基于SBAS技術的天津市地面形變特征分析

張慶云, 李雪川, 王寧

(中國地震局第一監測中心， 天津 300180)

地面沉降是指由于自然因素或者人為活動引發地殼表層松散土層壓縮并導致地面標高降低的一種地質現象，具有緩變性和不可逆轉性，是一種世界普遍性的地質災害類型。1898年日本新澙地區最先發現地面沉降，隨后美國和中國部分地區也發現了地面沉降現象。直到1936年墨西哥的J.A.Guevas和英國的T.E.Longfield發表了《墨西哥城的地表沉降問題》和《倫敦地表沉降》論文后，該現象才引起廣泛關注[1]，隨后地面沉降機理、監測防控措施等方面的研究工作逐步開展。隨著經濟社會的發展、城市化建設，越來越多的國家地區出現地面沉降現象，中國也有很多城市發生地面沉降，由于地面沉降存在持續時間長、影響范圍大等特點，對人民生活、經濟發展等都存在威脅，因此有必要對沉降明顯地區進行長期時序監測，以便更好地進行規劃治理。

傳統的測量技術，如水準測量，全球衛星定位(global positioning system，GPS)監測和全站儀等都因為自身的局限性，難以大范圍的在城市基礎設施形變監測中應用。水準測量雖然可以獲得高精度的形變數據，但是人工成本高，在城市區域無法進行大規模高密度監測[2]。GPS監測受限于每臺GPS接收機覆蓋范圍有限，點位布設成本極高，維護難度大，很難實現大范圍高密度監測。在遙感監測方面，傳統的光學衛星獲取的影像，只包含地物的輻射強度或者灰度信息，沒有獲取地物的相位信息，這就無法對地物的位置變化做出精確測量。

星載合成孔徑雷達干涉(interferometric synthetic aperture radar，InSAR)是近20年發展出的一種新型遙感監測手段，它借助于衛星平臺的優勢和干涉測量理論，實現高分辨率地表形變監測的技術，具有全天時、全天候、高精度、范圍廣的優勢。地表形變監測是InSAR技術最具優勢的應用領域之一。從方法技術研究發展過程而言，InSAR技術經歷了從單時相少量SAR數據，到多時相、多源數據的時間序列分析處理的過程。以常規InSAR數據處理方法為基礎，分別形成了累積干涉紋圖方法(stacking InSAR)[3]，永久散射體干涉測量(permanent scatterer InSAR, PS-InSAR)[4-8]以及角反射器干涉測量(corner reflector InSAR, CR-InSAR)[9-10]，小基線集干涉測量(small baseline subset InSAR)[11-14]等技術。通過時序分析技術，充分利用雷達后向散射穩定的點目標，有效減少了時空失相干與大氣延遲的影響，極大地增強了SAR影像在地表形變監測中的應用。目前，這些方法和技術正隨著應用領域的擴大而逐步改進和趨于完善[15-18]。

針對天津市地面沉降，范景輝等[8]基于相干目標的干涉圖疊加方法獲取并分析了天津地區的地面沉降；蘭恒星等[19]利用PS-InSAR技術分析了天津塘沽地面沉降，并進行屬性分類研究；羅三明等[20]利用多軌PSInSAR獲取了華北平原的垂直性變場；白澤朝等[21]、盧旺達等[22]、朱子林[23]均利用Sentinel-1數據獲取了天津地區地面沉降，但并未覆蓋天津全區域，且均為升軌的結果。

基于此，現利用Sentinel-1寬幅升軌和降軌SAR數據和相應精密軌道數據，采用改進的SBAS-InSAR技術進行天津全區域地面沉降監測，獲取近年來天津市沉降形變速率，從而為天津市地面形變監測提供參考依據。

1 研究區概況與數據源

1.1 研究區概況

天津市地處沖積平原地區，整體沉降量較大，雖然1986年以來天津市部分地區采取了控沉措施，但是地面沉降帶來的危害依舊不容樂觀，嚴重影響到城市的規劃和建設；在沒有采取控沉措施的很多地區沉降仍然在持續加重，形成了武清、靜海漢沽、大港和津南等新的沉降中心。不均勻地面沉降會進一步導致地表建筑物開裂受損，地下隧道管線變形錯斷，道路、橋梁錯位變形和破壞，給城市建設和居民的生活安全帶來了嚴重危害，給天津的城市建筑物、橋梁工程、道路及工礦運輸路線以及港口碼頭等城市基礎設施的正常使用等帶來影響，所以地面沉降已成為天津市非常突出的城市地質災害之一，極大制約了天津市的可持續發展。

研究區(116.4°E～118.0°E、38.4°N～39.95°N)包含天津部分山區及臨近渤海灣的濱海新區，地形起伏相對較大，如圖1所示。

圖1 研究區概況Fig.1 Overview of the study area

1.2 數據源

選取基本完全覆蓋整個天津地區的Sentinel-1 SAR升軌T69和降軌T149數據，數據成像模式為寬幅干涉模式(IW)。數據覆蓋范圍為2016.01—2020.01，同時從歐空局下載相應時間范圍的精密軌道數據(數據定位精度優于5 m),使用由美國國家航空局提供的航天飛機雷達地形測繪使命(shuttle radar topography mission，SRTM)獲取的分辨率為90 m的數字地形高程模型(digital elevation model，DEM)。

2 數據處理方法

傳統的PS-InSAR技術是一種復雜的多空間多時間InSAR處理方法，對數據質量和數量要求較高，計算效率相對較低；SBAS-InSAR技術盡可能的避免了時間和空間去相干影響，但是在地形復雜地區存在相干點提取困難以及大氣相位延遲誤差去除等問題?？紤]到研究區為沿海性城市，沿海區域大氣影響相對嚴重，針對SBAS-InSAR的不足，對傳統SBAS-InSAR技術進行一定的改進。

改進的SBAS時序分析方法，主要處理步驟為：①基于最佳冗余網絡構建準則，構建合理、穩健的基線網，并進行差分干涉處理；②使用滿秩矩陣原則選取優質相干點；③引入InSAR通用大氣校正在線服務(generic atmospheric correction online service for InSAR, GACOS)大氣模型進行大氣校正[24-25](http://ceg-research.ncl.ac.uk/v2/gacos/)；④使用最小費用流方法進行相位解纏，并用閉合環殘差法進行相位解纏誤差校正；⑤利用最小二乘法進行干涉圖解算，從而獲取相干點的時序形變速率和累積形變量。

使用改進的SBAS方法獲取天津地區2016年1月—2020年1月期間地表的時序變化，主要數據信息如表1所示，升軌T69使用了從2016年到2020年1月可下載的所有SAR數據，數據量為119景；降軌T149使用的是2017年3月—2019年12月期間每月挑選的一景數據，最終選擇了33景數據。使用Sentinel-1數據構建升軌和降軌時間序列的基線網，升軌和降軌分別構建了188和44個干涉對，構建的干涉網絡圖為穩健的閉合網，如圖2所示。

表1 主要數據信息

3 結果與分析

3.1 整體形變特征

天津地區2016年1月—2020年1月地面沉降結果如圖3和圖4所示，其中圖3(a)為升軌T69獲取的4年形變結果，圖3(b)為降軌T149獲取的2年間形變結果。圖4(a)為升軌T69獲取的4年形變結果的殘差分布結果，圖4(b)為降軌T149獲取的2年間形變結果的殘差分布結果。

圖4 InSAR時序形變速率殘差分布結果Fig.4 InSAR time series deformation rate residual distribution results

從圖3可以看出，天津地區的形變特征明顯，升軌數據和降軌數據顯示的形變特征基本一致；市內六區形變量相對較小，基本在LOS向10 mm/a以內；市六區以外的區域基本呈現LOS向負形變特征；形變較大區域主要集中在武清區與北辰區交界處、靜海區部分區域。其中，最大形變量武清區南部王慶坨鎮，形變特征呈現北東-西南向斜傾的近似橢圓形特征，升軌數據顯示最大LOS向形變量約-80 mm/a，降軌數據顯示最大LOS向形變量約-99.2 mm/a，降軌形變量略大于升軌數據。

圖4為通過時序分析獲取的升軌和降軌形變的殘差分布結果，從該結果可以看出，升軌和降軌結果的殘差分布都相對較小，升軌的殘差分布都在0～2 mm/a，降軌的殘差分布相對略大于升軌結果，但也保持在0～3 mm/a，最大殘差不超過5 mm/a，在一定程度上驗證了形變結果的可靠性。

3.2 典型形變區分析

選取形變量最大的武清區及河北霸州市區域(圖5)進行剖面分析，該區域分布有一條北東向展布的形變條帶，沿著該形變帶，分別選取AA′和BB′兩條剖面線，對升軌和降軌形變結果進行分析。

從剖面線結果(圖6和圖7)可以看出，升軌和降軌的形變結果都很好地獲取了形變中心的特征，圖6所示的AA′剖面線主要覆蓋武清區王慶坨形變中心，升軌和降軌結果均顯示在8～10 km處有明顯的形變漏斗，升軌和降軌分別顯示AA′剖面線最大形變量為-79.8 mm/a和-99 mm/a，降軌的最大形變量略大于升軌最大形變量。圖7所示的BB′剖面線為覆蓋形變帶的長軸，分別穿過河北霸州市和武清區，從該結果可以看出，在BB′剖面線的25 km左右為形變漏斗區域，最大形變量與升軌形變量較為接近。同時圖6和圖7結果顯示，AA′和BB′兩條剖面線的形變特征在升軌和降軌兩種衛星飛行方式獲取的結果中較為一致。

選擇形變量最大的武清區王慶坨鎮，該鎮截至2019年，人口超4萬人，有工業企業近350個，主要以自行車、服裝、紙制品、化工、建材、鋼窗加工等為私營經濟體系，在2020年和2021年阿里研究院公布的淘寶鎮名單中均有王慶坨鎮。將形變結果與該區遙感地圖疊加[圖8(a)]，圖8(b)為圖8(a)中紅框區域的土地利用類型圖，可以發現，形變漏斗主要集中在王慶坨鎮的二街村、三街村以及四街村，從圖8(b)中可以看出，該區域建構筑物密集，工業用水、居住用水等需求量較大，從而導致該區地下水超采，形成明顯的形變漏斗，后續需要對該區域用水方式進行科學指導，以防形變繼續加重。

綜合時序LOS向形變結果與殘差分布，可以發現，天津地區還存在較為明顯的形變區，狹長的形變區域覆蓋河北的霸州市、廊坊市部分區域以及天津的武清區和北辰區部分區域，該結果與麻源源等[26]采用PS-InSAR獲取的結果相比，采用SBAS方法增加了相位點的密度，與白澤朝等[21]獲取的天津地面沉降相比，本文研究分析的數據范圍和時間尺度都有所增加，與盧旺達等[22]使用PS-InSAR獲取的天津地面沉降相比，本文研究增加了降軌數據的結果，同時本文獲取的形變速率也已有研究成果相比基本一致，但相干點密度比已有結果有所增加，性變速率殘差分布也相對較小。

圖6 AA′剖面線特征Fig.6 Section line features of AA′

圖8 武清區王慶坨鎮形變特征Fig.8 Deformation characteristics of Wangqingtuo Town, Wuqing District

4 結論

通過采用改進的SBAS-InSAR技術，利用Sentinel-1升軌和降軌數據，獲取了天津地區的形變速率結果，從該結果可以看出，天津市內六區形變量相對較小，形變量主要在5～10 mm/a；西青區南部、津南區的南部以及靜海區也存在一定的形變漏斗區，最大LOS向形變量約為-40 mm/a；形變量最大的區域為武清區和北辰區，其中武清區王慶坨鎮有明顯的形變漏斗，在升軌和降軌數據中最大形變量分別達-80 mm/a和-99.2 mm/a，通過剖面分析和疊加土地利用分類圖可以發現，王慶坨鎮形變漏斗的形成主要由于該區域工業用水和生活用水過度導致地下水超采。后續應采取措施合理利用地下水，對城市土地利用進行科學規劃，從而緩解區域形變漏斗進一步發展。