陳有東 張立峰 何 毅 王文輝 楊 旺

(①蘭州交通大學(xué)， 測(cè)繪與地理信息學(xué)院， 蘭州 730070， 中國(guó))

(②地理國(guó)情監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用國(guó)家地方聯(lián)合工程研究中心， 蘭州 730070， 中國(guó))

(③甘肅省地理國(guó)情監(jiān)測(cè)工程實(shí)驗(yàn)室， 蘭州 730070， 中國(guó))

0 引 言

機(jī)場(chǎng)作為典型的人工建筑，承載著快捷的交通職能，是現(xiàn)代社會(huì)的標(biāo)志之一。機(jī)場(chǎng)跑道和設(shè)施等受到基底構(gòu)造、動(dòng)靜載荷等自然與人為因素的影響，會(huì)出現(xiàn)沉降、裂縫、塌陷等現(xiàn)象。例如：北京大興國(guó)際機(jī)場(chǎng)(Dai et al.，2020)、上海浦東國(guó)際機(jī)場(chǎng)(Jiang et al.，2016)和香港赤臘角國(guó)際機(jī)場(chǎng)(Wu et al.，2020)等。主流的國(guó)際機(jī)場(chǎng)，班次緊密，地面負(fù)載嚴(yán)重，地表形變會(huì)損壞部分基礎(chǔ)設(shè)施并且影響飛機(jī)的正常航行。因此，迫切需要高精度、全覆蓋的監(jiān)測(cè)方式來(lái)全面掌握機(jī)場(chǎng)的地表形變信息。

傳統(tǒng)的合成孔徑雷達(dá)差分干涉(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar， DInSAR)技術(shù)能滿足大范圍的監(jiān)測(cè)需求，但由于時(shí)空失相關(guān)、大氣延遲和相位噪聲大等特點(diǎn)，導(dǎo)致該技術(shù)用于城市形變監(jiān)測(cè)存在局限性(張靜等， 2018)。隨之誕生的時(shí)序InSAR(Time Series InSAR，TSInSAR)技術(shù)具有長(zhǎng)時(shí)間尺度、高空間密度和毫米級(jí)監(jiān)測(cè)精度等優(yōu)點(diǎn)，被諸多學(xué)者成功地應(yīng)用于地震勘探、構(gòu)造運(yùn)動(dòng)及冰川運(yùn)動(dòng)等領(lǐng)域，特別是可能帶來(lái)嚴(yán)重災(zāi)害的城市地面沉降監(jiān)測(cè)。典型的TSInSAR技術(shù)有Berardino et al. (2002)提出的SBASInSAR(Small Baseline Subsets InSAR)，F(xiàn)erretti et al. (2001)提出的PSInSAR(Persistent Scatterers InSAR)以及一些演變技術(shù)。時(shí)序InSAR是基于長(zhǎng)時(shí)間序列的SAR影像，利用分辨率單元內(nèi)散射體的后向散射特性進(jìn)行建模，進(jìn)而提取形變信息。雖然在數(shù)據(jù)處理方面略有差異，但其基本原理是一致的，其中最具代表性的當(dāng)屬SBASInSAR和PSInSAR技術(shù)。前者充分利用多主影像方式、短時(shí)空基線進(jìn)行干涉圖的疊加分析； 后者采用單一主影像的方式生成時(shí)序內(nèi)的干涉圖，進(jìn)而提取有效的永久散射體(Permanent Scatterers， PS)。在高相干區(qū)域，盡管時(shí)序InSAR技術(shù)可以提取到有用的形變信號(hào)，然而合成孔徑雷達(dá)的幾何成像方式?jīng)Q定了其只能獲取沿視線方向(line of sight， LOS)的形變信息，單一的成像模式無(wú)法獲取全面的形變信息。不同的觀測(cè)幾何將會(huì)獲得不同的監(jiān)測(cè)結(jié)果，同一區(qū)域的多角度觀測(cè)有助于彌補(bǔ)成像幾何差異引起的散射體失真(Yang et al.，2019)。此外，不同區(qū)域的散射體分布特征不一，不同的時(shí)序InSAR技術(shù)會(huì)提取不同的信號(hào)用于建模。因此，聯(lián)合升降軌模式數(shù)據(jù)并結(jié)合不同的時(shí)序InSAR技術(shù)對(duì)同一區(qū)域進(jìn)行沉降監(jiān)測(cè)，便能解決觀測(cè)數(shù)量不足和觀測(cè)幾何單一的缺陷(陳有東等， 2020)。地表形變可能在任意方向發(fā)生，聯(lián)合多角度觀測(cè)統(tǒng)一將形變分解到垂直向，交叉驗(yàn)證觀測(cè)結(jié)果的同時(shí)增加了可選擇性。

針對(duì)機(jī)場(chǎng)的形變監(jiān)測(cè)，鮮有學(xué)者聯(lián)合SBASInSAR和PSInSAR技術(shù)探究?jī)烧咧g的聯(lián)系及其適用性。目前，關(guān)于機(jī)場(chǎng)的形變研究主要集中在填海造陸地區(qū)，而且只應(yīng)用了單一TSInSAR技術(shù)提取分布式散射體(Distributed Scatterers， DS)或者永久散射體，少有學(xué)者利用覆蓋同一區(qū)域以及不同軌道模式的雷達(dá)影像結(jié)合不同TSInSAR技術(shù)來(lái)獲取機(jī)場(chǎng)的形變分布特征，并且詳細(xì)分析黃土高原地區(qū)機(jī)場(chǎng)的形變成因。本文首先利用覆蓋蘭州中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)2017年3月27日至2020年3月23日的46景升軌和2017年3月20日至2020年3月28日的45景降軌Sentinel-1A雷達(dá)影像，基于SBASInSAR和PSInSAR技術(shù)分別提取了試驗(yàn)場(chǎng)的DS點(diǎn)和PS點(diǎn)，進(jìn)而反演獲得不同的形變速率和時(shí)間序列形變量。4種形變結(jié)果交叉檢驗(yàn)的同時(shí)，將會(huì)獲知不同模式數(shù)據(jù)以及不同TSInSAR技術(shù)在該地區(qū)的優(yōu)劣性。此外，本文對(duì)中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)形變發(fā)生的原因做了詳細(xì)的分析，以期為蘭州中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)的安全運(yùn)營(yíng)提供參考資料，同時(shí)，為同類型區(qū)域形變監(jiān)測(cè)提供借鑒。

1 研究區(qū)概況

蘭州中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)位于青藏高原東北緣與黃土高原交界帶附近，坐落于蘭州新區(qū)，后者于2012年被批復(fù)為國(guó)家級(jí)新區(qū)。機(jī)場(chǎng)包含T1、T2兩個(gè)航站樓和一個(gè)4000m長(zhǎng)的跑道，附有一個(gè)平行滑行道和助航系統(tǒng)。T3航站樓正在設(shè)計(jì)建設(shè)當(dāng)中，新建總面積36×104m2、年旅客吞吐量3000萬(wàn)人次，其規(guī)模將是現(xiàn)今運(yùn)行的T2航站樓的6倍。該機(jī)場(chǎng)是西北地區(qū)主干機(jī)場(chǎng)之一，也是甘肅省會(huì)蘭州市的空中門戶、西北地區(qū)的重要航空港、國(guó)際備降機(jī)場(chǎng)。

蘭州中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)南北長(zhǎng)4km，東西寬1.2～1.5km，場(chǎng)內(nèi)航站樓占地面積約為9×104m2，整個(gè)區(qū)域西高東低，自北向南以5%的坡率緩傾，其地理位置以及縮略圖如圖1。分布于機(jī)場(chǎng)場(chǎng)地上部的黃土狀粉土、黃土狀粉質(zhì)黏土均具有較強(qiáng)烈的濕陷性。濕陷等級(jí)及類型與原始地形、沉積條件及后期浸水有關(guān)，平面分布變化較大，濕陷性土層厚度在各地段也具有較大的差異。因而導(dǎo)致的地表形變會(huì)存在空間上的不均勻。此外，中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)鄰近區(qū)域有地層界線通過(guò)，相關(guān)文獻(xiàn)表明區(qū)域地質(zhì)條件會(huì)對(duì)局部設(shè)施產(chǎn)生影響，并且形變以地面沉降為主，還存在地面裂縫、墻面裂縫等現(xiàn)象(Chen et al.，2018)。

圖1 蘭州中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)地理位置及縮略圖Fig. 1 Geographical location and thumbnail of Lanzhou Zhongchuan International Airport

2 數(shù)據(jù)和方法

Sentinel-1A影像為開(kāi)源數(shù)據(jù)，其分辨率為5m×20m，具備12d的短重訪周期，載有C波段合成孔徑雷達(dá)，可獲取不受天氣影響的連續(xù)圖像。本試驗(yàn)中收集了覆蓋研究區(qū)的46景升軌和45景降軌Sentinel-1A影像。選用干涉寬幅IW(Interferometric Wide)模式以及VV的極化方式。為了增強(qiáng)InSAR時(shí)序干涉效果，最大的時(shí)間間隔控制在兩個(gè)月以內(nèi)； 選用POD精密定軌星歷數(shù)據(jù)(Precise Orbit Ephemerides)去除軌道相位； 采用垂直精度較高的90mTanDEM-X DEM去除地形相位并將雷達(dá)坐標(biāo)系下的形變結(jié)果轉(zhuǎn)換為地理坐標(biāo)系(Grohmann et al.，2018)。本文試驗(yàn)平臺(tái)為SARscape5.3，為了對(duì)比同種數(shù)據(jù)采用不同時(shí)序InSAR技術(shù)所得結(jié)果的穩(wěn)健性，主影像均一致，其中升軌數(shù)據(jù)的主影像對(duì)應(yīng)時(shí)間是20190221，降軌數(shù)據(jù)的主影像所在時(shí)間為20181204。之后將所有剩余影像配準(zhǔn)到主影像的成像空間，按照最大時(shí)間基線為200d，最大空間基線占總基線30%的配置，得到對(duì)應(yīng)的基線圖如圖2所示。不同數(shù)據(jù)采用同種時(shí)序InSAR技術(shù)時(shí)，基本參數(shù)設(shè)置保持一致。為了保證干涉圖的質(zhì)量，干涉過(guò)程中相干系數(shù)閾值為0.35。其中SBASInSAR步驟包含Goldstein濾波、3D相位解纏、軌道和大氣相位移除、形變速率反演以及地理編碼； PSInSAR主要包括PS點(diǎn)篩選、重去平、大氣相位移除、PS點(diǎn)形變速率估計(jì)以及地理編碼。

圖2 SBASInSAR和PSInSAR時(shí)空基線圖Fig. 2 SBASInSAR and PSInSAR spatiotemporal baseline diagram

在干涉處理中，所使用的每一個(gè)干涉對(duì)中的任意像素是由眾多相位分量組成的：

φ=φf(shuō)lat+φtop+φdef+φatmo+φnoi

(1)

式中：φ為干涉相位；φf(shuō)lat為平地相位；φtop為地形相位；φdef為形變相位；φatmo為大氣延遲引起的相位；φnoi為噪聲相位。時(shí)序InSAR技術(shù)通過(guò)借助外部數(shù)據(jù)或者算法移除其他相位成分，提取形變相位(Yang et al.，2020)。差分干涉處理之后，去除了平地相位、地形相位，剩余的相位成分包括形變相位、大氣延遲相位、高程誤差以及噪聲。選用函數(shù)模型，可以將形變相位和高程誤差這兩個(gè)的估計(jì)值剔除，剩余的相位成分通過(guò)時(shí)間域和空間域的濾波就可將其分離。SBASInSAR技術(shù)與PSInSAR技術(shù)最大的區(qū)別在于，后者提取的目標(biāo)是由單個(gè)散射體主導(dǎo)的分辨率單元，而前者的目標(biāo)是具有多個(gè)散射體的單元，這些散射體都不占主導(dǎo)地位。

3 時(shí)序InSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果及其評(píng)定

3.1 垂向形變的時(shí)空分布

基于SBASInSAR和PSInSAR技術(shù)可以獲得中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)的形變特征。InSAR技術(shù)默認(rèn)獲取沿視線方向(LOS)的形變量，為了便于后續(xù)分析以及避免形變的誤判，將4種形變結(jié)果統(tǒng)一轉(zhuǎn)換到垂直地表方向，由LOS向的形變速率除以入射角的余弦值獲得(馮文凱等， 2020)。圖3展示了研究區(qū)在2017年3月至2020年3月垂向形變的空間分布，負(fù)值代表沉降?？梢?jiàn)，中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)存在局部的地面沉降，最大的垂向形變速率可達(dá)11mm·a-1，加速變形的時(shí)段位于2019年1月。在4種監(jiān)測(cè)結(jié)果中，形變顯著的區(qū)域有一致的展現(xiàn)。其中：SBASInSAR的監(jiān)測(cè)結(jié)果連續(xù)性較好，PSInSAR技術(shù)能較好地反映研究區(qū)的形變細(xì)節(jié)特征。只從全域的形變空間分布很難判定結(jié)果的優(yōu)劣。因此，可以獲取4種不同方案的機(jī)場(chǎng)所在區(qū)域的統(tǒng)計(jì)直方圖4做進(jìn)一步判斷。

圖3 蘭州中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)2017年3月至2020年3月的垂向形變速率Fig. 3 Vertical deformation rate of Lanzhou Zhongchuan International Airport from March 2017 to March 2020

圖4 4種形變結(jié)果的直方圖統(tǒng)計(jì)Fig. 4 Histogram statistics of four kinds of deformation results

可以看出，同種時(shí)序InSAR技術(shù)的正態(tài)分布特征相似。SBASInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果相比PSInSAR矢量點(diǎn)數(shù)目多，并且SBASInSAR形變速率的分布更為聚攏。對(duì)比不同的軌道模式發(fā)現(xiàn)，SBASInSAR技術(shù)結(jié)合降軌數(shù)據(jù)的形變速率離散度最小。此外，聯(lián)合圖3可以看出SBASInSAR技術(shù)結(jié)合升軌數(shù)據(jù)的形變區(qū)域最為明顯，除了研究區(qū)內(nèi)，外圍也存在不同幅度的形變，這可能與城市擴(kuò)張和人類活動(dòng)有關(guān)。然而，InSAR的結(jié)算精度同時(shí)受到地形、相干性和粗差的影響，為了驗(yàn)證結(jié)果的可靠性，本文分別從內(nèi)部檢驗(yàn)和外部檢驗(yàn)進(jìn)行結(jié)果的評(píng)定(王艷等， 2014)。內(nèi)部檢驗(yàn)主要包含時(shí)序內(nèi)相干性的高低以及最終形變速率精度的檢驗(yàn)。外部檢驗(yàn)是根據(jù)時(shí)序InSAR的監(jiān)測(cè)結(jié)果，找到形變顯著的實(shí)地對(duì)應(yīng)區(qū)域，調(diào)查是否與InSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果一致。在時(shí)序InSAR干涉過(guò)程中，PSInSAR獲取的相干性圖由于幾何變形難以確切表述，所以本文選擇用時(shí)序內(nèi)的相干性檢驗(yàn)SBASInSAR的可靠性，用形變速率精度檢驗(yàn)PSInSAR的可信度，最后結(jié)合實(shí)地勘驗(yàn)結(jié)果證明時(shí)序InSAR的可靠性。

3.2 時(shí)序InSAR結(jié)果的內(nèi)部檢驗(yàn)

PSInSAR側(cè)重點(diǎn)目標(biāo)的時(shí)序穩(wěn)定性，用于相位時(shí)序分析。SBASInSAR采用均值相干系數(shù)選擇認(rèn)為穩(wěn)定的點(diǎn)。首先，可以獲得研究時(shí)段內(nèi)升軌與降軌SBASInSAR的時(shí)序相干性圖。為了對(duì)比不同數(shù)據(jù)集可能引起的相干性差異，分別選取升軌與降軌干涉對(duì)中時(shí)間間隔接近的相干性圖做比較，如圖5。圖中越亮的區(qū)域，相干性系數(shù)越高，所得干涉相位的條紋越清晰，干涉相位觀測(cè)量越可靠，其中：相干性系數(shù)可用式(2)求得：

式中：M和N代表用于計(jì)算相干性的數(shù)據(jù)塊大小；i和j分別表示數(shù)據(jù)塊的行號(hào)和列號(hào)；μ1和μ2是主影像對(duì)數(shù)據(jù)塊中，坐標(biāo)為(i，j)處的復(fù)數(shù)值； ?表示共軛相乘。

從圖5中可以看出，不同時(shí)間間隔的相干性及其相干性系數(shù)(見(jiàn)各分圖左下角括號(hào)中的數(shù)字)有所差異。隨著時(shí)間的延長(zhǎng)，干涉圖的相干性系數(shù)是與之成反比的(Wang et al.，2017)。在相同的時(shí)間間隔內(nèi)，冬季和初春季節(jié)的相干性高于夏季和秋季的相干性，這可能與研究區(qū)的特征有關(guān)。中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)周圍分布有稠密的農(nóng)田和林地，在植被茂盛的季節(jié)，卻是相干性受到嚴(yán)重影響的時(shí)節(jié)，最終的形變結(jié)果也驗(yàn)證了這一點(diǎn)。盡管受到季節(jié)性的影響，但在整個(gè)研究時(shí)段內(nèi)，研究區(qū)的相干性系數(shù)均在0.5以上，能保證干涉高質(zhì)量完成，從而提取到有用的形變信號(hào)用于建模(Dai et al.，2018)。此外，盡管成像幾何有差異，但不同軌道模式數(shù)據(jù)集的相干性差異較?。?據(jù)此，能保證升軌與降軌SBASInSAR技術(shù)高效地進(jìn)行。對(duì)于PSInSAR形變結(jié)果的評(píng)估，可以用速率精度檢驗(yàn)PSInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果的可信度，速率精度μ可用式(3)求得：

圖5 升軌與降軌SBASInSAR不同時(shí)段內(nèi)的相干性圖以及相干性系數(shù)Fig. 5 Coherence diagrams and coherence coefficients in different periods of SBASInSAR for ascending and descending orbits

(3)

式中：γ為干涉圖的相干性系數(shù)；λ為C波段波長(zhǎng)； 速率精度提供的是測(cè)量結(jié)果的估計(jì)，其值越小，說(shuō)明精度越高。

PSInSAR形變速率精度分布如圖6所示?？梢园l(fā)現(xiàn)升軌與降軌的精度分布略有差異，但整體均勻分布在0.5的周圍，表明PSInSAR的形變速率精度較高，形變結(jié)果可信度較好。除此之外，降軌PSInSAR速率精度的偏差值在0.25～1.3之間，其最大偏差值的絕對(duì)值1.05大于升軌PSInSAR的絕對(duì)值0.6，可能是由于不同數(shù)量數(shù)據(jù)集、主影像不一致以及散射體分布不一造成的(Crosetto et al.，2016)。內(nèi)部檢驗(yàn)在很大程度上說(shuō)明時(shí)序InSAR技術(shù)的可行性和可靠性，但不能完整地證明時(shí)序InSAR技術(shù)的有效性。結(jié)合外部檢驗(yàn)，更能進(jìn)一步說(shuō)明時(shí)序InSAR技術(shù)的可信度。

圖6 升軌與降軌PSInSAR速率精度分布Fig. 6 Precision distribution of PSInSAR rate for ascending and descending orbits

3.3 時(shí)序InSAR結(jié)果的外部檢驗(yàn)

從圖7圈選出中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)管轄范圍內(nèi)5處形變較為顯著的形變點(diǎn)，標(biāo)記為1， 2， 3， 4， 5區(qū)域，實(shí)地勘驗(yàn)結(jié)果及形變現(xiàn)場(chǎng)照片如圖7所示。此處的InSAR形變底圖是升軌SBASInSAR的監(jiān)測(cè)結(jié)果，是因?yàn)樾巫冓厔?shì)明顯，空間分布均勻，在機(jī)場(chǎng)內(nèi)部的形變特征，相比其他3種形變結(jié)果更易分辨。野外調(diào)查結(jié)果顯示，實(shí)地形變與時(shí)序InSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果具有較好的一致性，表現(xiàn)為形變量級(jí)較小的地面沉降、路面裂縫和墻面裂縫。由于實(shí)地調(diào)查的形變區(qū)域分布在機(jī)場(chǎng)周邊，且是本課題組能夠到達(dá)的，根據(jù)調(diào)研的形變量級(jí)判斷并未對(duì)跑道等重要設(shè)施造成破壞性的影響。除了形變速率圖之外，還可以獲得研究時(shí)段內(nèi)這5個(gè)區(qū)域的時(shí)間序列沉降量，見(jiàn)圖8。

圖7 中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)形變區(qū)域?qū)嵉卣{(diào)查照片F(xiàn)ig. 7 Field survey photos of the deformed area of Zhongchuan International Airport

圖8展示了聯(lián)合升降軌Sentinel-1A數(shù)據(jù)以及不同時(shí)序InSAR技術(shù)獲取的5個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的時(shí)序沉降量?？梢园l(fā)現(xiàn)在同一區(qū)域，4種監(jiān)測(cè)方案獲取的時(shí)序形變量，整體一致性較好，5個(gè)區(qū)域的形變都表現(xiàn)為地面沉降。其中：區(qū)域3的沉降最為顯著，最大的沉降量可達(dá)20mm，并且沉降起伏較為顯著。此地位于東航貨運(yùn)中心，夏秋時(shí)節(jié)，降水增多進(jìn)而浸軟地下土質(zhì)加上地面車輛的荷載，導(dǎo)致沉降發(fā)生，冬春時(shí)節(jié)，降水減少、溫度驟降，凍脹作用和人為活動(dòng)致使形變有回升趨勢(shì)。區(qū)域4和區(qū)域5的形變量級(jí)相差不大，沉降量均在5mm左右，盡管空間上距離較遠(yuǎn)，但在時(shí)間序列上不同時(shí)序InSAR技術(shù)的沉降曲線重合度高。區(qū)域1和區(qū)域2在降軌模式的觀測(cè)條件下，不同時(shí)序InSAR技術(shù)的沉降曲線相似度較低，并且沉降過(guò)程伴有起伏，可能是不同時(shí)序InSAR技術(shù)提取的像元，后向散射特性不一致導(dǎo)致的。綜上所述，通過(guò)內(nèi)部檢驗(yàn)結(jié)合外部檢驗(yàn)的方式，證明了時(shí)序InSAR技術(shù)形變監(jiān)測(cè)的可信度，進(jìn)一步說(shuō)明了形變結(jié)果的可靠性。然而，如果不采取特定的方式將4種形變結(jié)果進(jìn)行融合，例如插值運(yùn)算(Pawluszek-Filipiak et al.，2020)，難以同時(shí)利用4種形變結(jié)果進(jìn)行分析。本文中，通過(guò)統(tǒng)計(jì)蘭州中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)矢量邊界范圍內(nèi)4組監(jiān)測(cè)結(jié)果形變速率的均值、方差以及標(biāo)準(zhǔn)差和矢量點(diǎn)的個(gè)數(shù)以及相干性系數(shù)均值，選擇最為理想的形變結(jié)果探究可能引起中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)形變的因素。表1是4組形變速率的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表1 4種形變矢量結(jié)果的速率統(tǒng)計(jì)Table 1 Rate statistics of four kinds of deformation vector results

圖8 實(shí)地勘察5個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的時(shí)序沉降量Fig. 8 Time series subsidence corresponding to five areas of field survey

應(yīng)用方差以及標(biāo)準(zhǔn)差評(píng)定形變結(jié)果的偏離度以及穩(wěn)健性。

表1中，不同數(shù)據(jù)源、同種時(shí)序InSAR技術(shù)所得監(jiān)測(cè)點(diǎn)的方差和標(biāo)準(zhǔn)差較為接近； 相同數(shù)據(jù)源、不同時(shí)序InSAR技術(shù)的形變結(jié)果有所差異，可能的緣由是時(shí)序InSAR的建模技術(shù)及其選點(diǎn)方式不同。SBASInSAR的監(jiān)測(cè)結(jié)果整體離散度較小，相比PSInSAR的形變結(jié)果，更為穩(wěn)健。在升降軌模式選取時(shí)，由于升軌SBASInSAR的形變矢量點(diǎn)相干性系數(shù)高、進(jìn)而反演得到的形變速率精度更高，此外，平均形變速率與現(xiàn)實(shí)情境更為相符，且形變空間分布更加顯著，考慮到之后在全域分析中采用了差值算法，顧及空值區(qū)域的分布特征，升軌SBASInSAR的形變分布最為均衡。因此，本文選定升軌SBASInSAR的監(jiān)測(cè)結(jié)果做進(jìn)一步討論分析。地表沉降是一個(gè)緩慢變形的過(guò)程，時(shí)序分析能反映形變的中間特征。鑒于此，基于升軌SBASInSAR形變數(shù)據(jù)，可以獲得中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)的時(shí)序形變特征，詳見(jiàn)圖9。

圖9 中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)在時(shí)序內(nèi)的形變特征Fig. 9 Deformation characteristics of Zhongchuan International Airport in time series

3.4 中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)的時(shí)序InSAR形變特征

從圖9中可以看出，中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)在研究時(shí)段期間整體未顯現(xiàn)出顯著的形變，只有局部區(qū)域有明顯的形變發(fā)生，主要集中在中川機(jī)場(chǎng)的西南角和與跑道基本平行的機(jī)場(chǎng)外圍線上。其中：顯著變形的時(shí)段位于2019年1月4日，之后形變不斷累積，在2020年3月23日沉降量達(dá)到最大為29mm。在此期間，也有少部分區(qū)域發(fā)生了地表抬升。在2019年之前，只有機(jī)場(chǎng)東側(cè)及其內(nèi)部極小區(qū)域發(fā)生了輕微的形變，大部分區(qū)域趨于穩(wěn)定狀態(tài)。時(shí)序分析顯示，中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)及其周邊存在不同程度的地表形變，然而究其成因，少有文獻(xiàn)涉及并且進(jìn)行詳細(xì)地討論。因此，以下部分將從人為因素和自然因素兩方面探討中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)地表形變產(chǎn)生的原因。人為因素分別探討道路網(wǎng)和機(jī)場(chǎng)內(nèi)部擴(kuò)建與形變的關(guān)聯(lián)，自然因素選擇地層界線及其巖性進(jìn)行討論。

4 討 論

4.1 道路網(wǎng)與中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)地表形變的關(guān)聯(lián)

圖10 中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)地表形變與道路網(wǎng)的疊加圖Fig. 10 Superposition map of land deformation and road network of Zhongchuan International Airport

4.2 中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)內(nèi)部擴(kuò)建引起的地表形變

圖11反映了中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)的垂直形變速率利用IDW(Inverse Distance Weight)插值之后的結(jié)果?？梢钥闯鲈谘芯繒r(shí)段內(nèi)， 2017年底至2018年底擴(kuò)建的停機(jī)坪A和B，其中區(qū)域A的面積是B的兩倍之多，對(duì)應(yīng)區(qū)域顯現(xiàn)出顯著的地表形變。區(qū)域A表現(xiàn)為輕微的抬升和局部小范圍的沉降，而B區(qū)域體現(xiàn)的是大面積沉降，這可能與黃土的工程性質(zhì)有關(guān)，包括水敏性、大孔性、結(jié)構(gòu)性等特點(diǎn)(蒲川豪等， 2020)。綜上說(shuō)明機(jī)場(chǎng)內(nèi)部的擴(kuò)建行為會(huì)引起一定幅度的地表形變。究其具體的形變量級(jí)以及時(shí)序變化，此處為了做整體分析，選取了覆蓋擴(kuò)建全域的形變矢量點(diǎn)求其平均值進(jìn)行說(shuō)明(圖12)。

圖11 中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)地表形變與擴(kuò)建區(qū)域的疊加圖Fig. 11 Superposition map of land deformation and expansion areas of Zhongchuan International Airport

圖12 擴(kuò)建區(qū)域A和B的時(shí)序形變量Fig. 12 Time series displacement of expansion regions A and B

從圖12可以看出，區(qū)域A總體表現(xiàn)為小幅度的抬升，而B區(qū)域則呈現(xiàn)出整體沉降的趨勢(shì)，最大的沉降值可達(dá)7mm，這與黃土的濕陷性以及地面載荷的增加有關(guān)(龐振飛， 2020)。局部的抬升可能是地質(zhì)運(yùn)動(dòng)以及地下水回灌造成的(Chen et al.，2018)。此外還可以發(fā)現(xiàn)，時(shí)序內(nèi)2018年5月至6月、2019年5月至6月，A和B區(qū)域都呈現(xiàn)出明顯的沉降趨勢(shì)，說(shuō)明夏季雨水的增多，會(huì)增加黃土的水敏性、提升黃土的濕陷性，進(jìn)而導(dǎo)致地面沉降的發(fā)生。沉降是一個(gè)緩慢且伴有起伏的過(guò)程，以上兩個(gè)因素表明人為活動(dòng)會(huì)對(duì)沉降的發(fā)生產(chǎn)生影響并且可能加速形變發(fā)生的頻次。然而，地表形變是綜合因素導(dǎo)致的現(xiàn)象。鑒于此，以下將討論自然因素中地層界線及其巖性與中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)形變的關(guān)聯(lián)。

4.3 地層界線及其巖性與中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)地表形變的關(guān)聯(lián)

已有研究表明，沉積界面、構(gòu)造錯(cuò)動(dòng)界面以及巖性會(huì)對(duì)地表形變起到擾動(dòng)作用(Hu et al.，2019)。從圖13可以看出，中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)西側(cè)存有一條地層界線，由于沒(méi)有橫穿機(jī)場(chǎng)，所以機(jī)場(chǎng)內(nèi)部的形變與地層界線不直接相關(guān)。進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)，巖性引起的地表形變非常顯著。在由礫層、礫石層、亞砂土和亞黏土層構(gòu)成的全新統(tǒng)沖洪積層上，地表沉降分布廣泛且沉降量級(jí)較大，表明巖性及其組成成分會(huì)引發(fā)不同程度的地表形變。這主要取決于土層的含水量和空隙率，以及不同土質(zhì)的液性指數(shù)不一，進(jìn)而導(dǎo)致地表沉降空間上的不均勻。而單純由黃土構(gòu)成的上更新統(tǒng)風(fēng)積層，零星分布著幾處沉降區(qū)。綜上說(shuō)明，自然因素中地層界線沒(méi)有控制中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)地表形變的分布，巖性與地面沉降有關(guān)，不同成分構(gòu)成的巖性，引起的沉降量級(jí)不一致，其中全新統(tǒng)沖洪積層上的沉降劇烈。此外，降水是促進(jìn)黃土高原地區(qū)地表形變的重要因素(Wu et al.，2019)，使得土層中的含水量增加，從而提高不同組分巖性的濕陷性，進(jìn)而誘發(fā)地面沉降。

圖13 中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)地表形變與地層界線的疊加圖Fig. 13 Superposition map of land deformation and stratigraphic boundary in Zhongchuan International Airport

5 結(jié) 論

本文基于升降軌時(shí)序InSAR技術(shù)以及46景升軌和45景降軌Sentinel-1A影像，分析了中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)2017年3月27日至2020年3月23日和2017年3月20日至2020年3月28日的地表形變時(shí)空特征以及誘發(fā)因素，結(jié)論如下：

(1)中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)在2017年3月至2020年3月存在零散分布的沉降，其中大部分區(qū)域穩(wěn)定，部分區(qū)域的最大垂直沉降速率可達(dá)11mm·a-1，西南角的沉降最為顯著。

(2)內(nèi)、外部檢驗(yàn)顯示，4種形變測(cè)量的結(jié)果可信度較好，總體結(jié)果較為一致。SBASInSAR所測(cè)得的形變速率的方差及其標(biāo)準(zhǔn)差，比PSInSAR所測(cè)的形變結(jié)果小，SBASInSAR結(jié)果更為穩(wěn)健。

(3)不同軌道模式數(shù)據(jù)采用同種時(shí)序InSAR技術(shù)所得監(jiān)測(cè)點(diǎn)的方差和標(biāo)準(zhǔn)差較為接近，同種軌道模式數(shù)據(jù)采用不同時(shí)序InSAR技術(shù)的形變結(jié)果略有差異，其最大標(biāo)準(zhǔn)差差值為0.423。

(4)中川國(guó)際機(jī)場(chǎng)的地表形變與道路網(wǎng)、內(nèi)部擴(kuò)建等人為因素有關(guān)。自然因素中，地層界線與機(jī)場(chǎng)內(nèi)部形變不直接相關(guān)，地表沉降區(qū)與巖性關(guān)聯(lián)緊密。