地质灾害监测中的SAR变形观测、解译与数据同化研究

蒋亚楠

成都理工大学地球科学学院，四川 成都 610059

以时间序列InSAR技术为代表的雷达对地观测技术可实现高精度的变形提取，为成灾前岩土体的变形监测提供了更先进的技术手段。而在地质灾害易发的城郊低相干地区，通常缺少易于识别的人工地物，且受植被去相干的影响，难以开展时间序列InSAR分析。因此，如何实现时间序列InSAR技术在低相干地区的变形监测，仍是该技术的研究热点之一。同时，在地震、滑坡等地质灾害引起的剧烈变形区，受InSAR技术形变监测梯度的限制，时间序列InSAR技术无法准确获取此类形变，此时必须采用其他的SAR变形监测方法才能准确获取此类剧烈变形。

当前利用时序SAR/InSAR技术探测滑坡变形的研究主要集中在技术和应用创新层面，少有结合地质条件对结果进行深度解译，在耦合SAR变形观测与外在诱发因子的关联响应方面更是少之甚少。同时，在地质灾害预警预报研究中，变形观测与模型模拟也通常独立使用，无法同时发挥二者的优势。源于大气领域的数据同化为实现科学观测和模型模拟的有机集成提供了重要方法论。数据同化已成为当前地球科学研究的新方向。然而，在地质灾害研究中，数据同化的研究工作尚处于起步阶段。因此，如何拓展数据同化在地质灾害研究领域中的应用是一个亟待探索的领域。本文立足于地质灾害的研究现状和需求，为实现上述学科间综合交叉，开展的研究工作主要如下：

(1) 针对缓慢型地质灾害易发的城郊低相干区，研究了地面沉降对大型基础设施变形的影响。填海造陆地区地质条件复杂，因此其上建筑物变形格局的复杂多变，致使InSAR变形观测与变形解译面临双重困难。本文将适用于低相干区的点目标提取策略嵌入到常规的PSI处理中，提高了点目标在低相干区的密度，实现了机场典型场区内的形变提取。变形结果的可靠性分析证实了该方法用于低相干复杂场区形变监测的有效性。在此基础上，结合场区内地质环境对机场形变的空间分布和时序变化特征进行了分析和解译，最后总结了造成机场变形差异的主要原因。

(2) 针对剧烈型地质灾害易发的山地地区，研究了库水联合降雨作用下滑坡的变形响应机制。三峡地区地质条件复杂，生态环境脆弱，是滑坡等地质灾害的频发区。针对时间序列InSAR技术无法监测此类地质灾害引起的剧烈变形问题，本文采用基于点目标的时序偏移量估计方法，获取了库水联合降雨条件下树坪滑坡的变形演化特征。利用数据同化的方法论，开展了滑坡变形观测与潜在诱发因子间的耦合分析，实现了滑坡位移观测与水文因子变动的响应机制研究。初步结果证实了数据同化在研究滑坡变形响应机制及理解滑坡变形发展过程中的有效性。

(3) 利用岩土体位移反分析的思想，实现时序变形观测数据耦合岩土数值分析模型的数据同化研究。位移反分析为岩土体变形观测和数值模拟的耦合分析提供了重要的研究基础。本文利用数据同化的方法论，建立了适用于岩土体变形演化特性的随机动态反分析方法。该方法以数据同化为桥梁，实现了岩土体时序变形观测数据和数值分析模型的耦合，建立了综合利用随机场理论、地质统计学方法及数值分析软件的时序位移协同分析方法。通过在数值模型的动态运行过程中不断地融合新的变形观测数据，实现了岩土体关键物理力学参数的空间变异性估计，并对同化系统的敏感性进行了深入分析与研究。