洛卢高速杨庄大桥滑坡灾害的SBAS-InSAR识别及成因分析

摘 要：【目的】受持续强降雨影响，河南省洛宁县境内洛卢高速杨庄大桥桥尾锥坡于2021年7月失稳滑塌，严重威胁道路交通运输安全，亟须查明滑坡的形变区和形变规律，为防治工程和灾害预警提供依据。【方法】利用SBAS-InSAR技术对覆盖杨庄大桥的54幅升轨SAR影像数据进行干涉处理，结合滑坡的地质特征和降雨量数据分析滑坡形变趋势。【结果】结果表明：滑坡下部形变较上部强烈，整体形变表现为负值沉降，形变最大可达-33.67 mm；滑坡发育状态与降雨量有较好的对应关系，降雨量增加，形变增长越明显；监测后期，P1～P6形变特征点时序位移曲线保持较好的收敛，说明滑坡修复加固治理工程发挥了一定的抗滑作用。【结论】SBAS-InSAR技术在滑坡变形监测领域中具有高度可行性，对滑坡防灾减灾具有重要的现实意义。

关键词：滑坡；SBAS-InSAR；时序位移；形变速率；降雨量

中图分类号：P237 " " 文献标志码：A " " "文章编号：1003-5168（2024）12-0104-06

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.12.021

Identification and Cause Analysis of "Landslide of Yangzhuang Bridge of Luolu Exprassway Based on SBAS-InSAR

GENG Haoran1 LI You2 HUANG Yongbo1 REN Xu1 WAN Zhansheng1

（1.Henan Communications Planning amp; Design Institute Co. ，Ltd.，Zhengzhou 450000，China；

2. Henan Quefei Construction Engineering Co.， Ltd.，Zhengzhou 450000，China）

Abstract：[Purposes] Affected by sustained heavy rainfall， the tail cone slope of the Yangzhuang Bridge of on the Luolu Expressway in Luoning County， Henan Province collapsed in July 2021， posing a serious threat to road traffic safety. It is urgent to find out the deformation area and deformation rule of landslide， providing a basis for prevention and control engineering and disaster warning. [Methods] Therefore， the SBAS-InSAR technology was used to process the 54 ascending orbit SAR images covering the Yangzhuang Bridge， and the landslide deformation trend was analyzed by the geological characteristics and rainfall data. [Findings] The results show that the lower part of the landslide deformation is stronger than upper part， and the overall deformation shows negative settlement， with a maximum deformation variable of -33.67 mm. Landslide development status has good corresponding relation with rainfall， when the rainfall increases， the deformation increases more obviously. In the later stage of monitoring， the temporal displacement curve of deformation feature points from P1～P6 maintained good convergence， indicating that the landslide repair and reinforcement project played a certain role in anti-sliding. [Conclusions]SBAS-InSAR technology is highly feasible in the field of landslide deformation monitoring and has important practical significance for landslide disaster prevention and reduction.

Keywords： landslide；SBAS-InSAR；temporal displacement；deformation rate；rainfall

0 引言

我国是滑坡地质灾害多发的国家，据相关资料统计，截至2020年，全国登记在册的滑坡隐患点多达130 202处。为保护人民生命财产安全，提高全社会自然灾害防治能力，开展滑坡监测工作具有重要的现实意义［1］。

滑坡是指斜坡上的岩土体在自重力的作用下沿着软弱面（带）向下滑动的地质现象［2］。传统的滑坡监测手段主要有：裂缝计、水准仪、全站仪、全球卫星导航系统等［3-7］。这些方法大多依靠人工监测，成本高、效率低，无法形成科学高效的监测防治体系，且滑坡灾害隐蔽性强，常规监测手段往往存在滞后性。

近年来，随着空间对地观测技术的发展，我国学者提出了“天-空-地”多源数据融合的地质灾害监测技术［8］。合成孔径雷达差分干涉测量 （differential interferometric synthetic aperture radar，D-InSAR） 作为一种新型的主动式微波遥感技术，具有全天时、全天候获取地面微小形变的能力，已被广泛应用于滑坡的隐患识别和变形分析中［9-12］。但常规的D-InSAR技术只能捕获到两幅影像成像期间滑坡表面的形变信息，而滑坡是一个长期变化的过程，如果能获取滑坡体在时间序列上的演化情况，将对隐患区域实现精准详查起到事半功倍的效果［13］。陈宝林等［14］基于SBAS-InSAR技术提取出黄河干流军功古滑坡2017—2020年的形变结果，发现古滑发育强度与降水量有良好的对应关系，并指出抗滑护桩未完全阻止滑坡体蠕变的隐患；徐源懋等［15］采用SBAS-InSAR技术识别出舟曲县白龙江沿岸8个滑坡灾害隐患点，最大形变速率为80 mm/a，并提出近年来逐渐增加的降水可能促使滑坡提前复发的观点；许广河等［16］基于PS-InSAR技术获取了西吉县2019年10月至2021年3月的形变场，成功预判西吉县两个滑坡灾害点存在触发风险，与实地勘察结果一致。

目前，对杨庄大桥桥尾锥坡滑坡主要采用野外地质调绘、物理勘探、深部钻探等方法进行分析，大多工作是在灾害发生后才开展的，缺乏对历史数据潜在风险的预判和滑坡随时间变化的特征分析。因此，本研究将SBAS-InSAR技术引入到杨庄大桥滑坡变形监测工作中，并结合实地降雨量开展长时序位移监测和失稳模式研究分析，为高速公路的安全运行提供技术保障。

1 研究区域和数据介绍

1.1 研究区域概况

研究区域位于河南省洛阳市洛宁县，地貌以山地沟壑为主，地表起伏较大，水土流失和植被破坏严重，为滑坡的形成提供了有利的自然条件（如图1所示）。该地区四季干湿分明，为暖温带亚湿润季风气候，降雨多集中在每年的7至9月份。受河南省“7.20”特大暴雨灾害影响，洛宁县境内出现连续性强降雨，洛卢高速K103+500段杨庄大桥（地理坐标为111°22′40.43″E，34°18′23.14″N）桥尾锥坡发生滑塌，严重影响高速公路行车安全。

1.2 数据来源

Sentinel-1A数据重访周期短、覆盖范围大、对云雾和植被具有良好穿透能力的特点，特别适用于大范围地质灾害形变监测［17］。本研究从欧空局官网下载了54幅覆盖研究区域的Sentinel-1A升轨SAR影像，时间范围为2021年1月26日至2023年4月22日，并采用其提供的卫星精密轨道数据，去除轨道系统误差。使用30 m分辨率的数字高程模型对SAR影像进行地理编码和消除地形相位。此外，还获取了研究区降雨量情况，用于后续分析。SAR影像数据信息见表1。

2 研究方法及原理

SBAS-InSAR技术从多时相SAR影像上获取地表形变信息，工作流中输入的SBAS数据越多，越能减小大气效应、克服时空失相干。其基本原理是：根据时空基线阈值，将[N+1]幅覆盖研究区域的影像分成数个小集合，并进行[M]次差分干涉，以提高数据采样率，计算公式为式（1）。

[N+12≤M≤N+1∙N2] " " " " " （1）

对于任意一幅差分干涉图都有：

[φmx，y=φtA，x，y−φtB，x，y] " " （2）

式中：[φtA，x，y]和[φtB，x，y]分别表示[tA]、[tB]时刻差分干涉图[x，y]位置的原始相位。若将SAR影像按时间序列分为主影像[IE]和从影像[IS]两个序列，差分干涉图相位的计算方程组为式（3）。

[∆φm=φIEm−φISm] " " " " （3）

式（3）等价于式（4）。

[Aφ=∆φm] " " " " " " " （4）

观测矩阵[A]是一个[M×N]的矩阵，由干涉像对结合方式决定，矩阵的每一行代表一幅干涉图，主影像所在列为+1，从影像所在列为-1，其余列为0。当所有SAR影像被分配在同一个集合内有[M≥N]，此时矩阵[A]的秩为[N]。

当[M=N]时，方程有固定解为式（5）。

[φ=A−1∆φm] " " " " " " "（5）

当[Mgt;N]时，此时方程个数多于未知数个数，以最小二乘作为约束条件为式（6）。

[φ=ATA−1AT∆φm] " " " " "（6）

实际情况下，SAR影像往往被分配在不同的集合内，此时矩阵[A]是秩亏的，[ATA]就成为一个奇异矩阵。假设有[L]个不同的集合，则[A]的秩为[N−L+1]，方程组的解不唯一，可采用奇异值分解的方法求得地表形变相位最小范数意义下的最小二乘解，解决方程秩亏和单个集合时间采样率较低的问题［18-20］。

SBAS-InSAR技术的数据处理流程如图2所示。首先将SAR影像进行配准与裁剪；其次将连接配对的影像进行差分干涉计算，利用参考DEM数据移除地形相位，对差分干涉滤波处理，提高干涉数据质量；最后采用最小费用流法进行相位解缠去除干涉图大气相位，解算目标点时序位移。

3 杨庄大桥锥坡滑坡基本情况

3.1 滑坡形态特征

杨庄大桥桥尾锥坡滑坡总体呈扇状分布，主滑方向约45°，分布高程555～595 m，地形坡度25°～40°，轴向长150 m，横向均宽60 m，坡面面积约为9 406.5 m2，滑坡全貌如图3所示。由图3可知，滑坡后缘位于杨庄大桥桥尾锥坡，此处浆砌石护面已发生明显移位破坏，土体沿断裂处滑移，形成“圈椅状”贯通裂缝，测量得到裂缝延伸长度约51.5 m，宽约0.27 m。锥坡左侧存在一处次级滑坡发育，坡体中部拉张裂缝发育较为明显，排水渠道破坏严重。

3.2 滑坡物质结构特征

滑坡现场钻孔揭露厚度为30 m，考虑岩土成因、地质年代及岩土物理力学特性，将工程区地层分为3层，区域工程地质描述见表2。

根据钻探成果（如图4所示）和现场含水率测试，滑坡浅层粉质黏土含水率约25%～30%，较往年上升约10%。含水率升高使坡体重力增大，雨水下渗至滑带土后并未及时有效地排除，导致滑带土抗剪强度相对偏低，最终在重力与水动力的双重作用下，滑体沿滑动带加速变形。粉质黏土与碎石土接触层面形成滑动带，滑体物质主要为粉质黏土，厚度2～14 m，第四系上更新统坡积碎石土为滑床，埋深约13.2 m。

4 SBAS-InSAR技术监测结果

为研究滑坡时序位移特征，在坡体上部选取P1形变特征点，坡体中部选取P2形变特征点，坡体下部选取P3、P4、P5形变特征点（P3位于P4与P5之间，由于遮挡并未在图上显示），在次级滑坡处选取P6形变特征点。本实验采用雷达视线方向（line of sight，LOS）上的形变反映地表形变，正值表示抬升，负值表示沉降。

根据2021年1月26日至2023年4月22日的LOS方向上的形变速率结果如图5所示。由图5可以看出，坡体上部形变缓慢，下部形变较为强烈，滑坡发育特点为下部滑动使得上部坡体失去支撑而

失稳变形，因此在坡体中部有明显的拉张裂缝发育，属小型浅层牵引式土质工程滑坡。整个监测周期内滑坡表现为负值沉降，形变速率最大可达-17.51 mm/a，锥坡附近的次级滑坡形变速率为-7.96 mm/a。

为深入分析滑坡变形和破坏机理，绘制P1～P6形变特征点沿LOS方向的时序位移曲线与降雨量柱状图如图6所示。从空间分布上来看，6个特征点的形变趋势相同，坡体下部特征点的位移量明显高于上部，形变最大处位于P3特征点，位移量为-33.67 mm。从时间序列上来看，2021年1月26日至2021年7月1日滑坡在天然状态下处于弱发育状态，未出现明显的滑移现象。2021年7月1日至2021年9月23日降雨量激增，在雨水不断冲刷的作用下，坡体自重不断增加，抗剪能力大幅降低，形变进入加速期，形变特征点时序位移曲线的斜率显著增大。2021年11月22日经过两个月的快速滑移后，坡体重心降低，能量逐渐消耗于克服滑带土阻力和坡体内部的变形中，加之部分地下水的排出，滑带土强度有所提高，滑坡形变速率有所减弱，但受到修复加固治理工程施工等人类活动的影响，坡体原有应力平衡状态被打破，P1～P6形变特征点时序位移量呈现出继续增大的趋势。2022年6月2日修复加固治理工程结束，形变已趋于稳定，时序位移曲线出现明显的收敛现象。此时至监测结束，P4特征点的形变速率最大，为-0.019 mm/d，坡体处于稳定状态，说明修复加固治理工程取得了良好的效果。

5 结论

①根据现场调查资料，杨庄大桥滑坡坡体表面冲刷严重，中部拉张裂缝发育明显，滑坡后缘桥尾锥坡处浆砌石护面已发生明显移位破坏，形成“圈椅状”贯通裂缝，严重威胁大桥运行安全，采用InSAR技术对其中长期变形监测十分有必要。

②杨庄大桥滑坡整体表现为负值沉降，坡体下部变形较上部强烈，发育特点为下部滑动使得上部坡体失去支撑而失稳变形，属小型浅层牵引式土质工程滑坡，形变速率最大为-17.51 mm/a。

③ 降雨量是诱发此次滑坡不可或缺的因素。监测期间内，降雨量集中在2021年7月1日至2021年9月23日，是往年同期降雨量水平的3倍，而P1～P6形变特征点时序位移量在2021年7月1日至2021年11月22日，增长较快，说明滑坡发育与降雨量呈正相关，降雨量越大，特征点的形变越明显。

④研究区域地形高差大，坡度陡为滑坡形成提供了有利的自然条件。遇到连续性强降雨时，雨水沿着坡体裂缝持续下渗，坡体整体重力增大，抗剪强度降低，在重力与水动力的双重作用下，坡体沿粉质黏土与碎石土接触层形成的软弱面加速变形。

⑤为确保高速公路运行安全，2021年底至2022上半年开展了一系列坡体修复加固治理工程，包括平整雨水冲刷过的坡面，对坡体裂缝进行封堵，加宽原有排水槽并修至沟底，重新铺设锥坡护面等。2022年雨季过后，P1～P6形变特征点时序位移曲线仍保持较好的收敛，形变速率最大为-0.019 mm/d，处于稳定状态，说明修复加固治理工程取得了良好的效果。

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