詹景祥,千喜俊，閆成龍

(1.廣東省地質(zhì)測繪院，廣東 廣州 510800;2.黑龍江綠野工程咨詢有限公司,黑龍江 哈爾濱 150036；3.黑龍江第三測繪工程院，黑龍江 哈爾濱 150086)

南加州洛杉磯位于美國東南部，該地區(qū)干旱缺水，同時隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人口的暴漲，該地區(qū)對水的需求不斷增加，不斷抽取地下水，導(dǎo)致某些地區(qū)的含水量已降至歷史新低。由于每年只有少量的降雨滲透到地下補給地下水，地下水循環(huán)失去平衡，最終導(dǎo)致土層下陷，地面下沉。同時美國南加州洛杉磯地區(qū)分布許多斷層，斷層在一定程度上可以阻止地下水的運動，造成區(qū)域局部長時間的沉降、抬升或地表季節(jié)性的形變[1], 易引起環(huán)境惡化，給城市建設(shè)、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、交通運輸以及人民生活造成危害和經(jīng)濟損失，在濱海區(qū)域或濱江易受海水或河水的侵襲，引起江水和潮水倒灌，給城市、農(nóng)田造成嚴(yán)重經(jīng)濟損失；地面沉降也使內(nèi)陸平原地區(qū)遭受洪水災(zāi)害的頻率增大，危害程度加重[2]；造成城市公共設(shè)施、水利設(shè)施、交通運輸及港口碼頭的損害。同時地面沉降的不均勻往往使地面和地下建筑遭受巨大的破壞，危及建筑物穩(wěn)定、安全。例如，北京市由于過度抽取地下水導(dǎo)致地面嚴(yán)重沉降,沉降面積達到1 800 km2，其中沉降量大于200 mm的地區(qū)有650 km2 [3]。每年耗資數(shù)以億元治理地面下沉觸發(fā)的次生災(zāi)害，給當(dāng)?shù)匕l(fā)展帶來嚴(yán)重阻礙。

因此研究地下水過度抽采導(dǎo)致的地面形變問題，不僅具有很強的理論意義，而且具有很強的實際應(yīng)用價值。InSAR作為一種新型的空間對地形變監(jiān)測技術(shù)，具有全天候、全天時、范圍廣、精度高等諸多優(yōu)勢[4]。常規(guī)D-InSAR技術(shù)可以檢測出厘米級形變[5]，但結(jié)果會很大程度地受到時空去相干和大氣效應(yīng)等影響，降低監(jiān)測精度，甚至極端情況下無法進行干涉。以D-InSAR技術(shù)為基礎(chǔ)發(fā)展起來的小基線集方法(SBAS)，將所有滿足基線要求的干涉對都進行解算，采用奇異值分解法(SVD)得出最小范數(shù)解，從而能監(jiān)測長時間的地表形變，有效克服時空去相干和大氣效應(yīng)的影響，可提高監(jiān)測精度至毫米級,已取得很多成功應(yīng)用，如文獻[6-7]中利用SBAS成功監(jiān)測了北京地區(qū)由于過度超采地下水引起的地表形變。本文將采用2003年10月～2009年2月的34景ENVISAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)和SBAS技術(shù)對美國南加州洛杉磯地區(qū)進行研究，獲取長時間段上的形變速率場，監(jiān)測數(shù)據(jù)可用于充分掌握地表時空變化，迅速監(jiān)測形變異常區(qū)域，并為當(dāng)?shù)卣峁Q策依據(jù)，預(yù)防災(zāi)害發(fā)生。

1 SBAS技術(shù)原理

短基線集(SBAS) 方法是新近發(fā)展的一種D-InSAR時間序列分析方法，最先由Berardino[8-11]和Lanari[9-13]等研究人員提出，用于研究低分辨率、大尺度上的形變。SBAS方法通過自由組合基線較短的影像對，產(chǎn)生的一系列基于不同主影像的時間序列干涉圖子集，再利用矩陣的奇異值分解(SVD)方法，將多個短基線集聯(lián)合起來求解[10]，有效地解決各數(shù)據(jù)集間空間基線過長造成的時間不連續(xù)問題，改善大氣延遲的影響，提高監(jiān)測的時間分辨率，得到覆蓋整個觀測時間的形變序列和平均沉降速率。SBAS的基本步驟如下：

1)獲取同一區(qū)域按照時間順序t0,……,tN排列的N+1幅SAR影像，選取其中一幅影像作為主影像，并將其它SAR影像配準(zhǔn)到主影像上。N+1幅SAR影像可生成M幅差分干涉圖。需要注意的是，每一幅解纏后的差分干涉圖都已經(jīng)通過圖中某個穩(wěn)定區(qū)域或形變量已知的參考像素點進行絕對校正。

2)對于從影像tA和主影像tB(tB>tA)時刻獲取的SAR影像生成的第j幅差分干涉圖，方位向坐標(biāo)為x和距離向坐標(biāo)r的像素的干涉相位可以寫為

d(tA,x,r)]+ΔΦtopo(x,r)+

(1)

δφj(x,r)=φB(x,r)-φA(x,r)≈

(2)

3)為了獲得具有物理意義的沉降序列，將式(2)中相位表示為兩個獲取時間之間平均相位速度和時間的乘積,得

(3)

第j幅干涉圖的相位值可以寫為

(4)

即各時段速度在主、從影像時間間隔上的積分。寫成矩陣形式為

Bν=δφ.

(5)

式(5)是一個M*N的矩陣。由于小基線集的差分干涉圖采用了多主影像策略，因此，矩陣B容易產(chǎn)生秩虧。采用SVD方法就可以得到矩陣B的廣義逆矩陣，進而得到數(shù)據(jù)矢量的最小范數(shù)解，最后通過各個時間段內(nèi)速度的積分就可以得到各個時間段的形變量。

2 利用SBAS監(jiān)測洛杉磯地表形變

2.1 實驗數(shù)據(jù)

本文實驗采用2003-10-29—2009-02-04期間34景ENVISAT數(shù)據(jù)，具體參數(shù)見表1?；谶@些數(shù)據(jù)，設(shè)置時間閾值(Temporal Baseline)為550 d，臨界基線最大百分比為45%，最后組合生成158個干涉對，時空基線圖見圖1。在生成干涉圖時，在距離向和方位向分別做1視和5視的多視處理以降低數(shù)據(jù)存儲量，提高程序的運算速度和抑制相位噪聲，并采用改進的Goldstein濾波法[11]對生成的干涉圖進行濾波，以提高干涉圖的質(zhì)量。使用SRTM90 m精度的DEM去除地形相位，再使用最小費用流法(MCF)對差分干涉圖進行相位解纏[12]。對解纏結(jié)果進行反演，估計殘余高度和位移相關(guān)信息，用來對合成的干涉圖進行重新去平，再次進行相位解纏和精煉，估計高度和位移速度。最后進行大氣濾波，從而估算和去除大氣相位，得到更加優(yōu)化的位移結(jié)果，并假定2003-10-29的地表形變?yōu)? m。

表1 ENVISAT數(shù)據(jù)參數(shù)

圖1 時空基線圖

圖2 平均形變速率圖

2.2 時間序列結(jié)果分析

經(jīng)過SBAS技術(shù)處理得出研究區(qū)域在2003年10月到2009年2月的平均形變速率圖, 如圖2所示。

從圖2中可以看出，該研究區(qū)域絕大部分地表處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，平均形變速率在-5～5 mm/y。此外，波莫納、莫雷諾、圣貝納迪諾和圣塔安娜4處區(qū)域為較為明顯的沉降區(qū)域，其中沉降漏斗中心最大形變速率可達-35 mm/y。同時圣菲斯普林斯區(qū)域為抬升區(qū)域,抬升中心的最大形變速率可達11.2 mm/y。從時間序列形變圖可以看出，多個沉降漏斗逐漸形成，形變范圍在逐漸擴大，造成沉降漏斗的主要原因是地下水超采，導(dǎo)致水位下降，形成區(qū)域性沉降。

分別選取形變最為明顯的5個區(qū)域并編號：區(qū)域1圣菲斯普林斯、區(qū)域2波莫納、區(qū)域3圣貝納迪諾、區(qū)域4莫雷諾、區(qū)域5圣塔安娜，同時選出較為穩(wěn)定的城市區(qū)域6、7、8作對照，在每個區(qū)域內(nèi)選取3個特征點進行時序分析。結(jié)果分別見圖3—圖10。

圖3 區(qū)域1圣菲斯普林斯的累積形變曲線圖

由圖3可知，在2003年10月至2009年2月期間，區(qū)域1圣菲斯普林斯區(qū)域地表抬升的形變量可達60 mm。推測區(qū)域1圣菲斯普林斯的地表抬升是由注水造成。因為區(qū)域1圣菲斯普林斯是一個油藏區(qū)域，該油藏是采取早期注水方法開發(fā)。在正常油藏的注水開發(fā)過程中，施工單位會使累計注水量與累計產(chǎn)油量近似，使得油田地層壓力應(yīng)保持在原始地層壓力附近。但地區(qū)局部油層物性差，連通性不好，就會在高壓注水層中形成高壓區(qū)域，或者注水在井間、層間產(chǎn)生異常高壓帶，導(dǎo)致局部壓力上升，巖石骨架膨脹，水層厚度增加，最終地層逐漸抬升。

圖4 區(qū)域2波莫納的累積形變曲線圖

圖5 區(qū)域3圣貝納迪諾的累積形變曲線圖

圖6 區(qū)域4莫雷諾的累積形變曲線圖

圖7 區(qū)域5圣塔安娜的累積形變曲線圖

由圖4—圖7可知，區(qū)域2波莫納沉降漏斗的形變量可達-143 mm，區(qū)域3圣貝納迪諾沉降漏斗的形變量可達-69 mm，區(qū)域4莫雷諾沉降漏斗的形變量可達-161 mm,區(qū)域5圣塔安娜沉降漏斗的形變量可達-56 mm，4個沉降漏斗區(qū)域的3個特征點的沉降速率基本一致。查閱地圖可得，區(qū)域2、區(qū)域3和區(qū)域5為城市地區(qū)，而區(qū)域4為農(nóng)田地。沉降的主要原因為人們過量抽取地下水，沒有及時進行地下水人工回灌，使地層內(nèi)的氣、液壓降低，土粒間的有效應(yīng)力增加，地層壓密，最終形成區(qū)域性沉降。而區(qū)域3圣貝納迪諾區(qū)域的左側(cè)沉降漏斗并沒有往外擴散，推測該區(qū)域有一斷層，阻止地下水的運動。

由圖8—圖10可知，穩(wěn)定區(qū)的累積形變曲線以0 mm為基準(zhǔn)線上下波動，且波動幅度在±10 mm以內(nèi)?？梢钥闯鲈搮^(qū)域的形變有著較為明顯的季節(jié)性變化，在五月至九月旱季期間，地區(qū)普遍沉降；而在每年十月起至翌年四月雨季期間，地區(qū)普遍抬升。

圖8 區(qū)域6的累積形變曲線圖

圖9 區(qū)域7的累積形變曲線圖

圖10 區(qū)域8的累積形變曲線圖

綜上所述，以穩(wěn)定區(qū)作對照，圣菲斯普林斯、波莫納、圣貝納迪諾和莫雷諾等地區(qū)形變明顯，最大形變量可達-161 mm，應(yīng)引起相關(guān)部門注意，注意地下水的抽采和油藏開采過程，以防發(fā)生生產(chǎn)事故和二次災(zāi)害等。

3 結(jié) 論

簡述SBAS小基線集技術(shù)的基本原理，最后利用ENVISAT衛(wèi)星的34景SAR數(shù)據(jù)獲得美國南加州洛杉磯地區(qū)的形變場，得到34景數(shù)據(jù)生成的時間序列分析圖、研究區(qū)域的平均形變速率圖和累積形變曲線圖。經(jīng)過分析得出以下結(jié)論：

1)ENVISAT衛(wèi)星影像可作為監(jiān)測美國南加州洛杉磯地區(qū)的地表形變的有效數(shù)據(jù)源。除了部分山區(qū)之外，ENVISAT衛(wèi)星影像對絕大部分區(qū)域能保持良好的相干性。使用SBAS技術(shù)進行時間序列分析，能客觀地、大范圍地反映研究區(qū)域的地表形變情況，為政府部門和生產(chǎn)單位提供決策依據(jù)，同時具有一定的科學(xué)意義。

2)美國南加州洛杉磯地表形成多個沉降漏斗，最大沉降量已超過161 mm，沉降中心的形變速率可達35 mm/yr，主導(dǎo)因素為超量開采地下水造成的地下水位下降，不排除構(gòu)造運動的影響。但可以認(rèn)為美國南加州洛杉磯地表沉降的漏斗產(chǎn)生的機理主要是地下水位下降導(dǎo)致的地面沉降，根據(jù)此機理，可以進一步研究構(gòu)建基于沉降漏斗的沉降-地下水模型，開展預(yù)測分析。

3)在整個區(qū)域趨向沉降的情況下，圣菲斯普林斯區(qū)域由于石油抽采過程中注水導(dǎo)致地表抬升，形變量達到66 mm，平均形變速率為11.2 mm/yr。對周邊的城市帶來不良影響，應(yīng)引起重視。

4)今后在城市區(qū)域的地面沉降災(zāi)害治理重點依然放在地下水開采管控上，條件具備時應(yīng)該采用回灌措施，抑制不可恢復(fù)的沉降。

參考文獻：

[1] 許文斌,李志偉,丁曉利,等.利用InSAR短基線技術(shù)估計洛杉磯地區(qū)的地表時序形變和含水層參數(shù)[J].地球物理學(xué)報,2012,55(2):452-461.

[2] 官煜,李曉榮,黃多成.內(nèi)陸平原地面沉降的形成及控制對策-以阜陽市地面沉降為例[J].安徽地質(zhì),2003,13(4):285-289.

[3] 王祎萍.北京市超量開采地下水引起的地面沉降研究[J].勘察科學(xué)技術(shù),2004(5):46-49.

[4] 王平.基于D-InSAR技術(shù)的青藏高原區(qū)域凍土變形監(jiān)測研究[D].長沙：中南大學(xué),2009.

[5] 楊成生,侯建國,季靈運,等.D-InSAR技術(shù)用于西安地區(qū)地面沉降監(jiān)測的研究[J].測繪工程,2008,17(3):34-36.

[6] Hu B,Wang H S,Sun Y L,et al.Long-Term Land Subsidence Monitoring of Beijing (China) Using the Small Baseline Subset (SBAS) Technique[J].Remote Sensing,2014,6(5):3648-3661.

[7] 胡樂銀,張景發(fā),商曉青.SBAS-InSAR技術(shù)原理及其在地殼形變監(jiān)測中的應(yīng)用[J].地殼構(gòu)造與地殼應(yīng)力文集,2010(6):88-95.

[8] TIZZANI P,BERARDINO P,CASU F,et al.Surface deformation of Long Valley caldera and Mono Basin,California,investigated with the SBAS-InSAR approach[J].Remote Sensing of Environment,2007,108(3):277-289.

[9] SHANKER P,CASU F,ZEBKER H A,et al.Comparison of Persistent Scatterers and Small Baseline Time-Series InSAR Results: A Case Study of the San Francisco Bay Area[J].IEEE Geoscience & Remote Sensing Letters,2011,8(4):592-596.

[10] 李珊珊,李志偉,胡俊,等.SBAS-InSAR技術(shù)監(jiān)測青藏高原季節(jié)性凍土形變[J].地球物理學(xué)報,2013,56(5):1476-1486.

[11] 王秀萍.InSAR圖像相位解纏的最小費用流法及其改進算法研究[J].測繪科學(xué),2010,35(4):129-131.

[12] 廖明生，林琿.雷達干涉測量—原理與信號處理基礎(chǔ)[M].北京：測繪出版社，2003.

[13] BERARDINO P,FORNARO G,LANARI R,et al.A new algorithm for surface deformation monitoring based on small baseline differential SAR interferograms,IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2002,40(11),2375-2383.