楊春宇,文 藝,潘 星,袁德寶

(1.北京市礦產(chǎn)地質(zhì)研究所,北京 101500; 2.中國礦業(yè)大學(北京)地球科學與測繪工程學院,北京 100083;3. 四川測繪地理信息局測繪技術(shù)服務中心,四川 成都 610081)

黃土層為黃土高原的上晚新生代風成堆積層,土質(zhì)均勻但松動且脆弱,易破碎、形變及滑移,造成大范圍的滑坡災害[1-2],嚴重威脅著人民生命財產(chǎn)的安全。傳統(tǒng)的地質(zhì)災害監(jiān)測手段主要有GNSS監(jiān)測、全站儀測量等,但存在監(jiān)測成本高、對面域形變監(jiān)測難度較大等缺點[3]。InSAR具有全天時、全天候、高精度、大范圍監(jiān)測的優(yōu)點,近年來學者們提出了時序InSAR技術(shù)。其中,短基線子集(small baseline subset,SBAS)InSAR技術(shù)在滑坡災害監(jiān)測和危險預警中被廣泛應用[4]。而標準差橢圓算法被廣泛應用于社會學、經(jīng)濟學等多種學科[5-6]。

本文以臨汾3·15山體滑坡為研究對象,通過SBAS-InSAR技術(shù)對山體滑坡形變進行監(jiān)測和分析,利用標準差橢圓分析算法研究災害前后的時空演變,并分析其災害成因,以期為黃土高原地區(qū)的滑坡地質(zhì)災害防治提供參考依據(jù)。

1 試驗方法

1.1 SBAS-InSAR技術(shù)

SBAS-InSAR[7]技術(shù)通過選取多幅主影像,對多景小基線[8]SAR影像差分干涉,可減弱時間和空間失相干的影響,數(shù)據(jù)利用率較高,更適用于黃土高原和丘陵地帶。將滑坡區(qū)30景小基線SAR影像進行差分干涉,空間基線設置為-300～300 m,時間基線設置為0～60 d,生成132個干涉對。SBAS-InSAR時空基線如圖1所示。SBAS-InSAR數(shù)據(jù)處理流程如圖2所示。在SBAS-InSAR處理過程中,選擇PS處理時生成的高相干性地面參考點(GCP),符合SBAS-InSAR處理中對GCP選擇的要求,同時提高了處理精度。

圖1 SBAS-InSAR時空基線

圖2 SBAS-InSAR數(shù)據(jù)處理流程

1.2 標準差橢圓

標準差橢圓可從定性的角度反映地質(zhì)因素形成的災害事件在地理空間不同方向上聚集分布的趨勢[9]。本文采用標準差橢圓算法計算滑坡SBAS-InSAR點的分布和方向。橢圓的重心計算公式為

(1)

橢圓長軸表示數(shù)據(jù)分布的方向(最大離散度的方向),短軸表示數(shù)據(jù)分布的范圍(最小離散度的方向)[10]。短軸較短,說明SBAS-InSAR數(shù)據(jù)造成向心力明顯的影響力;短軸較長,說明SBAS-InSAR數(shù)據(jù)造成離散性明顯的影響力。若長短半軸的扁率較大,則數(shù)據(jù)具有較為明顯的方向性;若扁率趨近于1,說明方向性并不明顯;若扁率為1(即為一個圓),說明SBAS-InSAR數(shù)據(jù)方向性特征的性質(zhì)較為模糊。主要計算公式為

(2)

2 試驗分析

2.1 試驗數(shù)據(jù)及研究區(qū)概況

試驗數(shù)據(jù)為山體滑坡發(fā)生前后的30景Sentinel-1A衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)(參數(shù)見表1)。外部DEM數(shù)據(jù)選擇30 m分辨率的SRTM數(shù)據(jù)。研究區(qū)為山西省臨汾市鄉(xiāng)寧縣棗嶺鄉(xiāng)。衛(wèi)星影像如圖3所示。鄉(xiāng)寧縣位于山西省西南部,地處黃土高原呂梁山脈,屬于暖溫帶亞干旱氣候。災害區(qū)位于鄉(xiāng)寧縣西部的棗嶺鄉(xiāng),西隔黃河與陜西省相望,南與運城河津市接壤,其地勢東高西低,溝壑縱橫,山嶺重疊,水土流失嚴重。

表1 SAR數(shù)據(jù)基本信息及參數(shù)

圖3 SBAS點形變量演變

2.2 形變速率與時序類型形變量分析

通過SBAS-InSAR技術(shù)[11-12]處理覆蓋研究區(qū)域的30景Sentinel-1A影像,得到以3·15山體滑坡事故點為中心,10 000 m范圍內(nèi)的形變情況。圖3為研究區(qū)形變情況,整體呈下降趨勢,且形變速率較快,形變速率為-52.03～33.77 mm/a。

結(jié)合光學遙感影像可知,事故區(qū)地表多為建筑與水泥地面。圖3(a)中,事故區(qū)形變速率為-2～4 mm/a,屬于穩(wěn)定的形變狀態(tài)。該區(qū)域?qū)儆跅棊X鄉(xiāng)的建筑集中地,黃土層的支撐負擔已接近最大限度;同時由于水泥地面的不斷擴張,地表植被稀疏、黃土裸露對建筑物滑坡產(chǎn)生了較大影響。由圖3(b)可知,周圍的黃土塬雖未產(chǎn)生滑坡,但建筑物在事故發(fā)生前后發(fā)生了大幅向下的形變。選取滑坡區(qū)域周圍的229個點繪制時序沉陷變化圖(如圖3(c)所示)?？梢钥闯?2018年7月和2019年6月均有過短暫小幅的向上形變,分析是受植被生長和雨季降雨量的影響。在半干旱氣候的黃土地區(qū),除每年雨季其余季節(jié)幾乎不產(chǎn)生大型降雨,因此除雨季外,地表呈穩(wěn)定或下沉的狀態(tài)。

以自然間斷點分類的方法將所有SBAS點進行統(tǒng)計(見表2),共統(tǒng)計246 778個點,劃分為4部分,分布在地形地貌圖上(如圖4所示)。抬升和下沉的占比分別為27.30%和24.16%;穩(wěn)定區(qū)域最大,占比為45.90%;有滑坡風險形變速率的點超過-13.14 mm/a,占比為2.64%。棗嶺鄉(xiāng)除了不到3%的區(qū)域沉陷較為嚴重外,其余地貌狀態(tài)相對穩(wěn)定,發(fā)生災害的可能性較低,可見研究區(qū)整體環(huán)境較為穩(wěn)定。

表2 SBAS點統(tǒng)計信息

圖4 SBAS-InSAR形變速率和形變等級

以事故發(fā)生前后的3幅影像得到兩景之間的形變差異(如圖5所示),即3月2日—3月14日的形變量和3月14日至3月26日的形變量?？梢钥闯?以滑坡事故區(qū)的東北方向為中心形成了一個主要的橢圓形變區(qū),而事故地點位于橢圓形變區(qū)外沿的圓周上。根據(jù)兩景SAR影像累積形變量的SBAS矢量點,提取形變量超過-40 mm的點,展于實際地形地貌圖中(如圖6所示),可以看到兩處大型形變區(qū)域,一處位于事故發(fā)生地,另一處位于事故地西南方向靠近省級高速公路的山脈。

圖5 滑坡前后SBAS點形變

圖6 滑坡山體現(xiàn)場

滑坡事故區(qū)位于的橢圓形變區(qū)圓周上,在同時期基本都達到100 mm的形變。由于黃土高原地帶丘陵縱橫,多數(shù)房屋建筑與大型沉重設備都建于山體上,在其自身重量、黃土地下水層、植被地貌的影響下,滑坡事故地點及周圍區(qū)域均存在再次或潛在的滑坡風險。

2.3 滑坡災害成因分析

滑坡災害發(fā)生于3月15日18:05[13],位于棗嶺北溝南坡山梁頂部,約有30～40 m的落差。山體現(xiàn)場如圖6所示,滑坡后壁的角度比天然坡的角度更為陡峭,且在滑坡體上緣能看到明顯的滑坡平臺,導致本次滑坡為滑坡面呈圓弧形的圓弧式滑坡,滑動面延伸的程度十分深入,達到滑坡底部。山坡土體可在幾分鐘內(nèi)產(chǎn)生大范圍圓弧式深入坡地的滑動。

山西省屬半干旱氣候,地下水深藏地下數(shù)十米,雨水沖刷黃土形成高原上的溝壑,即傷痕累累的黃土山丘。黃土山坡的地層通常呈夾層分布,每經(jīng)過一段土層就會出現(xiàn)與黃土層性質(zhì)有明顯差異的土壤,這種土壤稱為古土壤。古土層較薄,顏色較深。

如圖7所示,事故現(xiàn)場70 m的滑坡范圍大致分為9個地層,其中有3層為夾在黃土之間的古土層。在深度約40 m的黃土與古土交接處,有一段含水量更高的黃土層,即滑坡事故的發(fā)生源頭[14]。古土層有比黃土層更弱的透水性,阻礙了地下水的流通?；聻暮^(qū)更早前的降雨在下滲過程中堆積在較厚的古土層上方,導致地下水長時間積聚,每年雨季積累的地下水還未完全消散,又迎來下一年雨季。不同于常見的由于暴雨產(chǎn)生的滑坡和泥石流等災害,黃土深層的地下水長久的聚積,產(chǎn)生了松軟土層,出現(xiàn)了難以挽回的重大滑坡事故,這樣的滑坡災害不僅破壞性更強,而且在災害的監(jiān)測和預防方面更加困難。

圖7 滑坡山體剖面

黃土地質(zhì)結(jié)構(gòu)是造成本次事故災害的主要原因。但除此之外也有很多間接原因:①土質(zhì)疏松,受流水和重力侵蝕,水土流失嚴重;②山梁頂部建筑物密集,重量超出了地質(zhì)承受范圍;③當?shù)氐乇碇脖欢酁榈桶嗄?較為單一,生態(tài)系統(tǒng)脆弱,導致土壤黏性較差,土壤松散難以固沙固水及支撐高密度的建筑物;④滑坡點位于棗嶺鄉(xiāng)場鎮(zhèn)區(qū)域,場鎮(zhèn)的排水系統(tǒng)較為老舊,設計上存在缺陷,會導致水土流失嚴重,加速滑坡災害的產(chǎn)生;⑤滑坡點為山體的背斜面,朝北,導致接受陽光照射更少,雨雪等水分積累較多,流水侵蝕更為嚴重。

2.4 塌陷區(qū)地表時空形變

分析2018年7月—2019年6月棗嶺鄉(xiāng)形變的空間特征。以每個SBAS點每12 d累積的形變量作為權(quán)值,結(jié)合加權(quán)標準差橢圓重心、長短半軸及橢圓面積與扁率,分析塌陷區(qū)滑坡前后整體的時空形變演化趨勢(如圖8所示)[15]。

圖8 SBAS點標準差橢圓演變

以2018年7月—2019年6月的地表形變量為權(quán)重,計算標準差橢圓,得到地表形變的演變過程。地表形變量持續(xù)增大且分布不均勻,根據(jù)數(shù)據(jù)信息繪制得到重心坐標、橢圓面積、橢圓扁率、橢圓方位角演變折線圖[16-17](如圖9所示),定量分析滑坡事故發(fā)生前后的時空演變趨勢。

圖9 標準差橢圓參數(shù)變化

由圖9(a)可知,隨著時間的推移,標準差橢圓的重心逐漸向西北方向偏移。由圖9(b)可知,標準差橢圓的面積呈三次拋物線的形狀有一個變小的趨勢,但幅度不大,基本保持在0.012 5左右,表明期間形變面積基本保持不變。標準差橢圓的扁率可以反映地質(zhì)災害和事故的方向性和向心力度,扁率接近于1,表明地表形變在各個方向有均勻演變。由圖9(c)可知,扁率明顯隨時間的演變增大,說明2019年地質(zhì)災害的嚴重程度明顯具有趨勢方向性,表示西北-東南方向形變加劇,東北-西南方向變形發(fā)展相對緩和。標準差橢圓方位角反映了形變地表空間發(fā)展的主方向變化。由圖9(d)可知,2018年7月—2019年6月,方位角由100.06°增長至117.09°,表現(xiàn)為逆時針旋轉(zhuǎn),偏移了約17.03°。

綜上所述,東西方向的土層更易導致地下水難以消散,也是造成本次滑坡的主要原因。標準差橢圓的重心也是受西北-東南方向土層水分的堆積,導致形變加劇,而不斷向西南方向偏移的。

3 結(jié) 論

本文根據(jù)3·15山體滑坡事故發(fā)生前后30景SAR影像和黃土地區(qū)地質(zhì)信息等數(shù)據(jù),通過SBAS-InSAR技術(shù)計算研究區(qū)的沉陷速率及累積形變量,采用標準差橢圓算法分析塌陷區(qū)域的地表時空演變,對山體滑坡的形變進行監(jiān)測分析,研究結(jié)論如下。

(1)研究區(qū)形變速率范圍為-52.03～33.77 mm/a,每年6、7月雨季時受降雨影響會有小幅的抬升,其余季節(jié)黃土地表較為穩(wěn)定或有小幅下沉。

(2)利用標準差橢圓算法定性分析地質(zhì)災害事件在空間不同方向上的聚集分布趨勢。通過SBAS數(shù)據(jù)計算得到,研究區(qū)橢圓的重心有向西北偏移的趨勢,橢圓面積小幅減小,西北-東南方向形變加劇,東北-西南方向變形發(fā)展則相對緩和,橢圓方位角逆時針旋轉(zhuǎn),偏移了約17.03°。

(3)3·15滑坡災害的發(fā)生是長期水土流失、地質(zhì)不斷損傷而造成的嚴重后果。每年的降雨在古土層上方不斷堆積,年年得不到完全消散,是造成此次滑坡的直接原因。