聶運(yùn)菊 計(jì)玉芳 熊 倩

(東華理工大學(xué) 測繪工程學(xué)院, 江西 南昌 330013)

0 引言

人類活動以及特有的軟土地質(zhì)使得珠江三角洲地區(qū)的地面高度正在逐年下降,近十年來,廣州及其周邊城市,頻繁發(fā)生地面沉降、塌陷以及嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害,給居民的生命和財(cái)產(chǎn)帶來嚴(yán)重的損害[1]。因此，及時了解監(jiān)測城市地面下沉原因,并采取相應(yīng)的措施，從而減少事故發(fā)生的頻率。

傳統(tǒng)的地面沉降監(jiān)測方法包括水準(zhǔn)測量、三角高程測量、GPS技術(shù),它們具有時間長、效率低、成本高等缺點(diǎn)[2-3]，但難以滿足城市的大區(qū)域、高精度、高頻率的地表形變監(jiān)測[4]需求。合成孔徑雷達(dá)技術(shù)(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)是近40年發(fā)展起來的空間大地測量技術(shù),不受光照和氣候條件等限制，可實(shí)現(xiàn)全天時、全天候、高精度、高空間分辨率獲取地表形變數(shù)據(jù)的目標(biāo)。隨后提出了差分干涉測量(different interferometric synthetic aperture radar,D-InSAR)技術(shù),研究表明,D-InSAR容易受到是失相干與大氣延遲的影響而導(dǎo)致監(jiān)測精度降低[5],為了使InSAR技術(shù)在地表形變監(jiān)測精度方面有較大提高,相關(guān)學(xué)者提出了永久散射體(persistent scatterer-InSAR,PS-InSAR)[6]與短基線合成孔徑雷達(dá)干涉測量(small baseline subset-InSAR,SBAS-InSAR)[7]技術(shù)，并且得以快速發(fā)展,并廣泛應(yīng)用于城市地表監(jiān)測[8 -10]，劉會平[11]等最早利用層次分析法對廣州市地面沉降進(jìn)行危險(xiǎn)等級分類,其中極不穩(wěn)定的地區(qū)為珠江沿岸以及珠江環(huán)繞地區(qū),ZHAO Qing[12]利用干涉點(diǎn)目標(biāo)分析(interferometric point target analysis，IPTA)技術(shù)對廣州市地面沉降進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)廣州地面沉降主要是由軟土造成。王華等[13]等采用Envisat衛(wèi)星第297軌道19景雷達(dá)進(jìn)行研究區(qū)的地面沉降分析,并結(jié)合水準(zhǔn)數(shù)據(jù),驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性。聶運(yùn)菊[14]等利用PS-InSAR結(jié)果選取的合適PS特征點(diǎn)為控制點(diǎn),結(jié)合SBAS-InSAR技術(shù)分析南昌地鐵沿線沉降原因。以廣州市為研究區(qū)基于PS特征點(diǎn)的SBAS-InSAR,對廣州地區(qū)2019—2021年35景Sentinel-1A數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,獲取該地區(qū)的累計(jì)沉降量和平均沉降速率,并結(jié)合該城市的地質(zhì)特點(diǎn)與基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),分析該地區(qū)的沉降原因。

1 研究區(qū)域和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)域概況

廣州(112°57′E～114°3′E,22°26′N～23°56′N)地處中國南部、廣東省中南部、珠江三角洲中北緣,地勢呈東北高、西南低, 背山面海。瀕臨中國南海,水域遼闊,支流眾多,廣州主要河流有北江、東江北干流及增江、流溪河、白坭河、珠江廣州河段、市橋水道、沙灣水道等廣州市地處南方豐水區(qū),境內(nèi)河渠縱橫,水資源豐富,大小河流(涌)眾多,水域面積廣闊,集雨面積在100 km2以上的河流共有22條。具體研究區(qū)域如圖1所示。

圖1 研究區(qū)地理位置

1.2 數(shù)據(jù)介紹

本研究選用覆蓋廣州市以及部分佛山地區(qū)的34景歐空局的2019年1月—2021年10月 Sentinel-1A為數(shù)據(jù)源,進(jìn)行地面沉降數(shù)據(jù)處理,具體參數(shù)見表1。為了提高影像軌道精度,采用了歐空局發(fā)布精密定軌星歷(precise orbit ephemerides,POD)數(shù)據(jù)去除軌道誤差,由美國航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)提供的分辨率為30 m的航天飛機(jī)雷達(dá)地形測量任務(wù)(shuttle radar topography mission,SRTM)空間分辨率的數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)去除平地誤差。

表1 數(shù)據(jù)源基本參數(shù)

2 研究方法

2.1 控制點(diǎn)的選擇

將PS技術(shù)得到的結(jié)果加載至用戶桌面組件Arc Map中,提取PS監(jiān)測結(jié)果中形變速率處于-0.03 mm/a-0.03 mm/a且"Coherence" ≥0.9的特征點(diǎn)作為SBAS技術(shù)中的地面控制點(diǎn)[15],地理坐標(biāo)系中的PS點(diǎn)不能直接應(yīng)用于SBAS-InSAR技術(shù)中的控制點(diǎn),需要將篩選的PS點(diǎn)轉(zhuǎn)換到SAR坐標(biāo)系中,才能在SBAS實(shí)驗(yàn)過程中進(jìn)行使用。同時也需要刪除一些誤差較大控制點(diǎn),來保證結(jié)果的準(zhǔn)確性。控制點(diǎn)位置如圖2所示。

圖2 控制點(diǎn)位置

2.2 以PS特征點(diǎn)為控制點(diǎn)的SBAS-InSAR技術(shù)

PS-InSAR技術(shù)是分析點(diǎn)目標(biāo),是對表現(xiàn)為高相干性的散射體,將所得的產(chǎn)品是相關(guān)的線性位移的測量和推導(dǎo)的精確高度的局部散射體,通常其特征在于高相干性。SBAS-InSAR技術(shù),改變了干涉對集合的形成方式,能有效削弱時間、空間失相關(guān)的影響,提高觀測結(jié)果的精度,基于PS特征點(diǎn)的提取作為SBAS-InSAR控制進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。具體流程如圖3所示。

圖3 技術(shù)流程圖

3 結(jié)果分析

3.1 沉降結(jié)果總體分析

由圖4可知，研究區(qū)域內(nèi)年平均沉降速率為-32.1～7.3 mm/a,其中,沉降主要分布在東北部與西南部。沉降主要分布在沉降速率的大小可反映該地區(qū)沉降情況。將SBAS-InSAR結(jié)果矢量化,得到2 169 642個SBAS點(diǎn),將這些按照年平均沉降速率按照一定的區(qū)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì),并計(jì)算出各區(qū)間個點(diǎn)的數(shù)量。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖5 所示。

圖5 沉降速率區(qū)間統(tǒng)計(jì)圖

由圖5可知,沉降區(qū)間在-6～4 mm/a之間,約占97%。其中0～7.3 mm/a占34.5%沉降速率為正值,處于抬升狀態(tài),-32.1～0 mm/a約占65.4%，沉降速率為負(fù)值,處于下沉狀態(tài)。根據(jù)地面沉降干涉雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)規(guī)范中地面沉降嚴(yán)重程度分級標(biāo)準(zhǔn)[16],對研究區(qū)進(jìn)行地面沉降嚴(yán)重程度等級分類,并統(tǒng)計(jì)沉降速率在地面沉降等級分類中占百分比，如表2所示。

表2 地面沉降嚴(yán)重程度及所占百分比統(tǒng)計(jì)

經(jīng)上述發(fā)現(xiàn),該研究區(qū)大部分為-10～0 mm/a，屬于沉降較低的；仍有極少部分為-50～30 mm/a,處于沉降中等區(qū)域。

3.2 特征點(diǎn)時序分析

為了進(jìn)一步了解廣州市地面沉降時空變化的一般沉降特征,在圖6中選擇了6個沉降區(qū)域分別選擇一個特征點(diǎn)進(jìn)行分析。如圖6所示,特征點(diǎn) P1、P2、P3、P4、P5 和 P6 分別選自區(qū) A 區(qū)域、B 區(qū)域、C 區(qū)域、D 區(qū)域、E 區(qū)域和 F 區(qū)域。B區(qū)域、C區(qū)域、E區(qū)域沉降漏斗呈條狀分布,A區(qū)域、D區(qū)域、F區(qū)域沉降漏斗較小。從圖中可以看出，E處沉降最為嚴(yán)重地監(jiān)測期間平均沉降速率為-32.1 mm/a。A 區(qū)域、B 區(qū)域、C 區(qū)域、D 區(qū)域、F 區(qū)域監(jiān)測期間平均沉降速率分別為-29.3、-23.3、-26.0、26.3、30.1 mm/a。

圖6 研究區(qū)沉降速率圖

對SBAS-InSAR結(jié)果在時間序列上累計(jì)沉降量的成圖。如圖7,圖中呈現(xiàn)出的折線相對平順。從圖中都可以看出,P2、P5特征點(diǎn)表示的折線,出現(xiàn)輕微的波動,其余四個特征點(diǎn)累計(jì)沉降量保持相對勻速下降狀態(tài)。這表明在監(jiān)測期間內(nèi)這四個區(qū)域均沉降速率保持相對穩(wěn)定。從P2特征點(diǎn)折線圖可以看出,2019年1月—2019年6月,折線的值均大于0,表示該地區(qū)呈抬升趨勢,此后開始沉降,2019年12月至監(jiān)測末期,沉降速率較之前有明顯的加快,整個監(jiān)測期間P2特征點(diǎn)的累計(jì)沉降量為-55.6 mm,2019年1月—2019年12月,P2特征點(diǎn)累計(jì)沉降為-1 mm,2020年1月至監(jiān)測末,累計(jì)沉降為-54.6 mm。P3、P4特征點(diǎn)折線圖斜率表現(xiàn)基本一致,2020年8月至監(jiān)測末較之前斜率逐漸平穩(wěn),沉降速率較之前有所減緩,累計(jì)沉降量分別為-58.4、-57.2 mm。P6、P1兩個特征點(diǎn)的折線斜率保持基本一致,表明形變速率保持基本一致,累計(jì)沉降量分別為-88.8、-85.1 mm。P5特征點(diǎn)只有在圖中2019年5月出現(xiàn)波動,沉降速率為最大,2019年7月—2021年10月P5與P1、P6沉降速率保持大體一致,累計(jì)沉降量為-92.1 mm。

圖7 特征點(diǎn)時序累計(jì)形變

選擇A、B、C、D、E、F區(qū)域的累計(jì)沉降量分析在時間序列分析來分析地面沉降時空變化特征,將SBAS-InSAR的矢量結(jié)果按導(dǎo)出時間序列上累計(jì)沉降量,首先以2019年2月6日為始相位,每四個月進(jìn)行統(tǒng)計(jì)按照沉降量不同等級進(jìn)行分類。如圖8所示。

(a)2019-02-06 (b)2019-06-06 (c)2019-10-04

(d)2020-02-01 (e)2020-06-12 (f)2020-10-10

(g)2021-02-07 (h)2021-06-07 (i)2021-10-05圖8 時序累計(jì)沉降變化

從圖8可以看出,在監(jiān)測期間內(nèi),A區(qū)域、B區(qū)域、C 區(qū)域、D區(qū)域、E區(qū)域、F區(qū)域,地面沉降一直處于持續(xù)變化 。2019年10月,A區(qū)域、E區(qū)域、F區(qū)域最先開始沉降,其中E區(qū)域沉降面積最大。

A區(qū)域從2019年10月—2020年10月,快速發(fā)展,面積逐漸增大,形成了一個沉降漏斗,此時漏斗中心的最大地面沉降為-51.3 mm;2020年2月—2021年10月A區(qū)域沉降輪廓基本保持不變,但地面一直處于沉降狀態(tài),地面最大累計(jì)沉降量為-85.1 mm。A區(qū)域?yàn)榭履舅苷靖浇?2017年6年28日開始開通,可能由于地盾構(gòu)造產(chǎn)生地面沉降,同時柯木塑地下礦泉水過度開采也是柯木塑地區(qū)發(fā)生沉降的重要原因。

B區(qū)域從監(jiān)測初期至2019年6月累計(jì)沉降值為正值,均處于抬升狀態(tài);至 2020年10月出現(xiàn)較為明顯的沉降;2021年2月—2021年10月,形變速率較之前出現(xiàn)明顯增大,形變量出現(xiàn)明顯增大,且在2021年6月出現(xiàn)沉降漏斗;直至2021年10月,B區(qū)域最大形變量為-55.6 mm。B區(qū)域?yàn)楸＠靺R附近,查閱資料發(fā)現(xiàn),該區(qū)域?yàn)樾⌒绿僚f改項(xiàng)目所在地,可能由于周邊建筑設(shè)施出現(xiàn)明顯增多,導(dǎo)致周圍的地面沉降。

C區(qū)域總體表現(xiàn)出較為平穩(wěn)的下沉,2020年6月,出現(xiàn)較為明顯的沉降;2020年6月—2021年2月,沉降速率明顯增大,且出現(xiàn)沉降漏斗;2021年2月至監(jiān)測末期,沉降區(qū)域基本不變,但地面一直處于較為緩慢的沉降。C區(qū)域?yàn)楹Ｖ楹浇?海珠同時與石榴崗河、大圍涌、大塘涌、上沖涌、楊灣涌、西碌涌6條河涌構(gòu)成一湖六脈的水網(wǎng)格局,地區(qū)大多數(shù)為軟土地區(qū)[17],是造成珠江三角洲地區(qū)地面沉降因素之一。

D區(qū)域直至2020年6月,出現(xiàn)較為明顯的沉降狀態(tài),2020年6月—2021年2月,沉降速率發(fā)展最快,且在2021年2月出現(xiàn)沉降漏斗;2021年2月至監(jiān)測末期,沉降范圍沒有明顯增大,沉降量穩(wěn)定增加。監(jiān)測末期累計(jì)沉降量為-57.2 mm。D區(qū)域?yàn)樯陈宕甯浇?為西江和珠江流域,廣州河段的交匯處,由河床堆積而成的。通過查閱資料發(fā)現(xiàn)，在監(jiān)測期間廣州第一座COCO Park 在該區(qū)域建設(shè),該區(qū)域的沉降可能是城市建筑物的擠壓,導(dǎo)致上部分荷載不均勻,形成地面沉降。

E區(qū)域在監(jiān)測期間累計(jì)沉降量與沉降范圍均為最大,2019年4月—2020年6月,形變速率快速增大,并形成了沉降漏斗,2020年6月至監(jiān)測末期,沉降范圍,累計(jì)沉降量隨時間逐漸增加,最終地面沉降量為-92.1 mm。該地區(qū)位于廣州市番禺區(qū)與佛山市南海區(qū)交界處的陳村水道連兩旁,了解沉降地區(qū)發(fā)現(xiàn),可能由于該區(qū)域存在大量的廠房,鄰近陳村水道附近的土質(zhì)含水量較高,承載力差,導(dǎo)致廠房區(qū)域存在沉降。

F區(qū)域?yàn)?019年10月—2020年10月,A區(qū)域快速發(fā)展,形成了一個沉降漏斗,2020年10月至監(jiān)測末期,沉降范圍大體一致,且沉降量保持平穩(wěn)增加,最大形變量為-88.8 mm。該地區(qū)位于陳村鎮(zhèn)佛山市國通保稅物流園。有資料顯示，陳村地區(qū)多為軟土[18],佛山市國通保稅物流園于2015年正式投入服務(wù),可能因軟土上部分的荷載不均勻所引起的地面下沉。

3.3 典型性區(qū)域分析

為了進(jìn)一步分析沉降嚴(yán)重地區(qū)的垂直空間特征[19],選取B、C、E三個典型沉降漏斗區(qū)域,提取剖面線b1-b2、c1-c2、e1-e2,如圖9所示，得到沉降剖面線如圖10所示。

(a)剖面線b1-b2

(b)剖面線c1-c2

(c)剖面線e1-e2圖9 典型性區(qū)域沉降圖

(a)b1-b2

(b)c1-c2

(c)e1-e2圖10 降剖面線圖

3.4 形變原因分析

珠江三角洲平原是東南沿海軟土地基沉降的最典型地區(qū),整體上影響廣州地區(qū)沉降的主要原因是軟土,由于軟土的土質(zhì)、厚度決定沉降分布區(qū)域以及發(fā)展方向。城市化的進(jìn)程、地下空間的開拓以及工程建設(shè),造成上部荷載分布不均勻,引起周邊沉降。地下水過度開采也是造成廣州地區(qū)地面沉降的重要原因。

4 結(jié)束語

(1)據(jù)地面沉降干涉雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)規(guī)范中地面沉降嚴(yán)重程度分級標(biāo)準(zhǔn),該研究區(qū)屬于沉降嚴(yán)重程度較低范疇。

(2)在2019年1月—2021年10月研究期間內(nèi),沉降速率為-32.1～7.3 mm/a,沉降主要分布在東北部與西南部。其中，最大沉降速率為廣州市番禺區(qū)與佛山市南海區(qū)交界處的陳村水道兩旁,累計(jì)沉降量為-92.1 mm。

(3)研究區(qū)域內(nèi)存在6個沉降區(qū),軟土是導(dǎo)致沉降的主要因素,城市的工程建設(shè)以及地下水的過度開采為重要原因。