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

李胜天，聂 飞，王 萃

(江西省地质局地理信息工程大队，330001，南昌)

0 引言

地面沉降是指地面高程的降低, 又称地面下沉或地沉, 是以缓慢、难以察觉的向下垂直运动为主，是指在自然和人为因素作用下，由于地壳表层土体压缩而导致区域性地面标高降低的一种环境现象。目前，地面沉降己成为城市化进程中普遍存在的生态环境问题, 成为世界范围内制约社会经济可持续发展的重要地质灾害之一。监测方面,在传统D-InSAR技术基础上发展的永久散射体干涉测量技术(PS)能很好地解决相关问题,有助于提高形变的时空分辨率及数据处理的精度。Ferretti等首先提出基于幅度变化特征识别PS点的算法，并把这种技术称为永久散射体技术。随后在国际上众多学者展开了深入研究,如Crosetto等'不断完善PS干涉测量的技术方法，并在监测地表形变方面取得了很多成功的应用成果；而对地面沉降灾害风险研究较少，主要集中在地面沉降危险性分级标准制定和危险性评价。

1 研究区概况

杭州市滨江区，位于浙江省杭州市南，钱塘江下游南岸，为钱塘江泥沙淤积而成的沙土平原(图1)。地质属钱塘江冲积平原，地势平坦，地面自然标高为5.2～6.2 m(黄海高程)，地表以下5～14 m范围内为粉砂、粉细砂，地耐力为100～120 kPa。由于城市建设用地的不断扩张，尤其是城市核心区的建筑群密度的不断增大，地面下陷等沉降灾害频发，对公共基础设施和人民群众的财产安全造成严重威胁。因此，为了减少沉降灾害的发生频率，在城市建设中有效规避沉降灾害的风险，开展地质灾害风险评价尤为迫切。根据《地质灾害风险调查评价技术要求(试行)》对地质灾害风险评价的总体要求，需采用定性与定量相结合的方法，在易发性、危险性、易损性评价基础上，划分为极高、高、中、低4个等级，将危险性和易损性评价结果叠加分析，形成风险评价与区划结果。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(InSAR)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，为定量的沉降易发性评估提供了依据；利用层次分析法(AHP)以用地类型、建筑高程、GDP和人口分布4个权重因子评估沉降易损性；在易发性的基础上，根据降雨对土壤孔隙水压力的影响确定降雨工况下的沉降失稳概率，依靠危险性指数法结合10年一遇，20年一遇，50年一遇，100年一遇的降雨工况分别进行沉降灾害危险性评价。将危险性和易损性评价结果叠加运算，通过矩阵分析法的方式形成风险评价结果，划分地质灾害风险区段。

图1 滨江区区位与土地利用图

2 研究流程与方法

本文分析思路及分析方法主要是通过D-InSAR和PS-InSAR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；将获取的土地利用类型数据、GDP和人口密度数据分权叠加计算得到沉降灾害的易损性指标。对危险性和易损性指标做无量纲化处理，利用矩阵分析法得到沉降风险性结果。按照《地质灾害风险调查评价技术要求(试行)》中的分级要求制作滨江区沉降风险性评价。

3 研究结果分析

3.1 D-InSAR与PS-InSAR分析结果

滨江区研究数据基于PS-InSAR的2019年7月至2021年4月21景哨兵1号数据获取的点数据文件，利用空间克里金插值对于属性表中的velocity字段进行掩膜滨江区制作的沉降速率栅格图(单位:mm/a)(图2)。滨江区研究数据基于D-InSAR的2019年12月至2020年12月哨兵1号数据获取的累计沉降量栅格图(单位：m)(图3)。

图2 滨江区PS_InSAR沉降栅格数据

图3 滨江区D_InSAR沉降栅格数据

3.2 灰色预测

GM(1,1)模型是常用的灰色预测模型，其原理是：对某一数据序列用累加的方式生成一组趋势明显的新数据序列，按照新的数据序列的增长趋势建立模型进行预测，然后再用累减的方法进行逆向计算，恢复原始数据序列，进而得到预测结果。由此本次使用灰色预测的GM(1,1)模型对滨江区高易发区(易发性综合得分最高的区域)当中选择4个灰色预测点进行未来的升降情况(图4、表1、表2、图5、图6)。

图4 灰色预测专题图

图5 点号28851的预测曲线图

图6 点号119447预测曲线图

3.3 易发性评价

滨江区地形、地质构造、土质情况等自然要素作用，位于杭州湾冲击平原，河流、钱塘江潮冲击，堆积大量松散物，地处西湖复向斜。滨江城市的发展等人类活动；城市建筑建设施工，高楼林立；采用模糊层次分析法，根据地面沉降易发性评价指标体系，依据土地利用类型、地面沉降速率、地面沉降累计量3个指标对地面易发性沉降的影响，构建模糊一致矩阵；易发性综合得分=地面沉降速率*0.533+累计沉降量*0.333+土地利用类型*0.134(图7、图8)。

表1 灰色预测属性表

表2 灰色预测等级对照表

图7 易发性评价模型图

图8 易发性分区结果图

ROC曲线精度验证对滨江区易发性得分利用栅格计算器进行归一化取值，在其中获取检验点来进行ROC概率验证(图9)。ROC曲线纵轴代表真阳性率(True Positive Rate，TPR)，在地质灾害易发性评价中代表灾害面积频率；其横轴代表假阳性率(FalsePositiveRate，FPR)，在地质灾害易发性评价中代表易发区面积频率。通常用ROC曲线下面积AUC作为一个客观定量的评价指标来衡量模型预测的准确程度。AUC值介于0～1之间，越接近1模型预测准确性越高。AUC值结果是0.71预测结果较好，易发性模型精度较好。

图9 ROC曲线结果图

3.4 危险性评价

根据浙江省自然资源厅关于印发《浙江省县(市、区)地质灾害风险普查与乡镇(街道)地质灾害风险调查评价工作方案》的通知，确定危险性评价方法为危险性指数法，结合易发性综合得分(图10、图11)。计算方法如下：

Hi=Yi/Ymax×Pi

式中：Hi为某种工况下第i个评价单元危险性指数(危险性概率)；Yi为第i个评价斜坡单元易发性指数；Ymax为最大易发性指数；Pi为某种工况下第i个评价单元的给定时间段内的失稳概率；失稳概率：Pi=L/Lmax/day(基于极值降雨假设的Pi确定方法求出4种工况下的失稳概率)。

图10 危险性评价模型

3.5 易损性评价

易损性是指受灾体受到灾害破坏机会的多少与发生损毁的难易程度。主要由受灾体自身条件和社会经济条件所决定，其目的是分析现有经济技术条件下人类社会对地质灾害的抗御能力，确定不同社会经济要素的易损性参数。承载体易损性：道路，建筑；社会经济易损性：GDP，年末常住人口；采用AHP法对沉降易损性指标赋予权重，利用python脚本进行分析出图(图12、图13)。

图11 危险性不同工况分级图

图12 易损性评价模型

图13 易损性分级图

3.6 风险性综合评价

根据浙江省自然资源厅关于印发《浙江省县(市、区)地质灾害风险普查与乡镇(街道)地质灾害风险调查评价工作方案》，利用矩阵分析法，结合易损性和危险性分析进行风险性的评价分析，通过二者进行归一化赋值，进行风险性分级划分(表3)。

3.6.1 风险性指标确定 地面沉降地质灾害的风险性主要取决于地面沉降发生的危险性及承灾体的易损性2个方面。根据滨江区易损性分区以及不同工况下危险性分区的评价结果，计算滨江区的沉降风险值，得到滨江区风险性结果评价图，计算方法：

Ri=Hi×Vi

式中：Ri为某种工况下第i个评价单元风险性指数；Hi为某种工况下第i个评价单元危险性指数；Vi为第i个评价斜坡单元易损性指数。

3.6.2 沉降风险性分析 杭州市滨江区地面沉降的主要因素是建筑施工的土块挖方导致的地面沉降，以及钱塘江等水域的对土质渗透作用的影响。由于建筑施工会导致地基沉降进而在周围区域形成沉降漏斗，因此在水域附近和建筑工地附近区域都是重点区域，相关部门应重点关注，积极采取相关措施，如控制建筑物密度、在修建道路铁路等设施时应避开沉降区域或者加固道路等，以减少损失。

图14 暴雨工况下的沉降风险性评价图

4 结论与展望

本研究在应用地质灾害评价规范的基础上建立了多层次的评价模型，整个过程基本上用模型来实现数据处理与分析，部分评价过程使用基于arcpy的python代码来实现，可移植性和扩展性得到提升，空间适用性广。该评价模型不仅可以用于滨江区的沉降监测，还可以用于其他城市区域的沉降监测。其中易损性评价将承灾体易损性与社会经济易损性相结合，前者通过土地利用类型和建筑高度对区域开展建筑易损性分级，通过道路等级对道路缓冲区进行赋值，较好地拟合了城市建筑密集区域特别是高层建筑密集区域的易损性特点。时效性强。哨兵1号数据免费，更新快且容易获取，在此基础上开展沉降监测可省去外业大范围监测的工作量。使用PS-Insar和D-Insar获取沉降数据可直接得到沉降量空间(时间)上的变化规律，并用ROC曲线进行精度校验，便于后续的易发性评价。使用灰色预测模型对多个点位进行沉降速率预测，便于综合历史数据开展决策。随着城市化的建设和开发，地面沉降渐渐演化成众多城市的通病，本次项目研究的目的就是为了发现这一潜在的缓慢下沉的灾害，通过考察研究，技术设计规划，形成一套评价体系来应对地面沉降这一问题。