利用InSAR技术研究青藏高原冻土形变特征

由于自然环境的限制,青藏高原的大地测量网络十分稀疏,不能满足区域地壳运动监测的需求。干涉合成孔径雷达(InSAR)是非接触监测地壳运动的一种重要方式,但在高原上受到冻土的影响。本文基于2014～2018年的Sentinel-1卫星C波段雷达数据,采用InSAR时序技术分析了冻土形变的时空特征。针对InSAR位移时间序列,采用空间滤波去除了大气延迟、地形效应等局部公共误差,提高了时间序列的信噪比。结果显示,青藏高原的冻土运动可分为差异较大的两类:在大部分冻土区域,与周边高山(基岩)区域相比,冻土地区显示类似的季节波动或一定的长期沉降;在部分冻土地区存在异常快速下沉区域,例如在西藏中部布若错湖西南侧的沉积盆地内,存在一个直径约2 km的漏斗型沉降区, LOS向沉降速率可达约10±2.1 mm/a。构造运动造就了高原上大量沿断裂线分布的河流、湖泊,河床和沉积盆地等广泛分布着冻土,给准确分析构造形变带来很大挑战,本文所得的结果可作为区分冻土运动与构造变形的一种有效判据,也有益于研究高原冻土的物理特性及变形机理。     

SBAS-InSAR技术监测青藏高原季节性冻土形变

冻土的冻结和融化的反复交替会造成地质环境与结构的破坏,从而导致房屋和道路等地面工程建筑物的地基破裂或者塌陷,还会引起山体滑坡、洪水暴发以及冰川移动等.因此,监测冻土形变对确保冻土区工程建筑的稳定性和安全性,同时保证冻土区社会经济可持续发展具有重要的意义.目前,在冻土监测方面并没有能大面积监测冻土形变时间演化情况的有效方法,本文提出将InSAR技术中的小基线集方法(SBAS-InSAR)应用于监测冻土来获取其形变时间序列中.考虑到冻土形变呈现明显的季节性特征,本文提出利用周期形变模型来代替传统SBAS方法中的线性形变模型,从而更好地分离出高程残差和大气误差.利用ENVISAT卫星获取的21景ASAR影像图作为实验数据,采用改进的SBAS技术成功获取了青藏高原从羊八井站至当雄站铁路段冻土区的地表形变时间序列图,揭示了该冻土区从2007年到2010年的季节性形变演化情况.通过与研究地区温度变化的联合分析,发现所得到的地表形变结果与冻土的物理变化规律非常吻合,证明了SBAS-InSAR技术在冻土形变监测中具有良好的发展应用前景.     

基于MSBAS InSAR技术的沧州市地表形变监测与分析

针对沧州市城市地表形变监测问题,采用SBAS InSAR技术分别处理Sentinel-1A升轨和Sentinel-1B降轨SAR影像,对比分析升、降轨SAR影像监测的沧州市2020年7月至2021年4月地表形变特征;利用MSBAS InSAR技术联合处理升、降轨SAR影像,将沧州市地表形变进行垂向和东西向的二维形变分解,获取沧州市二维形变信息.结果表明,升、降轨SAR影像监测的地表形变位置和分布基本一致,但由于LOS向模糊问题,单独利用升轨或降轨SAR影像监测到的形变区域有所偏移,且无法分离出地表的东西向形变,影响监测结果的精度,MSBAS InSAR技术可以有效解决这一问题,获取更准确的二维形变信息.     

潮汐效应对沿海多条带时序InSAR地表形变监测的影响

潮汐效应对沿海大范围、高精度的合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)技术地表形变监测的影响不可忽略. 潮汐效应中的固体潮(Solid Earth Tide, SET)位移和海洋潮汐负荷(Ocean Tide Loading, OTL)位移会在时间和空间域上对沿海大范围InSAR地表形变监测产生分米级的误差, 而且不同条带中地表潮汐形变时空差异性会对多条带InSAR影像拼接产生较大误差. 本文针对沿海地区多条带InSAR形变时序, 重点分析了潮汐效应在不同条带InSAR地表沉降监测中的影响, 并采用多种潮汐位移估计方法对多条带地表潮汐形变进行改正. 结果表明, 研究区域不同条带时序InSAR中地表潮汐形变具有较大的时空差异性, 其造成沿海地区相邻条带时序InSAR地表沉降速率差异能达到1~2 cm·a^-1; 通过固体潮模型、海潮负荷模型或GPS参考站网海潮位移改正, 能够消除不同条带中地表潮汐形变时空差异性对时序InSAR形变结果拼接产生的空间高阶非线性误差, 弥补了传统拼接方法在拟合潮汐位移偏差的不足. 在大气延迟误差改正的基础上, 时序InSAR形变残差的标准差(Standard Deviation, STD)由潮汐改正前的2.3 cm减少至0.75 cm; 本文研究揭示了沿海地表潮汐形变改正对多条带时序InSAR形变结果拼接的重要性, 可大幅提高沿海地区广域时序InSAR地表形变监测的精度.

     

基于BFGS法融合InSAR和GPS技术监测地表三维形变

虽然InSAR技术具有高精度、大范围和高空间分辨率等优点,但只能监测雷达视线方向上的一维地表形变;而GPS技术虽可以监测地表的三维形变,但其空间分辨率很低.本文针对融合InSAR和GPS技术监测地表高空间分辨率三维形变展开研究.首先证明了简单的局部最优化迭代算法就能求得综合InSAR和GPS监测地表形变速率的能量函数模型的全局最优估值.随后提出了利用BFGS局部最优算法反演最优的地表三维形变速率.该方法既能避免全局最优化算法计算复杂且难以收敛的问题,又能克服传统的解析法中数值计算不稳定的缺点.最后,通过模拟实验和美国南加州真实数据实验表明,该方法能够得到高精度的地表三维形变速率场.而且当观测或插值误差导致解析法误差较大时,BFGS方法仍能得到高精度、稳定的全局最优解.     

利用时序InSAR技术反演邯郸平原区地表形变与含水层参数

邯郸平原区承压地下水长期处于严重超采状态, 导致大面积地面沉降, 直接威胁到该地区重大基础设施安全.因此, 查明地面沉降时空演变特征, 厘清承压地下水变化与地面沉降的耦合关系, 对预防和治理地面沉降地质灾害具有重要意义.本文利用Sentinel-1A数据进行时间序列分析, 获取了2015—2019年邯郸平原区地表形变时空分布结果, 并结合水头数据分析了含水系统对水头变化的不同响应.利用谐波函数分离了地表形变及水头变化的季节性变化, 并用其估算了邯郸平原区空间差异变化的弹性骨架释水系数; 基于顾及弱透水层延迟排水的一维水头变化-形变模型, 反演了非弹性骨架释水系数和时间常数.结果表明: (1)邯郸平原区以沉降为主, 最大沉降速率可达14 cm·a^-1; 通过与水头数据对比发现该地区地面沉降主要是由承压含水层水头下降及弱透水层的延迟排水引起.(2)水头的季节性变化引起了明显的季节性形变, 沉降区季节性形变幅度可达25 mm, 峰值时间为1—3月.(3)邯郸平原区弹性骨架释水系数介于1.51×10^-3~4.05×10^-3之间, 与抽水试验结果较为相符; 非弹性骨架释水系数为3.62×10^-2~4.57×10^-2, 时间常数为0.47~0.77 a.本研究表明时序InSAR技术在含水层参数估算, 地下水超采相关的地质灾害监测方面有良好的应用潜力.

     

2016年新疆阿克陶地震Sentinel-1 InSAR同震形变特征

2016年11月25日新疆克孜勒苏州阿克陶县发生M_W6.6地震。 本文利用合成孔径雷达差分干涉测量技术, 对Sentinel-1卫星获取的升、 降轨雷达数据进行了处理, 提取了该次地震的同震形变场, 并结合形变场特征与震源机制解, 采用梯度下降法反演发震断层的滑动分布。 结果表明, 升、 降轨LOS向同震形变场在发震断层两侧具有明显不同的形变特征, 主要形变区域分布在断层两侧, 升轨LOS向形变量可达-8.2 cm与11.2 cm, 降轨LOS向形变量可达-21.4 cm与13.1 cm; 反演的升、 降轨干涉形变场与InSAR测量值之间的残差得到有效控制, 大部分的残差介于±5 cm之间; 断层滑动分布主要集中于沿断层面深约2~18 km处, 最大滑动量位于沿断层面深约7 km处可达0.96 m; 平均滑动角约182.29°, 最大滑动处的滑动角约197.13°, 两个滑动分布中心的滑动角均接近180°, 表明阿克陶地震为一典型的右旋走滑破裂性事件; 当剪切模量取32 Gpa时, 反演的发震断层地震矩M₀可达9.75×10¹⁸, 相当于矩震级M_W6.60, 与地震波形反演结果一致。     

基于时序模式斜率反正切定量分析地形变数据

主要介绍时序模式基本算法与原理,通过对地形变数据进行反正切矢量化,求出整时值(每小时记录一个数据)的反正切值。其后推算出每个月的反正切值,对其每个月的相似误差进行拟合与分析,得出偏离1.2倍中误差的月份。通过对大姚2次6级以上的地震对应性分析得出,震前1~5个月有明显的异常现象,以此说明该方法在地形变数据处理中具有很好的实用性。     

高级时序InSAR地面形变监测及地震同震震后形变反演

差分干涉测量技术(differential interferometry technique,D-InSAR)是在InSAR技术基础上发展起来的,主要应用于测量地表微小形变。该技术在监测地震形变、火山活动、冰川运动、城市地面沉降以及山体滑坡等领域得到广泛应用,但实际研究中存在很多局限性,例如轨道参数误差、地形数据误差、大气延迟误差、时空去相关引起的相位解缠误差以及系统噪音误差等。这些因素成为InSAR高精度形变探测应用的主要限制。InSAR时序分析方法是目前解决常规D-InSAR处理过程中各种精度制约因素的主要方法之一。本文以InSAR时序分析中几个关键技术问题为研究目标,开展InSAR时序关键技术研究。本文取得的创新点如下:(1)在传统相干点提取方法的基础上,提出了一种新的提取方法:满秩相干点。该方法将干涉冗余网络图中节点和边结合起来构建满秩矩阵,并依此作为相干点提取指标。实验结果表明,满秩相干点提取法不仅能有效提高相干点的空间分布密度,而且能保留相干点的最优测量精度。(2)将大气延迟相位分成3种分量,即长波长大气相位、短波长大气相位以及地形相关的大气相位。在此基础上,利用网络法分别对3种类型大气延迟相位进行校正。网络法可以估算出每个时刻的大气延迟误差,再重构每一幅干涉图的大气延迟误差。实验结果分析表明,采用网络法能精确模拟出每个时刻大气延迟误差和每幅干涉图中的大气延迟相位。(3)离散点相位解缠误差是时序分析过程中主要误差源之一,直接影响后续时序分析结果的精度。本文提出一种利用网络闭合环残差方法,对离散相干点相位解缠误差进行检测和校正。该方法可以有效识别出离散相干点解缠相位中相位跳变;同时,本文也介绍了离散相干点解缠相位跳变校正的方法。(4)基于相干矩阵满秩条件,提出一种新的InSAR时序反演策略。利用干涉冗余网络图中各条边和节点之间的关系,采用最小二乘方法解算各个时刻点的形变特征,以有效解决传统InSAR时序反演过程中的秩亏问题。通过Bam地震震后时序形变场提取,在羊八井电站地热开采地下水引起地面沉降监测以及北京市地面沉降监测等几种典型应用中,验证了该方法的有效性和精确性。在关键技术突破的基础上,本文利用提出的新方法,获取了2008年10月6日西藏当雄MW6.3地震同震形变和震后地表形变时序,研究发震断层参数和震后运动过程的动力学机制。利用同震形变反演得到断层几何参数及滑动分布模型为先验知识,以InSAR时序方法获得震后形变时序资料为约束,分别利用震后余滑模型和震后黏弹性松弛模型,研究当雄地震震后断层的运动过程,同时对青藏高原南部中低地壳或者上地幔的黏性系数进行估计,并给出了最优拟合解。     

In situ cosmogenic ~(10)Be dating of the Quaternary glaciations in the southern Shaluli Mountain on the Southeastern Tibetan Plateau

It is generally considered that four-times ice age happened during the Quaternary epoch on the Tibetan Plateau. However, the research on the chronology of the four-times ice age is far from enough. The Shaluli Mountain on the Southeastern Tibetan Plateau is an ideal place for plaeo-glacier study, because there are abundant Quaternary glacial remains there. This paper discusses the ages of the Quaternary glaciations, based on the exposure dating of roche moutonnée, moraines and gla- cial erosion surfaces using in situ cosmogenic isotopes 10Be. It is found that the exposure age of the roche moutonnée at Tuershan is 15 ka, corresponding to Stage 2 of the deep-sea oxygen isotope, suggesting that the roche moutonnée at Tuershan is formed in the last glacial maximum. The expo- sure age of glacial erosion surface at Laolinkou is 130―160 ka, corresponding to Stage 6 of the deep-sea oxygen isotope. The oldest end moraine at Kuzhaori may form at 421―766 kaBP, corre- sponding to Stages 12―18 of the deep-sea oxygen isotope. In accordance with the climate charac- teristic of stages 12,14,16 and 18 reflected by the deep-sea oxygen isotope, polar ice cores and loess sequence, the oldest end moraine at Kuzhaori may form at stage 12 or stage 16, the latter is more possible.