Sentinel-1A TS-InSAR地铁沿线地面沉降监测与分析

地铁的建设与运营容易引起地表的纵向沉降,从而影响城市的发展和人民生命和财产安全,因此及时掌握各地铁沿线地表沉降情况具有重要现实意义。本文以南宁地铁为例,利用Sentinel-1A SAR数据和TS-InSAR技术,借助外部高精度的POD Precise Orbit Ephemerides和ASTER GDEM V2去除由去相关引起的相位跳变,获取了2017年6月~2019年1月南宁地铁网络地面沉降速率场,并在此基础上重点分析了地铁沿线地面沉降情况和沉降时空分布规律。试验结果表明,2017~2019年,南宁整体的地表沉降特征较为明显,最大累计沉降达到了-47.41mm。大部分城区相对稳定,沉降区主要分布在各地铁沿线区域,且随着南宁经济的快速发展和城市地铁建设的加快,各地铁沿线地面沉降呈逐渐增强和扩散趋势。     

上海地区地铁隧道盾构施工地面沉降分析

根据上海地铁明珠线浦东南路站-南浦大桥站区间隧道盾构推进引起的地面沉降的实际观测数据，分析常用的地面沉降槽计算经验公式对于上海地区软土中修建的地铁盾构隧道的适应性，提出了地铁盾构隧道横断面上地表沉降预测公式参数确定方法以及纵断面上地表沉降分布修正计算公式及其参数确定方法。应用结果表明，该计算公式能较好地预测盾构施工引起的地面沉降分布。     

基于小基线集干涉测量的天津地区地表沉降时空分析

基于覆盖天津地区2017—2019年的30景Sentinel-1A影像数据,采用小基线集合成孔径雷达干涉测量(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)方法对研究区域进行地表沉降监测,获取了天津地区的年平均沉降速率和累积沉降,并与水准数据进行比对,最后分析了该地区的沉降时空特征。结果表明:2017—2019年大部分区域地表形变速率为-15.8～4.1 mm/a,最大沉降速率超过-130 mm/a,最大沉降中心位于天津市西青区王庆坨镇;基于SBAS-InSAR获取的沉降结果与水准测量结果比对,其精度达到2.96 mm;地表沉降受地下水开采、城市基础建设的发展以及工业用地量、人为活动等方面因素影响明显。     

基于PS-InSAR和SBAS技术监测昆明市主城区地面沉降

由于昆明近几年城市建设发展、地铁兴建、地下水开采等,导致地面出现严重的沉降现象,因此对其进行有效监测十分必要。本文利用覆盖昆明地区的30幅Sentinel-1A影像,分别采用PS-InSAR技术和SBAS-InSAR技术进行数据处理,获得两组昆明市主城区的地表沉降信息,并通过交叉验证分析和时序分析对两组结果进行对比。结果表明:两种方法的结果具有相关性、可靠性和较高一致性,研究区在2018年7月至2019年7月期间存在地面沉降问题,且最大年沉降速率可达到-39.258 3 mm/a。     

纳林河矿区地表沉陷SBAS-InSAR监测分析

纳林河矿区位于内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗,属于我国大型煤炭基地,煤炭开采造成了严重的地表沉陷。本文利用13景Sentinel-1A数据,通过SBAS(小基线集)技术监测了该地区2016年10月至2017年2月间的地面沉降情况。结果表明,研究区南部最大沉降量高达33.99cm,最大沉降速率为-76cm/a,最大形变时间为2016年12月18日至2017年1月23日,且沉降中心不断向西移动。     

基于SBAS-InSAR与GM(1,1)模型的张博线采空区地表形变监测

为获取了该区段沿线的地表形变速率及各成像时刻的累计形变量等形变信息,验证GM(1,1)模型在地表形变中的预测效果,通过 SBAS-InSAR 技术对张博线采空区 2019 年1月至2022年1月43景 sentinel-1A影像数据进行处理,并利用 GM(1,1)模型对地表特征点监测结果进行了模拟和预测。监测结果表明铁路沿线大部分区域年平均形变速率在-2.0~2.0 mm/year之间,沿线地表相对稳定;预测结果表明GM(1,1)模型在沉降预测中有良好的效果,可进行中长期预测。     

采用时序InSAR技术的广汉市地面沉降监测及影响因素分析

随着城市化进程的不断推进,建设施工活动和地下水开采等频繁人类活动对城市地表稳定性的影响程度逐步加深。基于2018年3月~2021年12月的Sentinel-1A数据,结合永久散射体干涉技术中利用振幅离差指数提取高相干点的方法,采用小基线集干涉技术,获得了广汉市的地面沉降速率和沉降时序,据此分析了广汉市沉降的特征及原因。结果表明,在研究时段内,广汉市接近90%的地区未出现严重沉降现象,小汉镇、金雁街道、三星堆镇和向阳镇出现小规模沉降,施工区及其周边沉降相对严重,最大沉降速率为-31 mm·年-1。此外,沉降主要出现在2018~2020年,建筑施工活动和降水是引起地面沉降的主要因素。     

小曲率半径隧道盾构施工的地表沉降规律分析——以南昌地铁1号线为例

为探究小曲率半径隧道盾构施工引起地表沉降的变化规律,利用Mindlin解建立小曲率半径隧道盾构施工引起地表沉降的解析计算模型,以南昌地铁1号线盾构隧道工程为依托,通过与现场监测和已有Mindlin解析计算模型的对比分析,验证本文所建立沉降预测模型的合理性,并依次从盾构附加推力、盾壳不均匀摩擦力和地层损失对地面变形的影响进行分析。结果表明：本文所建立的小曲率半径隧道盾构施工引起的地表沉降解析计算模型可有效应用于实际隧道工程的沉降预测,提高了预测精度;盾构开挖过程中,横断面地表沉降槽呈V形,近似正态分布,施工产生的地层损失对地面沉降的影响更大;随着盾构路径两侧推力及摩擦力分布不均程度的增加,地面沉降槽中心偏移情况而增大,地面沉降与地层损失呈非线性相关。研究结果可为类似拟建和在建盾构隧道工程提供理论指导与参考。     

基于Ottosen破坏准则的混凝土结构损伤定量预测

城市地铁隧道下穿建筑物时,建筑物沉降的控制标准一直是难以解决的基本问题。结合青岛地铁隧道下穿建筑物的工程实践,首先以地表沉降实测数据为基础,利用随机介质理论方法反分析地表移动参数,包括沉降槽影响范围以及断面收缩率;并利用所得的参数对下穿建筑物的沉降进行预测。其次,基于Ottosen和过-王两种混凝土破坏准则,推导了适用于混凝土材料的屈服接近度模型。通过有限元计算,得到了建筑结构在沉降影响下的应力分布情况,结合Ottosen和过-王破坏准则的屈服接近度函数得出了建筑结构的损伤分布范围和演化情况。由此实现了对不同沉降量影响下建筑结构开裂损伤的量化评估与控制。研究结果表明:利用计算方法预测的建筑结构开裂损伤分布情况及演化情况,对地铁隧道穿越建筑物现场施工控制标准的制定具有重要的参考价值。     

盾构法隧道施工引起的地面沉降机理与控制

本文首先分析了盾构法隧道引起的地面沉降规律和沉降影响范围,总结了盾构隧道地面沉降的主要影响因素;指明地面沉降主要源于开挖面的应力释放和附加应力等引起的地层变形,并对地铁施工中的地面沉降安全判断标准和控制原则进行了探讨,为城市地铁工程建设提供有益的参考。     

基于InSAR和指数分析的地面沉降风险评估与预测——以城市密集高层建筑区为例

传统的沉降风险评价依赖于实地测量监测技术,即使是一系列的观测点数据也难以直观地表现一定区域内地面沉降的空间分布,而有着大范围、高密度、时效性优势的基于合成孔径雷达差分干涉技术(In SAR)的地面沉降监测手段可以更加方便地提取范围内地表形变速率或形变量。通过D-In SAR和PS-In SAR技术分析sentinel-1A数据分别得到地面累积沉降量和年沉降速率信息,运用模糊层次分析法建立易发性指标,结合Python代码设计的ROC曲线利用其ACU值进行检验易发性模型的有效性;通过危险性指数法利用不同程度的降水情况获取失稳概率,得到不同降雨工况下的危险性指标,为定量的沉降易发性评估提供了依据。     

基于短基线集方法(SBAS-INSAR)技术的山区城市地面沉降监测研究——以攀枝花为例

基于合成孔径雷达干涉(interferometric synthetic aperture radar,INSAR)技术的山区城市地面沉降研究,因地形复杂、植被覆盖等因素开展较少。首次在攀枝花市,利用12景2009-2010ENVISAT ASAR数据,采用短基线集方法开展大范围、长时间监测。结果表明,攀枝花市东区地面沉降较大,沉降的平均速率高达48 mm/年;西区沉降较小,沉降平均速率10 mm/年。推测原因多为城市化建设所致地面荷载;而市东北方向的露天矿区,因连续开采所致,不同时期同一地点的地表变化,导致高相干点在此区域分散稀疏,不能表明是否有沉降现象。     

硬岩地区浅埋暗挖隧道施工地表沉降特征模型试验研究

城市地铁隧道开挖会对围岩产生扰动并破坏其稳定性,严重时甚至引起地层失稳而造成路面塌陷事故。为研究城市地铁浅埋暗挖隧道施工所引起的地表沉降基本特征,本文以青岛硬岩(花岗岩)地层为例,通过室内三维模型试验对隧道开挖过程进行了动态模拟,总结出不同工况下开挖所引起的地表沉降规律,同时将数值模拟结果与室内试验结果作对比分析。研究结果表明：浅埋隧道的开挖会引起以地表沉降为主的地层变形,其横向沉降数值分布会呈现出“两侧小中间大”的沉降槽,这与数值模拟结果较为相符,即隧道正上方的沉降变形最大,越是偏离隧道中轴线则地表受开挖扰动越小;而纵向地表沉降则分为“缓慢变形”“剧烈变形”以及“变形稳定”三个阶段,上述阶段的影响范围基本维持在距掌子面-1.6D~1.6D(D为隧道洞径)之间。因此,试验所得结果可以应用在硬岩地区浅埋暗挖施工当中。     

富水软弱地层矩形混凝土顶管施工地表沉降研究

随着城市隧道建设环境的日益复杂,很多矩形隧道不再具备明挖条件,而采用顶管施工,合理预测矩形顶管施工引起的地表沉降是工程成败的决定性因素之一.依托苏州地铁5号线某车站矩形顶管工程,建立基于随机介质理论的地层损失模型和基于弹性力学Mindlin解的计算模型,得到矩形顶管施工引起地表沉降的计算公式.选取K34断面,对比了现场实测数据与理论计算的结果.研究结果表明:建立的矩形顶管地表沉降预测模型能较准确地预测矩形顶管引起的地表沉降,其预测值和现场实测数据的误差仅为10.6％;地层损失引起的地表沉降是总地表沉降的主要组成部分,侧摩阻力与正面顶推力占比较小;理论预测曲线的沉降槽宽度与实际沉降槽宽度较为接近,约为2～3倍隧道埋深.     

基于小基线DInSAR技术的典型地区沉降监测

为了有效地监测城市地面沉降情况,以2003—2010年该区52景ASAR数据为研究对象,利用小基线DInSAR技术方法,通过连接、干涉、解缠、轨道精炼和去平、反演、二次反演、地理编码等步骤,对反演出的实验区2003—2010年的形变速率进行时序序列分析。结果表明:实验区地面抬升沉降主要分布在A区、B区、C区、D区(最大沉降速率达到每年11.1 mm),抬升区域主要分布在A区和D区(最大抬升速率达到每年9.2 mm),其余大部分地区的沉降和抬升速率不太明显。通过与以往的沉降研究成果进行对比,验证了该技术在地面表沉降监测中的可靠性和准确性,为后期研究及预测实验区地面沉降及抬升提供理论依据。     

基于SBAS和IPTA技术的京津冀地区地面沉降监测

京津冀位于华北平原北部地区,地下水的长期超量开采,造成了严重的区域地面沉降,对京津冀区域进行大范围地表形变监测已经成为一个值得关注的问题.基于相邻条带的RADARSAT-2数据,结合小基线集干涉测量技术和干涉点目标分析技术,获取京津冀地区2012-2016年地面沉降场时序信息.基于监测结果对研究区地面沉降发育情况进行初步探讨,并对沉降漏斗的时空演化特征进行分析.研究发现,京津冀地区发生地面沉降的区域较多,地面沉降不均匀性特征明显,地面沉降发育最严重的地区位于北京金盏一带,最大沉降速率达到130 mm·a~(-1);在多个沉降漏斗中,北京金盏沉降漏斗、天津王庆坨沉降漏斗发育最为严重,累计沉降量分别达到661 mm,658 mm.衡水市阜城县、景县沉降漏斗扩张趋势最为剧烈,累计沉降量大于200 mm的面积达到1494 km~2.     

利用时序InSAR技术监测兰州市主城区地表形变

城市地表形变是城市发展进程中的阻碍因素,为监测城市地表形变,利用46景Sentinel-1A影像,通过短基线集干涉测量技术(SBAS-InSAR)对兰州市主城区进行监测,SBAS-InSAR技术是在传统的D-InSAR技术上发展起来的时序InSAR技术,可以监测长时间序列上高精度的地表形变结果。实验获得了2017年1月到2018年8月间的地表形变信息,结果表明兰州市区存在大范围的地表沉降,最大年平均沉降速率达到104.2mm/a,累积沉降量达到174.4mm,并对兰州市区内沉降区域分布范围和发展趋势做了总结。城区北部的沉降区域主要分布在新开发的居民区周围,形成了四大沉降中心区域,城区南部沉降最为严重的是七里河区,有多个区域的年平均沉降速率达20mm/a以上。     

大连地铁隧道施工的Peck公式改进

为研究地铁隧道施工引起地表沉降问题,以大连地区地铁隧道开挖大量地表沉降实测数据为基础,运用数学方法,在Peck公式中引入两个修正系数:α(地表最大沉降修正系数)及β(沉降槽宽度修正系数),使之适用于大连地质条件下研究区间工况.通过大量实测数据分析,结果表明:当沉降槽宽度修正系数值β和地表最大沉降修正系数值α分别位于0.5～1.0、0.5～0.9之间时,得到的Peck曲线与原始Peck公式预测曲线相比,更加吻合地表沉降实测数据,预测效果更优.     

南宁地铁盾构双线隧道地表沉降预测模型研究

依托南宁地铁2号线土压平衡盾构施工的双线隧道,通过对施工现场地表沉降的监测分析,揭示了双线隧道左、右线先后开挖过程中的地表横向沉降规律与地表沉降变形的历时变化规律。在此基础上,采用Peck沉降槽理论,考虑双线隧道盾构施工的相互影响,引入左线隧道施工对右线隧道地表沉降影响系数和右线隧道施工对左线隧道地表沉降影响系数,并提出这两个影响系数的确定方法,对相互影响范围内的双线隧道地表沉降公式进行修正,从而提出了一种采用分段函数形式表达的地铁双线隧道盾构施工引起地表沉降的预测模型,并验证了该预测模型的可靠性。     

盾构隧道施工引起地表沉降的Peck公式预测方法修正

Peck法是目前预测地铁盾构隧道施工引起地表沉降最简便、应用最普遍的方法。但由于Peck法的应用存在一定局限性,套用不同地区的经验往往会产生误差,所以应基于当地的实测数据对其进行修正。根据南宁轨道交通盾构隧道施工引起地表沉降的监测数据,采用回归分析方法并引入最大地表沉降修正系数α和沉降槽宽度修正系数β,对Peck公式修正,得出了适于南宁地区圆砾、粉砂和粉土地质条件下的Peck公式。结果表明:当α值位于0.6~1.0,β值位于0.4~0.8时,所得的修正后Peck预测曲线与实测的地表沉降数据更为符合。