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    基于SBAS-InSAR 技術(shù)的安徽亳州市地面沉降時空分布特征與影響因素分析

    2023-11-11 05:06:02何清魏路肖永紅
    關(guān)鍵詞:亳州市深層監(jiān)測

    何清,魏路,肖永紅

    (安徽省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測總站,安徽 合肥 230001)

    0 引言

    地面沉降又稱地面下降或地陷,是指在自然環(huán)境和人類建設(shè)活動影響下,由于地下松散土層及巖層壓縮固結(jié),導(dǎo)致地表標(biāo)高損失的一種地質(zhì)現(xiàn)象[1]。造成該現(xiàn)象的自然因素和社會經(jīng)濟因素被認為是地面沉降的驅(qū)動力,主要包括水文地質(zhì)條件、礦產(chǎn)資源開發(fā)及地下水開采狀況等[2-3]。地面沉降形成原因復(fù)雜,防護與治理難度較高[4-6],對人民的生命財產(chǎn)安全造成較大的損害。為深入探索沉降機制及其變化規(guī)律,國內(nèi)外學(xué)者對沉降監(jiān)測方法和驅(qū)動力因素進行研究,并不斷發(fā)展新的理論技術(shù)[7-10]。

    傳統(tǒng)的地面沉降監(jiān)測手段主要為水準測量和GNSS,這種局部單點測量的技術(shù)不僅成本高而且空間分辨率低,難以識別和監(jiān)測大面積的地表形變[11]。時序合成孔徑雷達干涉測量(time-series interferometric synthetic aperture radar,TS-InSAR)技術(shù)不僅周期短、精度高,還能夠全天時、全天候地對大范圍的地表形變進行監(jiān)測,極大地彌補了傳統(tǒng)監(jiān)測手段的不足[12]。其中永久散射體雷達干涉[13](permanent scatterer interferometric synthetic aperture radar,PS-InSAR)和小基線集雷達干涉[14]

    (small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)最具代表性。PS-InSAR 方法能夠有效獲取高相干目標(biāo)(如建筑、橋梁及裸巖等)的時序形變信息,但在植被茂盛、穩(wěn)定散射體稀少的區(qū)域,無法取得足量的穩(wěn)定目標(biāo)點,易使得形變解算結(jié)果產(chǎn)生偏差[15]。而SBAS-InSAR 方法是利用慢失相關(guān)濾波相位像素點獲取地表形變信息,該類點能夠在短時段內(nèi)保持較強的相干性,且普遍存在于自然界中(如草地、裸土等)。因此SBAS-InSAR 方法比PS-InSAR方法更適用于大范圍區(qū)域的形變監(jiān)測[16-17]。

    皖北地區(qū)的地面沉降問題歷來較為突出,亳州市作為安徽省重要的新興產(chǎn)業(yè)基地,其城市地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測一直受到政府及相關(guān)管理部門廣泛關(guān)注。以往對該區(qū)域地面沉降的研究更側(cè)重于觀測數(shù)據(jù)的處理方法以及成因的簡單分析[18-19],對于其驅(qū)動力的量化研究尚且不足。探求地面沉降的主要驅(qū)動因素,能夠為地質(zhì)災(zāi)害防治和城市建設(shè)提供科學(xué)指導(dǎo)。本文以亳州市為研究區(qū),選 取2021 年10月至2022 年10月共62 景Sentinel-1數(shù)據(jù),利用SBAS-InSAR 技術(shù)對亳州市地面沉降進行監(jiān)測,分析亳州市地面沉降的時空分布特征,并基于地理加權(quán)回歸(geographically weighted regression,GWR)模型,從地質(zhì)環(huán)境、水文地質(zhì)條件、人類工程活動和經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r等方面對亳州市地面沉降的空間分異進行分析,探究亳州市地面沉降的主要驅(qū)動因素。

    1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

    1.1 研究區(qū)概況

    亳州市位于黃淮海平原南端,皖、豫兩省交界,全市下轄一區(qū)三縣,總面積約8 522.58 km2(圖1)。亳州市地處中朝準地臺的淮河臺坳二級構(gòu)造單元,主要發(fā)育有褶皺、斷裂構(gòu)造。該地區(qū)地形起伏較小,地勢西北高、東南低,轄境與黃河決口扇形地相連,總體呈典型的黃淮堆積型地貌[20]。地層屬華北地層大區(qū)徐淮地層分區(qū),第四系覆蓋區(qū)內(nèi)大部分基巖,第四系及新近系松散地層厚度在800~1 000 m。亳州市煤炭資源豐富,根據(jù)《亳州市礦產(chǎn)資源總體規(guī)劃(2021—2025 年)》,區(qū)內(nèi)現(xiàn)有煤礦產(chǎn)地17 處,主要分布在渦陽、蒙城等地,保有資源儲量43.50 億噸,占全省煤炭資源儲量17.17%。主要含煤層為石炭、二疊系地層,煤層埋深600~1 000 m。

    圖1 研究區(qū)范圍Fig.1 Study area scope

    亳州市地下水類型可劃分為松散巖類孔隙水、碳酸鹽巖類裂隙溶洞水和基巖裂隙水三種類型。按照含水層的埋藏條件,可進一步劃分為淺層孔隙含水層組(50 m 以淺)、中深層隙含水層組(50~165 m)、深層孔隙含水層組(165~660 m)、超深層孔隙含水層組(660~900 m)。根據(jù)《2021 年亳州市水資源公報》,亳州市地下水資源總量約為15.67×108m3,淺層地下水供水量4.59×108m3,中深層地下水供水量為1.47×108m3。全市域內(nèi)已形成9 個超采區(qū),總面積約980.9 km2,其中淺層地下水超采區(qū)開采量約0.4×108m3/a,中深層地下水超采區(qū)開采量約1.38×108m3/a。

    1.2 數(shù)據(jù)

    1.2.1 Sentinel-1

    Sentinel-1 衛(wèi)星是歐洲航天局發(fā)射的地球觀測衛(wèi)星,重訪周期為12 天,具有干涉寬幅(IW)、超寬幅(EW)、波(WV)和帶狀圖(SM)四種工作模式。本文選取2021年10 月至2022 年10 月間,共62 景升軌Sentinel-1 干涉寬幅(IW)模式的SLC 影像用于形變監(jiān)測,數(shù)據(jù)的基本參數(shù)見表1。

    表1 Sentinel-1 衛(wèi)星數(shù)據(jù)參數(shù)表Table 1 Parameters of Sentinel-1 satellite data

    1.2.2 SRTM DEM

    SRTM 數(shù)據(jù)由美國國家航空航天局(NASA)和美國國家地理空間情報局(NGA)生產(chǎn)并面向全球用戶免費發(fā)布,該數(shù)據(jù)覆蓋了全球約五分之四的陸地表面,分辨率為30 m,高程精度為±16 m。本文中用于去除干涉測量過程中由地形起伏因素導(dǎo)致的地形相位。

    1.2.3 其它數(shù)據(jù)

    驅(qū)動力因子的選擇主要依據(jù)研究區(qū)地質(zhì)環(huán)境、水文地質(zhì)條件、人類工程活動和經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r四方面的綜合影響,共選取8 個指標(biāo),分別為松散層厚度、中深層地下水埋深、深層地下水埋深、中深層水位變幅、深層水位變幅、道路密度、人口密度和單位面積GDP。

    2 方法原理與數(shù)據(jù)處理

    2.1 地面沉降監(jiān)測

    2.1.1 SBAS-InSAR 原理

    將覆蓋研究區(qū)的N+1幅影像進行配準后,參照一定的閾值組成M個干涉對[21],則有:

    假設(shè)第i(i∈1,2,···,M)個干涉對的主輔影像獲取時間為ta和tb(其中tb在ta之后),并且其干涉相位中除去形變相位的部分已被剔除,則該干涉對的相位可以表示為:

    那么M個干涉對的形變相位可以表示為如下矩陣形式:

    每個干涉都可以產(chǎn)生一個觀測方程,結(jié)合式(2)(3),可以組成具有M個觀測方程的方程組,其中有N個待求未知數(shù),矩陣形式方程組如下:

    式中:A——M×N的系數(shù)矩陣。

    若矩陣A的秩r(A)大于N,則可以通過最小二乘法求解式(4),公式如下:

    式中:U——M×M階正交矩陣,由AAT的特征向量組成;

    S——M階對角矩陣;

    V——由ATA的特征向量組成的N×M階正交矩陣。

    式中:UT——U的轉(zhuǎn)置矩陣;

    A+、S+——矩陣A、矩陣S的廣義逆矩陣。

    將求解出時序形變量φ,除以形變所對應(yīng)的時間間隔,即可求解出對應(yīng)的形變速率。

    2.1.2 數(shù)據(jù)處理流程

    SBAS-InSAR 技術(shù)路線如圖2 所示,獲取地面形變信息的流程主要包括兩部分:數(shù)據(jù)預(yù)處理和SBAS-InSAR工作流。本研究使用ENVI 平臺的SARscape 對Sentinel-1數(shù)據(jù)進行處理,SARscape 是由sarmap 公司開發(fā)的一款專業(yè)的雷達影像處理軟件,已被廣泛應(yīng)用于處理ERS-1/2、RADARSAT-1/2、ENVISAT ASAR、ALOS PALSAR以及 Sentinel-1(哨兵)等一系列星載雷達數(shù)據(jù)[22-25]。

    3.3.2 其他個體因素 除性別外,有研究發(fā)現(xiàn)年齡、職業(yè)和文化程度等對配偶間HIV傳播也會產(chǎn)生影響[20,27]。

    圖2 SBAS-InSAR 技術(shù)路線Fig.2 SBAS-InSAR technical workflow

    Sentinel-1 數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟如下:①將數(shù)據(jù)導(dǎo)入為SARscape 的標(biāo)準格式;②對同一時期兩景SAR 影像進行鑲嵌;③按照研究區(qū)范圍對數(shù)據(jù)進行裁剪。對預(yù)處理后的影像進行SBAS-InSAR 處理,主要流程包括:①對輸入數(shù)據(jù)以最優(yōu)的組合方式配對;②配對后的像對進行干涉處理;③利用控制點對所有數(shù)據(jù)重去平;④去除大氣相位并估算形變速率;⑤地理編碼,將形變結(jié)果投影到地理坐標(biāo)系上。

    2.2 地理加權(quán)回歸模型

    空間關(guān)系具有異質(zhì)性和非平穩(wěn)性規(guī)律,為了對空間數(shù)據(jù)進行精確局部描述,F(xiàn)otheringham 基于局部光滑的思想提出了地理加權(quán)回歸模型(geographical weighted regression,GWR)[26]。GWR 實質(zhì)上是一種空間變系數(shù)回歸模型[27],可以根據(jù)空間數(shù)據(jù)的位置信息生成對應(yīng)的局部回歸系數(shù),從而對變量的局部空間關(guān)系與空間異質(zhì)性進行合理的解釋[28]。

    2.2.1 模型構(gòu)建

    運用GWR 模型進行回歸分析時,考慮到因子間的多重共線性問題會影響模型的可靠性,因此本文首先計算各因子的方差膨脹因子(VIF)。結(jié)果顯示(表2),各因子的VIF 均處于0 到10 之間[29],表明因子間不存在多重共線性。

    表2 模型多重共線性檢驗Table 2 Model multicollinearity test

    在此基礎(chǔ)上,對亳州市地面沉降建立GWR 模型如下:

    式中:yi——響應(yīng)變量;

    βj(ui,vi)——第i個樣本點在(ui,vi)處的第j個回歸參數(shù);

    xij——影響因素;

    εi——隨機誤差項。

    采用赤池信息準則最優(yōu)帶寬策略,構(gòu)建不同運行模式下的活動強度GWR 模型[27],結(jié)果如表3 所示。地面沉降GWR 模型的可決系數(shù)(R2)為0.394 583,表明自變量與因變量之間具有相關(guān)性。校正可決系數(shù)(adjustedR2)是0.373 125,說明可解釋因變量在模型中具有較高比例。

    表3 2022 年地面沉降GWR 回歸模型參數(shù)Table 3 Ground subsidence GWR regression model parameters for 2022

    3 結(jié)果

    3.1 精度驗證

    為驗證本文中研究區(qū)地面沉降數(shù)據(jù)的可靠性,選取譙城區(qū)周圍3 個同期水準點測量值與SBAS-InSAR 監(jiān)測結(jié)果進行對比。結(jié)果(表4)顯示,SBAS-InSAR 結(jié)果與水準測量值的誤差在1 mm 以內(nèi),說明監(jiān)測結(jié)果具有較高的可信度。

    表4 SBAS-InSAR 監(jiān)測結(jié)果與水準數(shù)據(jù)對比Table 4 Comparison between SBAS-InSAR monitoring results and leveling data

    監(jiān)測結(jié)果與實測數(shù)據(jù)間存在一定誤差,主要是因為SAR 影像在干涉過程中受到大氣延遲、地形起伏和失相干等多種因素影響產(chǎn)生的誤差。此外,水準測量獲取的是單個監(jiān)測點的高程變化,而SBAS-InSAR 結(jié)果則是一個單元格網(wǎng)(面狀)的平均形變量,二者不一定完全對應(yīng)。

    3.2 地面沉降時空分布特征

    通過SBAS-InSAR 處理,得到2021 年10 月至2022年10 月內(nèi)亳州市地表形變速率(圖3)。亳州市整體沉降速率為5~30 mm/a,平均沉降速率為5.7 mm/a。地面沉降主要分布于譙城區(qū)東北部、渦陽縣城、利辛縣城以及蒙城縣的部分地區(qū);沉降最嚴重區(qū)域位于渦陽縣公吉寺鎮(zhèn)以北,受煤礦開采影響,沉降速率幅值達到84.3 mm/a;譙城區(qū)東北側(cè)的地面沉降幅值為25.8 mm/a;在利辛縣城及蒙城縣的部分地區(qū)內(nèi),大多數(shù)區(qū)域地面沉降速率幅度小于10 mm/a 水平,局部區(qū)域地面沉降幅度達到20 mm/a 水平。

    圖3 亳州市2021 年10 月至2022 年10 月形變速率分布圖Fig.3 Distribution map of the subsiding rate of Bozhou from October 2021 to October 2022

    監(jiān)測時段內(nèi)沿雷達視線向(Line of Sight,LOS)的時序累計形變量如圖4 所示。在渦陽縣中部、譙城區(qū)東北部、利辛縣西部以及蒙城縣中部,均監(jiān)測到明顯形變,形變量隨時間推移逐漸增大。截至觀測結(jié)束,渦陽縣受煤礦開采影響區(qū)域,累積沉降量幅值達到83.4 mm,其余地區(qū)最大累計沉降量為27.3 mm;亳州市大部分區(qū)域地表累計沉降量處于5~30 mm 水平,平均累計沉降量為7.3 mm 左右。

    圖4 亳州市2021 年10 月至2022 年10 月時序累計形變量圖Fig.4 Time-series accumulated deformation map in Bozhou City from October 2021 to October 2022

    3.3 地理加權(quán)回歸模型構(gòu)建結(jié)果

    為了能夠有效地掌握建模數(shù)據(jù)的分布情況,本文使用最小值、中值、最大值及平均值對模型運算結(jié)果進行敘述性統(tǒng)計。各建模變量擬合系數(shù)如表5 所示,當(dāng)系數(shù)為正時,自變量與因變量呈正相關(guān)關(guān)系;當(dāng)系數(shù)為負時,自變量與因變量呈負相關(guān)關(guān)系,且擬合系數(shù)的絕對值越大,相關(guān)性越強。因此,各因素對地面沉降的貢獻度排序依次為深層水位變幅、中深層水位變幅、中深層地下水埋深、深層地下水埋深、單位面積GDP、松散層厚度、道路密度、人口密度。

    表5 模型運算結(jié)果敘述性統(tǒng)計Table 5 Descriptive statistics of model calculation results

    4 討論

    4.1 采煤區(qū)地面沉降影響因素

    亳州市煤礦資源主要分布在渦陽、蒙城兩縣,其中渦陽縣現(xiàn)有礦產(chǎn)地13 處,是區(qū)內(nèi)主要的采煤區(qū)。結(jié)合驅(qū)動力因子回歸結(jié)果與煤炭實際開采情況可知,采煤區(qū)沉降受地下水抽取與煤礦開采共同影響,而煤礦開采是沉降嚴重區(qū)域形變的主導(dǎo)因素。驅(qū)動力因子回歸系數(shù)顯示,采煤區(qū)地面沉降與中深層水位變幅,見圖5(c)、深層水位變幅,見圖5(d)呈顯著正相關(guān),說明地下水水位變化對地面沉降具有一定貢獻。而該地區(qū)沉降最嚴重區(qū)域位于渦陽縣公吉寺鎮(zhèn)以北的信湖煤礦,最大沉降達83.4 mm。信湖煤礦于2021 年9 月16 日正式投產(chǎn),隨著采礦活動的進行,礦區(qū)沉降速率持續(xù)加快。煤炭被采出后,形成采空區(qū),隨著采空區(qū)范圍不斷擴張,采空區(qū)上部覆巖和周圍巖體的應(yīng)力平衡遭到破壞,覆巖受到的重力作用逐漸增加,當(dāng)壓力超過臨界值后,煤層頂板及周圍巖體發(fā)生彎曲、斷裂和垮落,導(dǎo)致整個上覆巖層的變形和移動,最終在地表形成大范圍塌陷坑[30]。

    圖5 各因子對地面沉降影響的回歸系數(shù)圖Fig.5 Regression coefficients of different factors influencing ground subsidence

    4.2 非采煤區(qū)地面沉降影響因素

    非采煤沉降區(qū)主要位于譙城區(qū)東北部與利辛縣西部,累計沉降量幅值為27.3 mm。驅(qū)動力因子回歸系數(shù)顯示,地下水狀況與非采煤區(qū)地面沉降相關(guān)性較強,中深層水位變幅,見圖5(c)和深層水位變幅,見圖5(d)與地面沉降呈現(xiàn)正相關(guān)。自20 世紀80 年代以來,亳州市城市經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展,人口迅速增長,對地下水資源的需求量也逐年增加。據(jù)有關(guān)資料估測[20],亳州市目前地下水日開采量在3.5×105m3左右,深層地下水開采量在1.9×105m3。對深層地下水的過度開采,誘使承壓水頭持續(xù)降低,降落漏斗面積不斷擴大。當(dāng)水頭壓力差作用于下伏黏性土層時,黏性土層的中低壓縮性,會導(dǎo)致其越流或者壓密釋水,引起自身測壓水頭下降,使土體被縱向壓縮;而砂性含水層受水頭減小的影響,會釋放出一部分儲存的水,使得含水層內(nèi)部的應(yīng)力狀態(tài)發(fā)生變化。原本承壓水頭支撐的上覆載荷被轉(zhuǎn)移至含水層砂礫間,致使砂礫間的有效壓力增加,含水層被垂直壓縮。在地表上監(jiān)測到的沉降量,即為降落漏斗范圍內(nèi)黏性土層與含水砂性土層的壓縮量之和[31]。

    4.3 地質(zhì)因素對地面沉降的影響

    松散層厚度與地面沉降的關(guān)系如圖5(e)所示,在亳州市中部和西南部回歸系數(shù)為負,對地面沉降起抑制作用;在北部和南部回歸系數(shù)為正,對地面沉降起促進作用。亳州市地處淮北平原,地下發(fā)育有第四系和新近系松散沉積物[20],構(gòu)成了地面沉降的物質(zhì)基礎(chǔ)。城市公共設(shè)施建設(shè)快速發(fā)展,城市建筑物的荷載不斷增加,導(dǎo)致松散層被壓實,進而引發(fā)地面沉降[22];另一方面,松散層中不同土層持水性具有的很大差異,過度開采地下水,使得土層顆粒間的有效應(yīng)力增大,孔隙體積被壓縮,導(dǎo)致地面沉降。

    5 結(jié)論

    本文利用2021 年10 月至2022 年10 月期間62 景Sentinel-1 衛(wèi)星SAR 影像,采用SBAS-InSAR 技術(shù)獲取了亳州市該時段內(nèi)的地面形變速率及累計形變量,并對地面沉降的時空格局以及驅(qū)動力因素進行了分析,結(jié)果如下:

    (1)亳州市全域地面基本穩(wěn)定,但局部地區(qū)存在明顯的地面沉降現(xiàn)象。2021 年10 月至2022 年10 月期間,亳州市地面沉降最嚴重區(qū)域位于渦陽縣公吉寺鎮(zhèn)以北,幅值為84.3 mm/a,主要受煤礦開采影響所致。其他因采水導(dǎo)致地面沉降最大速率為25.8 mm/a,位于譙城區(qū)東北側(cè)。

    (2)監(jiān)測時段內(nèi),渦陽縣中部、譙城區(qū)東北部、利辛縣西部以及蒙城縣中部均監(jiān)測到明顯形變,并且形變量隨時間推移逐漸增大,亳州市整體平均累計沉降量為7.3 mm 左右,采煤沉降區(qū)累計沉降量幅值為83.4 mm,非采煤沉降區(qū)累計沉降量幅值為27.3 mm。

    (3)各驅(qū)動力因素對地面沉降的貢獻度排序為深層水位變幅、中深層水位變幅、中深層地下水埋深、深層地下水埋深、單位面積GDP、松散層厚度、道路密度、人口密度。

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