彭思佳，陳 聰，馬金輝

（蘭州大學 資源環(huán)境學院，甘肅 蘭州730000）

窯街礦區(qū)從1958 年建設開采以來一直受開采沉陷的影響，而由開采沉陷引起的9 起次生地質災害中滑坡災害為8 起，可見窯街礦區(qū)內開采沉陷引起的次生災害主要是滑坡[1]。合成孔徑雷達干涉測量（interferometric synthetic aperture radar，InSAR）技術具有全天時、全天候、監(jiān)測范圍大、監(jiān)測精度高等特點，被廣泛應用于地震[2]、滑坡[3]、泥石流[4]、地面沉降[5]等災害的監(jiān)測研究中，并取得了豐富的研究成果。尤其是SBAS-InSAR（small baseline subset InSAR）技術，該技術是由Berardino 等[6]提出的一種以多主影像的干涉對為基礎的時間序列In－SAR 分析方法。該技術在滑坡形變監(jiān)測方面已發(fā)揮重要作用。Necsoiu 等[7]利用SBAS-InSAR 技術對Salmon Falls Creek 峽谷內的滑坡體的運動速率和運動范圍進行了研究，發(fā)現(xiàn)SBAS-InSAR 技術可以捕捉強非線性位移速率。戴可人等[8]利用SBAS-InSAR 技術對甘肅南峪鄉(xiāng)滑坡災前變形進行追溯，發(fā)現(xiàn)降雨是該滑坡發(fā)生的主要誘因。上述研究證實了SBAS-InSAR 技術在滑坡災害誘因分析的可行性。而在礦區(qū)的研究中SBAS-InSAR 技術多用于檢測礦區(qū)開采沉陷，對于由礦區(qū)開采所引起的次生災害關注較少。本文是基于SBAS-InSAR 技術，利用二維形變模型計算獲得垂直向與滑坡體滑動方向的形變速率，整體對滑坡體形成過程進行分析，再根據(jù)不同形變過程的范圍分析得到形變誘因，該方法為礦區(qū)內次生災害的監(jiān)測預警提供新思路、新方法。

1 研究區(qū)概況

甘肅窯街煤礦位于甘肅、青海兩省交界處。礦區(qū)位于黃土高原西部邊緣區(qū)，地形較復雜。由于長期大規(guī)模地開采，且礦區(qū)內建筑物和煤矸石堆積場都是建在舊開采區(qū)之上，導致了礦區(qū)內滑坡、地表塌陷、地表裂縫等地質災害的發(fā)生[9]。上工業(yè)廣場滑坡體位于海石灣礦區(qū)西側，建筑區(qū)東側，2018 年4 月9 日發(fā)生滑坡?；麦w南北方向長約506m，影響面積約5000m2，滑坡土方量約為300×104m3。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)說明

本文采用的主要研究數(shù)據(jù)是Sentinel-1A 數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)是由歐洲宇航局發(fā)射的對地觀測衛(wèi)星所獲取，衛(wèi)星重訪周期為12 天，研究選用的是干涉寬幅模式的影像數(shù)據(jù)，地面分辨率為5m（距離向）×20m（方位向）。輔助數(shù)據(jù)是美國航空航天局（NASA）發(fā)布的30m DEM 數(shù)據(jù)（ASTER GDEM）。

2.2 SBAS-InSAR 技術

SBAS-InSAR 技術基本原理是基于時間和空間基線閾值選擇多幅主影像，選擇時間和空間基線都較短的干涉對進行差分干涉處理。利用外部導入的精軌數(shù)據(jù)和DEM 數(shù)據(jù)，對所選的干涉對進行差分處理，去除地形對形變結果的影響。選擇穩(wěn)定點作為外部控制點進行相位解纏，最后利用最小二乘法對所有干涉對進行聯(lián)合求解，得到地表形變信息。

2.3 二維形變模型

上工業(yè)廣場滑向方位角約110°，近東西方向，南北方向上的位移極小。因此，本文只計算垂直向和滑動方向的水平位移。將雷達視線方向的形變分解為垂向形變dU、滑坡體滑動方向形變dOA，計算公式：dLOS=ducosθdOAsinθcos（δ-α）。

3 形變結果與分析

3.1 滑坡形變過程二維形變分析

滑坡發(fā)生前的12 個月時間內，兩個方向都存在明顯的形變，滑坡向水平最大年均形變速率可達110mm/a，垂直向最大年均形變速率為84mm/a?？臻g上根據(jù)提取的二維形變結果（圖1、圖2），按形變差異將滑坡體劃分為滑坡體北區(qū)與南區(qū)。經(jīng)實地考察發(fā)現(xiàn)北區(qū)為煤矸石堆積區(qū)，南區(qū)為黃土區(qū)。分析得到滑坡體形變過程變化：2017 年4月以前，區(qū)內兩個方向累積形變量都低于15mm；2017 年4 月至6 月，滑坡體的形變范圍主要位于滑坡體北區(qū)，發(fā)現(xiàn)形變范圍向滑坡體南區(qū)下部擴展，北區(qū)形變擴展到南區(qū)下部促使南區(qū)失穩(wěn)發(fā)生形變；2017 年7 月至12 月，垂直向形變中滑坡體北區(qū)形變量增大明顯，而滑坡體南區(qū)形變主要以沿滑坡向水平形變?yōu)橹鳎藭r水平形變范圍覆蓋整個滑坡體；2018 年水平形變范圍覆蓋整個上工業(yè)廣場斜坡。

圖1 垂直向形變

圖2 沿滑坡向水平形變

從兩個方向的時間變化過程來看（圖3），滑坡體北區(qū)的形變量明顯大于滑坡體南區(qū)，2017 年6 月滑坡體北區(qū)形變量出現(xiàn)波動，進入加速變形期；2017 年12 月滑坡體南區(qū)出現(xiàn)形變拐點，形變速率增加但小于北區(qū)形變速率；2018 年1 月滑坡體北區(qū)進入形變加速期，直至2018年4 月滑坡發(fā)生。綜合滑坡體的時間、空間變化特征可以發(fā)現(xiàn)，滑坡體的發(fā)育與北區(qū)的煤矸石堆積場有密切的關系，煤矸石堆積場的失穩(wěn)是導致滑坡體形成的重要驅動因素。

圖3 災前時間序列累積形變圖（左：垂直向 右：滑動方向）

3.2 滑坡形變趨勢范圍劃分

利用時序分析工具對形變點進行形變趨勢劃分，得到時空熱點趨勢分布格局（圖4），圖中垂直向位移中熱點為向上抬升，冷點為下沉；沿滑坡向水平位移的熱點為與滑向方向相反，冷點為與滑向方向一致。

圖4 時空熱點趨勢分布格局（左：垂直向 右：沿滑坡水平向）

滑坡體邊線內大部分區(qū)域在兩個方向上都為振蕩的冷點，意味著該區(qū)域時間序列變化過程與圖3 中分析的時間變化特征一致，滑坡體呈現(xiàn)勻速-加速-勻速-加速非線性變化過程，為復合型滑坡。圖4 中A 區(qū)的形變過程與滑坡體形變過程一致，說明在建筑區(qū)中A 區(qū)受滑坡體的影響大，在后續(xù)的滑坡體穩(wěn)定性評價與災后治理中需要重點關注。B 區(qū)與C 區(qū)在滑坡體邊線內，水平向為加強的冷點，呈現(xiàn)線性變化過程，在垂直向趨勢分布中B 區(qū)為振蕩的冷點，呈現(xiàn)非線性變化趨勢；C 區(qū)在2017 年9 月以前累積形變量3mm，9 月以后形變量勻速增加，呈線性變化。由3.1 節(jié)的分析可知滑坡發(fā)生的主要誘因是北區(qū)煤矸石堆積場失穩(wěn)，因此滑坡體的啟動區(qū)是非線性特征區(qū)。在對礦區(qū)進行安全監(jiān)測時，除采空區(qū)開采沉陷外，應重點關注礦區(qū)內非線性變化特征區(qū)，以防發(fā)生次生災害。

4 結論

本文基于SBAS-InSAR 技術獲取滑坡體垂直向與滑動方向的二維時序形變結果，從時間、空間兩方面分析，發(fā)現(xiàn)北區(qū)的煤矸石堆積物是滑坡災害發(fā)生的主要誘因。對滑坡體不同形變趨勢進行分析，認為滑坡體整體為復合型滑坡，屬于非線性變化，結合誘因分析發(fā)現(xiàn)非線性特征區(qū)是滑坡體的啟動區(qū)。非線性變化相較于線性變化演化規(guī)律復雜，難以準確預測，需要在礦區(qū)災害預警、治理中重點關注。利用InSAR 技術來獲取地表真實形變，對具有非線性形變特點的區(qū)域進行二維時空分析，探尋形變規(guī)律，排查潛在災害區(qū)，對后期災后治理、礦區(qū)減災等有重要意義。