地面沉降问题及其监测方法小结Word文档格式.docx

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地面沉降问题及其监测方法小结Word文档格式.docx

该区第四纪沉积层以冲积、洪积形成的砂层为主;

区内城市人口众多、城镇密集工农业生产集中;

地下水开采强度大,地下水位下降幅度大。

地面沉降主要发生在地下水集中开采区,沉降范围由开采范围决定。

4、山间盆地和河流谷地区

主要集中在陕西省的渭河盆地及山西省的汾河谷地以及一些小型山间盆地内,如西安、咸阳、太原、运城、临汾等城市。

第四纪沉积物沿河流两侧呈条锯状分布,以冲积砂上、粘性土为主厚度变化;

地下水补给、径流条件好;

构造运动表现为强烈的持续断陷或下陷。

地面沉降范围主要发生在地下水降落漏斗区。

因此,《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》在―公共安全‖重点领域设置了―重大自然灾害监测与防御‖优先主题,重点研究开发地震、台风、暴雨、洪水、地质灾害等监测、预警和应急处置关键技术;

《国家―十二五‖科学和技术发展规划》的―推进重点领域核心关键技术突破‖中,也把―加强地震、滑坡、泥石流等重大自然灾害立体监测技术‖列为民生科技示范重点工程。

1.2、地面沉降的类型

地面沉降分构造沉降、抽水沉降和采空沉降三种类型。

 

构造沉降,由地壳沉降运动引起的地面下沉现象;

抽水沉降,由于过量抽汲地下水(或油、气)引起水位(或油、气压)下降,在欠固结或半固结土层分布区,土层固结压密而造成的大面积地面下沉现象;

采空沉降,因地下大面积采空引起顶板岩(土)体下沉而造成的地面碟状洼地现象。

中国出现的地面沉降的城市较多。

按发生地面沉降的地质环境可分为三种模式:

1、现代冲积平原模式,如中国的几大平原。

2、三角洲平原模式,尤其是在现代冲积三角洲平原地区,如长江三角洲就属于这种类型。

常州、无锡、苏州、嘉兴、肖山的地面沉降均发生在这种地质环境中。

3、断陷盆地模式,它又可分为近海式和内陆式两类。

近海式指滨海平原,如宁波;

而内陆式则为湖冲积平原,如西安市、大同市的地面沉降可作为代表。

图2西安市地面沉降与地裂缝分布

1.3、沉降灾害的成因

1、诱发因素

1)自然因素:

①新构造运动以及地震、火山活动引起的地面沉降;

②海平面上升导致地面的相对下降(沿海);

③土层的天然固结(次固结土在自重压密下的固结作用)。

自然因素所形成的地面沉降范围大,速率小。

自然因素主要是构造升降运动以及地震、火山活动等。

一般情况下,把自然因素引起的地面沉降归属于地壳形变或构造运动的范畴,作为一种自然动力现象加以研究。

2)、人为因素:

①抽汲地下气、液体引起的地面沉降。

抽取地下水而引起的地面沉降,是地面沉降现象中发育最普通、危害性最严重的一类;

②大面积地面堆载引起的地面沉降;

③大范围密集建筑群天然地基或桩基持力层大面积整体性沉降——工程性地面沉降。

人为因素引起的地面沉降一般范围较小,但速率和幅度比较大。

人为因素主要是开采地下水和油气资源以及局部性增加荷载。

将人为因素引起的地面沉降归属于地质灾害现象进行研究和防治。

2、成因机制:

由于地面沉降的影响巨大,因此早就引起了各国政府和研究人员的密切注意。

早期研究者曾提出一些不同的观点,如新构造运动说、地层收缩说和自然压缩说、地面动静荷载说、区域性海平面上升说等。

大量的研究证明,过量开采地下水是地面沉降的外部原因,中等、高压缩性粘土层和承压含水层的存在则是地面沉降的内因。

因而多数人认为沉降是由于过量开采地下水、石油和天然气、卤水以及高大建筑物的超量荷载等引起的。

在孔隙水承压含水层中,抽取地下水所引起的承压水位的降低,必然要使含水层本身及其上、下相对隔水层中的孔隙水压力随之而减小。

根据有效应力原理可知,土中由覆盖层荷载引起的总应力是孔隙中的水和土颗粒骨架共同承担的。

由水承担的部分称为孔隙水压力(pw),它不能引起土层的压密,故称为中性压力;

而由土颗粒骨架承担的部分能够直接造成上层的压密,故称为有效应力(ps);

二者之和等于总应力。

假定抽水过程中土层内部应力不变,那么孔隙水压力的减小必然导致土中有效应力等量增大,结果就会引起孔隙体积减小,从而使土层压缩。

由于透水性能的显著差异,上述孔隙水压力减小、有效应力增大的过程,在砂层和粘土层中是截然不同的。

在砂层中,随着承压水头降低和多余水分的排出,有效应力迅速增至与承压水位降低后相平衡的程度,所以砂粒压密是“瞬时”完成的。

在粘性土层中,压密过程进行得十分缓慢,往往需要几个月、几年甚至几十年的时间;

因而直到应力转变过程最终完成之前,粘土层中始终存在有超孔隙水压力(或称剩余孔隙水压力)。

它是衡量该土层在现存应力条件下最终固结压密程度的重要指标。

相对而言,在较低应力下砂层的压缩性小且主要是弹性、可逆的,而粘土层的压缩性则大得多且主要是非弹性的水久变形。

因此,在较低的有效应力增长条件下,粘性土层的压密在地面沉降中起主要作用,而在水位回升过程中,砂层的澎胀回弹则具有决定意义。

此外,土层的压缩量还与丘层的预固结应力(即先期固结应力)、土层的应力—应变性状有关。

由于抽取地下水量不等而表现出来的地下水位变化类型和特点也对土层压缩产生一定的影响。

二、传统地面沉降检测手段

2.1、水准测量

精密水准测量作为传统的地面沉降监测方法,具有前期投入小、施工过程简单,精度能够满足工程设。

一般认为水准测量受经费和人力的限制,一般布点少,路线稀疏,监测周期长,时空分辨率都很低,已经难以满足现代防灾减灾对地表形变进行快速和大范围监测的需求。

水准网布设时需要遵循以下规范:

1.一、二等水准网不得选取新埋设的水准点或者临时转站点作为结点,而是应该选取深标、基岩标等稳定的点作为结点。

2.一、二等水准点应按照统一规范进行布设,一等水准路线在布设时要沿着道路,水准路线要闭合成环且构成网状,二等水准网要布设在一等环内。

3.如果水准点是用在工程建设活动密集区或者地下水开采区,则要在水准网的基础上按照远离监测区方向逐渐稀疏的原则适当进行加密。

4.如果是轨道交通、天然气、防汛墙等线性工程的地面沉降监测点,则要根据其走向来布设,布设间距为0.5km,重点监测区域可以按照0.2-0.3km的间距适当加密,如果所监测区域地质条件变化较大,则要沿着垂直于线性工程的走向布置少量监测点。

5.如果水准点是用于局部区域高程控制,则布设间距应为0.5km,可根据工程所处环境情况进行适当调整。

图3上海地面沉降一等水准网示意图

2.2、三角高程测量

三角高程测量是一种间接测高法,是通过观测两点间的水平距离和天顶距(或高度角)测定两点间高差的一种方法。

该观测方法简单,受地形条件限制小,施测速度快,是高程测量的基本方法。

该法在测定天顶距时,由于受大气折光的影响,天顶距的测量精度将受到很大的影响,从而使高程测量的精度也受到很大的影响。

大气折光的影响复杂多变,目前还很难用数学模型进行精确的模拟和改正,因此,三角高程测量的精度在很多场合受到限制,同时也影响了其应用的范围。

2.3、GPS测量

GPS具有全天候、自动化观测的优点,而且,其测量精度高,成果稳定可靠,在控制测量、施工测量、变形监测等领域中取得了很好的成果,并具有广阔的应用前景。

但GPS由于设备比较昂贵,一般难以进行大规模的布网监测。

同时,GPS在高程测量方面的精度也低于平面测量的精度,这在某种程度上影响了其在沉降监测方面的推广应用。

目前,由于GPS设备的大幅降价,以及一机多天线技术的推广应用,GPS监测网的建立成本得到了很大的降低,这对GPS在变形监测中的推广应用起到了很好的促进作用。

目前世界上最密集的GPS监测网是美国南加州的SCIGN网和日本的GEONET网,空间分辨率最高也只有10km。

三、InSAR地面沉降监测

星载合成孔径雷达干涉测量技术(InterferometricSyntheticApertureRadar,InSAR)是近四十年发展起来的一种新型空间大地形变测量手段。

凭借其全天时、全天候、大范围(几十公里到几百公里)、高精度(毫米到厘米级)和高空间分辨率(几米到几十米)的优势,InSAR技术已经越来越得到专家学者的认可,并被广泛应用于监测地震、火山运动、山体滑坡、冰川漂移、板块运动、以及由地下水抽取、矿山开采和填海等引起的各种地表形变。

然而,InSAR技术的应用和推广仍然受到至少三个方面的限制。

首先,InSAR测量的时间分辨率较低,取决于SAR卫星的重返周期;

其次,InSAR测量结果的精度受到时空失相关和大气延迟的影响;

最后,InSAR只能获取地表形变在雷达视线方向(Line-Of-Sight,LOS)上的一维投影。

随着SAR硬件设备的改善和InSAR技术的发展,前两个缺陷已经得到了比较好的解决。

例如,近几年发射的高分辨率SAR卫星及卫星群,可以将InSAR测量的时间分辨率从1个月左右提高到几天甚至1天。

而在传统InSAR技术的基础上发展起来多时域InSAR(Multi-TemporalInSAR,MT-InSAR)技术,通过对时间序列上的多幅SAR影像进行联合分析,能够较好的抑制时空失相关和大气延迟的影响。

而对于第三个缺陷,即InSAR一维形变监测结果难以反映地表的真实形变情况,虽然一直以来都是国内外众多专家学者的研究热点,而且近年来的研究也已经取得了一定的进展,但是其仍然是目前阻碍InSAR技术发展的最主要问题之一。

图4InSAR形变监测示意图

随着InSAR技术的逐渐成熟和被认可,已经有越来越多的SAR卫星被发射升空(见表1),如欧洲空间局的ERS-1/2和ENVISAT、日本宇航局的JERS和ALOS、加拿大空间局的Radarsat-1/2,意大利航天局的COSMO-SkyMed以及德国航天局TerraSAR-X等等,目前常用的SAR卫星如下所示:

表1常用SAR卫星

卫星/传感器

发布机构

运行时间

重返周期

波长

幅宽

分辨率(方位向×

距离向)

入射角

SEASAT

美国国家航空航天局(NASA)

1978.06-1978.10

3天

23.44cm

100km

25m×

25m

20°

-26°

ERS-1

欧洲空间局(ESA)

1991.06-2000.03

3,35,168天

5.66cm

30m×

30m

JERS-1

日本宇航局(JAXA)

1992.02-1998.10

44天

33.53cm

75km

18m×

18m

35°

ERS-2

1995.04-2011.09

35天

Radarsat-1

加拿大空间局(CSA)

1995.11-2010.11

24天

(Fine)50km

9m×

(8,9)m

37°

-47°

(Standard)100km

28m×

(21-27)m

-49°

(ScanSAR)500km

(23,27,35)m

-45°

ENVISAT/ASAR

2002.03-2012.05

5.63cm

(APmode)58-110km

(30-150)m

15°

(Image)58-110km

(Wave)5km

10m×

10m

(GM)405km

1km×

1km

17°

-42°

(WS)405km

150m×

150m

ALOS/PALSAR

2006.01-2011.04

46天

23.62cm

(Single/dualpol.)70km

(7,14)m

-60°

(quad-pol.)30km

24m

-30°

(ScanSAR)350km

100m×

100m

18°

-43°

Radarsat-2

2007.12-

5.55cm

(Spotlight)20km

0.8m×

(2.1-3.3)m

(Stripmap)20-150km

(3-25.6)m×

(2.5-42.8)m

(ScanSAR)300-500km

(46-113)m×

(43-183)m

TerraSAR-X

德国航天局(DLR)

2007.06-

11天

3.125cm

(HRSpotlight)10km

1m×

(1.5-3.5)m

-55°

(Spotlight)10km

2m×

(Stripmap)30km

3m×

(3-6)m

(ScanSAR)100km

26m×

16m

COSMO-SkyMed

意大利航天局(ASI)

16天

1m

25°

-50°

(Stripmap)30-40km

3-15m

(ScanSAR)100-200km

30-100m

3.1、DInSAR变形监测基本原理

差分干涉测量(DifferentialInSAR,D-InSAR)技术是目前国际上在InSAR应用上最为成熟的技术,它最主要的目的就是监测地球表面厘米级甚至毫米级的形变。

1989年,Gabriel等首次论证了D-InSAR监测地表微小形变的能力。

1993年,Goldstein等利用InSAR技术成功的监测到了南极的冰川移动,其成果发表于Science上,得到了众多学者的关注。

同一年,Massonnet等利用ERS-1卫星的SAR干涉图像,完整地揭示了1992年加利福尼亚Landers地震的同震位移场,其形变图与野外实际GPS监测结果非常一致,从而引起了大地测量学界的震动。

随后,D-InSAR技术被国内外学者广泛的应用于研究由各种原因引起的地表变形,其中不仅包括地震、火山运动、冰川移动、构造运动等自然现象,还包括矿山开采、地下水抽取、填海等人类活动。

InSAR技术主要由合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)系统和干涉(Interferometry)方法两部分组成。

SAR系统是一种主动式的微波成像系统,可以在一个二维平面内记录观测对象的复数信号,并且通常通过幅度和相位进行展示。

幅度反映的是地球表面的电磁特性,而相位则可以用来量测观测目标和传感器之间的距离,但是需要对两幅SAR影像进行干涉处理。

在重轨InSAR系统中,假设有两幅SAR单视复数影像(Single-LookComplex,SLC)在同一地区获取,并且具有相似成像几何,那么它们就可以通过配准形成一幅干涉图。

这幅干涉图实际上是对地面上所有观测点的干涉相位测量值的集合,而且每一个点的干涉相位都包含了这个点相对于参考点的高程信息和地表形变信息。

但是,这两幅SAR影像在空间和时间上的差异会对干涉相位产生影响,并且导致有用的相位信号被相位噪声所干扰甚至掩盖。

因此,对于任意一个观测点而言,其干涉相位φ∆可以写成:

其中φref表示参考椭球面引起的相位,φtopo表示地形引起的相位,φdef表示两次成像期间地表形变引起的相位,φatmo表示两次成像大气不一致引起的相位,φnoise表示各种噪声引起的相位。

根据InSAR的原理(图5),两个天线从同一个目标接收到的相位差也可以表示为:

图5InSAR原理图

其中λ为波长,R1和R2是两天线距离地面散射体的高度。

根据其成像原理,地面形变及地面高程会引起雷达视角θ变化δθ,上式则可以表示为:

即可得到:

由此可知,上式第一项则是参考面相位,第二项则是雷达视角变化引起的相位值。

可见雷达视角对相位的变化是很大的。

3.2、DInSAR数据处理流程

由原理可知,要得到地表性变的相位,必须去掉参考面,地形,噪声等的影响。

参考面相位可以通过成像参数和卫星地球位置信息可以去掉,而地形相位则需要通过InSAR得到的地形DEM或者外部DEM消除,根据消去地形相位的方法,可以将DInSAR分为二轨法,三轨法,四轨法。

二轨法是利用研究区域地表形变发生前后的两幅SAR影像生成干涉图,然后利用外部DEM数据模拟该区域的地形相位,并从干涉图中剔除模拟的地形相位得到研究区域的地表形变相位信息。

三轨法是利用研究区域三幅SAR影像,其中两幅为形变前或形变后获取,另一幅要跨越形变期获取。

选其中一幅为公共主影像,余下两幅为从影像分别与选定的主影像进行干涉,生成两幅干涉图:

一幅反映地形信息,一幅反映地形和形变信息。

最后再将两幅干涉图进行再次差分,就获得了只反映地表形变的信息。

四轨法同三轨法类似,四轨法是利用四幅SAR影像,其中两幅在形变前获取,两幅在形变后获取。

其中两幅进行干涉形成地形对,另两幅进行干涉形成地形和形变对,同样对这两幅干涉图进行再次差分处理,得到形变相位。

1.影像配准:

影像配准即在空间上将两幅影像套合起来。

传统的手法采用人工识别同名点的方式,比较实用的自动确定同名点的算法有三种:

相干系数法:

考虑某一点为中心选取一定大小的窗口,对应在未配准的影像一定范围内搜索,逐点移动,计算每个窗口的相干系数值,最大值的点为最佳匹配位置。

最大频谱法:

在目标窗口范围内计算各点上复数型数据的积,如果两幅影像分别为:

在匹配窗口n×

n范围内,干涉条纹可以表示为:

对u进行快速傅里叶变换,可得到各点的二维频谱值,最大值处为匹配点。

相位差平均梯度函数法:

同样强调相位信息的匹配准度,以同名点内领域内的相位变化一致性为判断依据。

2.干涉图生成:

对数据进行配准之后,就可以计算每一同名点上的相位差,生成干涉条纹图。

但是计算得到的相位差是缠绕的,它的值在(-π,π)之间,可以表示为干涉相位uint的虚部和实部的函数:

在干涉相位中包含了平地相位、地形相位和其他噪声的相位,需要提取变形相位。

3.形变相位提取:

平地相位表现为平行的条纹,垂直基线越长,干涉条纹越密集,地形起伏越大,干涉条纹越密集。

4.相位解缠:

相位解缠类似于解整周模糊度,计算得到的相位差是缠绕的,它的值在(-π,π)之间,为了得到真实相位应当运用解缠法来得到真实相位,目前一般根据路径跟踪和最小二乘原理,然而他们都来自于一个数学模型,即1996年提出的Lp范数原理。

一般的方法有枝切法,最小网络流法,最小二乘等。

InSAR数据处理中有许多处理软件可供使用,其中有些对于学术用途是免费的。

例如:

①IMAGINEInSAR:

是ERDASIMAGINE遥感套件所包含的InSAR处理包,用C++写成;

②ROIPAC:

由NASA的喷气推进实验室和Caltech开发。

运行于UNIX,可以在TheOpenChannelFoundation免费下载;

③DORIS:

DelftUniversityofTechnology开发的处理套件,C++写成,一直到多个平台,基于GPL许可证发布;

④GammaSoftware:

商业套件,拥有多个模块覆盖了SAR数据处理、SAR干涉、差分SAR干涉等。

运行于Solaris、Linux、MacOS和Windows,研究机构可获得大幅度的折扣;

⑤SARscape:

作为ArcView和ENVI的扩展运行于Windows、Linux和MacOS下;

⑥Pulsar:

商业套件,基于UNIX;

⑦DIAPASON:

法国空间局CNES开发,由AltamiraInformation维护,商业套件。

运行于UNIX和Windows。

图6DInSAR数据处理流程

3.3、DInSAR测量缺陷

尽管DInSAR技术在形变监测方面表现出极大的应用潜力,并取得一些成功

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