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    金沙江結(jié)合帶巴塘段滑坡群InSAR探測(cè)識(shí)別與形變特征

    2021-05-13 05:51:04楊成生董繼紅朱賽楠熊國(guó)華
    關(guān)鍵詞:金沙江滑坡體滑坡

    楊成生,董繼紅,朱賽楠,熊國(guó)華

    (1. 長(zhǎng)安大學(xué) 地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院,陜西 西安 710054; 2. 中國(guó)地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院,北京 100081)

    0 引 言

    滑坡作為一種極具破壞性的地質(zhì)災(zāi)害,嚴(yán)重制約著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,并對(duì)社會(huì)公共安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅[1]。2019年中國(guó)發(fā)生滑坡災(zāi)害共4 220起,占全國(guó)地質(zhì)災(zāi)害的68.27%,造成經(jīng)濟(jì)損失27.7億元[2]。因此,開(kāi)展滑坡災(zāi)害大范圍調(diào)查與監(jiān)測(cè),掌握滑坡的分布及活動(dòng)規(guī)律,對(duì)防災(zāi)減災(zāi)十分必要。合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)作為一種大范圍地表形變監(jiān)測(cè)新技術(shù),已經(jīng)被廣泛用于地震[3]、地面沉降[4]、地裂縫[5]等地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查與監(jiān)測(cè),并取得了很好的效果。自Achache等利用干涉圖對(duì)法國(guó)阿爾卑斯地區(qū)La Clapiere滑坡位移探測(cè)[6]以來(lái),InSAR技術(shù)被廣泛用于滑坡監(jiān)測(cè),大量學(xué)者開(kāi)展了相關(guān)應(yīng)用研究。Delacourt等利用D-InSAR技術(shù)和光學(xué)影像相關(guān)法,對(duì)法國(guó)Hellbourg附近的數(shù)個(gè)滑坡進(jìn)行了監(jiān)測(cè)[7];Zhao等利用L波段的ALOS/PALSAR對(duì)美國(guó)加利福利亞州北部和俄勒岡州南部區(qū)域的滑坡進(jìn)行了大范圍的識(shí)別和監(jiān)測(cè),發(fā)現(xiàn)降雨是影響當(dāng)?shù)鼗禄顒?dòng)的主要因素之一[8]。劉曉杰等運(yùn)用點(diǎn)目標(biāo)分析(IPTA)技術(shù)獲取了2017年中國(guó)四川茂縣滑坡發(fā)生前的運(yùn)動(dòng)特征,并指出持續(xù)性降雨是誘發(fā)該滑坡的主要因素[9]。盡管InSAR技術(shù)用于滑坡識(shí)別和監(jiān)測(cè)越來(lái)越廣泛,但是該技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中仍受到地表植被覆蓋、地形起伏、大氣延遲等因素的影響[10-19]。

    金沙江結(jié)合帶是川滇塊體的西部邊界斷裂,斷裂帶走向總體近SN向,北段呈 NNW向,南段略向 NNE向延伸,是由多條主干斷裂組成的一條復(fù)雜構(gòu)造帶[20]。金沙江結(jié)合帶是中國(guó)滑坡災(zāi)害的高發(fā)區(qū)之一。由于流域內(nèi)沿金沙江兩側(cè)地勢(shì)陡峭,滑坡災(zāi)害的發(fā)生極易造成堵江事件,并誘發(fā)二次災(zāi)害,造成經(jīng)濟(jì)損失。例如,2018年10月10日和11月3日,西藏自治區(qū)江達(dá)縣波羅鄉(xiāng)白格村附近先后兩次發(fā)生山體滑坡(簡(jiǎn)稱“白格滑坡”),造成堵江斷流,形成堰塞湖,雖然該滑坡未造成人員傷亡,但造成的經(jīng)濟(jì)損失超過(guò)42億元[21]。因此,開(kāi)展金沙江結(jié)合帶潛在滑坡的早期識(shí)別,對(duì)保護(hù)金沙江沿岸居民生命和財(cái)產(chǎn)安全,以及指導(dǎo)當(dāng)?shù)卣罏?zāi)減災(zāi)都具有重要意義。本文以金沙江結(jié)合帶巴塘段為試驗(yàn)區(qū),開(kāi)展基于InSAR技術(shù)的潛在滑坡識(shí)別與監(jiān)測(cè)研究,為金沙江結(jié)合帶其他區(qū)域的滑坡調(diào)查與監(jiān)測(cè)提供參考。

    1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

    1.1 研究區(qū)概況

    金沙江位于長(zhǎng)江上游,流經(jīng)中國(guó)西藏、云南及四川等地,全長(zhǎng)3 479 km。流域內(nèi)坡陡水急,落差高達(dá)5 100 m,形成了切割強(qiáng)烈的深V峽谷。同時(shí),金沙江蘊(yùn)含豐富的水能資源,是中國(guó)重要的水電供給基地。然而,流域內(nèi)巖體結(jié)構(gòu)復(fù)雜破碎,軟弱巖層發(fā)育,流域性特大高位地質(zhì)災(zāi)害頻繁發(fā)生[22]。研究區(qū)位于四川省巴塘縣中心絨鄉(xiāng)(圖1),屬于金沙江的中游,區(qū)域內(nèi)最大高差超過(guò)1 000 m。該地區(qū)是典型的金沙江干旱河谷氣候,光熱資源豐富,炎熱少雨,植被不甚發(fā)育,水土流失嚴(yán)重,生態(tài)十分脆弱。

    圖1 金沙江結(jié)合帶巴塘段滑坡隱患分布Fig.1 Distribution of Possible Landslides in Batang Section of Jinsha River Convergence Zone

    先前研究表明,區(qū)域內(nèi)受地震影響的滑坡堆積體廣泛發(fā)育[23],巴塘斷裂和河流對(duì)金沙江兩岸的地質(zhì)災(zāi)害具有明顯的控制作用,滑坡災(zāi)害呈帶狀密集分布?;曼c(diǎn)主要發(fā)育在地形坡度15°~40°,相對(duì)高差大于500 m的地區(qū)。同時(shí)該區(qū)域也受金沙江斷裂帶影響,構(gòu)造活動(dòng)強(qiáng)烈,沖溝侵蝕下切嚴(yán)重,使得該區(qū)域成為滑坡、崩塌、泥石流災(zāi)害高發(fā)區(qū)[24]。

    1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

    為了探測(cè)和監(jiān)測(cè)研究區(qū)內(nèi)滑坡隱患點(diǎn)的分布及形變規(guī)律,本次研究共收集了覆蓋研究區(qū)的歐洲航天局Sentinel-1A衛(wèi)星升軌SAR影像64景,時(shí)間從2018年1月至2020年2月,同時(shí)還收集了69景獲取于2017年11月至2020年3月的Sentinel-1A衛(wèi)星降軌SAR影像。表1列出了研究中所使用的SAR數(shù)據(jù)集基本參數(shù)。研究中使用AW3D30(ALOS Global Digital Surface Model “ALOS World 3D-30m”) 數(shù)字高程模型(DEM)來(lái)消除In-SAR干涉處理中的地形相位及輔助SAR影像進(jìn)行地理編碼。AW3D30數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)水平分辨率為 30 m(1″),高程精度為5 m,是目前精度較高的地形數(shù)據(jù)之一。同時(shí),該數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)在本文中還被用來(lái)計(jì)算SAR數(shù)據(jù)的疊掩與陰影區(qū)域。Sentinel-1A衛(wèi)星的POD精密軌道星歷(POD Precise Orbit Ephemerides)數(shù)據(jù)被用來(lái)輔助Sentinel-1A數(shù)據(jù)的預(yù)處理和基線誤差改正。

    表1 SAR數(shù)據(jù)集的基本參數(shù)

    2 研究方法

    2.1 基于堆疊InSAR技術(shù)滑坡隱患識(shí)別

    本次研究使用堆疊InSAR技術(shù)(Stacking-InSAR)進(jìn)行大范圍地區(qū)滑坡隱患探測(cè)。堆疊InSAR技術(shù)是由Sandwell等在1998年提出的[25],其原理是對(duì)多幅差分干涉圖的解纏相位進(jìn)行加權(quán)平均,從而獲取研究區(qū)域的形變速率。在解纏相位進(jìn)行堆疊處理之前,需將所有SAR影像采樣至同一坐標(biāo)系下。同D-InSAR技術(shù)相比,該技術(shù)可以有效減弱大氣延遲誤差和數(shù)字高程模型誤差的影響。堆疊InSAR技術(shù)的數(shù)學(xué)模型[26-27]可以寫為

    (1)

    式中:v為年均相位形變速率;Δti為第i個(gè)差分干涉圖時(shí)間基線;φi為第i個(gè)差分干涉圖解纏相位值。

    本文設(shè)置空間基線不大于150 m和時(shí)間基線不超過(guò)50 d,對(duì)升軌、降軌影像組合進(jìn)行差分干涉處理。顧及到滑坡范圍一般較小的特點(diǎn),數(shù)據(jù)處理中采用了32×32像素窗口對(duì)干涉圖進(jìn)行自適應(yīng)濾波來(lái)削弱噪聲的影響。使用狄洛尼三角剖分(Delaunay Triangulation)最小費(fèi)用流方法進(jìn)行干涉圖相位解纏,并采用GACOS在線大氣改正系統(tǒng)進(jìn)行殘余大氣延遲改正[28]。

    由于SAR影像是采用側(cè)視雷達(dá)成像,故在地形起伏較大的區(qū)域存在疊掩、陰影等幾何畸變現(xiàn)象[圖2(a)]。例如,當(dāng)滑坡體位于疊掩區(qū)域時(shí),會(huì)造成滑坡形變體透視收縮或監(jiān)測(cè)點(diǎn)位稀疏,而陰影區(qū)是雷達(dá)視線(Light of Sight,LOS)向無(wú)法探測(cè)的區(qū)域,容易形成滑坡隱患判識(shí)的盲區(qū)[29]。因此,升軌、降軌組合可以提高大范圍滑坡判識(shí)的準(zhǔn)確度[圖2(b)],減少滑坡漏判率。為了避免在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中對(duì)陰影區(qū)引入處理噪聲,根據(jù)升軌、降軌衛(wèi)星的幾何參數(shù)計(jì)算了干涉圖的陰影區(qū)域(圖3),并對(duì)每幅干涉對(duì)進(jìn)行陰影區(qū)掩膜。以干涉圖相干性高和解纏相位連續(xù)為條件,分別選取了183幅升軌干涉對(duì)和210幅降軌干涉對(duì)用于堆疊InSAR技術(shù)處理,從而獲取研究區(qū)域的形變速率。通過(guò)對(duì)形變速率設(shè)置合適的閾值,初步圈定疑似滑坡區(qū)域,將初選結(jié)果疊加至光學(xué)影像進(jìn)一步判識(shí),獲取最終潛在滑坡區(qū)域。

    圖2 SAR成像幾何關(guān)系及升軌、降軌聯(lián)合監(jiān)測(cè)模式示意圖Fig.2 Schematic Views of SAR Imaging Geometrical Relationship and Joint Monitoring Mode of Ascending and Descending Orbits

    圖3 SAR影像幾何畸變現(xiàn)象分布Fig.3 Distributions of SAR Image Geometric Distortion

    2.2 二維形變解算

    由于SAR衛(wèi)星側(cè)視成像的特點(diǎn),導(dǎo)致單一軌道InSAR結(jié)果很難準(zhǔn)確反映真實(shí)形變特征。升軌、降軌SAR影像組合則為坡體形變監(jiān)測(cè)提供了不同觀測(cè)視角。因此,本次研究使用多維小基線子集(Multidimensional Small Baseline Subset,MSBAS)技術(shù)對(duì)升軌、降軌SAR影像進(jìn)行聯(lián)合處理,從而獲取滑坡的二維形變。

    多維小基線子集技術(shù)是由Samsonov等在2013年所提出的[30]。相比常規(guī)的一維小基線子集(Small Baseline Subset,SBAS)技術(shù)[31],該技術(shù)可以計(jì)算地表二維(水平東西向和垂直向)變形速率和時(shí)間序列,稱之為MSBAS-2D技術(shù)。

    MSBAS-2D技術(shù)是根據(jù)多個(gè)傳感器在相同區(qū)域和時(shí)間段內(nèi)采集到的升軌、降軌SAR影像聯(lián)合處理來(lái)獲取地表二維變形時(shí)間序列。MSBAS-2D矩陣形式可以表示為

    (2)

    (3)

    s={SE,SU}={-cosθsinφ,cosφ}

    (4)

    將Tikhonov正則化矩陣L乘以正則化參數(shù)λ,可實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的正則化,其效果類似于低通濾波,消除干涉對(duì)中高頻信號(hào)噪聲。當(dāng)升軌和降軌數(shù)據(jù)獲取時(shí)間不同時(shí),需要進(jìn)行正則化處理。未知量水平東西向速率和垂直向速率則通過(guò)應(yīng)用奇異值分解來(lái)求取,形變時(shí)間序列則通過(guò)對(duì)形變速率的數(shù)值積分來(lái)重建。

    本次研究數(shù)據(jù)處理中,首先按照堆疊InSAR技術(shù)中的設(shè)置處理,分別選取了183幅升軌和210幅降軌的高質(zhì)量干涉圖進(jìn)行相位解纏。同時(shí),將升軌、降軌解纏相位重采樣至公共區(qū)域,再按照式(2)進(jìn)行MSBAS-2D技術(shù)求解,進(jìn)而獲取研究區(qū)域二維形變速率和時(shí)間序列。試驗(yàn)技術(shù)流程如圖4所示。

    圖4 技術(shù)流程示意圖Fig.4 Schematic Chart of Technique Flow

    3 結(jié)果分析

    3.1 中心絨鄉(xiāng)滑坡隱患點(diǎn)大范圍判識(shí)

    通過(guò)挑選高質(zhì)量的相位解纏圖,利用堆疊InSAR技術(shù)獲取了金沙江結(jié)合帶巴塘段中心絨鄉(xiāng)沿衛(wèi)星視線向年平均形變速率,結(jié)果如圖5所示。其中,負(fù)值表示滑坡位移遠(yuǎn)離衛(wèi)星方向;正值表示滑坡位移靠近衛(wèi)星方向。通過(guò)對(duì)形變速率設(shè)置合適的形變閾值,可實(shí)現(xiàn)潛在滑坡的自動(dòng)識(shí)別。就本次研究區(qū)域而言,考慮到監(jiān)測(cè)誤差的影響及區(qū)域內(nèi)滑坡的活動(dòng)性,依據(jù)經(jīng)驗(yàn)選定形變速率20 mm·年-1為閾值,避免誤差對(duì)結(jié)果的影響。當(dāng)形變速率絕對(duì)值大于20 mm·年-1時(shí),將被確定為疑似滑坡。將升軌、降軌數(shù)據(jù)自動(dòng)獲取的潛在滑坡點(diǎn)疊加至光學(xué)影像,并通過(guò)將InSAR形變監(jiān)測(cè)結(jié)果與光學(xué)影像對(duì)比分析,最終獲取潛在滑坡的位置與邊界。本次確定的疑似滑坡災(zāi)害點(diǎn)位置和范圍如圖1、5所示。

    圖5 中心絨鄉(xiāng)年平均形變速率分布Fig.5 Distributions of Annual Average Deformation Rates in Zhongxinrong Township

    圖6 典型滑坡遙感影像及InSAR形變監(jiān)測(cè)結(jié)果Fig.6 Remote Sensing Images and InSAR Deformation Monitoring Results of Typical Landslides

    選取了4處滑坡的InSAR形變監(jiān)測(cè)結(jié)果與光學(xué)影像進(jìn)行疊加,結(jié)果如圖6所示。其中,圖6(a)為旺各滑坡,從光學(xué)影像可以看到滑坡體形態(tài)明顯,且InSAR形變監(jiān)測(cè)結(jié)果與光學(xué)影像判識(shí)結(jié)果具有較好的一致性;圖6(b)為霍榮村滑坡,該滑坡體呈長(zhǎng)舌狀,且在光學(xué)影像中可以看到明顯的滑坡側(cè)壁,InSAR形變監(jiān)測(cè)結(jié)果可以明顯地展示出滑坡的變形區(qū)域;圖6(c)為那那貢村滑坡在光學(xué)影像中的形態(tài),主要變形區(qū)域位于滑坡體后緣;圖6(d)為銳哇村滑坡,該滑坡存在兩個(gè)主要變形區(qū)域,變形較大區(qū)域位于滑坡體后緣,光學(xué)影像中可以看到明顯的拉張裂縫。

    3.2 中心絨鄉(xiāng)區(qū)域滑坡群二維時(shí)序形變監(jiān)測(cè)結(jié)果

    從圖5可以發(fā)現(xiàn),中心絨鄉(xiāng)附近升軌、降軌數(shù)據(jù)均存在明顯的滑坡形變信息,其中包括貢伙村滑坡1和2、安里克米滑坡、仁娘村滑坡等多處。為此,選取該區(qū)域?qū)ι?、降軌?shù)據(jù)進(jìn)行MSBAS-2D技術(shù)處理,獲取了該區(qū)域2018年1月至2020年3月二維形變速率圖(圖7)。從圖7(a)可以發(fā)現(xiàn),所有滑坡在垂直向均表現(xiàn)為負(fù)值,表明滑坡體在沿近似坡向向下的主滑方向運(yùn)動(dòng);從圖7(b)可以發(fā)現(xiàn),安里克米滑坡和貢伙村滑坡1在水平東西向表現(xiàn)為正值,也就是說(shuō),這兩個(gè)滑坡體在水平方向上向東運(yùn)動(dòng),結(jié)合實(shí)際地形可以發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)滑坡位于沿山脊線的東側(cè),即這兩個(gè)滑坡體沿滑坡方向向下移動(dòng)。

    圖7 重點(diǎn)區(qū)域垂直向與水平東西向年均形變速率分布Fig.7 Distributions of Vertical and East-west Annual Average Deformation Rates in the Key Areas

    圖8 中心絨鄉(xiāng)滑坡群垂直向與水平東西向形變時(shí)間序列Fig.8 Time Series of Vertical and East-west Deformation of Landslide Group in Zhongxinrong Township

    針對(duì)中心絨鄉(xiāng)滑坡群,在滑坡體上選取了4個(gè)特征點(diǎn)(A、B、C、D)[圖7(a)],并提取了它們的形變時(shí)間序列結(jié)果(圖8)。結(jié)果顯示:安里克米滑坡在水平東西向?yàn)檎?,結(jié)合地形可知該滑坡體近似向東運(yùn)動(dòng),在兩年時(shí)間段內(nèi)最大累積量達(dá)到了44 mm;仁娘村位于仁娘村滑坡體下端,兩年時(shí)間段內(nèi)在垂直向最大累積形變量達(dá)到了88 mm,且仍然呈現(xiàn)出加速變形的趨勢(shì),后續(xù)仍需加強(qiáng)對(duì)該區(qū)域的監(jiān)測(cè);貢伙村滑坡是中心絨鄉(xiāng)滑坡群比較大的滑坡,依據(jù)光學(xué)影像和InSAR形變監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示該滑坡體面積約為1.9×106m2,滑坡形態(tài)為狹長(zhǎng)帶狀。據(jù)此,選取了兩個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行時(shí)間序列分析。貢伙村滑坡1上特征點(diǎn)位于中心絨鄉(xiāng)貢伙村小學(xué)附近,從時(shí)間序列結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)該點(diǎn)無(wú)論是垂直向還是水平東西向,變形狀態(tài)仍然呈現(xiàn)加速變形,其中垂直向最大累積形變量為80 mm。仁娘村滑坡在水平方向變形規(guī)律呈現(xiàn)先負(fù)后正再負(fù)的特征,結(jié)合地形發(fā)現(xiàn)該滑坡體呈近SN向,因此,沿著水平方向(東西向)運(yùn)動(dòng)比較弱小,同時(shí)受地表微地貌的影響,其水平運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)為向西→向東→向西的位移過(guò)程。由于該區(qū)域沒(méi)有實(shí)地監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),為了評(píng)價(jià)InSAR形變監(jiān)測(cè)結(jié)果的精度,選取并計(jì)算了形變參考區(qū)[圖5(a)]內(nèi)所有點(diǎn)的形變速率標(biāo)準(zhǔn)差(表2)。從表2可以看出,對(duì)于升軌、降軌數(shù)據(jù),形變參考區(qū)內(nèi)的形變速率在0.634 mm·年-1以內(nèi),屬于穩(wěn)定區(qū)域,同時(shí)標(biāo)準(zhǔn)差未超過(guò)1 mm·年-1,遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于滑坡隱患判識(shí)的閾值,證明了InSAR形變監(jiān)測(cè)結(jié)果的可靠性。同時(shí),提取了形變參考區(qū)形變值的二維形變時(shí)間序列(圖8),結(jié)果顯示形變參考區(qū)內(nèi)的時(shí)間序列形變?cè)诖怪毕蚝退椒较蛏暇挥?附近,最大變形量不超過(guò)4 mm,證明InSAR形變監(jiān)測(cè)結(jié)果是可靠的。

    表2 形變參考區(qū)內(nèi)的形變速率標(biāo)準(zhǔn)差

    3.3 典型滑坡活動(dòng)特征

    圖9 貢伙村滑坡2的InSAR形變監(jiān)測(cè)二維時(shí)間序列與降雨關(guān)系Fig.9 Relationship Between InSAR Deformation Monitoring Two-dimensional Time Series of Gonghuocun Landslide 2 and Rainfall

    貢伙村滑坡2經(jīng)緯度為(29°11′26″N,99°8′18″E),面積約為3.1×106m2,長(zhǎng)度為2 045 m,寬度為2 347 m,高差為924 m。2018年1月至2020年3月的升軌、降軌Sentinel-1A衛(wèi)星監(jiān)測(cè)結(jié)果均顯示該滑坡形變特征明顯。據(jù)此,在該滑坡體上選擇了3個(gè)特征點(diǎn)(P1、P2、P3)[圖7(a)]進(jìn)行時(shí)間序列分析。其中,P1點(diǎn)位于滑坡體后緣;P2點(diǎn)位于滑坡體中部,也是InSAR形變量最大區(qū)域;P3點(diǎn)位于滑坡體下緣。從時(shí)間序列可以發(fā)現(xiàn),這3個(gè)特征點(diǎn)二維形變具有較好的相關(guān)性(圖9)。其中,P2點(diǎn)垂直向累積形變量最大,達(dá)到了77 mm,水平東西向該點(diǎn)仍然在加速變形;P3點(diǎn)水平東西向的累積位移量最大,其次是P2點(diǎn),分析其原因可能為P3點(diǎn)位于滑坡體下緣,滑坡體的物質(zhì)在此處堆積。

    圖10 貢伙村滑坡2的InSAR形變監(jiān)測(cè)與光學(xué)影像解譯結(jié)果Fig.10 Results of InSAR Deformation Monitoring and Optical Image Interpretation for Gonghuocun Landslide 2

    從光學(xué)影像不難發(fā)現(xiàn),貢伙村滑坡2滑坡體上存在數(shù)條沖溝及拉裂縫,這些地形特征為滑坡形變提供了有利條件。為了探討降雨對(duì)該滑坡的影響,收集了與InSAR數(shù)據(jù)覆蓋時(shí)間段一致的降雨數(shù)據(jù),如圖9所示。2018年,由于沒(méi)有明顯降水峰值,與之相對(duì)應(yīng)的滑坡累積位移變化不明顯,但是2019年6月至9月出現(xiàn)了較為密集的降雨(圖9陰影區(qū)域),出現(xiàn)了3個(gè)主要降雨峰值(H1、H2、H3所處位置),并且在8月6日出現(xiàn)了最大降雨量(9.225 mm),以此為區(qū)間中心,以P2點(diǎn)垂直向位移為主要分析對(duì)象(P2點(diǎn)位于滑坡體中部,具有較高的代表性),分析連續(xù)降雨時(shí)間段內(nèi)降雨對(duì)累積位移變化的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn),P2點(diǎn)在峰值H1之前呈現(xiàn)線性加速變形狀態(tài),在出現(xiàn)第一個(gè)降雨峰值(H1)時(shí),P2點(diǎn)處于穩(wěn)定狀態(tài),在第二個(gè)峰值(H2)出現(xiàn)后,滑坡體在垂直向出現(xiàn)短暫平穩(wěn)趨勢(shì),在第三個(gè)峰值(H3)之后,P2點(diǎn)又恢復(fù)了線性變化趨勢(shì),其原因是進(jìn)入9月之后,該區(qū)域降雨減少。結(jié)合圖9和圖10可知,由于沖溝和拉裂縫的存在,為雨水入滲提供了便利,增大巖土體自重,使得巖土體在飽水狀態(tài)下易于靜態(tài)液化,降低巖土體的強(qiáng)度。

    通過(guò)以上分析不難發(fā)現(xiàn),強(qiáng)降雨對(duì)滑坡活動(dòng)有一定的短暫影響。同時(shí),先前的調(diào)查發(fā)現(xiàn),該區(qū)域凍融作用明顯,凍和融的往復(fù)降低了巖土體完整性與強(qiáng)度[32-33],同時(shí)新構(gòu)造活動(dòng)、歷史地震和人類活動(dòng)(主要是農(nóng)田耕種和工程削坡擾動(dòng))[34-35]也為滑坡發(fā)生提供了良好的地質(zhì)條件,因此,該區(qū)域滑坡極易發(fā)生。

    從滑坡的時(shí)間序列形變結(jié)果來(lái)看,該滑坡形變速率穩(wěn)定,并在兩年監(jiān)測(cè)期間內(nèi)保持持續(xù)位移,處于長(zhǎng)期蠕滑狀態(tài)。由于貢伙村滑坡2的滑坡體已發(fā)育有多條裂縫,加之滑坡所處的區(qū)域地質(zhì)條件,使得在強(qiáng)降雨?duì)顟B(tài)下該滑坡體極易失穩(wěn)復(fù)活。因此,建議當(dāng)?shù)丶訌?qiáng)對(duì)該滑坡監(jiān)測(cè)預(yù)警工作,防止發(fā)生重大災(zāi)害性滑坡事件。

    4 結(jié) 語(yǔ)

    (1)以金沙江結(jié)合帶巴塘段為研究區(qū),采用堆疊InSAR技術(shù)進(jìn)行金沙江流域滑坡調(diào)查與監(jiān)測(cè),證明升軌、降軌Sentinel-1A衛(wèi)星聯(lián)合監(jiān)測(cè)可以有效避免因SAR影像幾何畸變?cè)斐苫码[患的漏判、錯(cuò)判。

    (2)選取典型滑坡體利用MSBAS-2D技術(shù)獲取了二維(水平東西向和垂直向)形變監(jiān)測(cè)結(jié)果,克服了傳統(tǒng)只能獲取雷達(dá)視線向形變結(jié)果的局限性,發(fā)現(xiàn)中心絨鄉(xiāng)滑坡群利用InSAR技術(shù)探測(cè)到的滑坡隱患目前處于緩慢蠕滑階段,同時(shí)結(jié)合時(shí)間序列形變結(jié)果可知,貢伙村滑坡1和2處于加速變形。

    (3)監(jiān)測(cè)獲取的中心絨鄉(xiāng)滑坡群時(shí)間序列形變結(jié)果表明,該處滑坡群隱患目前仍處于蠕滑狀態(tài)。由于滑坡群所處的地質(zhì)條件脆弱,在強(qiáng)降雨條件下極易導(dǎo)致滑坡失穩(wěn)。因此,對(duì)該滑坡群開(kāi)展持續(xù)監(jiān)測(cè)非常必要。

    (4)本文僅從InSAR技術(shù)角度進(jìn)行該區(qū)域滑坡監(jiān)測(cè),下一步將結(jié)合野外調(diào)查資料和現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)結(jié)果多角度分析該區(qū)域滑坡變形特征。

    2001年,我高考第一志愿報(bào)考了長(zhǎng)安大學(xué),并如愿以償來(lái)到文明古都西安。學(xué)校報(bào)到的第一天,我用非常不標(biāo)準(zhǔn)的普通話辦完了入學(xué)手續(xù),從此長(zhǎng)安大學(xué)便成了我的家。記憶深刻的是2002年夏天,中國(guó)隊(duì)第一次進(jìn)入足球世界杯,每天晚上宿管阿姨極配合地早早將電視機(jī)搬到宿舍樓前,黑壓壓的一群人搬著凳子圍在電視前為中國(guó)隊(duì)加油。校園里歡呼聲、吶喊聲、長(zhǎng)吁短嘆聲,如音律一致的擂鼓在空中回蕩。頭腦靈光的舍友還包場(chǎng)了報(bào)告廳,我負(fù)責(zé)賣門票,最終的收益只夠我們八個(gè)舍友一次歡快的聚餐。本科畢業(yè)后,我繼續(xù)在母校攻讀碩士、博士學(xué)位,并留校工作,在母校懷里一待就是二十年。這二十年里,陪伴著母校四季更迭、歲月流轉(zhuǎn),有幸目睹了母校的發(fā)展與輝煌。春風(fēng)綠樹(shù),桃李滿枝,值此母校七十周年華誕,祝愿母校長(zhǎng)風(fēng)破浪、風(fēng)雨化虹、一往無(wú)前,再鑄璀璨明天!

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