Message Board

Respected readers, authors and reviewers, you can add comments to this page on any questions about the contribution, review,        editing and publication of this journal. We will give you an answer as soon as possible. Thank you for your support!

Name
E-mail
Phone
Title
Content
Verification Code
Volume 46 Issue 7
Jul.  2021
Turn off MathJax
Article Contents

XU Qiang, PU Chuanhao, ZHAO Kuanyao, HE Pan, ZHANG Hanyue, LIU Jialiang. Time Series InSAR Monitoring and Analysis of Spatiotemporal Evolution Characteristics of Land Subsidence in Yan'an New District[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2021, 46(7): 957-969. doi: 10.13203/j.whugis20200146
Citation: XU Qiang, PU Chuanhao, ZHAO Kuanyao, HE Pan, ZHANG Hanyue, LIU Jialiang. Time Series InSAR Monitoring and Analysis of Spatiotemporal Evolution Characteristics of Land Subsidence in Yan'an New District[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2021, 46(7): 957-969. doi: 10.13203/j.whugis20200146

Time Series InSAR Monitoring and Analysis of Spatiotemporal Evolution Characteristics of Land Subsidence in Yan'an New District

doi: 10.13203/j.whugis20200146
Funds:

The National Natural Science Foundation of China 41790445

The National Natural Science Foundation of China 41630640

More Information
  • Author Bio:

    XU Qiang, PhD, professor, specializes in the theories and methods of geological disaster prevention. E-mail: xq@cdut.edu.cn

  • Received Date: 2020-06-21
  • Publish Date: 2021-07-10
  •   Objectives  Yan'an New District has attracted much attention because of its large-scale mountain excavation and city construction project. Such mega-scale land creation, rapid urban construction and complex geological conditions has induced wide land subsidence in the region.  Methods  In this paper, the temporal and spatial evolution of land subsidence in Yan'an New District was assessed using small baseline subset synthetic aperture radar interferometry (SBAS-InSAR) to process the Sentinel-1A images covering the period from May 2016 to October 2019. Then, the mechanism and evolution trend of land subsidence in the new district was analyzed.  Results  Experimental results suggest that the spatial evolution pattern of land subsidence in Yan'an New District is highly relevant with the process of land creation project. The land subsidence area in the new district gradually expanded from the major urban area to the area of forest along with the land creation project, and its area decreased gradually with the passing of time. The temporal deformation evolution of land subsidence in the new district is related to the thickness of the fill, and all exhibit non-linear subsidence with various velocities. The temporal evolution of land subsidence undergoes three processes of rapid-slow-steady. The greater the thickness of the fill, the larger the amount of sedimentation, the longer it takes for the sedimentation to stabilize.  Conclusions  The main internal mechanism of land subsidence is the consolidation and compression deformation of the loess fill, which can be divided into three stages: Instantaneous settlement, consolidation settlement, and secondary consolidation settlement. Based on the characteristics of different stages combined with time series deformation, the land subsidence process and development trend can be analyzed. The research results provide a scientific reference for further monitoring and early warning, urban planning, and prevention and control of subsidence disasters in the new district.
  • [1] 许军强, 马涛, 卢意恺, 等. 基于SBAS-InSAR技术的豫北平原地面沉降监测[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2019, 49(4): 1 182-1 191 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CCDZ201904025.htm

    Xu Junqiang, Ma Tao, Lu Yikai, et al. Land Subsidence Monitoring in North Henan Plain Based on SBAS-InSAR Technology[J]. Journal of Jilin University (Earth Science Edition), 2019, 49(4): 1 182-1 191 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CCDZ201904025.htm
    [2] 董少春, 种亚辉, 胡欢, 等. 基于时序InSAR的常州市2015—2018年地面沉降监测[J]. 南京大学学报(自然科学), 2019, 55(3): 370-380 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJDZ201903004.htm

    Dong Shaochun, Chong Yahui, Hu Huan, et al. Ground Subsidence Monitoring During 2015—2018 in Changzhou Based on Time Series InSAR Method[J]. Journal of Nanjing University (Natural Science), 2019, 55(3): 370-380 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJDZ201903004.htm
    [3] Gu C L. Urbanization: Positive and Negative Effects[J]. Science Bulletin, 2019, 64(5): 281-283 doi:  10.1016/j.scib.2019.01.023
    [4] Costantini M, Ferretti A, Minati F, et al. Analysis of Surface Deformations over the Whole Italian Territory by Interferometric Processing of ERS, Envisat and COSMO-SkyMed Radar Data[J]. Remote Sensing of Environment, 2017, 202: 250-275 doi:  10.1016/j.rse.2017.07.017
    [5] 蒲川豪, 许强, 赵宽耀, 等. 基于遥感分析的延安新区平山造城工程地面沉降及植被恢复特征研究[J]. 工程地质学报, 2020, 28(3): 597-609 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCDZ202003017.htm

    Pu Chuanhao, Xu Qiang, Zhao Kuanyao, et al. Remote Sensing Analysis of Land Subsidence and Vegetation Restoration Characteristics in Excavaton and Filling Areas of Mountain Region for Urban Extension in Yan'an[J]. Journal of Engineering Geology, 2020, 28(3): 597-609 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCDZ202003017.htm
    [6] Li P Y, Qian H, Wu J H. Accelerate Research on Land Creation[J]. Nature, 2014, 510(7 503): 29-31 doi:  10.1038/510029a
    [7] Wu Q, Jia C, Chen S, et al. SBAS-InSAR Based Deformation Detection of Urban Land, Created from Mega-Scale Mountain Excavating and Valley Filling in the Loess Plateau: The Case Study of Yan'an City[J]. Remote Sensing, 2019, 11(14): 1 673-1 692 doi:  10.3390/rs11141673
    [8] Ma P F, Wang W X, Zhang B W, et al. Remotely Sensing Large- and Small-Scale Ground Subsidence: A Case Study of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area of China[J]. Remote Sensing of Environment, 2019, 232: 111 282-111 299 doi:  10.1016/j.rse.2019.111282
    [9] 史绪国, 张路, 许强, 等. 黄土台塬滑坡变形的时序InSAR监测分析[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2019, 44(7): 1 027-1 034 http://ch.whu.edu.cn/article/id/6444

    Shi Xuguo, Zhang Lu, Xu Qiang, et al. Monitoring Slope Displacements of Loess Terrace Using Time Series InSAR Analysis Technique[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(7): 1 027-1 034 http://ch.whu.edu.cn/article/id/6444
    [10] 张路, 廖明生, 董杰, 等. 基于时间序列InSAR分析的西部山区滑坡灾害隐患早期识别——以四川丹巴为例[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2018, 43(12): 2 039-2 049 http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract6288.shtml

    Zhang Lu, Liao Mingsheng, Dong Jie, et al. Early Detection of Landslide Hazards in Mountainous Areas of West China Using Time Series SAR Interferometry—A Case Study of Danba, Sichuan[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2018, 43(12): 2 039-2 049 http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract6288.shtml
    [11] 刘琦, 岳国森, 丁孝兵, 等. 佛山地铁沿线时序InSAR形变时空特征分析[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2019, 44(7): 1 099-1 106 http://ch.whu.edu.cn/article/id/6452

    Liu Qi, Yue Guosen, Ding Xiaobing, et al. Temporal and Spatial Characteristics Analysis of Deformation Along Foshan Subway Using Time Series InSAR[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(7): 1 099-1 106 http://ch.whu.edu.cn/article/id/6452
    [12] 陆会燕, 李为乐, 许强, 等. 光学遥感与InSAR结合的金沙江白格滑坡上下游滑坡隐患早期识别[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2019, 44(9): 1 342-1 354 http://ch.whu.edu.cn/article/id/6507

    Lu Huiyan, Li Weile, Xu Qiang, et al. Early Detection of Landslides in the Upstream and Downstream Areas of the Baige Landslide, the Jinsha River Based on Optical Remote Sensing and InSAR Technologies[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(9): 1 342-1 354 http://ch.whu.edu.cn/article/id/6507
    [13] 许才军, 林敦灵, 温扬茂. 利用InSAR数据的汶川地震形变场提取及分析[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2010, 35(10): 1 138-1 142 http://ch.whu.edu.cn/article/id/1081

    Xu Caijun, Lin Dunling, Wen Yangmao. Extract and Analysis Surface Deformation Caused by Wenchuan Mw 7.9 Earthquake from InSAR Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(10): 1 138-1 142 http://ch.whu.edu.cn/article/id/1081
    [14] 许强, 董秀军, 李为乐. 基于天-空-地一体化的重大地质灾害隐患早期识别与监测预警[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2019, 44(7): 957-966 http://ch.whu.edu.cn/cn/y2019/v44/i7/957

    Xu Qiang, Dong Xiujun, Li Weile. Integrated Space-Air-Ground Early Detection, Monitoring and Warning System for Potential Catastrophic Geohazards[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(7): 957-966 http://ch.whu.edu.cn/cn/y2019/v44/i7/957
    [15] 许强. 对地质灾害隐患早期识别相关问题的认识与思考[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2020, 45(11): 1 651-1 659 doi:  10.13203/j.whugis20200043

    Xu Qiang. Understanding and Consideration of Related Issues in Early Identification of Potential Geohazards[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(11): 1 651-1 659 doi:  10.13203/j.whugis20200043
    [16] 葛大庆, 戴可人, 郭兆成, 等. 重大地质灾害隐患早期识别中综合遥感应用的思考与建议[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2019, 44(7): 949-956 http://ch.whu.edu.cn/article/id/6437

    Ge Daqing, Dai Keren, Guo Zhaocheng, et al. Early Identification of Serious Geological Hazards with Integrated Remote Sensing Technologies: Thoughts and Recommendations[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(7): 949-956 http://ch.whu.edu.cn/article/id/6437
    [17] 李达, 邓喀中, 高晓雄, 等. 基于SBAS-InSAR的矿区地表沉降监测与分析[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2018, 43(10): 1 531-1 537 doi:  10.13203/j.whugis20160566

    Li Da, Deng Kazhong, Gao Xiaoxiong, et al. Monitoring and Analysis of Surface Subsidence in Mining Area Based on SBAS-InSAR[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2018, 43(10): 1 531-1 537 doi:  10.13203/j.whugis20160566
    [18] 师芸, 李伟轩, 唐亚明, 等. 时序InSAR技术在地球环境监测及其资源管理中的应用: 以交城-清徐地区为例[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2019, 44(11): 1 613-1 621 http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract6545.shtml

    Shi Yun, Li Weixuan, Tang Yaming, et al. Time Series InSAR Measurement for Earth Environmental Monitoring and Resource Management: A Case Study of Jiaocheng-Qingxu Area[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(11): 1 613-1 621 http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract6545.shtml
    [19] Berardino P, Fornaro G, Lanari R, et al. A New Algorithm for Surface Deformation Monitoring Based on Small Baseline Differential SAR Interferograms[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2002, 40(11): 2 375-2 383 doi:  10.1109/TGRS.2002.803792
    [20] Lanari R, Mora O, Manunta M, et al. A Small-Baseline Approach for Investigating Deformations on Full-Resolution Differential SAR Interferograms[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2004, 42(7): 1 377-1 386 doi:  10.1109/TGRS.2004.828196
    [21] Lanari R, Casu F, Manzo M, et al. An Overview of the Small Baseline Subset Algorithm: A DInSAR Technique for Surface Deformation Analysis[J]. Pure and Applied Geophysics, 2007, 164(4): 637-661 doi:  10.1007/s00024-007-0192-9
    [22] 朱建军, 李志伟, 胡俊. InSAR变形监测方法与研究进展[J]. 测绘学报, 2017, 46(10): 1 717-1 733 doi:  10.11947/j.AGCS.2017.20170350

    Zhu Jianjun, Li Zhiwei, Hu Jun. Research Progress and Methods of InSAR for Deformation Monitoring[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2017, 46(10): 1 717-1 733 doi:  10.11947/j.AGCS.2017.20170350
    [23] 葛苗苗, 李宁, 张炜, 等. 黄土高填方沉降规律分析及工后沉降反演预测[J]. 岩石力学与工程学报, 2017, 36(3): 745-753 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSLX201703024.htm

    Ge Miaomiao, Li Ning, Zhang Wei, et al. Settlement Behavior and Inverse Prediction of Post-Construction Settlement of High Filled Loess Embankment[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2017, 36(3): 745-753 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSLX201703024.htm
    [24] 杜伟飞, 郑建国, 刘争宏, 等. 黄土高填方地基沉降规律及排气条件影响[J]. 岩土力学, 2019, 40(1): 325-331 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTLX201901034.htm

    Du Weifei, Zheng Jianguo, Liu Zhenghong, et al. Settlement Behavior of High Loess-Filled Foundation and Impact from Exhaust Conditions[J]. Rock and Soil Mechanics, 2019, 40(1): 325-331 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTLX201901034.htm
    [25] 霍晨琛. 地下水位上升对黄土高填方边坡稳定性的影响研究[D]. 西安: 长安大学, 2016

    Huo Chenchen. Study on the Stability of High-filled Loess Slope Under the Rise of Groundwater Level[D]. Xi'an: Chang'an University, 2016
    [26] 刘颖莹. 延安新区高填方黄土湿陷变形试验及其数值模拟研究[D]. 西安: 西北大学, 2018

    Liu Yingying. Experimental Study and Numerical Simulation on the Collapsibility of High Embankment Loess in Yan'an New District[D]. Xi'an: Northwest University, 2018
    [27] 高登辉. 延安新区黄土的变形强度及持水特性研究[D]. 兰州: 兰州理工大学, 2016

    Gao Denghui. Research on Characteristics of Deformation and Strength as well as Moisture Retention of Loess in Yan'an New Area[D]. Lanzhou: Lanzhou University of Technology, 2016
    [28] Chen G, Zhang Y, Zeng R Q, et al. Detection of Land Subsidence Associated with Land Creation and Rapid Urbanization in the Chinese Loess Plateau Using Time Series InSAR: A Case Study of Lanzhou New District[J]. Remote Sensing, 2018, 10(2): 270-292 doi:  10.3390/rs10020270
    [29] 段旭, 董琪, 门玉明, 等. 黄土沟壑高填方工后地下水与土体含水率变化研究[J]. 岩土工程学报, 2018, 40(9): 1 753-1 758 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTGC201809027.htm

    Duan Xu, Dong Qi, Men Yuming, et al. Change of Groundwater and Water Content of Loess High Fill in Gully Regions[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2018, 40(9): 1 753-1 758 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTGC201809027.htm
    [30] 张继文, 于永堂, 李攀, 等. 黄土削峁填沟高填方地下水监测与分析[J]. 西安建筑科技大学学报(自然科学版), 2016, 48(4): 477-483 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XAJZ201604004.htm

    Zhang Jiwen, Yu Yongtang, Li Pan, et al. Groundwater Monitoring and Analysis of High Fill Foundation in Loess Hilly-Gully Region[J]. Journal of Xi'an University of Architecture and Technology (Natural Science Edition), 2016, 48(4): 477-483 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XAJZ201604004.htm
    [31] 王之栋, 文学虎, 唐伟, 等. 联合多InSAR技术的龙门山-大渡河区域地灾隐患早期探测[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2020, 45(3): 451-459 doi:  10.13203/j.whugis20190064

    Wang Zhidong, Wen Xuehu, Tang wei, et al. Early Detection of Geological Hazards in Longmenshan-Dadu River Area by Using Various InSAR Techniques[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(3): 451-459 doi:  10.13203/j.whugis20190064
    [32] 李珊珊, 李志伟, 胡俊, 等. SBAS-InSAR技术监测青藏高原季节性冻土形变[J]. 地球物理学报, 2013, 56(5): 1 476-1 486 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQWX201305007.htm

    Li Shanshan, Li Zhiwei, Hu Jun, et al. Investigation of the Seasonal Oscillation of the Permafrost over Qinghai-Tibet Plateau with SBAS-InSAR Algorithm[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2013, 56(5): 1 476-1 486 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQWX201305007.htm
    [33] 李永生, 张景发, 李振洪, 等. 利用短基线集干涉测量时序分析方法监测北京市地面沉降[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2013, 38(11): 1 374-1 377 http://ch.whu.edu.cn/article/id/2813

    Li Yongsheng, Zhang Jingfa, Li Zhenhong, et al. Land Subsidence in Beijing City from InSAR Time Series Analysis with Small Baseline Subset[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(11): 1 374-1 377 http://ch.whu.edu.cn/article/id/2813
    [34] 戴可人, 卓冠晨, 许强, 等. 雷达干涉测量对甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变追溯[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2019, 44(12): 1 778-1 786, 1 796 http://ch.whu.edu.cn/CN/Y2019/V44/I12/1778

    Dai Keren, Zhuo Guanchen, Xu Qiang, et al. Tracing the Pre-failure Two-dimension Surface Displacements of Nanyu Landslide, Gansu Province with Radar Interferometry[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(12): 1 778-1 786, 1 796 http://ch.whu.edu.cn/CN/Y2019/V44/I12/1778
    [35] 赵超英, 刘晓杰, 张勤, 等. 甘肃黑方台黄土滑坡InSAR识别、监测与失稳模式研究[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2019, 44(7): 996-1 007 http://ch.whu.edu.cn/CN/Y2019/V44/I7/996

    Zhao Chaoying, Liu Xiaojie, Zhang Qin, et al. Research on Loess Landslide Identification, Monitoring and Failure Mode with InSAR Technique in Heifangtai, Gansu[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(7): 996-1 007 http://ch.whu.edu.cn/CN/Y2019/V44/I7/996
    [36] Liu X J, Zhao C Y, Zhang Q, et al. Characterizing and Monitoring Ground Settlement of Marine Reclamation Land of Xiamen New Airport, China with Sentinel-1 SAR Datasets[J]. Remote Sensing, 2019, 11(5): 585-604 doi:  10.3390/rs11050585
  • 加载中
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

  1. 本站搜索
  2. 百度学术搜索
  3. 万方数据库搜索
  4. CNKI搜索

Figures(8)  / Tables(1)

Article Metrics

Article views(1272) PDF downloads(229) Cited by()

Related
Proportional views

Time Series InSAR Monitoring and Analysis of Spatiotemporal Evolution Characteristics of Land Subsidence in Yan'an New District

doi: 10.13203/j.whugis20200146
Funds:

The National Natural Science Foundation of China 41790445

The National Natural Science Foundation of China 41630640

  • Author Bio:

Abstract:   Objectives  Yan'an New District has attracted much attention because of its large-scale mountain excavation and city construction project. Such mega-scale land creation, rapid urban construction and complex geological conditions has induced wide land subsidence in the region.  Methods  In this paper, the temporal and spatial evolution of land subsidence in Yan'an New District was assessed using small baseline subset synthetic aperture radar interferometry (SBAS-InSAR) to process the Sentinel-1A images covering the period from May 2016 to October 2019. Then, the mechanism and evolution trend of land subsidence in the new district was analyzed.  Results  Experimental results suggest that the spatial evolution pattern of land subsidence in Yan'an New District is highly relevant with the process of land creation project. The land subsidence area in the new district gradually expanded from the major urban area to the area of forest along with the land creation project, and its area decreased gradually with the passing of time. The temporal deformation evolution of land subsidence in the new district is related to the thickness of the fill, and all exhibit non-linear subsidence with various velocities. The temporal evolution of land subsidence undergoes three processes of rapid-slow-steady. The greater the thickness of the fill, the larger the amount of sedimentation, the longer it takes for the sedimentation to stabilize.  Conclusions  The main internal mechanism of land subsidence is the consolidation and compression deformation of the loess fill, which can be divided into three stages: Instantaneous settlement, consolidation settlement, and secondary consolidation settlement. Based on the characteristics of different stages combined with time series deformation, the land subsidence process and development trend can be analyzed. The research results provide a scientific reference for further monitoring and early warning, urban planning, and prevention and control of subsidence disasters in the new district.

XU Qiang, PU Chuanhao, ZHAO Kuanyao, HE Pan, ZHANG Hanyue, LIU Jialiang. Time Series InSAR Monitoring and Analysis of Spatiotemporal Evolution Characteristics of Land Subsidence in Yan'an New District[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2021, 46(7): 957-969. doi: 10.13203/j.whugis20200146
Citation: XU Qiang, PU Chuanhao, ZHAO Kuanyao, HE Pan, ZHANG Hanyue, LIU Jialiang. Time Series InSAR Monitoring and Analysis of Spatiotemporal Evolution Characteristics of Land Subsidence in Yan'an New District[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2021, 46(7): 957-969. doi: 10.13203/j.whugis20200146
  • 地面沉降是指在自然因素和人为因素的作用下,由于地壳表层未固结土体压缩变形而引起的区域性地面高程降低的环境地质现象,是一种难以恢复的环境和资源损失[1-2]。随着快速的城市化建设,地面沉降已成为一种普遍存在于众多城市及城市群的地质灾害[3-4],对社会经济持续发展、城市规划建设以及人民生产生活都产生了严重影响。近年来,随着中国"西部大开发"和"一带一路"倡议的持续推进以及城市化发展的需要,平山造城工程已成为土地资源短缺的黄土沟壑地区城市发展的必然趋势[5]。延安地处黄土高原丘陵沟壑区,由于土地资源短缺,严重制约了延安市的经济社会发展,因此,延安市实行"中疏外扩、上山建城"的发展战略,通过削山、填沟、造地、建城,将黄土沟壑地区建造成城市建设用地,从而建设了一个总占地面积为78.5 km2的延安新区[6]。在湿陷性黄土沟壑地区开展如此大规模的土地创造工程以及快速的城市化建设,加上其所处的工程地质和水文地质条件复杂多变,使得延安新区平山造城工程工后的不均匀地面沉降现象显著[7]。因此,研究延安新区地面沉降的时空演化规律及其发展趋势,可为新区的城市规划建设、沉降科学防控提供理论参考依据,是类似工程建设灾变防控亟需解决的重要现实问题,同时对揭示平山造城工程灾变的时空动态演化规律和建立此类工程灾变防控理论技术体系具有重要的意义。

    目前,广泛应用于城市地表形变监测的方法有基于点的大地测量方法,如水准测量和全球导航卫星系统等[7]。虽然这些方法可以实现局部地表变形的单点高精度监测,但同时又存在空间分辨率低和较高的成本问题[8]。与传统的变形监测方法相比,基于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)数据的干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术因其具有空间覆盖范围广、空间分辨率高、全天时、全天候、形变探测精度高等特点[9-10],已在区域性地表形变监测[11]、滑坡灾害隐患早期识别[12]、地震形变监测[13]等地质灾害领域得到了广泛应用,并逐渐成为不可或缺的重要技术手段[14-16]。差分雷达干涉测量技术(differential interferometric synthetic aperture radar,D-InSAR)是利用同一地区不同时间的两幅SAR影像进行干涉处理,从而获取高精度地表形变信息,监测精度可达毫米级,但常规D-InSAR的测量精度往往受时间、空间失相干以及大气延迟等因素的影响[17],同时还具有较低的时间分辨率[18]。小基线集技术(small baseline subsets InSAR,SBAS-InSAR)极大克服了由于时空基线过长而导致的失相干现象,同时减缓了大气效应以及地形对差分的影响,提高了InSAR的监测精度[19-21]。大量的研究实例证实了SBAS-InSAR技术在植被覆盖地区以及城市地表形变监测中的适用性和可靠性[7, 22]

    延安新区的平山造城工程位于湿陷性黄土地区,同时具有高填方、建设环境复杂等特点,使得新区工后地面沉降现象显著。然而,目前针对新区地面沉降的研究主要依靠对典型区域的特定单点进行高精度监测[23-24],难以对新区的区域性地面沉降及其时空演化特征进行详细表征。少数学者基于SBAS-InSAR技术对延安新区的地面沉降空间分布以及影响因素进行了深入分析,并验证了SBAS-InSAR技术用于新区地表形变监测的适用性和可行性[7]。但是,目前对于延安新区地面沉降的时空演化规律缺乏深入、系统的研究。因此,为了完善和丰富延安新区地面沉降的时空变化监测,本文通过选取Sentinel-1A雷达影像数据,利用SBAS-InSAR技术获取了2016-2019年期间延安新区的地表形变信息,分析了地面沉降的时空演化特征及其与平山造城工程的空间相关性,并对平山造城工程工后地面沉降内在机理及其发展趋势进行了初步探讨,以期为新区的规划建设以及沉降防控提供科学依据。

  • 延安市位于黄土高原中南部丘陵沟壑地区(图 1(a)),城区密集分布在近似"Y"字形的山间河谷地带,属于典型的"线"型城市。丘陵沟壑地貌使得城市土地资源严重不足,极大阻碍了延安市的经济社会发展。随着城市化发展步伐不断加快以及人口的快速增长,老城区土地短缺问题进一步加剧。为了满足城市持续发展的需要,延安市选择上山建城发展策略,通过削山、填沟、造地、建城,将黄土沟壑地带整理成平坦的建设用地,从而建造一个面积为老城区两倍的城市新区[25-26]——延安新区。新区挖填方工程于2012年4月正式开工建设,至2018年8月岩土工程建设全面完成,工程造地总面积约22.3 km2(图 1(b)),最大填方体厚度达到112 m[27]。根据官方报告,实际土方量约为6亿m3,其中挖方量约3.3亿m3,填方量约2.7亿m3

    Figure 1.  Location of the Study Area

    延安新区(北区)位于延安老城区以北约1 km处,原始地形呈典型丘陵沟壑地貌,地势起伏大,相对高差约100~150 m。研究区出露地层主要为中更新统离石黄土(Q2)、上更新统马兰黄土(Q3),受地质环境条件的影响,黄土的分布及其厚度复杂多变,且具有特殊的结构特征和湿陷特性。填方过程中的重塑改变了原状黄土的物理性质,使得重塑黄土具有松散的结构特征和较强的压缩特性[28]。区域气候属于温带半干旱大陆性季风气候,多年平均降水量约为562 mm,主要集中在6月至9月,且多以强降雨为主。原始沟谷水文地质结构主要表现在上部为透水不含水层与含水层,下部为相对完整的基岩隔水层。地下水类型包括第四系孔隙潜水和侏罗系基岩裂隙水两类,以大气降雨为主要补给来源,以泉水和蒸发等方式排泄[29-30]

  • 本文主要选取覆盖研究区的Sentinel-1A影像数据对延安新区工后地面沉降特征进行探测,并对新区工后地面沉降的时空演化特征进行分析。Sentinel-1A卫星是欧洲航天局"哥白尼计划"所研制的首颗环境监测卫星,于2014年4月3日发射升空,重访周期为12 d。由于新区在2012—2015年间处于高强度的建设期(深开挖、高填方、场地平整、地基处理等),频繁的工程建设扰动使得地表覆盖发生了显著改变,严重影响了地面沉降监测的准确性和可靠性,因此,本文共选取95景升轨Sentinel-1A单视复数影像,时间跨度范围为2016-05-16—2019-10-16。

    在整个SAR数据监测时间段内,延安新区的平山造城工程仍在继续,持续高强度的削山造地工程显著改变了原有的地表形态。因此,为了减小由于地表改变造成的显著失相干现象,将SAR数据分为两类进行InSAR处理。第一类是将整个序列进行InSAR处理,以获取新区的长期形变监测结果,从而分析地面沉降的时间演化特征;另一类则是依据SAR数据获取时间分为4组,分别进行InSAR处理,以减小失相干的影响,从而获取新区地面沉降空间分布年际演化特征,4组数据时间跨度分别为2016-05-16—2017-02-28、2017-03-12—2017-11-19、2017-12-01—2018-12-20、2019-01-01—2019-10-16。此外,选取30 m分辨率的SRTM(shuttle radar topography mission)数据作为外部数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据,以去除地形起伏的影响。同时,选取资源三号(ZY-3)卫星立体像对提取的2017年DEM作为工后地形数据,用以分析典型区域地面沉降与填方体厚度的关系。为了探讨人类工程活动与新区地面沉降的空间相关性,选取多期历史Google Earth光学遥感影像对平山造城工程的空间演化过程进行解译。本文研究所选取的数据基本参数信息见表 1

    数据源 参数
    Sentinel-1A 轨道方向 升轨
    幅宽/km 250
    雷达波长/cm 5.63
    空间分辨率/m2 5×20
    重访周期/d 12
    入射角/(°) 39
    极化方式 VV
    SRTM 空间分辨率/m 30
    ZY-3 DEM 数据获取时间 2017-10-13
    空间分辨率/m 5
    Google Earth 空间分辨率/m 0.48

    Table 1.  Basic Parameters of Experimental Datasets

  • 从2016—2019年,由于城市化的快速发展,潜在的永久散射体(如建筑物)快速发生变化,在新区能检测到的永久散射体很少。此外,在沉降速率和植被覆盖相对较高的填方区,SBAS-InSAR技术降低了去相干和DEM误差相位的影响[10, 28]。因此,为了在新区获取更可靠、更密集的结果,利用SBAS-InSAR技术对新区地表形变进行探测。

    SBAS-InSAR是一种依据多主影像和短时空基线准则的时间序列InSAR分析方法,其通过多主影像、短时空基线准则生成的干涉组合,可以形成尽可能多的干涉对集合,利用最小二乘法对每个小集合的形变时间序列进行解算,并通过奇异值分解法将多个小集合联合起来进行求解,从而获取整个观测时间内的地表时间序列形变信息[31]。SBAS-InSAR技术在一定程度上减缓了由于时空基线过长而导致的失相干现象,同时还增加了形变监测的时间分辨率[32]。其主要技术原理描述如下[1, 33-34]

    设有按照一定时间序列(t0t1tN)获取覆盖同一区域的N+1幅SAR影像,任意选取一幅影像作为主影像进行配准,设置合适的时空基线阈值进行干涉对组合,再分别对每个组合影像对进行差分干涉处理,共生成M幅差分干涉图,此时M满足:

    假设第j幅已经解缠的干涉图是由$ {t}_{A} $和$ {t}_{B} $时刻($ {t}_{B} $ > $ {t}_{A} $)获取的两期SAR影像进行差分干涉得到,那么此时这幅干涉图中某个像素点处的干涉相位可以表示为:

    式中,$ \mathrm{\delta }{\varphi }_{j} $为某一像素点处的干涉相位;$ \varphi \left({t}_{\mathrm{A}}\right) $和$ \varphi \left({t}_{B}\right) $分别是像素点在$ {t}_{A} $和$ {t}_{B} $时刻对应于$ {t}_{0} $时刻的相位;$ \mathrm{\delta }{\varphi }_{{}_{j}}^{\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{f}} $为$ {t}_{A} $~$ {t}_{B} $时刻之间视线向的形变相位;$ \mathrm{\delta }{\varphi }_{{}_{j}}^{\mathrm{t}\mathrm{o}\mathrm{p}\mathrm{o}} $为地形相位误差;$ \mathrm{\delta }{\varphi }_{{}_{j}}^{\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{m}} $为大气相位误差;$ \mathrm{\delta }{\varphi }_{{}_{j}}^{\mathrm{n}\mathrm{o}\mathrm{i}\mathrm{s}\mathrm{e}} $为噪声引起的相位误差。其中,$ \mathrm{\delta }{\varphi }_{{}_{j}}^{\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{f}} $、$ \mathrm{\delta }{\varphi }_{{}_{j}}^{\mathrm{t}\mathrm{o}\mathrm{p}\mathrm{o}} $、$ \mathrm{\delta }{\varphi }_{{}_{j}}^{\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{m}} $可进一步表示为:

    式中,$ d\left({t}_{A}\right) $和$ d\left({t}_{B}\right) $分别代表$ {t}_{A} $和$ {t}_{B} $时刻相对参考时间$ {t}_{0} $时刻$ \left(d\right({t}_{0}) $=0$ ) $的视线向累积形变量;λ为雷达波长;R为雷达到地面观测物体的斜距;θ为入射角;B为垂直基线;∆h为高程误差;$ {\varphi }_{\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{m}}\left({t}_{A}\right) $、$ {\varphi }_{\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{m}}\left({t}_{B}\right) $分别为$ {t}_{A} $和$ {t}_{B} $时刻对应的大气延迟相位。

    考虑到SRTM高程数据为2000年获取,已无法反映平山造城后的地形起伏,地形相位误差是差分干涉相位的主要分量,因此在InSAR处理时需要重点考虑DEM误差的改正。首先,选取长空间基线及短时间基线的干涉对来计算DEM误差;然后,将计算出的DEM误差迭代更新至原始的DEM中进行DEM精化[35];最后,重新进行差分干涉,选择时空基线较短的干涉对进行时序InSAR处理,从而获取地表时间序列形变信息。

    通过上述方法所获取的新区地表形变结果为雷达视线方向的位移($ {d}_{\mathrm{L}\mathrm{O}\mathrm{S}} $),而黄土高填方引起的地表变形以竖向位移为主。因此,在分析新区地表变形特征时,假设该区域不存在水平形变,雷达视线向位移完全由地表垂直变形引起,从而可以利用局部入射角将雷达视线方向的形变测量结果投影转换到垂直方向($ {d}_{V} $),关系式如下:

  • 利用SBAS-InSAR技术对2016-05-2019-10期间获取的覆盖新区的升轨Sentinel-1A影像数据进行整体处理,得到了延安新区长时间序列的地表形变特征信息(见图 2)。形变测量参考点位于延安老城区中心(图 2中黑色五角星所示),该地区相对比较稳定,假设其形变值为0。图 2中,形变速率为正值,则表示地物朝向卫星运动;形变速率为负值,则表示地物远离卫星运动。从图 2可以看出,新区沉降变形区主要分布在桥儿沟沟谷中心、高家沟上游部分地区及延安新区西部边界工程边坡处。考虑到还未获取到新区地表高精度监测数据,本文利用内符合精度[11]以及前人研究结果对比验证监测结果的可靠性。结果显示,不同时间雷达影像测量值得到的形变速率值标准差大部分都在0~2.5 mm/a以内,而且本文监测到的地面沉降空间分布及量级与前人监测结果基本一致[7],表明本文的监测结果可靠。

    Figure 2.  Annual Mean Surface Deformation Rates of Yan'an New District form 2016 to 2019

    在桥儿沟流域,地面沉降沿填方区呈北西-南东向的带状分布,主要的沉降变形速率范围为15~60 mm/a,地面最大年平均沉降速率达64.1 mm/a,差异沉降现象显著。在西部边界工程边坡处,地面沉降呈沉降漏斗状分布,主要的沉降速率范围为10~30 mm/a,地面最大年平均沉降速率达40.2 mm/a。延安老城区在整个探测时间段内基本处于稳定状态,形变速率主要在-2~1 mm/a范围内。在高家沟流域,仅在上游局部地区探测到明显的沉降现象,主要的沉降速率范围为10~40 mm/a,最大年平均沉降速率达44.2 mm/a。而在高家沟下游及东北边界处的两处填方区探测到的形变很少甚至没有,主要是由于持续高强度的工程建设扰动(如填方工程造成地形显著改变)以及工后早期(主固结沉降阶段)沉降量过大等因素造成了大量的失相干。

    同时,由图 2还可以看出,新区沉降区与填方范围的空间分布具有显著的相关性,地面沉降均分布在填方区内,表明新区地面沉降的分布主要受控于填方工程的强度与分布。沿图 2选取横沟谷走向(A-A'剖线、B-B'剖线、C-C'剖线)和顺沟谷走向(D-D'剖线)两个方向的4条典型剖线,提取了地表形变速率、原始地形以及工后地形信息(目前地形),结果如图 3所示。由图 3可以明显看出,不管是横沟谷方向还是顺沟谷走向方向,新区地表形变速率始终存在随原始地形变化而波动的趋势,两者具有较好的相关性,而原始地形又与填方体厚度紧密相关,即填方厚度是沉降速率大小的主要影响因素。

    Figure 3.  Typical Cross-Sections of Vertical Deformation Rates of Yan'an New District

  • 前已述及,填方工程是控制新区地面沉降空间分布的主要因素,那么新区地面沉降的演化也会受填方工程的空间演化控制。选取覆盖延安新区的历史多期Google Earth光学影像对平山造城工程的范围进行解译,可以大致反映出新区工程造地以及城市化建设的演化过程(见图 4)。延安新区平山造城工程于2012年4月开工建设,至2013年9月岩土工程一期完工,此时工程造地范围主要集中在桥儿沟流域,造地面积约为12.3 km2(见图 4(c))。此后,陆续开展与老城区连接的其他6个流域的工程造地以及土地综合治理工程,由图 4(c)图 4(d)也可以看出,2014—2015年新区工程范围从桥儿沟流域急剧向周边扩展,至2016年以后,新区的造地工程速度逐渐变缓,于2018年8月,新区岩土工程建设全面完工,工程造地总面积约为22.3 km2(见图 4(g))。除了工程造地,城市化建设也是平山造城工程中主要的建设内容,随着造地工程的逐步完工,延安新区城市化建设也逐渐开始,其主要分布在桥儿沟流域,高家沟流域目前主要作为绿化工程用地(见图 4(h))。

    Figure 4.  Spatial Evolution Process of Mountain Excavation and City Construction of Yan'an New District

  • 为了揭示新区地面沉降变形特征及演化规律,同时避免由于填方工程造成地形变化而引起的显著失相干(见图 2),将Sentinel-1A影像数据分为4组进行SBAS-InSAR处理,获取了延安新区地面沉降时空分布演化特征(见图 5)。由图 5可以看出,不同时间段内的地面沉降分布与量级有所不同,在2016-05—2017-02时间段内,新区的地面沉降分布广泛,而且沉降量也较大。桥儿沟流域主要的沉降变形速率范围为30~110 mm/a,最大沉降速率达113.7 mm/a。由于此时高家沟的工程建设仍在进行,因此还是造成了局部区域的失相干(见图 5(a))。2017-03—2017-11,桥儿沟流域内地面沉降分布面积显著减少,且沉降速率也大幅下降,沉降变形速率范围为20~60 mm/a,最大沉降速率达72.8 mm/a(见图 5(b))。2017-12—2018-12,桥儿沟流域内地面沉降分布面积变化不明显,在局部区域出现由于人类活动造成地面沉降区增大的现象,沉降速率处于缓慢降低的过程,沉降变形速率范围为20~55 mm/a,最大沉降速率达57.6 mm/a。此时,在高家沟流域已探测到大量的地面沉降,沉降速率范围为15~40 mm/a,最大沉降速率达46.9 mm/a(见图 5(c))。2019-01—2019-10,桥儿沟流域内地面沉降分布面积持续减小,地面沉降速率也持续降低,主要的沉降速率范围为15~40 mm/a,最大沉降速率达54.2 mm/a。由于2018-08新区的岩土工程建设全面完工,因此在高家沟流域可探测到大量的工后地面沉降现象,沉降变形速率范围为25~100 mm/a,最大沉降速率达115.0 mm/a,最大沉降速率已超过桥儿沟流域(见图 5(d))。从整个空间演化过程可以看出,地面沉降分布随着造地工程由南西向北东发展,即由主要造城区(桥儿沟流域)向造林区(高家沟流域)发展。

    Figure 5.  Spatial Evolution Process of Land Subsidence of Yan'an New District

    为进一步量化地面沉降区随时间的演化过程,将图 5中的沉降区矢量化后可以得到地面沉降区面积(见图 6)。图 6(a)表示的是整个新区范围内的地面沉降区面积随时间的变化过程,在2016-2018年,由于高家沟流域一直在持续进行填筑工程(见图 4),因此早期完工的桥儿沟流域地面沉降区范围表现为逐渐缩小,而在高家沟流域则表现为不断增加,且最大沉降速率也在加大(见图 5),但是整个新区地面沉降区总面积随时间仍呈波动下降的趋势(见图 6(a))。图 6(b)表示的是桥儿沟流域内的地面沉降区面积变化,桥儿沟流域在整个监测时间内都处于填方工程工后的沉降阶段,其地面沉降区变化主要表现为先急剧减少,再局部增加,最后缓慢减小,整体呈有起伏的下降趋势,局部的上升主要是由人类工程活动(如建筑工程、道路建设等)的加剧造成(见图 4(g))。

    Figure 6.  Land Subsidence Area Changes of Yan'an New District and Qiaoergou Basin

  • 为了研究延安新区平山造城工程工后地面沉降长时间序列演化特征,在图 2中沿横纵两个剖线不同位置选取9个特征点P1~P9,分析其时序形变信息(见图 7,图例P1~P9括号中的数值表示填土厚度)。其中,P1~P5位于横向沟谷方向,原始地形起伏较大,造成填方体厚度差异明显,而P3P6~P9位于纵向沟谷方向,填方体厚度随原始地形起伏差异相对较小。由图 7可以看出,9个特征点均呈不同速度的非线性沉降,地面沉降时间演化经历了快速-减缓-平稳3个沉降变形过程,主要表现在工后沉降初始阶段呈急剧快速沉降,沉降速率较大,随着时间的推移,沉降逐渐趋缓,沉降速率逐渐降低,最后趋于稳定,这与前人研究结果基本一致[23]。其中,最大和最小累计沉降分别位于P3P5点,分别为186.3 mm和52.5 mm。累计沉降量主要受控于填方体厚度的影响,填方体厚度越小,其累计沉降量相对越小。此外,不同填土厚度对沉降时序演化过程也有较大的影响。填土厚度相对较低时,如P5处的填土厚度为18 m,其快速沉降的时间很短,主要处于长期缓慢变形过程,且逐渐趋于稳定。而填土厚度较高时,如P3处的填土厚度为109 m,2016-2019年一直呈较大的沉降趋势,目前并未出现明显的减缓趋势,因此推测此处仍会有较大的沉降,且沉降达到稳定所需的时间也会更长。

    Figure 7.  Time Series Deformation of Typical Feature Points at Different Profiles

  • 延安新区高填方地面沉降主要包括填土体自身沉降以及下部原地基的沉降,已有相关学者对新区高填方体的沉降进行了分层监测,发现在施工期新区填方体自身变形是总沉降的主要组成部分[23],工后沉降则几乎全是填方体自身沉降[24]。与传统饱和土地基沉降不同,新区填土为非饱和黄土,因此,新区工后地面沉降的主要内在机理为填方体自身的固结压缩变形,也即非饱和黄土中的孔隙体积减小、土颗粒重新排列以及土骨架变形共同作用下的综合结果。如果土体没有发生剪切破坏,土颗粒的移动速度与孔隙气和孔隙水排出速度相比很小,一般可忽略,则认为土体变形是孔隙体积变化的结果,此时孔隙比可以表示为:

    式中,e表示土体孔隙比;Vv表示土中孔隙体积;Vs表示土颗粒体积;Vw表示孔隙水体积;Va表示孔隙气体积。将式(7)对时间t求导,可得:

    由式(8)可知,土体变形的速度取决于孔隙水和孔隙气排出的速度。非饱和黄土是由固体土颗粒、孔隙水和孔隙气三相复合介质组成,其沉降是由于土体在自重和上部荷载的作用下,孔隙水和孔隙气首先被压缩然后逐渐排出,从而使得土骨架在有效应力和基质吸力的共同作用下发生固结变形。根据变形特征,高填方沉降主要由填筑过程中的瞬时沉降、填筑完成后的主固结沉降和次固结沉降3个阶段组成。总沉降可以表示为:

    式中,S表示最终沉降量;Sd为瞬时沉降(初始沉降),主要表现为施工荷载作用下,原始地基产生的瞬时形变,以及松散填土体结构重新调整变密实,孔隙压缩减小引起的变形;Sc为主固结沉降,表现为上部填土体荷载作用下,土体中孔隙水、孔隙气逐渐排出,孔隙体积缩小,有效应力增加而引起的变形;Ss为次固结沉降,表现为土体中超静孔隙压力基本消散后,在长期恒定的上部荷载作用下,土颗粒骨架蠕变所引起的变形。其中,瞬时沉降在总沉降量中所占比例最大,实际监测结果显示,施工加载期产生的瞬时沉降可达总沉降的90%以上[23]

    图 8为典型特征点的地面沉降趋势分析过程图。其中,图 8(b)为土地复垦工程完工后未来5年典型的沉降-时间预测曲线[36],主固结阶段表现为填筑完成后的急剧快速变形,次固结阶段则表现为变形逐渐减缓,并最终停止,主要以长期缓慢的压缩变形为主。延安新区InSAR实际监测到的时序形变与典型沉降-时间预测曲线具有相似的阶段沉降特征(见图 7)。基于地面沉降不同阶段的特征并结合时序形变信息,可以对新区的地面沉降过程及其发展趋势进行定性分析。因此,以前文选取的位于不同填土厚度处的P5P3特征点为例,利用时序形变信息进行地面沉降趋势分析,其具体位置见图 2,时序曲线分别如图 8(a)图 8(c)所示。当填土厚度较小时,如P5点处的填土厚度为18 m,在2019-06之前处于主固结沉降阶段,变形速度较大,并随时间逐渐减小,在2019-06之后则转为长期缓慢的次固结沉降阶段,并逐渐趋于稳定。而当填土厚度较大时,如P3点处的填土厚度为109 m,沉降发展随时间逐渐减缓,但未见明显的稳定趋势,目前仍处于主固结阶段,表明主固结完成所需时间更长,快速的地面沉降还将持续一段时间。同理,对其余特征点的时序形变进行趋势分析,可以推测其余特征点所在位置处的沉降基本都处于快速变形的主固结沉降阶段,沉降变形仍将持续。因此,不难看出,不同填土厚度会影响其地面沉降不同阶段的历时,当填土厚度较小时,土体的排气、排水通道短,孔隙中的水和气能够快速排出,孔隙压力迅速消散,使得有效应力逐渐增加,因此主固结沉降完成所需时间更短,地面沉降也更容易趋于稳定。

    Figure 8.  Land Subsidence Trend Analysis of Typical Feature Points

  • 延安新区的平山造城是黄土高原沟壑地区规模最大的岩土工程之一,其快速的工程造地、建设城市新区已引起广泛的地面沉降等灾害。本文利用SBAS-InSAR技术对覆盖延安新区的多景升轨Sentinel-1A雷达影像数据进行处理,获取了延安新区平山造城工程工后地面沉降特征,详细分析了延安新区地面沉降时空演化规律,并对新区地面沉降机理及演化趋势进行了初步探讨,主要结论有:

    1) 延安新区地面沉降空间演化格局与造地工程的发展紧密相关。地面沉降区随造地工程由南西向北东发展,呈现由主要造城区向造林区扩展的趋势;在时间演化趋势方面,新区沉降速率逐渐降低,沉降区面积总体呈衰减趋势。

    2) 新区地面沉降时间演化与填方体厚度有关,均呈不同速度的非线性沉降。地面沉降时间演化经历快速-减缓-平稳3个沉降变形过程。受填方体厚度影响,厚度越大,其累计沉降量越大,沉降达到稳定所需的时间越长。

    3) 新区工后地面沉降的内在机理主要为非饱和填土体自身的固结压缩变形,具体可分为瞬时沉降、固结沉降、次固结沉降3个阶段。基于地面沉降不同的阶段特征并结合时序形变趋势,可以对新区的地面沉降过程及其发展趋势进行分析。

Reference (36)

Catalog

    /

    DownLoad:  Full-Size Img  PowerPoint
    Return
    Return