目）等主要信息，可根据分级数目和颜色对象分别设置ClassBreakRenderer对象的不同符号。分级着色法还需要IBasicHsitogram和IClassifyGEN两个接口，分别用于获取相应数值字段的数据、对应频数和对要素类中的数值字段类型的数据进行统计、分类。

点击预警便可实现预警功能。预警结果分为水土流失结果和水土流失因子，预警结果查询可直接在系统内部查看，预警因子查询则需要借助ArcGIS软件查看。同时可满足预测结果排序和定位功能，选择需查看边坡，还可提示预测结果和信息。

(1）气象数据：2014年的降雨量数据来自河口瑶族自治区、屏平边苗族自治县、金平苗族瑶族自治县与蒙自气象部门。降雨量数据每隔5min获取一次。

(2）土壤数据：土壤类型数据由云南交通科学研究院有限公司提供。土壤质地和有机质为2014年通过实地调查、采集获得。最终获得186个土样[6]。

(3）数据地形资料：新河高速公路地形图及设计图由云南省交通规划设计院提供，为1∶200DWG格式的CAD图，地形图坐标系采用的是CGCS2000坐标系，高程系统为1985国家高程基准。通过处理分析生成1∶2000DEM图。

(4）遥感影像：遥感影像来自无人机航拍，拍摄时间为2019年7—8月，精度为1∶2000。

(5）植被数据：植被类型与植被种类组成主要通过现场调查取得。自然边坡植被覆盖通过对遥感影像提取归一化植被指数（NDVI）获取；人工边坡植被盖度通过现场调查获取。

(6）水土保持措施：主要通过对无人机遥感影像目视解译、实地采样，参照监督分类结果进行人工分类矢量化获取。

本文采用修正通用土壤流失方程对高速公路水土流失进行实时预警[7]，公式如下：

式（1）中：A为单位面积产生的土壤侵蚀量（t/km2·a);R为降雨侵蚀力因子；K为土壤可蚀性因子；L为坡长因子；S为坡度因子；C为覆盖与管理因子；P为水土保持措施因子。各因子取值可参考梁斌的研究成果[12]。

本文通过模拟20年一遇降雨条件下各路段的土壤侵蚀量完成各路段的水土流失风险性初步分析。首先确保ARCGIS保持打开状态，点击“高速公路水土流失预警系统”，输入用户名及密码登录，点击“预警系统”，分别选择“人工边坡”和“自然边坡”进行预警，输入蒙自、屏边、金平、河口降雨量（mm):88,107,125,138和I30(mm/h):38,42,60,62。点击确定，系统在后台计算，并采用自然间断法对预测结果进行分级。

根据分级结果发现新河高速公路沿线无水土流失风险（<116t/km2）及轻度风险（116～416t/km2）的预测单元所占面积百分比为88.60%，这些地区的水土流失风险性较低，基本不会对道路行车安全造成影响。中度风险（416～842t/km2）的预测单元所占面积百分比为4.29%，这些地区在一般降雨强度下发生水土流失灾害的危险性较低，但是在高强度降雨条件下很可能发生一定规模的水土流失灾害。

高度风险和极高风险的单元面积所占百分比为7.11%，这些地区的水土流失风险较大，例如对于K134 500—K135 500共1 000m长的路段，其两侧边坡在20年一遇降雨条件下平均土壤侵蚀量高达1757t/km2，即使只有部分泥沙淤积在路面上也会对道路行车安全造成影响。

山区高速公路涉及的水土流失类型复杂，本文仅考虑了水力侵蚀模型计算区域的土壤侵蚀量，未涉及风力侵蚀模型计算土壤侵蚀量，山区高速公路边坡水土流失实时预警功能有待进一步完善。同时，本系统基本实现了对新河高速公路两侧边坡水土流失的预测，但目前仍需手动输入降雨数据，而气象部门已具备降雨动态监控的能力，如何将实时降雨数据与系统关联，实现真正的动态监测是下一步的重要研究内容。

[1] 范庆春.公路建设项目土壤水蚀预测方法研究[D].北京：北京林业大学，2004.

[2] 李智广，郭索彦.人为水土流失因素及其防治措施研究[J].水土保持通报，1998(2):51-55.

[3] 陈亿军，孙可明，赵颖.生态护坡条件下坡角对边坡产流产沙规律影响的试验研究[J].水资源与水工程学报，2010,21(4):55-59.

[4] 王小彪.公路边坡生态防护的防冲刷机理及防治效果研究[D].重庆：重庆交通大学，2011.

[5] 白罩峰.基于极化特征分析的卫星SAR林火燃烧强度估计研究[D].兰州：兰州交通大学，2017.

[6] 胡卓玮，王志恒，魏铼，等.基于RS与GIS混合编程的公路水毁灾情信息提取[J].自然灾害学报，2013,22(1):94-101.

[7] 郭军涛.基于GIS的十天高速（陕西境）公路地质灾害管理系统开发[D].西安：长安大学，2012.

[8] 王卫东，杜香刚，钟晟.基于GIS的区域公路地质灾害数据模型研究[J].安全与环境学报，2009,9(4):176-183.

[9] 齐莹菲，柳本民，郭忠印.基于GIS的高速公路安全管理系统数据库框架设计[J].交通信息与安全，2006,24(6):60-64.

[10] 许金良，贾兴利，杨宏志.公路震害空间数据库的设计[J].长安大学学报：自然科学版，2012,32(5):29-33.

[11] 杨樾.基于GIS的城市道路养护系统的研究与开发[D].北京：北京交通大学，2011.

[12] 梁斌.新河高速公路边坡水土流失预测[D].北京：北京林业大学，2017.

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