藏东冻土区滑坡形变时序InSAR监测分析
以317国道矮拉山为例
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Monitoring landslides in seasonal frozen regions in eastern Tibet with InSAR: a case study in Aila Mountain section of National Highway 317
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通讯作者:
编委: 周成林
收稿日期: 2021-04-05 修回日期: 2021-07-02
基金资助: |
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Received: 2021-04-05 Revised: 2021-07-02
作者简介 About authors
焦志平,硕士研究生,主要从事青藏高原冻融灾害InSAR监测分析.E-mail:
关键词:
Keywords:
本文引用格式
焦志平, 江利明, 牛富俊, 郭瑞, 周志伟.
JIAO Zhiping, JIANG Liming, NIU Fujun, GUO Rui, ZHOU Zhiwei.
0 引言
作为一种快速发展的空间大地测量技术,合成孔径雷达干涉测量(InSAR)具有全天候、高分辨率、高精度、大范围等特点[7],近年来在滑坡[8]、地震[9]、冻土[10]等自然地表形变监测中应用广泛。特别是随着时序InSAR技术的发展,国内外学者在四川、云南、甘肃、三峡等地开展了大量滑坡监测研究,取得一系列重要成果[11-15]。但是,对于高山峡谷复杂地形条件下的滑坡监测而言,雷达侧视成像更易受叠掩、透视收缩、阴影等几何畸变的影响,单一轨道方向(升轨或降轨)InSAR在地形起伏地区导致数据空洞[16],而且对滑坡形变解译提出了挑战[17]。欧洲航空局(ESA)分别于2014年和2016年发射的Sentinel-1A/B SAR卫星,具有短重访周期(6/12/24天)、高分辨、大幅宽、多角度数据获取优势[18],能够获取更丰富的冻融变形过程信息,在高山峡谷区冻融滑坡隐患早期识别和风险评估方面具有很好的应用前景。
本文以藏东地区317国道矮拉山段为例,利用小基线集(Small Baseline Subset, SBAS)时序InSAR技术,分别对2017年3月—2019年7月期间Sentinel-1A55景升轨、69景降轨SAR数据进行分析,获取该区域高时空分辨率的地表形变速率和滑坡形变时间序列,并结合气象资料和现场调查分析了典型滑坡体的形变特征及影响因素。
1 研究区与数据
1.1 研究区概况
图1
1.2 实验数据
本文InSAR处理选用欧洲空间局(ESA)于2014年发射的C波段Sentinel-1A卫星的干涉宽幅模式SAR数据,极化方式为VV,每景影像幅宽250 km,由3个具有一定重叠度的子条带拼接而成,用于反演滑坡整体形变速率及形变序列。数据时段为2017年3月—2019年7月,包括升轨数据55景(path99),降轨数据69景(path106)。采用ESA发布的精密轨道数据提高Sentinel-1A影像的轨道数据精度;30 m分辨率的SRTM DEM数据去除地形相位和地理编码。
选用与SAR数据时间段相对应的气象资料用于分析形变趋势,该气象资料来源于距离矮拉山约20公里的德格气象站。通过查询2017—2019年温度及降雨历时数据,该地区一年中气温及每月累积降雨量呈现周期性变化,最低气温出现在1月份,为-12 ℃,最高气温出现在7月,达到29 ℃,年温差最大为41 ℃;6—8月为雨季,2018年7月降雨量达到225.3 mm,为近三年最高;每年11月至来年4月,降雨量普遍低于20 mm,平均每月降雪天数小于5天。
表1 Sentinel-1A影像数据信息
Table 1
参数 | 升轨 | 降轨 |
---|---|---|
监测用途 | 滑坡范围、变化速率、时间序列提取 | |
波长/cm | 5.63 | 5.63 |
重访周期/d | 12 | 12 |
空间分辨率/m | 5×20 | 5×20 |
视角/(°) | 33.82 | 33.85 |
飞行角/(°) | -12.79 | 168.34 |
影像数量 | 55 | 69 |
2 SBAS时序InSAR方法
(1)计算SAR影像的时空基线,选择合适时空基线阈值并生成干涉对;
(2)对选取的干涉对,进行差分干涉及相位解缠处理;
(3)采用SVD方法对干涉图组成的相位方程进行形变参数解算。
图2
图3
图3
干涉对时空基线分布:升轨(path99)(a);降轨(path106)(b)
Fig.3
Temporal-spatial baselines of interferometric pairs: ascending (path99) (a); descending (path106) (b)
3 结果与分析
3.1 InSAR地表形变
图4
图4
基于SBAS-InSAR方法获取的雷达LOS向年均形变速率:升轨(a);降轨(b)
Fig.4
Mean ground deformation along radar LOS direction derived by SBAS-InSAR method: ascending track (a); descending track (b)
表2 典型区域升、降轨InSAR形变统计结果对比
Table 2
区域 | 升轨InSAR形变速率/(mm·a-1) | 降轨InSAR形变速率/(mm·a-1) | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
均值 | 最大 形变 | 最小 形变 | 均值 | 最大 形变 | 最小 形变 | |
格普滑坡 | 20.43 | 36.12 | 10.39 | -47.93 | -73.99 | -28.35 |
隧道出口 滑坡 | -24.88 | -39.66 | -10.81 | 16.33 | 17.13 | 15.23 |
隧道入口 滑坡 | -16.46 | -25.8 | -10.75 | -14.78 | -23.08 | -10.73 |
朱乔滑坡 | -16.83 | -23.35 | -10.8 | -31.54 | -33.75 | -11.95 |
3.2 典型滑坡形变
图5
图5
滑坡卫星影像:朱乔(a);隧道入口(b)
Fig.5
Satellite image of landslides: ZhuQiao (a); tunnel entrance (b)
图6
图6
滑坡现场照片:隧道出口(a);格普(b)
Fig.6
Field-investigation pictures of landslides: tunnel exit (a); GePu (b)
图7
图7
典型滑坡InSAR形变时间序列:朱乔(a);隧道入口(b);隧道出口(c);格普(d)
Fig.7
Time-series of InSAR-derived ground deformation of typical landslides: ZhuQiao (a); tunnel entrance (b); tunnel exit (c); GePu (d)
(2)隧道入口处滑坡位于矮拉山隧道入口西侧,冲沟尽头,长度为240 m,宽度为120 m,坡向近似南北方向[图5(b)],滑坡中部LOS形变速率达到24 mm·a-1,累计形变达到90 mm。该区域国道旁多处设有水泥防护墩,实地调查发现部分已受到冲击破坏。
4 讨论
4.1 升、降轨InSAR形变的比较
星载SAR侧视成像产生的几何畸变不仅导致在高山峡谷部分地区无法提取有效的结果,而且也给升、降轨InSAR LOS向形变结果的解译带来挑战。如图8所示,形变表现为靠近卫星还是远离卫星,取决于坡面的朝向及坡度与入射角的大小,因此同一目标的位移在升、降轨结果中LOS方向形变中可能相同,也可能相反。另外,当使用单一轨道数据处理时,在阴影区会出现无法测量的情况,因此在山区有必要联合升、降轨InSAR结果进行分析。
图8
图9
图9
典型滑坡升、降轨InSAR形变特征对比
Fig.9
Comparison of deformation characters of typical landslides along different radar LOS directions
对于稳定区及地形平坦的区域,仍然可以通过对升、降轨结果进行交叉验证。而对于失衡斜坡,通过联合升、降轨数据进行反演形变,可以减少因几何畸变造成的观测盲区,有利于判断滑坡实际变化方向及形变序列的提取和分析,在提高滑坡监测识别准确度和覆盖度方面具有一定的应用价值。
4.2 温度和降雨对典型滑坡变形过程的影响
大量研究表明,斜坡失衡主要由降雨、地震、人为活动等外部因素诱发,而在冻土区,季节性冻融作用也是导致斜坡失衡的重要因素,且海拔越高,冻融作用将更加强烈[29]。
图10
图10
三个典型滑坡形变过程与气温、降雨的关系(灰色线为零度上下分界线)
Fig.10
Correlation between landslide deformation and meteorological factors (grey lines are the boundary of the zero degree)
平稳期主要出现在每年10—11月至来年3—4月,这段时间该地区处于冻结期,温度低于摄氏零度,降雨量普遍低于20 mm,低温导致地下排水受阻加之气候干燥,在无地震及人类活动影响下,地表保持稳定状态(图10)。
图10表明失稳期主要出现在春夏季(4—9月),呈现两个时段的持续变形,均始发于每年的3月下旬,最低温度开始从零下转为零上,此时降雨量低于30 mm,且降雪较少,因此排除降水和融雪作用,冻土融化是诱发滑坡变形的主要因素,其诱发机理为“季节性冻结滞水促滑效应”[31];冻结作用使斜坡内地下水聚集滞留,导致坡体内含水层扩大,增大了斜坡区静、动水压力,影响斜坡土体强度和稳定性[32];当气温持续上升进入解冻期,土体软化,地下水自由流通产生侵蚀作用,从而导致斜坡失衡破坏[33];随着降雨增加,一方面给地面带来额外热量,使冻土进一步融化,另一方面外部水分补给渗透,起到润滑作用,导致坡体形变速度加快,当累计降雨达到最大时,具有最大形变速度。
藏东高山峡谷区气候具有雨热同期的特点,在降雨和冻融共同作用下,相比青藏高原内陆冻土区,该地区滑坡变形失稳机制更为复杂[34],冻融作用对滑坡变形的影响还需进一步研究。另外,同一处滑坡每年的变化趋势并不相同,这也是此类滑坡预测分析的难点。
5 结论
本文以青藏高原东部317国道矮拉山地区为例,利用SBAS-InSAR技术和55景升轨、69景降轨Sentinel-1A SAR数据,提取了2017—2019年该该地区升降轨InSAR地表形变信息,据此获取了该地区冻融滑坡体隐患的空间分布情况,并分析讨论了滑坡历史形变演化特征及影响因素。主要结论如下:
(1)研究区整体处于稳定状态(-10~10 mm·a-1),但存在部分明显形变区,主要形变区集中于山谷河流两侧,其LOS向形变速率极值达到-78 mm·a-1。
(2)对比分析升降轨InSAR地表形变范围、速率及形变序列,发现多处滑坡隐患,分别位于格普、矮拉山隧道出入口、朱乔,通过光学影像判读和实地调查验证了InSAR结果的可靠性。
(3)冻融滑坡形变过程呈现平稳期和失稳期交替出现的季节性变化特征,主要受冻融与降雨的综合影响,但具体作用机制还需进一步研究。
本文验证了升降轨时序InSAR在高山峡谷冻土区滑坡大范围监测识别方面的有效性,可为此类地区滑坡灾害隐患的早期识别与监测防治提供重要参考。但受植被和积雪的影响,InSAR失相干导致部分地区的形变信号难以准确提取,随着今后国内外L波段SAR卫星(如我国“陆探一号”、美国NISAR)的发射,将为植被和积雪地区地表形变监测提供更加可靠、丰富的研究资料。未来有必要加强滑坡三维形变反演及冻融和降雨影响的研究,更好地揭示冻融滑坡形变模式和形成机理。
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