青海大通煤矿地质环境治理示范工程地表形变及地质灾害监测研究

黄 焱，王 彪，郭 磊，赵 玲

(1. 青海省环境地质勘查局，青海 西宁 810000；2. 青海省环境地质重点实验室，青海 西宁 810000；3. 青海省地矿测绘院，青海 西宁 810000)

大通煤矿历经百年的开采，不仅耗竭了自身的资源，也使矿山地质环境遭受了重创：地貌景观满目疮痍，采空区地面塌陷使土地失去利用价值，采煤工人和村民房屋遭受严重毁坏使其失地、失业、失所、崩塌、滑坡、泥石流地质灾害肆虐，矿区的生存条件极为恶劣。为了有效监测该示范工程实施前、实施中和实施后的地质环境状况，为治理工程的开展提供参考，为示范工程的效果评价提供依据，决定建设一个地表形变及地质灾害监测系统。通过监测系统的建立和监测工作的开展，为全面掌握示范工程区域的地质环境现状和地质环境变化规律，向矿山地质环境保护及治理提供科学依据，为评价示范工程的治理效果提供参考资料和依据，实现治理效果的可视化表达，展示大通煤矿区地质环境功能的恢复成效，为示范工程发挥带动引导作用提供一个系统平台。

1 地质概况

大通中新生代盆地的基底由元古界长城系、蓟县系及下古生界浅变质岩。中酸性侵入体组成；盖层由二叠一三叠系碎屑岩建造，下侏罗统磨拉石建造，中侏罗统陆相含煤建造及上侏罗统—第三系红色建造组成。上覆第四系冰碛、洪积、冲积砾石层及风成黄土。中侏罗统除构成大通矿区的含煤地层外，在五峰山南侧的石山—石湾地区，盆地北侧的尔麻地区及西部的城关地区也有分布[1]。但据钻探验证，其含煤性均不如大通矿区，仅含薄煤煤层或不可采煤层。在盆地的中部及南部，据物探资料推测，侏罗系的基底埋藏深度可达1 200～2 000 m，其上为深厚的白垩—第三系所覆。

含煤地层为中生代侏罗系下侏罗统窑街组；下伏地层为三系紫红砂岩、泥岩、砾岩；基底地层为震旦系变岩。矿区井田范围内共成五煤组，其中可采煤层2组(即3煤组和4煤组)，平均厚度分别为7 m和13 m，属中厚煤层，煤层牌号为不粘煤和长焰煤；煤层赋存条件较为复杂，煤层倾角一般为14(°)～70(°)之间，赋存形式以倾角和急倾角为主[2]；煤层顶底板岩层较为稳定，岩性以泥岩、泥质砾岩为主。岩层极具吸水性，并遇水膨胀，属典型的软岩矿区。

项目区内构造线可分为3组，第1组为西北东南向，构成项目区主要构造线，产生系为褶皱及断裂关系，断层也系为平移断层。第2组大致近于东西向，当与第一组斜交或垂直时，产生褶皱及断裂，断层为逆掩断层或逆断层。第3组大致为东北西南向，多为正断层形式产生，也有小型的平移断层产生。项目区的主要断层为元树尔逆断层(F1平移逆断层)和喜鹊岭逆断层(F2逆断层)。项目区所处的大通盆地整个成向斜构造，即以北川河谷为轴部，南北两翼成近似倾斜(南翼稍后于北翼)。项目区位于大通盆南缘,元树尔向斜和小煤洞背斜构成区内近东西向延展的简单褶曲形态，皆在大通盆地大向斜之南翼，形成了项目区主要构造。

2 技术路线

在前期工作中，已经获取了整个项目区的航测遥感图像及DLG数据，成图精度在1∶1 000，布设了整个区域的地面GPS监测网。本次监测以前期工作为基础，继续开展地面GPS监测，以达到对地质灾害监测预防的目的。

2.1 总体技术路线

1)采用定期重复GPS测量方式对布设的监测网点进行三维坐标量测，获取监测点的变动趋势和变动量，通过拟合分析确定区域地表形变状态、趋势和规律。监测采用的技术手段为高精度的静态GPS差分测量，通过天宝自带数据处理软件TBC进行数据处理。

2)采用定期重复高精度测量的方式对塌陷、地裂缝、滑坡、泥石流、崩塌等地质灾害进行监测、分析和预警。地质灾害重点监测区域的监测，除了采用常规的对监测点位变动情况进行测量外，还通过一些日常简易的手段进行观测与监视，如照相、巡视、手工测量等。

2.2 GPS监测技术路线

前期已布设地表形变监测点按十字格网状进行布设，监测点布设在格网线交叉点附近，已形成观测纵横剖面。

新建GPS监测网，以现有基准点及E级监测点为基础，新增10个监测点，核减3个监测点，共计监测点55个，每隔1月获取一次监测数据，主要用于监测地质灾害的变化趋势并能及时进行报警。

3 地表形变及地质灾害监测系统研究

3.1 D-InSAR监测成果

本项目采用双轨法对5期覆盖青海省西宁大通矿区的TerraSAR-X1数据进行差分干涉处理，并对数据处理结果进行讨论和分析。

DEM数据：采用航测格网间距：1.0 m×1.0 m，高程精度为1 m的高精度DEM。

雷达数据：TerraSAR-X数据，成像模式StripMap，空间分辨率3 m，极化VV。

下图展示了形变区域雷达干涉图情况(图1,2)。

使用DinSAR方式快速获取沉降靶区，经过多期数据对比确认了沉降区域。

图1 滤波前干涉图(局部) 图2 滤波后干涉图(局部)

在使用D-InSAR方法监测分析中可以发现，在第一次使用两期数据即可快速获取到沉降靶区，在后续两次监测中主要沉降区位置均较为吻合，表明在整个监测时间段内，该区域呈现持续性地表沉降现象。同时也发现在单次监测中出现了信号较弱的疑似沉降区，但未能表现出连续性变化，分析原因可能为大气衍射、植被变化、空间失相干等原因影响，可以通过SBAS方式获取更精确数据[3]。

3.2 SBAS方式监测成果

D-InSAR数据结果反映了每两期数据之间发生的地表变化信息，获取5期全部雷达数据后使用SBAS-InSAR方式综合所有数据进行分析。SBAS-InSAR方法利用长时间存在的相位和幅度变化稳定点的相位特征，消除大气影响效应，获取高精度的地表形变信息。

技术原理：连接由长基线造成的相互独立的SAR影像，形成短基线SAR影像集合，以增加数据获取的采样率，从而可在已有的SAR影像数据集中形成若干小集合，每个小集合内SAR影像间的基线较小，集合间SAR影像的基线较大，如图3所示。

图3 大通煤矿5期InSAR数据像对连接情况

在获取5期所有星载合成孔径雷达数据后，使用SBAS方式获取准确沉降区及估算年度沉降速率。

3.3 地面GPS监测点监测成果

在星载合成孔径雷达监测的基础上，确定并建立了地面GPS监测点。

通过GPS监测点连续监测，发现在雷达监测结束后，雷达监测到的沉降区域仍有持续地面下沉现象[4]。

表1所示为InSAR监测沉降区内GPS点监测值，从表中看出：

1)InSAR监测沉降区内的所有GPS点测量值均有下降现象；

2)沉降区内GPS点变化最大的是A6点，第一次监测与最后一次(相差7个月)对比总沉降0.253 m(25.3 cm)，平均月沉降3.5 cm；最小的变化点是A5点，总沉降0.052 m(5.2 cm)，平均月沉降0.74 cm。

表1 InSAR监测沉降区内GPS点监测值统计 m

3.4 雷达监测与地面监测对比

根据星载合成孔径雷达监测结果和地面GPS监测结果来看，二者数据可以相互补充验证，证实了监测结果的准确性。

星载合成孔径雷达监测具有在大范围内监测面状地表形变异常的优势。在前期工作中，仅仅通过两个月的数据时间间隔，获取2期数据即可准确定位沉降靶区，在通过多期数据监测及SBAS方法计算监测结果后，获取的监测范围及沉降值都已较为精确，为矿区的地质灾害预警提供了有力的支持[5]。

在本项目实际工作中，地面GPS监测依据星载合成孔径雷达监测结果来准确布设监测点，达到有的放矢的目的。通过与星载合成孔径雷达监测结果数据套合，实现了重点监测、重点观察、重点预防的目的[6]。同时地面GPS监测可以补充星载合成孔径雷达监测沉降值的误差，二者同时开展可以达到优势互补、点面结合的作用。

1)通过201310-201404连续五期SAR影像监测，分别采用D-InSAR及SBAS-InSAR监测方式，确定了项目区内2处较明显沉降区域。

2)使用D-InSAR方法测量出沉降区最大地表形变相对值在1.5～3厘米/月，SBAS-InSAR方法测量估算的年沉降速率在109～195毫米/年。

3)通过GPS测量值对比，发现在InSAR数据监测到的沉降区内，在InSAR方式监测后，2014年9月至2015年4月期间仍然存在平均每月最小0.7 cm(A5)，最大3.5 cm(A6)的沉降。

4)综上所述，可以使用两种测量方法互相佐证，证实沉降区准确性，但因SAR数据与GPS测量数据时相存在差距，后续建议补充SAR数据监测已达到进一步证实。

4 结 论

根据前期星载合成孔径雷达监测结果和地面GPS监测结果来看，二者数据可以相互补充验证，证实了监测结果的准确性。

星载合成孔径雷达监测具有在大范围内监测面状地表形变异常的优势。在前期工作中，仅仅通过两个月的数据时间间隔，获取2期数据即可准确定位沉降靶区，在通过多期数据监测及SBAS方法计算监测结果后，获取的监测范围及沉降值都已较为精确，为矿区的地质灾害预警提供了有力的支持。

地面GPS监测可以依据星载合成孔径雷达监测结果来准确布设监测点，达到有的放矢的目的，在前期工作中，通过与星载合成孔径雷达监测结果数据套合，实现了重点监测、重点观察、重点预防的目的。同时地面GPS监测可以补充星载合成孔径雷达监测沉降值的误差，二者同时开展可以达到优势互补、点面结合的作用。

变形较大区域主要集中在山体或山体冲击前缘，部分区域常年有地下水渗透，部分田地周边的监测点，由于人为因素影响比较大，不能准确判断点位的活动情况，山体或山体前缘的点位，由于山体较陡，会出现点位变化，山体前缘由于地表水渗透，会引起点位位置变化，总体来说，变形监测起到积极预防的作用，从总体数据来看，地表变形区范围内仍存在持续性地面沉降现象。