基于時(shí)序InSAR的上海地區(qū)2018～2020地鐵沿線沉降監(jiān)測(cè)分析

周 呂 李佳豪 王 成 李 淑 朱子林 魯金金

1 桂林理工大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院,桂林市雁山街319號(hào),541006 2 城市空間信息工程北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京市羊坊店路15號(hào),100038 3 廣西壯族自治區(qū)自然資源調(diào)查監(jiān)測(cè)院,南寧市建政路5號(hào),530023 4 北京交通大學(xué)城市地下工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京市上園村3號(hào),100044 5 南寧理工學(xué)院,桂林市雁山街317號(hào),541006

上海地區(qū)人口密度較大，大范圍地面沉降監(jiān)測(cè)難度大、任務(wù)重。目前針對(duì)上海地區(qū)沉降監(jiān)測(cè)的研究主要集中于局部監(jiān)測(cè)，且對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的系統(tǒng)性監(jiān)測(cè)較少；此外，各種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均較為久遠(yuǎn)，缺少時(shí)效性[1-4]。本文以PSInSAR技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)上海地區(qū)2018～2020年35景Sentinel-1A影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，獲取該地區(qū)及基礎(chǔ)設(shè)施的累積沉降量及沉降速率場(chǎng)，并結(jié)合城市化進(jìn)程及基礎(chǔ)設(shè)施建成時(shí)間等信息，分析研究區(qū)及其內(nèi)部多條地鐵沿線的沉降時(shí)空特征，為基礎(chǔ)設(shè)施的維護(hù)提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

上海(120°52′～122°12′E，30°40′～31°53′N(xiāo))位于長(zhǎng)江三角洲沖積平原，平均海拔為2.19 m左右，最高點(diǎn)海拔為103.70 m。截至2019年底，上海擁有軌道交通車(chē)站415座，線路共有17條(含磁懸浮線1條)；道路長(zhǎng)度達(dá)4 227 km，道路面積為7 985萬(wàn)m2；共有大小橋梁1 717座，公路橋梁8 482座；公路里程達(dá)10 392 km，其中高速公路通車(chē)?yán)锍虨?81 km。本文具體研究區(qū)域如圖1所示。

圖1 研究區(qū)概況

1.2 數(shù)據(jù)源

選取2018-01～2020-03覆蓋上海主城區(qū)的35景C波段升軌Sentinel-1A影像獲取沉降速率場(chǎng)及累積沉降量，Sentinel-1A具體參數(shù)見(jiàn)表1。利用 NASA 提供的 SRTM去除地形相位，采用ESA發(fā)布的精密軌道數(shù)據(jù)對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行軌道精化與相位重去平。

表1 影像源基本參數(shù)

2 研究方法

本實(shí)驗(yàn)基于SARscape軟件，采用PSInSAR技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，技術(shù)流程如圖2所示，具體處理流程如下[3,5-6]：

圖2 技術(shù)流程

1)將SAR影像集按時(shí)間序列排列，并綜合每景影像的時(shí)間基線、空間基線、多普勒質(zhì)心頻率差等3個(gè)不同因素，選取滿足最大相關(guān)系數(shù)條件的主影像作為本次處理的主影像。經(jīng)綜合計(jì)算，選取2019-04-06的SAR影像作為主影像。

2)將其他輔影像與主影像進(jìn)行配準(zhǔn)。經(jīng)差分干涉處理，獲得差分干涉相位φi,j：

φi,j=φdef+φDEM+φorbit+φatm+φnoise

(1)

式中，φi,j為差分干涉相位；φdef為形變相位；φDEM為地形起伏造成的相位；φorbit為軌道誤差引起的相位；φatm為大氣延遲產(chǎn)生的相位差；φnoise為噪聲引起的相位。DEM引起的相位可由外部參考DEM進(jìn)行消除，PSInSAR技術(shù)中較為穩(wěn)定的PS點(diǎn)可以降低φnoise的影響。

3)本文采用振幅離差指數(shù)法選取相干性較高的候選PS點(diǎn)，基于這些候選PS點(diǎn)的相位，利用空間域、時(shí)間域相位解纏方法分析相位變化過(guò)程，進(jìn)而對(duì)相位信息進(jìn)行解纏。對(duì)解纏后的差分相位進(jìn)行分類(lèi)，以消除其中的相位誤差。

4)基于候選PS點(diǎn)進(jìn)行構(gòu)網(wǎng)，解算出整幅影像的高程殘差值、線性形變及殘余相位。對(duì)殘余相位進(jìn)行時(shí)間域高通濾波和空間域低通濾波，得到每幅差分干涉圖的大氣相位與非線性形變估計(jì)值。

和普通輸尿管硬鏡相比較，輸尿管軟鏡可以到達(dá)許多硬鏡不能到達(dá)的腎盂及腎盞，與PCNL手術(shù)相比較又避免了通道建立對(duì)腎臟的損傷，因此近年來(lái)輸尿管軟鏡越來(lái)越多地應(yīng)用于腎臟及輸尿管上段結(jié)石的治療，其適應(yīng)證也越來(lái)越擴(kuò)大，從結(jié)石大小、結(jié)石部位都有不同程度的放寬[7，8]。除此之外，術(shù)者的經(jīng)驗(yàn)也越來(lái)越影響手術(shù)的效果，相同情況下，經(jīng)驗(yàn)越豐富，手術(shù)時(shí)間越短，結(jié)石清除率越高。但輸尿管軟鏡的使用過(guò)程中，仍有一定比例的病例無(wú)法上鏡，不能順利進(jìn)行輸尿管軟鏡下碎石取石，限制了輸尿管軟鏡的更大范圍應(yīng)用[9]。

5)去除大氣相位的影響后，將線性形變與非線性形變進(jìn)行求和，得到上海地區(qū)形變速率場(chǎng)。

3 結(jié)果分析

3.1 研究區(qū)沉降速率分析

經(jīng)過(guò)PSInSAR技術(shù)處理后，得到上海地區(qū)2018-01～2020-03 LOS方向(遠(yuǎn)離雷達(dá)視線方向?yàn)樨?fù)，靠近雷達(dá)視線方向?yàn)檎?沉降速率圖(圖3)。從圖中可以看出，上海市主城區(qū)大部分區(qū)域沉降速率為-1～-10 mm/a，但在上海站附近區(qū)域出現(xiàn)較明顯的地面下沉現(xiàn)象，沉降速率在-1.9～-6.9 mm/a之間。在上海市南部，沉降現(xiàn)象呈現(xiàn)大范圍分布，且有多處較為明顯的沉降區(qū)域，并在閔行區(qū)滬金高速與申嘉湖高速附近出現(xiàn)較明顯的沉降漏斗，沉降速率均在-3.5 mm/a以上，最大沉降速率為-22.9 mm/a。

圖3 上海市2018～2020年地表形變速率

3.2 研究區(qū)地表沉降時(shí)空變化分析

為更好地分析上海地區(qū)沉降場(chǎng)的時(shí)空分布特征，選取研究區(qū)內(nèi)A、B、C、D四個(gè)特征區(qū)域進(jìn)行沉降時(shí)間序列分析。特征區(qū)域空間分布、沉降情況分別如圖4、5所示，各區(qū)域時(shí)序點(diǎn)累積沉降量如圖6所示(時(shí)序點(diǎn)為圖5中綠色星形所在區(qū)域)。

圖4 特征區(qū)分布情況

圖5 特征區(qū)沉降情況

圖6 各區(qū)域累積沉降量

區(qū)域A為中山北路與南北高架橋交叉處，圖5(a)為該地區(qū)形變圖，從圖中可以看出，該區(qū)域沉降現(xiàn)象較為明顯，最大累積沉降量達(dá)-27.81 mm。該區(qū)域?yàn)樯虾Ｊ兄行某菂^(qū)，具有眾多寫(xiě)字樓與居民樓，還有鐵路及多條地鐵線路。水位監(jiān)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)顯示，2018-03地下水平均水位為-0.56 m，而2020-03該監(jiān)測(cè)井平均水位下降至-1.03 m，地下水水位呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)。過(guò)度開(kāi)采地下水及鐵路和地鐵線路的運(yùn)行均會(huì)加大地面負(fù)荷，成為地面沉降的主要因素。

區(qū)域B位于上海市閔行區(qū)梅隴鎮(zhèn)許涇村附近，該區(qū)域沉降較為明顯，并形成沉降漏斗，最大累積沉降量達(dá)-47.3 mm，具體沉降速率如圖5(b)所示。2018～2020年，閔行區(qū)經(jīng)濟(jì)建設(shè)一直處于高速發(fā)展?fàn)顟B(tài)，而隨著城市化進(jìn)程的加快，地面負(fù)荷也大大增加，隨之出現(xiàn)較為明顯的沉降現(xiàn)象。

區(qū)域C位于上海市浦東新區(qū)S32申嘉湖高速與滬南公路交叉處，該區(qū)域最大沉降量為-29.81 mm，沉降較為明顯, 具體沉降速率如圖5(c)所示。據(jù)資料顯示，該地區(qū)具有多個(gè)大型小區(qū)，居民生活用水主要來(lái)源于地下水。區(qū)域內(nèi)水位數(shù)據(jù)顯示，該地區(qū)2018-01地下水平均水位為-2.82 m，2020年地下水平均水位下降至-3.46 m，地下水的過(guò)度開(kāi)采直接導(dǎo)致地面下沉。

區(qū)域D位于浦東新區(qū)川沙附近，該地區(qū)發(fā)展較為穩(wěn)定，累積沉降量也較為穩(wěn)定，主要集中在-5～3 mm之間, 具體沉降速率如圖5(d)所示?！镀謻|新區(qū)總體規(guī)劃暨土地利用總體規(guī)劃(2017～2035)草案》對(duì)該區(qū)人口規(guī)模及用地規(guī)模作出規(guī)定，要求嚴(yán)格控制人口總量、擴(kuò)大生態(tài)空間和鎖定城鎮(zhèn)空間。該政策緩解了地下水的過(guò)度開(kāi)發(fā)及城鎮(zhèn)化飛速發(fā)展造成的地面沉降現(xiàn)象，因此該地區(qū)未出現(xiàn)過(guò)大沉降現(xiàn)象。

3.3 地下水變化與地表沉降變化相關(guān)性分析

為分析上海地區(qū)地表沉降與地下水變化的相關(guān)性，獲取上海地區(qū)3個(gè)地下水水位監(jiān)測(cè)井的數(shù)據(jù)(水位監(jiān)測(cè)井分布如圖1所示)，對(duì)地下水水位監(jiān)測(cè)井周邊100 m內(nèi)PS點(diǎn)的累積沉降量求取平均值作為對(duì)比依據(jù)。其中，G1點(diǎn)地下水水位呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢(shì)，G2點(diǎn)地下水水位呈現(xiàn)平穩(wěn)變化趨勢(shì)，G3點(diǎn)地下水水位呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì)，3處地下水水位呈現(xiàn)不同變化趨勢(shì)，可使對(duì)比結(jié)果更具代表性，地下水水位與累積沉降量對(duì)比結(jié)果如圖7所示。為進(jìn)一步分析地表沉降變化與地下水水位變化的關(guān)系，去除地表沉降變化與水位變化中的線性趨勢(shì)后進(jìn)行分析。計(jì)算結(jié)果表明，平均累積沉降量變化與地下水水位變化峰值存在一定相似性，并具有滯后特性，即地下水水位對(duì)地表沉降量存在直接影響。

圖7 地下水水位與累積沉降量對(duì)比

3.4 地鐵沿線地面沉降分析

截至2019年底，上海地區(qū)擁有地鐵線路16條，運(yùn)營(yíng)里程705 km，日均客運(yùn)量1 065.03萬(wàn)人次。面對(duì)如此大的客運(yùn)流量，對(duì)上海地區(qū)地鐵線路及其沿線建筑物進(jìn)行沉降監(jiān)測(cè)必不可少。本文研究區(qū)內(nèi)包含上海地區(qū)多條地鐵線路，具體如圖8所示。選取其中3條地鐵線路(5、8、16號(hào))作為研究對(duì)象，將其周?chē)?00 m作為緩沖區(qū)，分析地鐵線路及其周?chē)男巫儓?chǎng)。

圖8 研究區(qū)地鐵線路

3.4.1 地鐵5號(hào)線(莘莊站-東川路站)

上海地鐵5號(hào)線是上海軌道交通第4條建成通車(chē)的線路,全長(zhǎng)37.376 km。本文研究區(qū)內(nèi)包含地鐵5號(hào)線莘莊站至東川路站附近區(qū)域，提取得到兩站之間500 m范圍內(nèi)的沉降速率場(chǎng)(圖9)。由圖可知，該段沉降速率均大于-2.8 mm/a；其中，顓橋站至北橋站之間的沉降現(xiàn)象最為明顯，最大沉降速率達(dá)-12.0 mm/a，最大累積沉降量達(dá)-29.07 mm。該條線路于2003年開(kāi)通運(yùn)營(yíng)，屬于營(yíng)運(yùn)時(shí)間較長(zhǎng)的地鐵線路，但仍在莘莊站至東川路站之間出現(xiàn)較為明顯的沉降現(xiàn)象，這可能與“4改6”擴(kuò)建改造工程有關(guān)。2018年后，上海地鐵5號(hào)線“4改6”擴(kuò)建改造工程相繼完工，而站臺(tái)改建完成后的自然沉降也是該段發(fā)生明顯沉降的因素之一。此外，閔行區(qū)2018～2020年工業(yè)飛速發(fā)展及城市化進(jìn)程的加快和隨之帶來(lái)的地下水過(guò)度開(kāi)采也是該地區(qū)發(fā)生沉降的主要原因。

圖9 上海地鐵5號(hào)線沉降速率

3.4.2 地鐵8號(hào)線(市光路站-沈杜公路站)

上海地鐵8號(hào)線是上海市第6條建成運(yùn)營(yíng)的地鐵線路，呈東北-西南走向。截至2017-03，上海地鐵8號(hào)線全長(zhǎng)37.5 km，共設(shè)30座車(chē)站，2019年日乘客量最高達(dá)122.1萬(wàn)人次。

本文研究區(qū)內(nèi)包含地鐵8號(hào)線全線，具體沉降情況如圖10所示。從圖中可以看出，地鐵8號(hào)線北部相對(duì)較為穩(wěn)定，北部的青藏北路站與中興路站沉降較為明顯，最大沉降量為-15.65 mm。這兩站之間為上海市商業(yè)區(qū)，具有眾多大廈及工廠，而該地區(qū)的用水主要來(lái)源于地下水，這成為該區(qū)域地面下沉的因素之一。地鐵8號(hào)線南部沉降現(xiàn)象較為明顯，主要體現(xiàn)在凌兆新村站至沈杜公路站之間，其沉降速率均在-4.1 mm/a以上，最大累積沉降量達(dá)-24.44 mm。該地區(qū)具有眾多工業(yè)園區(qū)及居民區(qū)，其中以紡織業(yè)為主的浦江工業(yè)園區(qū)近年來(lái)飛速發(fā)展，基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)成為該地區(qū)沉降的主要原因之一。

圖10 上海地鐵8號(hào)線沉降速率

3.4.3 地鐵16號(hào)線(龍陽(yáng)路站-航頭東站)

上海地鐵16號(hào)線全長(zhǎng)58.96 km，其中地下線路長(zhǎng)13.69 km，共設(shè)站13座。本文研究區(qū)內(nèi)包含地鐵16號(hào)線部分線路(龍陽(yáng)路站至航頭東站)，從圖11可以看出，該線路沉降主要集中在鶴沙航城站與航頭東站之間，最大累積沉降量達(dá)-35.96 mm。該地區(qū)位于特征區(qū)域C處，地下水的過(guò)度開(kāi)采是該區(qū)沉降的主要原因之一。

圖11 上海地鐵16號(hào)線沉降速率

4 結(jié) 語(yǔ)

本文基于PSInSAR技術(shù)，利用35景Sentinel-1A影像獲取上海地區(qū)2018～2020年的沉降速率場(chǎng)與累積沉降量，并提取上海市地鐵5、8、16號(hào)線周?chē)?00 m的沉降場(chǎng)，結(jié)合城市化進(jìn)程數(shù)據(jù)與地下水開(kāi)采等影響因素，對(duì)研究區(qū)地表沉降原因進(jìn)行討論分析，主要研究結(jié)果如下：

1)上海市沉降現(xiàn)象不均勻性較為明顯，北部沉降相對(duì)平穩(wěn)，南部區(qū)域則出現(xiàn)較為明顯的大范圍沉降現(xiàn)象。閔行區(qū)許涇村沉降較為明顯，最大累積沉降量達(dá)-47.3 mm；浦東新區(qū)S32申嘉湖高速與122省道交叉處最大沉降量為-29.81 mm，兩地均存在較大形變現(xiàn)象。

2)以閔行區(qū)許涇村附近為中心的區(qū)域具有明顯的沉降漏斗，沉降速率均在-3.5 mm/a以上，最大沉降速率為-22.86 mm/a，該地區(qū)的沉降現(xiàn)象與區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在一定關(guān)系。

3)采用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法對(duì)比分析地下水變化與地表沉降變化之間的相關(guān)性發(fā)現(xiàn)，上海地區(qū)地表沉降與地下水水位變化呈現(xiàn)一定的正相關(guān)性。

4)上海地鐵5號(hào)線顓橋站至北橋站之間的沉降現(xiàn)象最為明顯，最大沉降速率達(dá)-12.0 mm/a，該線出現(xiàn)明顯沉降與“4改6”擴(kuò)建改造工程和閔行區(qū)的發(fā)展存在一定關(guān)系；地鐵8號(hào)線北部的青藏北路站與中興路站沉降較為明顯，最大沉降量為-15.65 mm，該線南部的凌兆新村站至沈杜公路站之間的沉降速率均在-4.1 mm/a以上，最大累積沉降量達(dá)-24.44 mm；地鐵16號(hào)線沉降主要集中在鶴沙航城站與航頭東站之間，最大沉降量達(dá)-35.96 mm。