馮健，楊早早，徐瑩，陳灝

(1.新疆維吾爾自治區(qū)煤田地質局綜合地質勘查隊,烏魯木齊 830091；2.山東科技大學測繪與空間信息學院,山東 青島 266590)

0 引言

煤炭是最主要的一次性能源，持續(xù)開采會對自然環(huán)境造成破壞.如土地塌陷、地表水倒灌等，進而影響城市的發(fā)展[1].礦區(qū)的土地塌陷不僅減少了可用的土地資源，還加劇了人地矛盾，破壞基礎設施[2].烏魯木齊市是新疆最大的煤炭生產(chǎn)基地，數(shù)十年高強度大面積的開采，使得烏魯木齊城區(qū)內(nèi)形成了數(shù)千米長的塌陷帶，因此對礦區(qū)開采造成的地表沉降的監(jiān)測與分析具有重要的研究意義[3].衛(wèi)星遙感技術具有高時空分辨率、重訪周期短、監(jiān)測范圍大等優(yōu)點，在自然環(huán)境惡劣、人跡罕至的區(qū)域優(yōu)勢較大，目前被廣泛應用于地表沉降監(jiān)測.

全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)(GNSS)以其大尺度、高精度的特點被廣泛應用于大氣水汽、地表沉降等探測中，其靜態(tài)測量的精度可達毫米級至亞毫米級.地面連續(xù)跟蹤站獲得的高精度高時間分辨率的監(jiān)測數(shù)據(jù)，為礦區(qū)塌陷的監(jiān)測提供了高精度的參考數(shù)據(jù)[4].但是通過地面接收機接收衛(wèi)星發(fā)射的GNSS 信號的定位方式，受限于地面監(jiān)測站的成本，使得其空間分辨率較低.GNSS 和衛(wèi)星遙感技術的聯(lián)合應用，彌補了單一技術的局限性[5].

合成孔徑雷達干涉(InSAR)是一種新的監(jiān)測地表形變的手段，能對監(jiān)測區(qū)進行全天候、高效、面狀、無接觸式、厘米甚至毫米級的形變監(jiān)測[6-7].Berardino等[8]在2002 年提出短基線集(SBAS)技術，該技術側重于干涉對的組織方式，在很大程度上彌補了合成孔徑雷達差分干涉測量(D-InSAR)技術的局限性，并且增加了時間采樣頻率，適用于基于低分辨率、大尺度、時序的形變監(jiān)測[9-11].

為了獲取地表時序形變結果，本文使用SBASInSAR 技術處理SAR 數(shù)據(jù)，選擇合適的時空基線.經(jīng)過反復實驗確定配準、相位解纏、軌道精煉中控制點位置和SBAS 兩步反演中的參數(shù)，最終生成地理編碼后的年均速率及累積形變量.同時，使用GNSS 數(shù)據(jù)分析了SBAS-InSAR 結果的可用性，并研究了區(qū)域內(nèi)地表沉降時空演化特征.

1 研究區(qū)域及實驗數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)位于準噶爾盆地南緣烏魯木齊山前凹陷中段，自西向東貫穿烏魯木齊市區(qū)，屬大陸性氣候.其煤層可采與局部可采共33 層，以穩(wěn)定和較穩(wěn)定煤層為主.為了研究便利，本文將研究區(qū)分為重點區(qū)、次重點區(qū)、一般調(diào)查區(qū)及扣除區(qū)域，調(diào)查范圍如圖1、表1 所示.

表1 調(diào)查范圍一覽表

圖1 研究區(qū)范圍示意圖

1.2 實驗數(shù)據(jù)來源

本文選取了Sentinel-1A 衛(wèi)星覆蓋研究區(qū)域的精密軌道星歷(POE)以及干涉寬幅成像模式的同極化(VV)、斜距單視復數(shù)影像(IW SLC)為數(shù)據(jù)源進行地表形變監(jiān)測，時間跨度為2018-06-01—2022-06-30.其中，數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)采用由日本宇宙航空研究開發(fā)機構(JAXA)提供的高精度全球數(shù)字地表模型“ALOS World 3D-30 m” (AW3D30)，水平分辨率為30 m(1 弧秒)，高程精度5 m.為了驗證SBASInSAR 數(shù)據(jù)的可用性，本文還收集了研究區(qū)域三角高程測量、普通水準測量和GPS 測量等獲得的實測數(shù)據(jù)，進行精度分析.另外還使用了WorldView3 數(shù)據(jù)獲取研究區(qū)265 km2正射影像圖，作為其他專題任務的工作底圖，用于任務規(guī)劃、工作安排等.

1.3 實驗流程

為了盡量保持干涉圖較高的相干性，SBAS 技術通過設置時空基線閾值，基于多主影像的組合方式將所有SAR 影像組合成若干個短時空基線的集合.每個集合的地表形變時間序列可以利用最小二乘(LS)法求解，然后利用奇異值分解(SVD)來進行最終形變量求解，以此聯(lián)合不同的小基線集合進行計算，增加形變監(jiān)測的時間采樣率，有效地解決了總體法方程秩虧的問題，最終得到覆蓋整個觀測時間的地面沉降序列.利用SBAS-InSAR 技術獲取地表形變信息的處理流程如圖2 所示.

圖2 SBAS-InSAR 技術獲取地表形變信息數(shù)據(jù)處理流程圖

2 結果分析

2.1 歷史數(shù)據(jù)分析

2.1.1 歷史SBAS 分析

以2021 年數(shù)據(jù)為例，將SBAS-InSAR 處理結果以點的形式表現(xiàn)，能更直觀地看到在烏魯木齊市以東區(qū)域有較大的形變，形變集中在重點區(qū)及東次重點區(qū)，而其他區(qū)域較為穩(wěn)定.因此將重點區(qū)及東次重點區(qū)定為重點監(jiān)測分析區(qū)域，如圖3 所示.

圖3 2021 SBAS-InSAR 處理結果圖及監(jiān)測區(qū)域劃分圖

重點區(qū)內(nèi)有兩個中大型煤礦，一個是位于西邊的已于2010 年正式關閉的六道灣煤礦，另一個是位于東邊的正在生產(chǎn)的葦湖梁煤礦.這兩個礦區(qū)周圍分布有多個廢棄小型煤礦且緊鄰居民居住區(qū).次重點區(qū)自西向東分布有原堿溝煤礦、原小紅溝煤礦和原大洪溝煤礦，均為正在生產(chǎn)的煤礦，這些煤礦于2008 年整合稱為烏東煤礦，具體如圖4 所示.

圖4 研究區(qū)域煤礦分布圖

2.1.2 歷史年形變速率分析

年形變速率是利用監(jiān)測時間段內(nèi)的時序形變結果基于相應的地表反演模型擬合獲取的.正值表示地表朝著雷達衛(wèi)星方向發(fā)生形變，即抬升現(xiàn)象；負值表示地表背離雷達衛(wèi)星方向發(fā)生形變，即下沉現(xiàn)象.2018—2021 年形變速率圖如圖5 所示.

圖5 2018—2021 年形變速率圖

通過四年的形變速率結果可以看出：2019 年整體形變較其他年份緩慢，形變量??；大洪溝煤礦沉降漏斗中心自東向西移動；葦湖梁煤礦沉降速率緩慢變??；六道灣煤礦每年都有緩慢沉降；2020 年測區(qū)最東側有小片區(qū)域發(fā)生抬升現(xiàn)象.

為更清楚地看到每年形變的變化情況，在5 大礦區(qū)設置了監(jiān)測分析點位，點位分布如圖6 所示，監(jiān)測點的年時序形變曲線，如圖7～11 所示，2018—2021 年各礦區(qū)范圍內(nèi)的變形變速率如圖12 所示.

圖6 監(jiān)測點位分布圖

圖7 大洪溝煤礦歷年形變曲線對比

圖8 小紅溝煤礦歷年形變曲線對比

圖9 堿溝煤礦歷年形變曲線對比

圖10 葦湖梁煤礦歷年形變曲線對比

圖11 六道灣煤礦歷年形變曲線對比

圖12 2018—2021 年各礦區(qū)范圍內(nèi)形變速率圖

從圖7～12 可以看出，六道灣煤礦四年來年平均形變速率在-3～2 mm 接近穩(wěn)定，年最小形變速率也在逐年遞減，由87.6 mm/a 降至59.1 mm/a.

葦湖梁煤礦前三年年最小形變速率都超過-200 mm/a，2021 年年最小形變速率-179 mm/a，2021 年較前幾年有所減少且沉降漏斗向西偏移.以葦湖梁煤礦為例做礦區(qū)剖面圖，如圖13 所示.

圖13 2018—2021 年葦湖梁煤礦沉降漏斗剖面圖

2.2 2021-06-01—2022-06-30 SBAS 分析

2.2.1 月沉降分析

以2021-06-09 獲取的SAR 影像作為起始影像，獲取了2021-06-01—2022-06-30 的時序累積沉降量，如圖14 所示.從2021-06-09 起，隨著時間推移，地表下沉范圍由東向西逐漸擴大.2021-10-31 日出現(xiàn)了四個明顯的沉降漏斗區(qū)域，沉降漏斗區(qū)域沉降量集中在-75～-30 mm，部分礦區(qū)出現(xiàn)了沉降量位-150～-75 mm的區(qū)域.隨著時間推移，2022-06-28，有多個礦區(qū)沉降漏斗范圍擴大，且沉降漏斗中心的累積沉降量超過-150 mm.

圖14 2021-06-01—2022-06-30 的時序累積沉降量

2.2.2 面沉降分析

沉降速率是利用監(jiān)測時間段的時序形變結果基于相應的地表反演模型擬合獲取的，正值表示地表朝著雷達衛(wèi)星方向發(fā)生形變，意味著地表發(fā)生抬升現(xiàn)象；負值表示地表背離雷達衛(wèi)星方向發(fā)生形變，意味著地表發(fā)生下沉現(xiàn)象.基于沉降速率，劃分了2021—2022 年烏魯木齊市采煤塌陷面積占比，表2 所示.

表2 采煤塌陷面積占比表

在這期間大洪溝煤礦、堿溝煤礦、葦湖梁煤礦出現(xiàn)了沉降漏斗，大洪溝煤礦沉降速率最大，沉降累積量達到241 mm.從沉降速率占比來看，大部分區(qū)域屬于輕微區(qū)和穩(wěn)定區(qū).

2.3 GPS 與SBAS 數(shù)據(jù)對比分析

為了驗證SBAS-InSAR 技術監(jiān)測結果的可信度，本文在研究區(qū)域內(nèi)選取了31 個地面監(jiān)測點：JC01-JC31，點位分布以及監(jiān)測點處GNSS 監(jiān)測數(shù)據(jù)和InSAR 監(jiān)測數(shù)據(jù)的均方根誤差(RMSE)如圖15所示，顏色表示RMSE 值，數(shù)值越高則擬合精度越差.

圖15 GPS 與SBAS 監(jiān)測數(shù)據(jù)對比RMSE 圖

圖16～19 為各煤礦沉降速率圖，其中，JC01、JC03、JC04、JC05、JC07、JC10 年形變速率小于30 mm/h；JC02、JC06、JC08、JC09 年形變速率為30～75 mm/a.通過分析可以看出InSAR 監(jiān)測結果與GPS 數(shù)據(jù)整體沉降趨勢一致，形變趨勢均呈線性變化.圖20～23 為各煤礦處RMSE 圖，RMSE 大部分都保持在2～3 mm，說明InSAR 數(shù)據(jù)具有很高的可信度.JC07 的RMSE 為2.95 mm，從影像上分析是因為其靠近田地，農(nóng)作物生長會對其造成影響；JC11 和JC19 相差較大，應走訪實地，看是否有突變造成InSAR 輕微抬升和下降；JC16 和JC17 的RMSE 分別為4.86 mm和4.16 mm，從形變速率圖上分析是因為其沉降漏斗內(nèi)部較大的形變量會產(chǎn)生失相干；JC24 相差較大，RMSE 為2.59，光學影像上此點位于斜坡位置，會造成一定的誤差；JC27 曲線相差較大，RMSE 為4.58 mm.大洪溝煤礦還在開采中，可能現(xiàn)場巨變造成SBAS 輕微下降.

圖16 六道灣煤礦沉降速率圖

圖17 葦湖梁煤礦沉降速率圖

圖18 堿溝煤礦沉降速率圖

圖19 大洪溝煤礦沉降速率圖

圖20 六道灣煤礦RMSE 圖

圖21 葦湖梁煤礦RMSE 圖

圖22 堿溝煤礦RMSE 圖

圖23 大洪溝煤礦RMSE 圖

3 結束語

為了研究烏魯木齊市六道灣煤礦、葦湖梁煤礦等區(qū)域的塌陷現(xiàn)象，本文以Sentinel-1A 數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，采用SBAS-InSAR 技術分析了研究區(qū)域內(nèi)地表的沉降量，研究表明：

1) 對研究區(qū)域四年歷史數(shù)據(jù)進行了形變速率的分析，發(fā)現(xiàn)2019 年整體形變變化較其他年份緩慢，形變量較小.其中，大洪溝煤礦沉降漏斗中心自東向西移動，葦湖梁煤礦沉降速率緩慢變小，六道灣煤礦每年都有緩慢沉降，2020 年測區(qū)最東側有小片區(qū)域發(fā)生抬升現(xiàn)象.

2) 對研究區(qū)域2021—2022 年間的SAR 影像進行SBAS 分析發(fā)現(xiàn)，地表下沉的范圍隨著時間推移，逐漸由東向西擴大.研究區(qū)共出現(xiàn)四個明顯的沉降漏斗區(qū)域，沉降漏斗中心的累計沉降量超過-150 mm.其中，大洪溝煤礦沉降速率最大，沉降累積量達到241 mm，在大部分區(qū)域在輕微區(qū)和穩(wěn)定區(qū).

3) 通過多個礦井GPS 與SBAS 數(shù)據(jù)的對比分析，發(fā)現(xiàn)InSAR 監(jiān)測結果與GPS 數(shù)據(jù)整體沉降趨勢一致，形變趨勢均呈線性變化，RMSE 為2～3 mm，說明InSAR 數(shù)據(jù)具有較高的可信度.