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        基于時序InSAR的水電站庫岸滑坡形變監(jiān)測分析

        2022-09-06 02:41:02偉,程翔,周偉,肖斌,李
        人民長江 2022年8期
        關鍵詞:拉古大華滑坡體

        周 志 偉,程 翔,周 偉,肖 海 斌,李 康 倫

        (1.中國科學院精密測量科學與技術創(chuàng)新研究院 大地測量與地球動力學國家重點實驗室,湖北 武漢 430071;2.武漢大學 中國南極測繪研究中心,湖北 武漢 430072; 3.武漢大學 水利水電學院,湖北 武漢 430072;4.華能瀾滄江水電股份有限公司,云南 昆明 650214; 5.武漢工程大學 土木工程與建筑學院,湖北 武漢 430205)

        0 引 言

        滑坡是全球范圍內(nèi)發(fā)生最為頻繁、危害性最高的地質(zhì)災害之一,其隱蔽性強、破壞性大,對人民的生命財產(chǎn)安全和基礎設施安全造成了巨大的威脅[1]?;麦w表面形變是分析滑坡穩(wěn)定性和危險性的主要信息來源,對于大型滑坡體的早期識別與長期監(jiān)測具有重要意義[2-3]。

        地面常規(guī)監(jiān)測手段通常適用于小范圍的監(jiān)測,不適用于大區(qū)域范圍內(nèi)的長期監(jiān)測。遙感手段具有大范圍、長時序監(jiān)測的特點,特別是星載雷達遙感具有全天時全天候的工作能力,能夠獲得長時間序列的形變結(jié)果,且測量精度高,在大范圍潛在滑坡識別、滑坡形變監(jiān)測以及災前預警方面具有較大的優(yōu)勢[4-7]。

        星載合成孔徑干涉測量(InSAR)能夠以厘米級甚至毫米級的精度獲取地球表面形變信息,在地震、火山、地表形變監(jiān)測和滑坡災害早期識別等方面得到了廣泛的應用[8-10]。王尚曉等利用Sentinel-1A衛(wèi)星數(shù)據(jù)基于SBAS技術獲取了巫山縣長江沿岸區(qū)域的地表形變信息,利用核密度分析法獲取有顯著運動區(qū)域,在該地區(qū)發(fā)現(xiàn)了9處疑似滑坡區(qū),其中4處為新發(fā)現(xiàn)的疑似滑坡區(qū)[11]。Shi等利用ALOS PALSAR數(shù)據(jù)獲取了三峽庫區(qū)秭歸-奉節(jié)段2006~2011年間的地表形變數(shù)據(jù),從區(qū)域內(nèi)發(fā)現(xiàn)了30個活動性滑坡,為三峽庫區(qū)的地質(zhì)災害防治提供了有效的參考[12]。本文利用2018年1月至2019年7月之間共46景Sentinel-1數(shù)據(jù),基于SBAS技術獲取了瀾滄江上游大華橋水電站區(qū)域的地表形變結(jié)果,結(jié)合滑坡發(fā)育特征對區(qū)域形變結(jié)果進行相關分析,提取了區(qū)域內(nèi)大華、拉古滑坡的長期形變特征,為區(qū)域滑坡災害防治和安全預警提供了重要參考。

        1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

        1.1 研究區(qū)概況

        大華橋水電站位于怒江州蘭坪縣兔峨鄉(xiāng),是瀾滄江上游古水至苗尾河段水電梯級開發(fā)方案的第六級水電站,上游與黃登水電站、下游與苗尾水電站相銜接。壩址處右岸有蘭坪至六庫公路通過,昆明至蘭坪有省級公路連通[13]。水庫區(qū)內(nèi)瀾滄江河道兩岸山頂高程多在2 700~3 600 m之間,相對高差1 300~2 500 m。庫區(qū)段河谷多遭受深切而呈“V”形谷,為高中山峽谷型地貌,河道蜿蜒曲折,兩岸坡度一般為25°~50°[14]。庫區(qū)物理地質(zhì)現(xiàn)象較發(fā)育,主要表現(xiàn)為滑坡、泥石流以及山體崩塌等,尤以崩塌堆積體最為發(fā)育[14]。區(qū)域內(nèi)現(xiàn)存較大的滑坡體有3個,即大華、拉古和滄江橋滑坡,均為古滑坡堆積體,嚴重威脅區(qū)域內(nèi)的人員生命財產(chǎn)和基礎設施安全,因而選擇該區(qū)域作為研究區(qū)。

        1.2 數(shù)據(jù)來源

        本文以大華橋水電站庫區(qū)作為研究區(qū)域(見圖1),SAR數(shù)據(jù)采用2018年1月至2019年7月間的46景Sentinel-1數(shù)據(jù)。外部DEM采用的是30 m分辨率的SRTM3數(shù)據(jù),該DEM能夠精確提供研究區(qū)域的高程數(shù)據(jù),提高去平地結(jié)果的可靠性。

        圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of study area

        2 基于SBAS技術獲取地表形變信息

        經(jīng)典的D-InSAR方法在獲取地表形變的應用中容易受到時空去相干、大氣擾動以及地形參與等因素的影響,限制了其在大范圍、長時間地表形變監(jiān)測中的應用。時間序列InSAR技術通過組成長時間序列的SAR數(shù)據(jù)集,分別利用時空濾波分析和提取的穩(wěn)定高相干目標點來消除大氣擾動和時空去相干的影響,大大提高了InSAR在地表形變監(jiān)測中的應用能力。本文選用具有代表性的SBAS-InSAR技術進行實驗,能夠減弱時空去相干和大氣擾動的影響,獲得高精度的地表形變結(jié)果。

        首先,將覆蓋研究區(qū)域的N+1幅SAR影像組成時間序列,經(jīng)過拼接、裁剪等預處理后,得到研究區(qū)內(nèi)的SLC影像數(shù)據(jù),按時間順序t0,t1,…,tN排列,并將所有影像進行配準,選擇合適的時間基線和空間基線,將滿足時空基線條件的影像形成干涉對。本文共46景SAR影像數(shù)據(jù),形成有效干涉對89對,其時空基線如圖2所示。

        圖2 時空基線Fig.2 Spatial and temporal baseline

        在差分干涉圖的基礎上進行解纏,對于在tA和tB時刻獲取的主從影像生成第j景差分干涉圖,其任意一點的差分干涉相位可表示為

        σφj=φtA-φtB

        (1)

        對解纏后的差分干涉圖進行篩選,去除存在大范圍解纏錯誤的干涉圖,篩選后共有87對干涉對,利用形成的87對有效干涉條紋圖,生成平均相干性圖(未經(jīng)濾波),提取相干性大于0.3的目標點作為高相干目標點。圖3為平均相干性結(jié)果圖和參考點選取。

        圖3 平均相干性結(jié)果Fig.3 Average coherence result

        最后,利用 SVD 解算每個時間段內(nèi)的相位變化速率并恢復相位時間序列。從相位時間序列中扣除之前求得的低頻形變,對殘差相位時間序列進行時空濾波得到大氣延遲相位時間序列,從原始相位時間序列中得到形變相位序列,通過相位到形變的轉(zhuǎn)換可得到形變時間序列[15]。

        獲取的研究區(qū)域內(nèi)的形變速率結(jié)果如圖4所示,在大華橋水電站庫區(qū)共監(jiān)測到3處明顯滑坡區(qū)域,本文將重點分析其中典型的大華滑坡和拉古滑坡,此兩處滑坡緊靠瀾滄江河道,大華滑坡最大形變速率達到-10 cm/a,拉古滑坡最大形變速率達到-11 cm/a。

        圖4 研究區(qū)域形變速率Fig.4 Average displacement rate of the study area

        3 形變結(jié)果分析

        3.1 大華滑坡

        大華滑坡體距壩址約5.1 km,其高程位于1 400~1 870 m之間,其后緣至前緣的長度約1 km,沿河向最大距離約1 km,整體呈扇形,其滑坡前緣已到達瀾滄江邊。圖5為大華滑坡體的年形變速率結(jié)果,滑坡中部至沿江段形變速率較大,最大形變速率達到-100 mm/a。圖6為大華滑坡中部一點的累積形變結(jié)果,在2018年1~3月沿視線向累積形變量約為2 cm,形變速率相對較??;2018年3~10月,形變速率迅速增大,累積形變量約為7 cm;2018年10月至2019年2月,該點處于相對穩(wěn)定狀態(tài)形變速率接近于0;2019年2~7月,該點重新進入滑動狀態(tài),形變速率相對穩(wěn)定,累積形變量約為4 cm。在2018年1月至2019年7月的整個觀測區(qū)間內(nèi),累積形變量達到-14 cm,形變幅度較大。

        圖5 大華滑坡形變速率Fig.5 Average displacement rate of Dahua Landslide

        圖6 大華滑坡時序形變結(jié)果Fig.6 Displacement time series of Dahua Landslide

        通過對時間形變序列的分析可以發(fā)現(xiàn),在11月至次年3月,大華滑坡處于相對穩(wěn)定狀態(tài),形變速率相對較??;進入3~10月的暖濕季節(jié)后[16],大華滑坡開始處于不穩(wěn)定的形變狀態(tài),形變速率較大。特別在6~8月,該區(qū)域進入降雨量較大的汛期[16],其形變速率迅速增加,為整個觀測周期內(nèi)形變速率最大階段。時序形變結(jié)果表明大華滑坡受降雨影響明顯,在進入降雨量較大的汛期時,該滑坡處于不穩(wěn)定狀態(tài),形變速率較大,易發(fā)生受降雨影響的山體滑坡。

        由于InSAR觀測期間沒有同期地面監(jiān)測數(shù)據(jù),為驗證InSAR滑坡可靠性,對大華滑坡進行了現(xiàn)場勘察,經(jīng)現(xiàn)場驗證發(fā)現(xiàn),滑坡體上舊居民點的木制、泥制和混泥土制房屋,水泥路面及路面均有非常明顯的形變或裂縫,這些形變或裂縫多由滑坡造成的水平及垂直方向的錯位引起,形變大小與InSAR觀測所得到的大小也較相符,如圖7所示。通過現(xiàn)場勘察得到的結(jié)果表明,本文InSAR方法得到的滑坡形變較為準確。

        圖7 大華滑坡現(xiàn)場勘察Fig.7 Site survey results of Dahua Landslide

        3.2 拉古滑坡

        拉古滑坡距壩址下約12.5 km,高程分布在1 430~2 000 m之間,整體形態(tài)與大華滑坡相似呈扇形分布,滑坡前緣沿江寬度約為1.6 km。圖8為拉古滑坡形變速率結(jié)果,在滑坡體中部至滑坡前緣區(qū)域形變速率較大,最大形變速率達到-110 m/a。圖9為拉古滑坡中部一點的時序形變結(jié)果,其時序形變結(jié)果與大華滑坡形變結(jié)果相類似,在2018年1~4月和10月至次年4月期間,時序分析點處于穩(wěn)定狀態(tài),形變速率接近于0;在2018年5~10月,該區(qū)域進入雨季汛期后,形變速率陡然增加,累積形變量接近9 cm。結(jié)果表明,拉古滑坡與大華滑坡相類似,同樣受降雨影響明顯,進入汛期后降雨量增大,最大累積形變量達-12 cm,該滑坡處于不穩(wěn)定狀態(tài)。

        圖8 拉古滑坡形變速率Fig.8 Average displacement rate of Lagu Landslide

        圖9 拉古滑坡時序形變結(jié)果Fig.9 Displacement time series of Lagu Landslide

        由于拉古滑坡體不方便去到實地勘察,故此滑坡僅在對岸進行了觀察,發(fā)現(xiàn)有許多沖溝。通過InSAR結(jié)果疊加到光學影像上(Google Earth),可以發(fā)現(xiàn),主要形變區(qū)位置也是在沖溝上面,與現(xiàn)場觀察較為一致。

        4 結(jié) 論

        大華橋水電站沿江區(qū)域內(nèi)古滑坡分布較多,為研究區(qū)域內(nèi)滑坡的穩(wěn)定性情況,本文利用2018年1月至2019年7月期間的46景Sentinel-1數(shù)據(jù)獲取了大華橋水電站附近的時序形變結(jié)果,得到以下結(jié)論:

        (1) 研究區(qū)域內(nèi)共監(jiān)測到3處不穩(wěn)定區(qū)域,重點分析了沿瀾滄江的大華、拉古兩處滑坡。通過分析兩處滑坡中2個形變特征點,發(fā)現(xiàn)在觀測期間內(nèi)兩點的形變速率分別為-100 mm/a和-110 mm/a,最大累積形變量分別達到了-14 cm和-12 cm。

        (2) 通過對兩處滑坡時間形變序列的分析,兩處滑坡均受降雨影響明顯,在5~10月的雨季期間,其形變速率明顯加大,表現(xiàn)出明顯的不穩(wěn)定狀態(tài)。

        (3) 通過現(xiàn)場勘察,本文InSAR方法得到的滑坡形變較為準確,適合對大范圍的瀾滄江流域進行滑坡篩查與普查。

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