基于SBAS-InSAR的山体滑坡形变监测分析

杨春宇,文 艺,潘 星,袁德宝

(1.北京市矿产地质研究所,北京 101500; 2.中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京 100083;3. 四川测绘地理信息局测绘技术服务中心,四川 成都 610081)

黄土层为黄土高原的上晚新生代风成堆积层,土质均匀但松动且脆弱,易破碎、形变及滑移,造成大范围的滑坡灾害[1-2],严重威胁着人民生命财产的安全。传统的地质灾害监测手段主要有GNSS监测、全站仪测量等,但存在监测成本高、对面域形变监测难度较大等缺点[3]。InSAR具有全天时、全天候、高精度、大范围监测的优点,近年来学者们提出了时序InSAR技术。其中,短基线子集(small baseline subset,SBAS)InSAR技术在滑坡灾害监测和危险预警中被广泛应用[4]。而标准差椭圆算法被广泛应用于社会学、经济学等多种学科[5-6]。

本文以临汾3·15山体滑坡为研究对象,通过SBAS-InSAR技术对山体滑坡形变进行监测和分析,利用标准差椭圆分析算法研究灾害前后的时空演变,并分析其灾害成因,以期为黄土高原地区的滑坡地质灾害防治提供参考依据。

1 试验方法

1.1 SBAS-InSAR技术

SBAS-InSAR[7]技术通过选取多幅主影像,对多景小基线[8]SAR影像差分干涉,可减弱时间和空间失相干的影响,数据利用率较高,更适用于黄土高原和丘陵地带。将滑坡区30景小基线SAR影像进行差分干涉,空间基线设置为-300～300 m,时间基线设置为0～60 d,生成132个干涉对。SBAS-InSAR时空基线如图1所示。SBAS-InSAR数据处理流程如图2所示。在SBAS-InSAR处理过程中,选择PS处理时生成的高相干性地面参考点(GCP),符合SBAS-InSAR处理中对GCP选择的要求,同时提高了处理精度。

图1 SBAS-InSAR时空基线

图2 SBAS-InSAR数据处理流程

1.2 标准差椭圆

标准差椭圆可从定性的角度反映地质因素形成的灾害事件在地理空间不同方向上聚集分布的趋势[9]。本文采用标准差椭圆算法计算滑坡SBAS-InSAR点的分布和方向。椭圆的重心计算公式为

(1)

椭圆长轴表示数据分布的方向(最大离散度的方向),短轴表示数据分布的范围(最小离散度的方向)[10]。短轴较短,说明SBAS-InSAR数据造成向心力明显的影响力;短轴较长,说明SBAS-InSAR数据造成离散性明显的影响力。若长短半轴的扁率较大,则数据具有较为明显的方向性;若扁率趋近于1,说明方向性并不明显;若扁率为1(即为一个圆),说明SBAS-InSAR数据方向性特征的性质较为模糊。主要计算公式为

(2)

2 试验分析

2.1 试验数据及研究区概况

试验数据为山体滑坡发生前后的30景Sentinel-1A卫星影像数据(参数见表1)。外部DEM数据选择30 m分辨率的SRTM数据。研究区为山西省临汾市乡宁县枣岭乡。卫星影像如图3所示。乡宁县位于山西省西南部,地处黄土高原吕梁山脉,属于暖温带亚干旱气候。灾害区位于乡宁县西部的枣岭乡,西隔黄河与陕西省相望,南与运城河津市接壤,其地势东高西低,沟壑纵横,山岭重叠,水土流失严重。

表1 SAR数据基本信息及参数

图3 SBAS点形变量演变

2.2 形变速率与时序类型形变量分析

通过SBAS-InSAR技术[11-12]处理覆盖研究区域的30景Sentinel-1A影像,得到以3·15山体滑坡事故点为中心,10 000 m范围内的形变情况。图3为研究区形变情况,整体呈下降趋势,且形变速率较快,形变速率为-52.03～33.77 mm/a。

结合光学遥感影像可知,事故区地表多为建筑与水泥地面。图3(a)中,事故区形变速率为-2～4 mm/a,属于稳定的形变状态。该区域属于枣岭乡的建筑集中地,黄土层的支撑负担已接近最大限度;同时由于水泥地面的不断扩张,地表植被稀疏、黄土裸露对建筑物滑坡产生了较大影响。由图3(b)可知,周围的黄土塬虽未产生滑坡,但建筑物在事故发生前后发生了大幅向下的形变。选取滑坡区域周围的229个点绘制时序沉陷变化图(如图3(c)所示)。可以看出,2018年7月和2019年6月均有过短暂小幅的向上形变,分析是受植被生长和雨季降雨量的影响。在半干旱气候的黄土地区,除每年雨季其余季节几乎不产生大型降雨,因此除雨季外,地表呈稳定或下沉的状态。

以自然间断点分类的方法将所有SBAS点进行统计(见表2),共统计246 778个点,划分为4部分,分布在地形地貌图上(如图4所示)。抬升和下沉的占比分别为27.30%和24.16%;稳定区域最大,占比为45.90%;有滑坡风险形变速率的点超过-13.14 mm/a,占比为2.64%。枣岭乡除了不到3%的区域沉陷较为严重外,其余地貌状态相对稳定,发生灾害的可能性较低,可见研究区整体环境较为稳定。

表2 SBAS点统计信息

图4 SBAS-InSAR形变速率和形变等级

以事故发生前后的3幅影像得到两景之间的形变差异(如图5所示),即3月2日—3月14日的形变量和3月14日至3月26日的形变量。可以看出,以滑坡事故区的东北方向为中心形成了一个主要的椭圆形变区,而事故地点位于椭圆形变区外沿的圆周上。根据两景SAR影像累积形变量的SBAS矢量点,提取形变量超过-40 mm的点,展于实际地形地貌图中(如图6所示),可以看到两处大型形变区域,一处位于事故发生地,另一处位于事故地西南方向靠近省级高速公路的山脉。

图5 滑坡前后SBAS点形变

图6 滑坡山体现场

滑坡事故区位于的椭圆形变区圆周上,在同时期基本都达到100 mm的形变。由于黄土高原地带丘陵纵横,多数房屋建筑与大型沉重设备都建于山体上,在其自身重量、黄土地下水层、植被地貌的影响下,滑坡事故地点及周围区域均存在再次或潜在的滑坡风险。

2.3 滑坡灾害成因分析

滑坡灾害发生于3月15日18:05[13],位于枣岭北沟南坡山梁顶部,约有30～40 m的落差。山体现场如图6所示,滑坡后壁的角度比天然坡的角度更为陡峭,且在滑坡体上缘能看到明显的滑坡平台,导致本次滑坡为滑坡面呈圆弧形的圆弧式滑坡,滑动面延伸的程度十分深入,达到滑坡底部。山坡土体可在几分钟内产生大范围圆弧式深入坡地的滑动。

山西省属半干旱气候,地下水深藏地下数十米,雨水冲刷黄土形成高原上的沟壑,即伤痕累累的黄土山丘。黄土山坡的地层通常呈夹层分布,每经过一段土层就会出现与黄土层性质有明显差异的土壤,这种土壤称为古土壤。古土层较薄,颜色较深。

如图7所示,事故现场70 m的滑坡范围大致分为9个地层,其中有3层为夹在黄土之间的古土层。在深度约40 m的黄土与古土交接处,有一段含水量更高的黄土层,即滑坡事故的发生源头[14]。古土层有比黄土层更弱的透水性,阻碍了地下水的流通。滑坡灾害区更早前的降雨在下渗过程中堆积在较厚的古土层上方,导致地下水长时间积聚,每年雨季积累的地下水还未完全消散,又迎来下一年雨季。不同于常见的由于暴雨产生的滑坡和泥石流等灾害,黄土深层的地下水长久的聚积,产生了松软土层,出现了难以挽回的重大滑坡事故,这样的滑坡灾害不仅破坏性更强,而且在灾害的监测和预防方面更加困难。

图7 滑坡山体剖面

黄土地质结构是造成本次事故灾害的主要原因。但除此之外也有很多间接原因:①土质疏松,受流水和重力侵蚀,水土流失严重;②山梁顶部建筑物密集,重量超出了地质承受范围;③当地地表植被多为低矮灌木,较为单一,生态系统脆弱,导致土壤黏性较差,土壤松散难以固沙固水及支撑高密度的建筑物;④滑坡点位于枣岭乡场镇区域,场镇的排水系统较为老旧,设计上存在缺陷,会导致水土流失严重,加速滑坡灾害的产生;⑤滑坡点为山体的背斜面,朝北,导致接受阳光照射更少,雨雪等水分积累较多,流水侵蚀更为严重。

2.4 塌陷区地表时空形变

分析2018年7月—2019年6月枣岭乡形变的空间特征。以每个SBAS点每12 d累积的形变量作为权值,结合加权标准差椭圆重心、长短半轴及椭圆面积与扁率,分析塌陷区滑坡前后整体的时空形变演化趋势(如图8所示)[15]。

图8 SBAS点标准差椭圆演变

以2018年7月—2019年6月的地表形变量为权重,计算标准差椭圆,得到地表形变的演变过程。地表形变量持续增大且分布不均匀,根据数据信息绘制得到重心坐标、椭圆面积、椭圆扁率、椭圆方位角演变折线图[16-17](如图9所示),定量分析滑坡事故发生前后的时空演变趋势。

图9 标准差椭圆参数变化

由图9(a)可知,随着时间的推移,标准差椭圆的重心逐渐向西北方向偏移。由图9(b)可知,标准差椭圆的面积呈三次抛物线的形状有一个变小的趋势,但幅度不大,基本保持在0.012 5左右,表明期间形变面积基本保持不变。标准差椭圆的扁率可以反映地质灾害和事故的方向性和向心力度,扁率接近于1,表明地表形变在各个方向有均匀演变。由图9(c)可知,扁率明显随时间的演变增大,说明2019年地质灾害的严重程度明显具有趋势方向性,表示西北-东南方向形变加剧,东北-西南方向变形发展相对缓和。标准差椭圆方位角反映了形变地表空间发展的主方向变化。由图9(d)可知,2018年7月—2019年6月,方位角由100.06°增长至117.09°,表现为逆时针旋转,偏移了约17.03°。

综上所述,东西方向的土层更易导致地下水难以消散,也是造成本次滑坡的主要原因。标准差椭圆的重心也是受西北-东南方向土层水分的堆积,导致形变加剧,而不断向西南方向偏移的。

3 结 论

本文根据3·15山体滑坡事故发生前后30景SAR影像和黄土地区地质信息等数据,通过SBAS-InSAR技术计算研究区的沉陷速率及累积形变量,采用标准差椭圆算法分析塌陷区域的地表时空演变,对山体滑坡的形变进行监测分析,研究结论如下。

(1)研究区形变速率范围为-52.03～33.77 mm/a,每年6、7月雨季时受降雨影响会有小幅的抬升,其余季节黄土地表较为稳定或有小幅下沉。

(2)利用标准差椭圆算法定性分析地质灾害事件在空间不同方向上的聚集分布趋势。通过SBAS数据计算得到,研究区椭圆的重心有向西北偏移的趋势,椭圆面积小幅减小,西北-东南方向形变加剧,东北-西南方向变形发展则相对缓和,椭圆方位角逆时针旋转,偏移了约17.03°。

(3)3·15滑坡灾害的发生是长期水土流失、地质不断损伤而造成的严重后果。每年的降雨在古土层上方不断堆积,年年得不到完全消散,是造成此次滑坡的直接原因。