洛盧高速楊莊大橋滑坡災害的SBAS-InSAR識別及成因分析

摘 要：【目的】受持續強降雨影響，河南省洛寧縣境內洛盧高速楊莊大橋橋尾錐坡于2021年7月失穩滑塌，嚴重威脅道路交通運輸安全，亟須查明滑坡的形變區和形變規律，為防治工程和災害預警提供依據。【方法】利用SBAS-InSAR技術對覆蓋楊莊大橋的54幅升軌SAR影像數據進行干涉處理，結合滑坡的地質特征和降雨量數據分析滑坡形變趨勢。【結果】結果表明：滑坡下部形變較上部強烈，整體形變表現為負值沉降，形變最大可達-33.67 mm；滑坡發育狀態與降雨量有較好的對應關系，降雨量增加，形變增長越明顯；監測后期，P1～P6形變特征點時序位移曲線保持較好的收斂，說明滑坡修復加固治理工程發揮了一定的抗滑作用。【結論】SBAS-InSAR技術在滑坡變形監測領域中具有高度可行性，對滑坡防災減災具有重要的現實意義。

關鍵詞：滑坡；SBAS-InSAR；時序位移；形變速率；降雨量

中圖分類號：P237 " " 文獻標志碼：A " " "文章編號：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

我國是滑坡地質災害多發的國家，據相關資料統計，截至2020年，全國登記在冊的滑坡隱患點多達130 202處。為保護人民生命財產安全，提高全社會自然災害防治能力，開展滑坡監測工作具有重要的現實意義［1］。

滑坡是指斜坡上的巖土體在自重力的作用下沿著軟弱面（帶）向下滑動的地質現象［2］。傳統的滑坡監測手段主要有：裂縫計、水準儀、全站儀、全球衛星導航系統等［3-7］。這些方法大多依靠人工監測，成本高、效率低，無法形成科學高效的監測防治體系，且滑坡災害隱蔽性強，常規監測手段往往存在滯后性。

近年來，隨著空間對地觀測技術的發展，我國學者提出了“天-空-地”多源數據融合的地質災害監測技術［8］。合成孔徑雷達差分干涉測量 （differential interferometric synthetic aperture radar，D-InSAR） 作為一種新型的主動式微波遙感技術，具有全天時、全天候獲取地面微小形變的能力，已被廣泛應用于滑坡的隱患識別和變形分析中［9-12］。但常規的D-InSAR技術只能捕獲到兩幅影像成像期間滑坡表面的形變信息，而滑坡是一個長期變化的過程，如果能獲取滑坡體在時間序列上的演化情況，將對隱患區域實現精準詳查起到事半功倍的效果［13］。陳寶林等［14］基于SBAS-InSAR技術提取出黃河干流軍功古滑坡2017—2020年的形變結果，發現古滑發育強度與降水量有良好的對應關系，并指出抗滑護樁未完全阻止滑坡體蠕變的隱患；徐源懋等［15］采用SBAS-InSAR技術識別出舟曲縣白龍江沿岸8個滑坡災害隱患點，最大形變速率為80 mm/a，并提出近年來逐漸增加的降水可能促使滑坡提前復發的觀點；許廣河等［16］基于PS-InSAR技術獲取了西吉縣2019年10月至2021年3月的形變場，成功預判西吉縣兩個滑坡災害點存在觸發風險，與實地勘察結果一致。

目前，對楊莊大橋橋尾錐坡滑坡主要采用野外地質調繪、物理勘探、深部鉆探等方法進行分析，大多工作是在災害發生后才開展的，缺乏對歷史數據潛在風險的預判和滑坡隨時間變化的特征分析。因此，本研究將SBAS-InSAR技術引入到楊莊大橋滑坡變形監測工作中，并結合實地降雨量開展長時序位移監測和失穩模式研究分析，為高速公路的安全運行提供技術保障。

1 研究區域和數據介紹

1.1 研究區域概況

研究區域位于河南省洛陽市洛寧縣，地貌以山地溝壑為主，地表起伏較大，水土流失和植被破壞嚴重，為滑坡的形成提供了有利的自然條件（如圖1所示）。該地區四季干濕分明，為暖溫帶亞濕潤季風氣候，降雨多集中在每年的7至9月份。受河南省“7.20”特大暴雨災害影響，洛寧縣境內出現連續性強降雨，洛盧高速K103+500段楊莊大橋（地理坐標為111°22′40.43″E，34°18′23.14″N）橋尾錐坡發生滑塌，嚴重影響高速公路行車安全。

1.2 數據來源

Sentinel-1A數據重訪周期短、覆蓋范圍大、對云霧和植被具有良好穿透能力的特點，特別適用于大范圍地質災害形變監測［17］。本研究從歐空局官網下載了54幅覆蓋研究區域的Sentinel-1A升軌SAR影像，時間范圍為2021年1月26日至2023年4月22日，并采用其提供的衛星精密軌道數據，去除軌道系統誤差。使用30 m分辨率的數字高程模型對SAR影像進行地理編碼和消除地形相位。此外，還獲取了研究區降雨量情況，用于后續分析。SAR影像數據信息見表1。

2 研究方法及原理

SBAS-InSAR技術從多時相SAR影像上獲取地表形變信息，工作流中輸入的SBAS數據越多，越能減小大氣效應、克服時空失相干。其基本原理是：根據時空基線閾值，將[N+1]幅覆蓋研究區域的影像分成數個小集合，并進行[M]次差分干涉，以提高數據采樣率，計算公式為式（1）。

[N+12≤M≤N+1?N2] " " " " " （1）

對于任意一幅差分干涉圖都有：

[φmx，y=φtA，x，y?φtB，x，y] " " （2）

式中：[φtA，x，y]和[φtB，x，y]分別表示[tA]、[tB]時刻差分干涉圖[x，y]位置的原始相位。若將SAR影像按時間序列分為主影像[IE]和從影像[IS]兩個序列，差分干涉圖相位的計算方程組為式（3）。

[?φm=φIEm?φISm] " " " " （3）

式（3）等價于式（4）。

[Aφ=?φm] " " " " " " " （4）

觀測矩陣[A]是一個[M×N]的矩陣，由干涉像對結合方式決定，矩陣的每一行代表一幅干涉圖，主影像所在列為+1，從影像所在列為-1，其余列為0。當所有SAR影像被分配在同一個集合內有[M≥N]，此時矩陣[A]的秩為[N]。

當[M=N]時，方程有固定解為式（5）。

[φ=A?1?φm] " " " " " " "（5）

當[Mgt;N]時，此時方程個數多于未知數個數，以最小二乘作為約束條件為式（6）。

[φ=ATA?1AT?φm] " " " " "（6）

實際情況下，SAR影像往往被分配在不同的集合內，此時矩陣[A]是秩虧的，[ATA]就成為一個奇異矩陣。假設有[L]個不同的集合，則[A]的秩為[N?L+1]，方程組的解不唯一，可采用奇異值分解的方法求得地表形變相位最小范數意義下的最小二乘解，解決方程秩虧和單個集合時間采樣率較低的問題［18-20］。

SBAS-InSAR技術的數據處理流程如圖2所示。首先將SAR影像進行配準與裁剪；其次將連接配對的影像進行差分干涉計算，利用參考DEM數據移除地形相位，對差分干涉濾波處理，提高干涉數據質量；最后采用最小費用流法進行相位解纏去除干涉圖大氣相位，解算目標點時序位移。

3 楊莊大橋錐坡滑坡基本情況

3.1 滑坡形態特征

楊莊大橋橋尾錐坡滑坡總體呈扇狀分布，主滑方向約45°，分布高程555～595 m，地形坡度25°～40°，軸向長150 m，橫向均寬60 m，坡面面積約為9 406.5 m2，滑坡全貌如圖3所示。由圖3可知，滑坡后緣位于楊莊大橋橋尾錐坡，此處漿砌石護面已發生明顯移位破壞，土體沿斷裂處滑移，形成“圈椅狀”貫通裂縫，測量得到裂縫延伸長度約51.5 m，寬約0.27 m。錐坡左側存在一處次級滑坡發育，坡體中部拉張裂縫發育較為明顯，排水渠道破壞嚴重。

3.2 滑坡物質結構特征

滑坡現場鉆孔揭露厚度為30 m，考慮巖土成因、地質年代及巖土物理力學特性，將工程區地層分為3層，區域工程地質描述見表2。

根據鉆探成果（如圖4所示）和現場含水率測試，滑坡淺層粉質黏土含水率約25%～30%，較往年上升約10%。含水率升高使坡體重力增大，雨水下滲至滑帶土后并未及時有效地排除，導致滑帶土抗剪強度相對偏低，最終在重力與水動力的雙重作用下，滑體沿滑動帶加速變形。粉質黏土與碎石土接觸層面形成滑動帶，滑體物質主要為粉質黏土，厚度2～14 m，第四系上更新統坡積碎石土為滑床，埋深約13.2 m。

4 SBAS-InSAR技術監測結果

為研究滑坡時序位移特征，在坡體上部選取P1形變特征點，坡體中部選取P2形變特征點，坡體下部選取P3、P4、P5形變特征點（P3位于P4與P5之間，由于遮擋并未在圖上顯示），在次級滑坡處選取P6形變特征點。本實驗采用雷達視線方向（line of sight，LOS）上的形變反映地表形變，正值表示抬升，負值表示沉降。

根據2021年1月26日至2023年4月22日的LOS方向上的形變速率結果如圖5所示。由圖5可以看出，坡體上部形變緩慢，下部形變較為強烈，滑坡發育特點為下部滑動使得上部坡體失去支撐而

失穩變形，因此在坡體中部有明顯的拉張裂縫發育，屬小型淺層牽引式土質工程滑坡。整個監測周期內滑坡表現為負值沉降，形變速率最大可達-17.51 mm/a，錐坡附近的次級滑坡形變速率為-7.96 mm/a。

為深入分析滑坡變形和破壞機理，繪制P1～P6形變特征點沿LOS方向的時序位移曲線與降雨量柱狀圖如圖6所示。從空間分布上來看，6個特征點的形變趨勢相同，坡體下部特征點的位移量明顯高于上部，形變最大處位于P3特征點，位移量為-33.67 mm。從時間序列上來看，2021年1月26日至2021年7月1日滑坡在天然狀態下處于弱發育狀態，未出現明顯的滑移現象。2021年7月1日至2021年9月23日降雨量激增，在雨水不斷沖刷的作用下，坡體自重不斷增加，抗剪能力大幅降低，形變進入加速期，形變特征點時序位移曲線的斜率顯著增大。2021年11月22日經過兩個月的快速滑移后，坡體重心降低，能量逐漸消耗于克服滑帶土阻力和坡體內部的變形中，加之部分地下水的排出，滑帶土強度有所提高，滑坡形變速率有所減弱，但受到修復加固治理工程施工等人類活動的影響，坡體原有應力平衡狀態被打破，P1～P6形變特征點時序位移量呈現出繼續增大的趨勢。2022年6月2日修復加固治理工程結束，形變已趨于穩定，時序位移曲線出現明顯的收斂現象。此時至監測結束，P4特征點的形變速率最大，為-0.019 mm/d，坡體處于穩定狀態，說明修復加固治理工程取得了良好的效果。

5 結論

①根據現場調查資料，楊莊大橋滑坡坡體表面沖刷嚴重，中部拉張裂縫發育明顯，滑坡后緣橋尾錐坡處漿砌石護面已發生明顯移位破壞，形成“圈椅狀”貫通裂縫，嚴重威脅大橋運行安全，采用InSAR技術對其中長期變形監測十分有必要。

②楊莊大橋滑坡整體表現為負值沉降，坡體下部變形較上部強烈，發育特點為下部滑動使得上部坡體失去支撐而失穩變形，屬小型淺層牽引式土質工程滑坡，形變速率最大為-17.51 mm/a。

③ 降雨量是誘發此次滑坡不可或缺的因素。監測期間內，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形變特征點時序位移量在2021年7月1日至2021年11月22日，增長較快，說明滑坡發育與降雨量呈正相關，降雨量越大，特征點的形變越明顯。

④研究區域地形高差大，坡度陡為滑坡形成提供了有利的自然條件。遇到連續性強降雨時，雨水沿著坡體裂縫持續下滲，坡體整體重力增大，抗剪強度降低，在重力與水動力的雙重作用下，坡體沿粉質黏土與碎石土接觸層形成的軟弱面加速變形。

⑤為確保高速公路運行安全，2021年底至2022上半年開展了一系列坡體修復加固治理工程，包括平整雨水沖刷過的坡面，對坡體裂縫進行封堵，加寬原有排水槽并修至溝底，重新鋪設錐坡護面等。2022年雨季過后，P1～P6形變特征點時序位移曲線仍保持較好的收斂，形變速率最大為-0.019 mm/d，處于穩定狀態，說明修復加固治理工程取得了良好的效果。

參考文獻：

［1］ 唐輝明.重大滑坡預測預報研究進展與展望［J］.地質科技通報，2022，41（6）：1-13.

［2］ 施斌，閻長虹.工程地質學［M］.北京：科學出版社，2017：350-391.

［3］ 程剛，王振雪，李剛強，等.滑坡一體化全維度監測預警技術進展與展望［J］.中國安全科學學報，2023，33（1）：105-114.

［4］ 蘇濤.陽大鐵路沿線滑坡變形監測結果分析［J］.測繪地理信息，2020，45（5）：35-38.

［5］ 韓軍強.高精度GNSS實時滑坡變形監測技術及環境建模分析研究［J］.測繪學報，2020，49（3）：397.

［6］ 曹汝亮，亓星，楊浪，等.裂縫計監測滑坡變形數據實時過濾方法及應用［J］.四川輕化工大學學報（自然科學版），2023，36（4）：80-87.

［7］ 李玉龍，李琛曦，賴燕玲，等.基于太陽能供電系統的GPS滑坡實時監測預警平臺建設［J］.水力發電，2023，49（5）：40-44，75.

［8］ 許強，朱星，李為樂，等.“天-空-地”協同滑坡監測技術進展［J］.測繪學報，2022，51（7）：1416-1436.

［9］ 李凡.基于時序InSAR的沙灣大溝滑坡型泥石流發育特征與致災模擬研究［D］.昆明：昆明理工大學，2023.

［10］曹強，侯岳，馬海濤.基于哨兵-1A數據的D-InSAR地表沉降監測研究［J］.河南科技，2018， （16）：125-126.

［11］ 蔡杰華，張路，董杰，等.九寨溝震后滑坡隱患雷達遙感早期識別與形變監測［J］.武漢大學學報（信息科學版），2020，45（11）：1707-1716.

［12］ 張騰，謝帥，黃波，等.利用Sentinel-1和ALOS-2數據探測茂縣中部活動滑坡［J］.國土資源遙感，2021，33（2）：213-219.

［13］ 張鐘遠，徐世光，鄧明國，等.基于SBAS-InSAR技術的木場古滑坡變形特征分析［J］.科學技術與工程，2023，23（4）：1414-1423.

［14］ 陳寶林，李為樂，陸會燕，等.基于SBAS-InSAR的黃河干流軍功古滑坡形變分析［J/OL］.武漢大學學報（信息科學版），1-17［2023-11-29］.https：//doi.org/10.13203/j.whugis20220196.

［15］ 徐源懋，武震，劉杰.基于SBAS–InSAR技術的舟曲縣潛在滑坡災害早期識別及降水相關性分析［J］.工程科學與技術，2023，55（6）：257-271.

［16］ 許廣河，何小鋒，王國瑞，等.黃河流域寧夏（西吉縣）段滑坡災害的InSAR識別及成因分析［J］.測繪通報，2022（6）：104-107.

［17］ 王爽，楊可明，丁鑫銘，等.PS-InSAR監測礦區建筑物及道路動態沉降安全分析［J］.中國安全生產科學技術，2022，18（9）：111-117.

［18］劉童謠. 基于SBAS-DInSAR技術的煤礦地表沉降監測研究［D］.太原：太原理工大學，2019.

［19］弓永峰，王輝，吳學華，等.基于時序InSAR的寧夏西吉縣滑坡災害隱患識別［J］.安全與環境工程，2022，29（6）：114-121.

［20］楊澤鵬，文泰翔.基于SBAS-InSAR技術的羊角山小尺度區域地面形變監測研究［J］.河南科技，2023，42（6）：113-116.