上海軌道交通高架區段沉降變形監測分析研究

張金華

（1. 上海市地質調查研究院，上海 200072；2. 自然資源部地面沉降監測與防治重點實驗室，上海 200072；3. 南京大學地理與海洋科學學院，江蘇·南京 210023）

地面沉降是上海市最主要的地質災害[1]，自1921年首次發現地面沉降以來，已有將近100年的歷史，最大累計地面沉降量超過2m，且不均勻沉降顯著，對區域內防汛墻、軌道交通、地鐵、橋梁等市政基礎設施沉降變形產生了重要影響[1-3]。已有的研究表明：地面沉降較大的地方，軌道交通沉降量也較大[4-5]；通過分層標監測數據，對周邊基坑降水期間，地鐵沉降量的變化特征進行了分析和驗證[6]；將地鐵車站沉降作為隧道埋深土層的沉降，通過差值擬合計算，實現了軌道交通沉降量中地面沉降影響因素的分離，得到地面沉降量占地鐵隧道累計沉降量的60%[7]。因此，加強軌道交通等市政基礎設施的沉降變形監測分析，有助于對其變形特征和沉降機理的進一步認識和揭示。本文擬以上海市松江區軌道交通某高架區段的年度沉降變形監測為基礎，利用周邊地面沉降、地下水位變化、周邊工程環境影響監測、高架立柱沉降、高架道床沉降等多維度數據，對該高架區段的沉降特征和原因進行深入剖析，為制定軌道交通安全運營的維護決策提供技術支撐。

1 研究對象與數據來源

1.1 研究對象

位于上海市松江區的軌道交通某高架區段，長度約1.5km，包括1個車站B，在上海軌道交通長期沉降監測中發現，2019年度該高架段與其兩側相鄰高架段相比，呈現明顯的沉降漏斗，最大差異沉降量超10mm，需要對其沉降情況進行確認和深入分析。

為更好地研究該高架段的沉降變形特征和原因，本文將研究區域從該高架段拓展至兩側車站A和C，如圖1所示。該研究區域內除高架段外，另包括1個深標點S9-09，2個水準點5-526和5-533，1組分層標FS72和1口水位井松470-01C。具體信息見表1。

圖1 軌道交通高架段研究區段示意圖Fig.1 Schematic diagram of elevated section of rail transit

1.2 數據來源

本文中采用的數據都來源于上海市地面沉降和軌道交通監測長效工作機制的實施成果。上海自1961年起就已逐步建立了地面沉降監測網，經過近60年的不斷建設和完善，目前已經形成了精密水準、基巖標、分層標、地下水、自動化監測、GPS技術以及InSAR等多方法集成、多尺度融合的地面沉降監測體系。2011年上海市地質調查研究院和申通集團合作，建立了全球第一個軌道交通沉降監測基準網，目前該基準網包含48座基巖標、83組沿線分層標、170多座車站深標點和400多座城市水準點，并根據新運營線路的投入，不斷優化和完善該基準網。同時申通集團實施了軌道交通隧道段一年兩次、高架段一年一次的長期監測以及保護區內工程施工影響的監護監測，為其制定軌道交通安全運營維護決策提供了數據基礎。

表1 地面沉降設施信息統計表Table 1 Statistical table of land subsidence facilities information

本文中采用的高架立柱、高架道床及其附近地面水準點和深標點的監測數據均采用二等水準獲取，一年一次；分層標沉降監測采用二等水準獲取，一月一次；地下水位數據采用水位計自動化采集獲取，一月一次。均由上海市地質調查研究院實測取得。

2 高架段長期沉降數據分析

2.1 沉降特征分析

在上海軌道交通長期沉降監測中發現，2019年度該高架段沉降量較大，其中上行線最大沉降達-18mm，下行線為-16mm，如圖2所示，軌道交通A車站至C車站區間上下行沉降曲線和沉降量一致性較好，高架立柱和道床的沉降特征也基本一致。其中整體沉降量基本均大于4mm，不均勻沉降顯著，其中在B車站附近的高架段年度沉降量最大，相較周邊相鄰區段的沉降量，此處形成一個沉降漏斗，最大沉降量約18mm。同時此處的差異沉降量也最明顯，最大差異沉降量約12mm，而相鄰區段的差異沉降量最大約4mm。總體來看，不均勻沉降主要體現在B車站附近的沉降漏斗區域，其他區域的年度沉降量相對較小，且差異沉降不明顯。因此，B車站附近區域的年度沉降特征與相鄰區域存在明顯差異，需要重點分析。

2.2 沉降驗證分析

由圖2所示，軌道交通A車站至C車站區間上下行沉降曲線和沉降量一致性較好，高架立柱和道床的沉降特征也基本一致，說明測量數據具有較好的一致性。

圖2 軌道交通高架區段2019年度沉降變化Fig.2 The subsidence of rail transit elevated section in 2019

為進一步確認B車站附近沉降漏斗監測數據的可靠性，對該區段上下行均進行了復測，并與初次測量結果進行了相關性分析（圖3），兩者判定系數為0.91，兩次測量數據吻合度高；考慮到道床和立柱監測均獨立進行，這里將該區段高架道床沉降曲線和對應的立柱數據也做了相關性分析（圖4），兩者判定系數為0.84，高架和立柱的沉降基本吻合。以上獨立測量數據之間呈現的高度相關，表明本次測量數據成果可靠，可應用于沉降分析研究。

2.3 歷年沉降分析

為進一步分析此高架段的沉降特征，在沉降漏斗區，上下行各選取2個典型監測點，分析了其2015年至2019年的歷年沉降特征（圖5）。該沉降漏斗區域在2015年至2018年期間年度平均沉降速率小于-3mm/yr，2019年沉降速率明顯加速，最大年度沉降量超過了-15mm。說明該沉降漏斗的形成非自然沉降變形所致，有額外的誘因。

圖3 高架初測與復測沉降量關系圖Fig.3 Relation diagram between initial survey and retest settlement of viaduct

圖4 高架立柱與道床沉降量關系圖Fig.4 Relation diagram of settlement between elevated column and railway road

圖5 典型點歷時沉降曲線圖Fig.5 Diachronic settlement curve of typical points

3 沉降變形原因分析

3.1 區域地面沉降

在研究區域內，A、B、C三個車站附近均布設了地面水準點或者深標點，位置對應關系參見圖1。其中地面水準點5-526（靠近B車站）、5-533（靠近A車站）2019年度沉降量較大，分別為11.3mm、8.1mm；而S9-09（靠近C車站）為深標點，埋深至高架樁基持力層，其沉降量為5.3mm，比地面水準點沉降量小，符合地面沉降的一般規律。而高架作為樁基構筑物，除沉降漏斗區域外，其他區段的年度沉降量大部分基本在4mm至6mm之間，這與深標（S9-09）沉降量基本一致，說明地面沉降引起的高架沉降量基本在5mm左右。另一方面兩者的一致性也說明了高架沉降監測數據的準確性。同時，可以推斷沉降漏斗區的形成除了地面沉降因素以外，還有其他原因。

3.2 地下水位變化

根據水位井（松470-01C）的月度監測數據（圖6），2018年10月至2019年3月水位則比較平穩，2019年4～6月份水位開始變化，下降幅度1m多，隨后水位慢慢開始回升。自2013年起，上海市對全市地下水禁采區和限采區進行了劃定，并將軌道交通兩側0.5～1km區劃為禁采區，因此，可以推斷，該高架段沉降漏斗區域內可能有工程施工降水活動。

圖6 水位井水位及分層標 項目監測沉降變化曲線圖Fig.6 Curve of water level change and settlement of layer bench mark and project monitoring

3.3 分層標沉降變化

在松470-01C地下水位井位置附近，分層標FS72#3和FS72#4的月度監測數據表明(圖6)，這兩個標的沉降變化主要發生在2019年4-7月，與地下水位變化的時間基本吻合。FS72#3埋深位于⑥層，在⑦層承壓水上部，該標沉降變化幅度也較FS72#4更加顯著，說明⑦層的水位變化引起的沉降是造成標組沉降的主要原因。同時考慮到FS72#4埋深和年度絕對沉降量與附近高架立柱的一致性，可以推算該影響因子也是高架段沉降漏斗區域形成的主要原因，沉降變形時間發生4-7月份，且漏斗沉降最大處的水位變化更大。

3.4 沉降原因分析驗證

在該段高架沉降漏斗發現后，第一時間進行了地面巡查，發現B車站附近有一商品住宅商業用房項目正在施工。該項目主要由14幢10層高層住宅和1幢1-4層購物中心組成。根據項目施工過程中附近高架立柱的監測數據（圖5），主要沉降變形時間在2019年4-6月，正是項目基坑開挖施工的時間段，這與前面地下水水位和地面沉降分析的結果一致。因項目所測的高架立柱沉降是相對變化量，因此無法將其與年度沉降量進行對比驗證。但兩者沉降變化時間的高度一致性和工況描述，說明B車站附近的沉降漏斗很可能就是受該項目施工影響。結合以上地面沉降分析結果，可以得到以下推論：以該區段高架最大沉降量-18mm為例，除去地面沉降因素引起的-5mm沉降量，該項目引起的最大高架沉降量約為-13mm。

4 沉降變形分析流程

近年來，隨著城市建設的不斷加快，軌道交通沿線工程項目的施工已經成為其沉降變形的重要影響因素，并給其安全運營帶來了重大隱患。為更好地服務軌道交通的結構變形監測，根據上海市多年的軌道交通沉降監測和地面沉降監測實踐，完備的地面沉降監測基礎設施、成熟的監測技術方法體系以及健全的沉降變形監測制度是三大重要的基礎保障，而一套行之有效的軌道交通沉降變形分析方法則可以起到事半功倍的效果，因此，本文總結了一套基于地面沉降的軌道交通沉降變形分析流程，見圖7。

圖7 軌道交通沉降變形分析流程Fig.7 Flow chart of settlement analysis of rail transit

在獲取軌道交通沉降監測數據第一手資料后，篩選變形異常區域，并通過復測等措施，驗證其沉降變形量的可靠性和準確性。在此基礎上，通過地面水準點、深標點、地下水位變化等多維地面沉降數據的對比分析，在量化地面沉降影響的同時，確認其它影響因子存在可能性。還有一個方面就是要及時開展軌道交通沿線地面巡查和結構病害巡查，進一步分析沉降變形原因，并確認沉降變形對其結構安全的影響程度。在實際分析操作中，這三個方面都是同步進行的，而且是越快響應越好，可為第一時間制定軌道交通安全運營維護決策提供依據。

5 結論與建議

本文在對軌道交通某高架段沉降異常區域的分析研究中，充分應用了上海地面沉降成果的優勢，通過地面水準點、深標點、分層標、地下水位井等多維度監測數據，結合高架本身的沉降監測數據以及巡查資料，詳細分析了該段高架的沉降特征和沉降原因，并在沉降影響因子量化、沉降發生時間等方面獲得了新的認識。同時本文結合實際需求，總結了一套基于地面沉降的軌道交通沉降變形分析流程，對其他類型的市政基礎設施也具有同樣的參考意義。

為進一步發揮地面沉降在具體市政基礎設施沉降變形分析方面的作用，建議加強地面沉降監測基礎設施的布局和建設，并在監測技術方面加強創新研究，建立定期開展地面沉降監測的長效機制。