基于時序InSAR的常州市地面沉降時空演變規律及成因分析

李紅慧 侯占東 李書建

1 江蘇煤炭地質局，南京市堯新大道5號， 2100462 江蘇中煤地質工程研究院有限公司，江蘇省常州市延陵中路22號，2130003 江蘇省水文水資源勘測局常州分局，江蘇省常州市興業路1號，213001

地面沉降是影響城市發展的主要地質問題之一，全球已有超過150個城市面臨著不同程度的地面沉降[1]。地面的不均勻沉降會破壞城市軌道交通、地下管網等基礎設施，對建筑物造成損害，不僅阻礙城市的可持續發展，還威脅人們的生命財產安全。

相對傳統水準測量方法，合成孔徑雷達差分干涉測量技術具有全天時、全天候、覆蓋廣、數據處理自動化程度高等優點[2]，被越來越廣泛地應用于地面沉降監測、地質災害隱患點排查等地表形變探測。莫營等[3]利用PS-InSAR和SBAS-InSAR時序處理方法，獲取南昌市主城區2016-01～2018-07的地面形變信息，結果表明，2種時序技術的監測結果有較高的相關性；謝文斌等[4]針對撫順市大范圍地表形變問題，利用SBAS-InSAR技術對研究區17景Sentinel-1A影像進行處理，提取撫順市2015～2016年地面形變信息；王之棟等[5]聯合利用D-InSAR、PS-InSAR和SBAS-InSAR技術對雷達影像進行處理，解譯出研究區域840處地表形變，并驗證不同InSAR技術在地表形變監測應用中的一致性、準確性和可靠性；朱邦彥等[6]利用PS-InSAR技術監測2007～2016年南京河西地區地表沉降情況，結合地質條件、分層沉降和地下水位資料對沉降成因進行分析，結果表明，淺部地層的固結壓縮是導致該區域沉降不均勻的主要原因。

常州市是長江三角洲中心地區重要城市，自20世紀60～70年代開始，由于地下水的過度開采，地面沉降成為該地區面臨的主要地質災害之一[7-8]。2000年起，常州市區范圍內全面禁止開采地下水，地面沉降態勢明顯趨緩[9-10]。但最近的研究顯示，常州市地面沉降并未完全停止，武進區局部地區仍存在明顯的沉降現象[11-13]。

本文利用2018-01～2019-12的24景C波段Sentinel-1A數據，采用PS-InSAR技術得到常州地面近2 a的時序變形結果，與2018～2019年傳統水準測量的地面沉降結果進行對比分析，評估PS-InSAR監測結果精度，并據此分析常州地面沉降時空演變規律；然后結合同期常州市第Ⅱ承壓地下水水位監測數據，分析第Ⅱ承壓地下水對地面沉降的影響；最后對某分層基巖標2010～2019年各地層回彈監測數據進行分析，探討常州地面沉降的成因。研究結果可為今后常州市地面沉降的監測、預警以及地質災害的預防等工作提供參考。

1 研究區概況與數據

1.1 研究區概況

常州市位于江蘇省南部(31°09′～ 32°04′N，119°08′～120°12′E)，北鄰長江，南靠太湖，屬長江下游平原及太湖沖積湖積平原，地勢平坦，海拔為2～9 m，多為松散的第四紀地層覆蓋。全區河道與江湖連通，水資源豐富。

1.2 數據來源

1)雷達影像數據。本文使用數據為歐空局Sentinel-1A數據，衛星影像時間跨度為2018-01～2019-12，每月1期，共24景數據。采用C波段觀測，軌道方向為降軌，入射角為40.60°，成像模式為干涉寬幅模式IW(interferometric wide swath)，極化模式為VV，分辨率為5 m×20 m。在進行PS-InSAR數據處理時，以2019-02-10的影像作為主影像，共形成23個干涉對，干涉對時空基線分布如圖1所示。

圖1 PS-InSAR干涉對的時空基線分布Fig.1 Spatial-temporal baseline distribution of interferograms used in the PS-InSAR method

2)水準測量監測數據。水準測量監測數據來源于常州市常武地區地面沉降監測項目，該項目于2018年開始實施，其中鐘樓區沉降監測于2019年開始實施。監測點主要布設在重點監測區域，如不同構造帶、地下水開采區、地面沉降和地下水漏斗中心等，能真實準確地反映出常州地面沉降量及沉降趨勢。監測時間為每年10～12月份，測量方法為二等水準測量。本次共收集85個2018～2019年監測點高程數據，據此計算2018～2019年監測點沉降量。

3)第Ⅱ承壓水水位監測數據。共收集到10個2018～2019年常州市第Ⅱ承壓水水位監測井監測數據，以探討地下水水位變化對地面沉降的影響。監測井自動獲取每日(08：00)水位，根據每日水位數據計算月均水位，年度水位數據為月度水位數據的算數平均值。

2 數據處理與分析

2.1 時序PS-InSAR數據處理

該方法和理論最早由Ferretti等[14]于2001年提出，與傳統的D-InSAR技術相比，時序PS-InSAR技術可以較好地克服時空失相關和大氣延遲的問題，提高地表形變監測的精度[15]。

PS-InSAR的數據處理過程主要包括SAR數據配準、干涉圖生成、PS點選取、相位解纏、去除大氣效應及地理編碼等，得到每個PS點在時間序列上的視線向(LOS)形變量和平均形變速率。根據公式VUP=VLOS/cosβ(其中下標LOS為雷達視線方向，下標UP表示垂直方向，β為入射角)，可將LOS方向的沉降速率換算成UP方向的沉降速率，得到研究區2018-01～2019-12垂直方向的年均沉降速率(見圖2，圖中正值表示地面抬升，負值代表地面沉降)。

圖2 研究區年平均沉降速率Fig.2 Mean subsidence rates in the studied area

2.2 與水準測量數據對比分析

為評估PS-InSAR監測結果的精度，利用研究區內同期精度較高的水準監測數據與InSAR結果進行對比驗證。選取研究區內水準監測點四周100 m范圍的PS點，根據距離權重，計算所選PS點的形變量均值，與水準監測數據對比。經過計算，水準監測數據與PS-InSAR數據的較差絕對值的最大值為6.1 mm，最小值為0.1 mm，平均值為2.7 mm，均方根誤差(RMSE)為1.7 mm。可以看出，PS-InSAR結果與水準監測結果基本一致，具有較好的一致性。

2.3 地面沉降規律分析

從圖2可以看出，監測期間研究區地面沉降分布特點較明顯，總體呈現為“抬升區域位于城鎮，沉降區域位于農村”的特點。新北區、武進區北部、經開區、天寧區交界處及新北區與天寧區交界處等城區地面主要呈現抬升狀態，累積抬升量平均值約為7.3 mm，抬升區域面積約占研究區面積的45%；鐘樓區西部、武進區東部、天寧區東北部、經開區東北部、新北區西南部等農村地區地面主要呈現沉降狀態，累積沉降量平均值約為7.6 mm。

2.3.1 新北區地面沉降時空變化特征

由圖3可見，監測期內新北區地表整體以抬升為主，累積抬升量平均值約為7.1 mm。其中三井街道地表抬升量較為明顯，累積抬升量平均值已達8.7 mm；僅西南處局部地區地表出現沉降，監測期內累積沉降量平均值約為2.9 mm，主要分布在奔牛鎮南部地區。

1孟河鎮 2西夏墅鎮 3羅西鎮 4奔牛鎮 5魏村街道 6春江街道 7新橋街道 8薛家鎮 9龍虎塘街道 10三井街道圖3 新北區2018～2019年時序地表累積形變Fig.3 Time series of cumulative vertical deformationin Xinbei district between 2018 and 2019

2.3.2 鐘樓區地面沉降時空變化特征

由圖4可見，監測期內鐘樓區地面呈現“西部沉降，東部抬升”的空間分布特征，抬升區域主要分布在鐘樓區東部的新閘街道、北港街道、五星街道、西林街道和南大街街道，累積抬升量平均值約為3.8 mm；沉降區域主要分布在鐘樓區西部的鄒區鎮，累積沉降量平均值約為4.6 mm。

1鄒區鎮 2新閘街道 3北港街道 4五星街道 5南大街街道 6西林街道 7永紅街道圖4 鐘樓區2018～2019年時序地表累積形變Fig.4 Time series of cumulative vertical deformation in Zhonglou district between 2018 and 2019

1鄭陸鎮 2青龍街道 3紅梅街道 4天寧街道 5蘭陵街道 6茶山街道 7雕莊街道圖5 天寧區2018～2019年時序地表累積形變Fig.5 Time series of cumulative vertical deformation in Tianning district between 2018 and 2019

2.3.3 天寧區地面沉降時空變化特征

由圖5可見，監測期內天寧區地面以抬升為主，累積形變抬升區域約占85%，主要分布在潞莊街道、青龍街道、茶山街道、紅梅街道、天寧街道和蘭陵街道，累積抬升量平均值約為8.4 mm，最大抬升量已超過25 mm；沉降區域主要分布在鄭陸鎮，以輕微沉降為主，累積沉降量平均值為2.9 mm，沉降量有向東逐漸增大的趨勢。

2.3.4 經開區地面沉降時空變化特征

由圖6可見，監測期內經開區地面以抬升為主，累積形變抬升區域約占75%，主要分布在潞城街道、丁堰街道、戚墅堰街道和遙觀鎮北部等區域，抬升區域逐年向東部擴展，監測期間累積抬升量平均值約為8.1 mm，最大抬升量已超過30 mm；沉降區域主要分布在橫山橋鎮、橫林鎮及遙觀鎮等地，監測期間累積沉降量平均值約為3.1 mm，沉降量均在5 mm以內。

1橫山橋鎮 2潞城街道 3丁堰街道 4戚墅堰街道 5遙觀鎮 6橫林鎮圖6 經開區2018～2019年時序地表累積形變Fig.6 Time series of cumulative vertical deformation in Jingkai district between 2018 and 2019

2.3.5 武進區地面沉降時空變化特征

由圖7可見，監測期內武進區地面以沉降為主，累積形變沉降區域約占75%，累積沉降量平均值約為9.8 mm，其中前黃鎮南部、禮嘉鎮南部、洛陽鎮南部和雪堰鎮等武進南部地區沉降較為嚴重，累積沉降量平均值已達16 mm。抬升區域主要分布在湖塘鎮北部、牛塘鎮北部等地，累積抬升量平均值約為6.6 mm。在監測期內武進區地面整體呈現出“北部抬升，南部沉降，從北向南沉降量逐漸增大”的空間分布特征。

1湟里鎮 2嘉澤鎮 3武進經濟開發區 4牛塘鎮 5滆湖 6國家高新區 7湖塘鎮 8高新區 9前黃鎮 10禮嘉鎮 11洛陽鎮 12雪堰鎮圖7 武進區2018～2019年時序地表累積形變Fig.7 Time series of cumulative vertical deformation in Wujin district between 2018 and 2019

2.4 地面沉降成因分析

造成地面沉降的原因較為復雜，地質環境、地下水開采、淺部地層固結壓縮都有可能造成地面沉降，其中長期超量開采第Ⅱ承壓水一直以來都是導致常州地面沉降的主要因素。為探討常州市地面沉降與第Ⅱ承壓地下水水位變化的關系，本文根據鄰近原則，計算水文監測井100 m范圍內的PS點地表形變量均值并將其作為地面沉降量(表1)，得到水位變化量和年均沉降量之間的相關系數為0.55。由此可知，近2 a常州市地面沉降與第Ⅱ承壓地下水位變化具有一定的相關性，但是相關性不高。

表1 2018～2019年水文監測井第Ⅱ承壓水水位變化量與周邊地面年均沉降量

為進一步探究沉降的原因，對研究區域某分層基巖標2010～2019年各層監測數據進行分析，各地層回彈情況如圖8所示。可以看出，各分層標垂向上的主要壓縮土層回彈情況不盡相同，但時間動態上表現出同樣的規律，即深部地層多數處于反彈階段，而淺部地層是目前土層壓縮(沉降)的主要層段。出現上述現象的主要原因為，當深層地下水禁采后，深部含水層及其頂板出現反彈，而淺部地下水由于仍處于開發利用狀態，以及受基坑、地鐵等施工、排水等因素的影響，淺部土層出現壓縮，進而致使地面出現沉降。

圖8 分層基巖標各分層回彈情況Fig.8 The rebound of each layer of the layer wise bedrock mark

3 結 語

本文采用PS-InSAR技術基于Sentinel-1A影像數據獲取常州市2018～2019年地面沉降特征，并利用同期水準數據對InSAR結果進行精度評估。在此基礎上對常州市各區地面沉降時空演變規律進行分析，最后結合常州市第Ⅱ承壓地下水水位變化和某分層基巖標各地層回彈監測數據，探討地面沉降成因，得出以下結論:

1)水準監測數據與PS-InSAR數據的較差絕對值的最大值為6.1 mm，平均值為2.7 mm，均方根誤差RMSE為1.7 mm，兩者具有較好的一致性。

2)常州市地面沉降總體呈現為“抬升區域位于城鎮，沉降區域位于農村”的特征，其中抬升區域累積抬升量平均值約為7.3 mm，沉降區域累積沉降量平均值約為7.6 mm。武進區南部等地局部沉降嚴重，累積沉降量平均值已超過15 mm。

3)常州市地面沉降量與第Ⅱ承壓水水位變化具有一定的相關性，相關系數為0.55；2010～2019年分層基巖標各地層回彈監測數據顯示，深部地層多數處于反彈階段，而淺部地層主要表現為土層壓縮(沉降)。表明第Ⅱ承壓地下水水位變化現已不是造成常州地面沉降的主要因素，淺部地層土層壓縮已成為常州市地面沉降的主要影響因素。