InSAR技术在高寒矿区地...中的应用——以大通煤矿为例_吴启红.pdf

第 卷 第 期 年 月 成都大学学报（自然科学版）（）文章编号：（）：收稿日期：基金项目：四川省科技计划重点研发项目（）；地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室开放基金项目（）作者简介：吴启红（），男，博士，教授，从事岩土工程与地下工程研究：通信作者：杨 何（），男，博士，高级工程师，主要从事地质灾害评价与预测研究：技术在高寒矿区地灾治理监测中的应用 以大通煤矿为例吴启红，谢飞鸿，杨 何，董建辉，魏占玺，毋远召，黄 程（成都大学 建筑与土木工程学院，四川 成都；青海九零六工程勘察设计院，青海 西宁）摘 要：采用 技术对大通煤矿沉陷区进行监测，得到了该矿区 年 月至 年 月的地面沉降变形情况和年均沉降速率等信息 结果表明，矿区主要沉降变形区集中在东北部和东南部 个片区，其沉降速率最大超过 ；年后矿区沉降变形范围和变形量值都呈显著下降趋势且沉降变形逐渐平稳，前期治理工程对控制矿区沉降变形起到了重要作用，可为高寒矿区防灾减灾及治理工程评价提供重要参考关键词：；矿区治理；地面沉降；沉降速率中图分类号：文献标志码：引 言矿区地质灾害主要包括崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷、地裂缝、矿井突水和矸石堆灾害等；矿区环境灾害主要包括水污染、土污染、水土流失、石漠沙化、地貌景观破坏和植被破坏等 据不完全统计，在 年，各类矿山地质灾害共计达到 次，而在 年仅 年时间就发生了矿山次生灾害 起，其中尤以地面塌陷、滑坡和崩塌居多 矿区内剥离大面积土壤植被及形成的煤矸石山，产生大量“黑色”污染和“灰色”污染，形成潜在不稳定斜坡，对矿区的生产设施和施工人员造成严重威胁 而高寒矿区由于高海拔、低氧和低温，其地质环境尤为复杂及脆弱，如玉龙煤矿、木里煤矿和红河沟煤矿等 因此，开展高寒矿区的变形监测对保障矿区安全至关重要传统的矿区沉降监测方法主要采用精密水准测量和全球定位系统（）测量等 这些监测方法存在监测工作量大、费时、费财和测点难以保存等缺陷，同时其测量精度并不高，从而导致从其测量数据获得的结果会出现一定的偏差，对后续工作造成影响 合成孔径雷达干涉测量（）因在地表变形监测上具有全天时、全天候、高分辨率、高覆盖率、直观和形象等其他测量技术不具备的优点，可以在部分领域代替传统的测量方式 同时为去除大气误差的影响，加之合成孔径雷达（）影像数据的增加，在原有 方法的基础上，逐渐发展出、和 等高级时序 处理方法 技术最先被用于地球表面大范围形变场的观测，如地震位移测量和冰川漂移等 随着理论发展与数据处理技术的进步，技术逐渐在国内外各行各业中得到广泛应用，如煤田、石油、天然气开产矿区以及地下水开采区地面沉降监测 高海英等通过小基线集 技术识别黔西南州贞丰县和安龙矿山地表形变；丁刘建等基于 对滕州市附近矿区地面沉降进行监测；王志勇等基于 对济宁矿区沉降进行精细化监测 这些研究主要针对矿区生产运营阶段进行变形监测，而对矿区治理过程及后期的变形监测及应用研究不足 技术无论是在矿区生产运营阶段、闭矿阶段还是在治理过程中对灾害的预防及评价方面都具有重要意义，同时对于指导我国在类似地区的防灾减灾工作也具有重要参考价值 因此，为了研究 技术在高寒矿区治理中应用的有效性和实用性，本研究选取青海省大通煤矿区作为研究对象，采用 技术对大通沉陷区进行处理，得到了该矿区治理过程及治理后的地面沉降变形情况和年均沉降速率等信息，分析变形规律及评价治理工程的有效性 研究区概况及数据 研究区位置研究区位于青海省西宁市大通回族土族自治县，地处青藏高原和黄土高原的过渡地带，地理位置东经 ，北纬 之间，海拔 ，距省会西宁市 治理工程情况 年共分 期对沉陷区内涉及桥头镇及良教乡的 个村（桥头镇的元树尔、小煤洞和大煤洞 个村，以及良教乡的下甘沟、煤洞沟、白崖和上甘沟 个村）范围内因煤炭开采造成地表土地资源压占、挖损、植被破坏、粉尘污染和地下含水层破坏等，以及后期剩余煤炭资源开采可能引发的采空塌陷范围进行治理，治理建设规模为 虽然经过 期地质环境治理，但区内依然存在地质灾害和生态环境破坏等问题，因此，年，又对历史遗留和新产生的塌陷区进行了综合整治 数据情况 数据及获取 卫星数据是欧洲航天局为接替 卫星发射的科研 卫星，数据免费开放 该卫星成像质量高，轨道稳定，有多极化能力，单颗卫星重访周期 ，继 卫星后，卫星的发射使常用重访周期变为 ，遇到突发情况时可以 颗卫星合作将观测重访周期缩短至 查询可知，该地区 数据覆盖良好，数据日期自 年 月至今 数据参数见表 卫星执行全球对地观测极化，以干涉宽幅成像为主，该模式有益于 的干涉处理，且 的幅宽保证单景数据覆盖观测区 该卫星工作波段为 波段，虽然对植被的穿透能力较弱，但卫星数据量多、成像质量高，可以一定程度上弥补数据穿透能力弱的问题 本次计算使用 年 月 日至 年 月 日间共计 期降轨 数据，相对轨道号，数据重访周期为 表 卫星数据参数模式入射角 分辨率幅宽 极化条带成像 ，干涉宽幅 ，超宽幅 ，波浪模式、，数据本次计算使用 ，其空间分辨率为 ，该数据集是高精度全球数字地表模型数据，水平分辨率为 ，高程精度 ，由高级陆地观测卫星 上搭载的全色遥感立体测绘仪 获取 是目前世界上最精确的 地图之一，覆盖全球所有的土地尺度 数据处理 技术原理 技术主要基于雷达影像的相位信息获取目标点至雷达传感器之间的距离，通过获取 期甚至多期次影像并对其进行干涉即可丈量目标点在一定时间段内的位移变化量，其属于定量遥感技术范畴 目前，常用星载 平台获取的 影像进行差分干涉处理，其具有覆盖面积大、飞行轨道稳定和获取数据成本较低等优势 星载 平台的基本工作模式为重轨飞行，即 颗雷达卫星在相邻轨道上对同一地区 次 成像，每幅 图像中的每个像素均记录了强度值和绝对相位值 针对同一地区获取的 幅 影像进行差分干涉处理，可得到该地区地表形变信息 数据处理 数据配准在进行干涉计算前，首先要对生成的单视复数数据（）在外部 数据的参与下进行数据配成都大学学报（自然科学版）第 卷 准 数据成像模式较为特殊，为多个子带拼接构成的，为保证子带间干涉处理时不发生相位的跃变，数据配准精度要求较高，尤其是针对 数据而言，距离向（）配准精度需要达到 像元级别 差分干涉处理如图 所示，选择 年 月 日 影像为主影像进行图像配准计算 其中，方向配准精度小于 像元，满足 数据配准要求 干涉像对最小时间间隔为，最大时间间隔为 ，最小垂直基线长度为 ，最大垂直基线长度为 ，完全满足干涉计算需求，共有干涉像对 个 自适应滤波处理为平滑干涉图噪声，使用窗口为 的自适应滤波进行处理，增强干涉图低质量区的相干性，方便下一步相位解缠处理500-50-100-150-200垂直基线/m2015/01/012016/01/012017/01/012018/01/012019/01/012020/01/012021/01/012022/01/01日期图 干涉计算时空间基线集 相位解缠使用最小费用流方法进行相位解缠处理，相干性阈值设置为，解缠相位均过度平滑，未出现相位跳跃的情况，但部分解缠相位图受大气效应干扰严重 大气相位估计估算高程相关的大气延迟相位，并利用快速空间滤波的方式初步估算随机大气相位，而后去除大气延迟相位，大气相位干扰情况将被明显改善 和 计算利用去除大气相位后的计算结果进行 年度的 计算，估算年均变形速率，并分析工作区逐年沉降变形情况 同时通过 方法计算典型形变点的累计变形曲线 误差源分析 计算中，会受到多种因素的影响，而且在不同地区，使用不同类型数据，同样的影响因素造成的误差程度不同，在计算过程中要结合实际情况加以分析，针对不同地区和不同数据来调节参数 误差源主要有系统误差、误差、失相干和大气误差 结果分析受制于 卫星数据本身分辨率，工作区 观测结果空间分辨率为近 工作区观测到的变形主要是采矿后沉降变形，所以将 计算得到的雷达视线向（）变形转为垂直向变形 年逐年变化分析利用 方法计算工作区 年间逐年地面沉降变形情况，年的 数据是从 年 月开始，经过运算后，图中代表的是整个自然年的变形分布，如图 所示 第 期 吴启红，等：技术在高寒矿区地灾治理监测中的应用 以大通煤矿为例55N年均变形速度/（mm/yr）223大通煤矿0 1 2 km20142015201720162018201920212020图 大通矿区 年逐年地面变形分布图 由图 可知，大通矿区地面沉降情况自 年呈现在变形范围和沉降量值上均表现为减弱的趋势 矿区的沉降区主要集中在东北部和东南部，可以分为 个大的沉降区，其他零星分布 沉降时间主要发生在 年前，在 年间年均沉降速率大，最大可达 以上，自 年后大通矿区沉降变形呈现为明显减弱趋势，年后明显沉降区主要集中在矿区东南角 年多年期时间序列分析采用 方法针对大通矿区获取其 年的形变情况，年均形变速率结果如图 所示 由图 可知，大通矿区主要沉降区可分为 沉降区和 沉降区，整个矿区面上为零星分布点状变形，高变形区主要分布在矿区东南角，未出现大面积高速沉降区，矿区 年间年均变形速率约为 选取矿区 处典型变形点做时间序列分析，其累计变形曲线如图 所示 和 位于矿区东北部的 沉降区 位置累计变形量约 ，位置累计变形量约 ，条曲线都表明在 年初变形速率较大，后变形速率逐渐平稳 和 位于矿区东南1 000 m-58大通矿区变形剖面线沉降区SBAS 点0500年均速率/（mm/yr）312#SBAS4SBAS3ABSBAS5SBAS6EDCBAEDCSBAS1SBAS21#图 年大通矿区年均沉降速率变形结果成都大学学报（自然科学版）第 卷 部的 沉降区 位置累计变形量约 ，曲线表明 年初变形速率较大，后变形速率逐渐平稳，到 年变形速率又开始加大；位置累计变形量已达 ，曲线表明该点 年初变形速率较大，后逐渐平稳，至 年 月后短暂出现加速变形情况，后逐渐平稳 位置累积变形量约 ，曲线表明 年 月至 年 月间变形速率较大，后逐渐平稳，并在 年 月至 年 月间出现加速变形情况 位置累积变形量约 ，曲线表明该点 年变形较为平稳，而 年开始出现加速变形的情况，但形变量值较小（C）SBAS3500-50-100-150-200-250-300-3502014/06/012014/12/012015/06/012015/12/012016/06/012016/12/012017/06/012017/12/012018/06/012018/12/012019/06/012019/12/012020/06/012020/12/012021/06/012021/12/01历史累计形变量/mm500-50-100-150-200-250-300-350历史累计形变量/mm500-50-100-150-200-250-300历史累计形变量/mm2014/06/012014/12/012015/06/012015/12/012016/06/012016/12/012017/06/012017/12/012018/06/012018/12/012019/06/012019/12/012020/06/012020/12/012021/06/012021/12/012014/06/012014/12/012015/06/012015/12/012016/06/012016/12/012017/06/012017/12/012018/06/012018/12/012019/06/012019/12/012020/06/012020/12/012021/06/012021/12/01（A）SBAS1（B）SBAS2日期日期日期（F）SBAS6日期1000-100-200-300-400-500历史累计形变量/mm500-50-100-150-200历史累计形变量/mm20100-10-20-30-40-50历史累计形变量/mm2014/06/012014/12/012015/06/012015/12/012016/06/012016/12/012017/06/012017