利用InSAR确定2009年4月6日MW6.3拉奎拉(Italy)地震最优震源模型

2009年4月6日意大利拉奎拉城附近发生了MW6.3地震,造成了巨大人员伤亡和经济损失.本文利用欧洲空间局共享的ENVISAT ASAR卫星资料,生成了3幅独立的同震位移图像.采用当前流行的均匀网格、四叉树以及基于数据分辨率3种采样算法分别提取了4个独立的数据集(其中均匀网格算法采用2个不同的采样间隔),比较分析了这些不同数据资料约束下的单一断层反演参数的异同.通过变倾角迭代的方式,分析了最优单一断层与全局最优模型之间的几何参数的关系,确定了全局最佳拟合的滑动模型.该模型显示,这是一次正断层地震,断层几何中心位于(13.451°E,42.358°N),走向141°,倾角50°,倾向西南.最大滑动位于地表以下6.1 km深度位置,约为1.2 m;断层滑动未出露地表,上边界埋深约为3.1 km;释放地震矩约合3.65×1018N·m.     

2015年尼泊尔Mw7.8地震震源机制InSAR反演及强地面运动模拟

2015年4月25日,在尼泊尔中部发生了M_w7.8地震.本文利用ALOS-2和SENTINEL-1A宽幅数据获取了该地震大范围的同震形变场,并反演了该地震断层破裂的几何特征及运动机制,继而以此为约束资料反演地震强地面运动.InSAR结果显示本次地震造成了巨大的地表形变,LOS向最大抬升量达到1.3 m,最大下沉量达到0.7 m.震源机制反演得到的最优的滑动分布模型表明,断层的走向为291°,倾角为7.6°,倾滑主要分布在深度为12~18 km范围,主倾滑分布范围在长度上达到了140 km,该范围内的平均倾滑角为95°.本次地震最大倾滑量达到5.3 m,位于深度15 km处.累计释放地震矩达 6.5×10²⁰N·m,约合矩震级M_w7.8.该地震发生在印度与欧亚板块俯冲逆冲界面之间,发震构造推断为主喜马拉雅逆冲断裂,属于典型的喜马拉雅型——低角度逆断层型强震.以该滑动分布模型参数为基础利用随机振动的有限断层模型进行尼泊尔地震的强地面运动模拟,结果显示最大地震烈度为Ⅸ度,烈度分布的范围及烈度等级与USGS模型结果对比具有很高的符合度.     

2022年汤加火山喷发的综合遥感快速解译分析

2022年1月14日—15日南太平洋汤加Hunga Tonga-Hunga Ha'apai(HTHH)海底火山发生剧烈喷发并造成海啸,引起了国际广泛关注.对此次"千年一遇"的汤加HTHH火山喷发事件进行应急响应,首先综合利用国内外多时相卫星光学影像、雷达影像、全球导航卫星系统(global navigation sat...     

多源地表温度估算近地表气温的精度对比

气象站点稀疏会导致观测到的近地表气温空间不连续,基于地表温度数据结合辅助变量估算气温成为获取气温空间分布的有效方式。目前,已有多种地表温度产品,但鲜有研究评估多源地表温度数据在估算气温时的精度及其适用性。针对该问题,首先,利用Google Earth Engine平台和随机森林算法,基于Landsat、中分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging spectroradiometer,MODIS)、全球陆面数据同化系统（global land data assimilation system,GLDAS）3种地表温度数据源估算了黄河流域近地表气温的最大值、最小值和平均值;然后,结合站点观测分析了多源地表温度估算气温的精度及适用性。结果表明,3种地表温度数据源估算夏季气温平均值时精度差异较小;对于气温极值估算,GLDAS数据显著优于MODIS和Landsat数据;每种数据源估算气温极值的精度低于其估算气温均值;此外,地表温度的时间分辨率会显著影响近地表气温的估算精度。该成果可以为长时序气温产品估算提供科学参考。     

利用短基线集干涉测量时序分析方法监测北京市地面沉降

利用差分干涉测量短基线集时序分析方法,基于ENVISAT SAR数据,研究了2003~2010年期间的北京地区主要地面沉降区域的空间分布特征。对两个相邻轨道的结果进行对比验证,相关性达到了0.87,RMS为4.9mm/a,显示了结果的可靠性。InSAR时序分析结果发现,2003~2010年期间,北京的主要沉降区域在快速沉降,而且呈加速趋势。朝阳区和通州的部分沉降中心在2007~2010年期间年平均沉降速率达到了100mm/a。     

川藏交通廊道林波段冰川泥石流发育动态演化分析及监测预警方案

川藏交通廊道沿线山高谷深,地层岩性多变,新构造运动活跃,气候恶劣复杂,导致滑坡、崩塌、泥石流、冰湖溃决洪水等灾害极其发育,对铁路施工及运营带来严重影响.林芝-波密段就是典型地质灾害高发区域,常年受到冰川泥石流的影响,是川藏交通廊道重大灾害防治的难点区段.虽然目前在单沟尺度上对冰川泥石流的形成条件、影响因素、物源性质取得了一定的认识,但对于川藏交通廊道沿线不同类型的冰川泥石流诱发因素、区域发展演化规律及灾变指标的研究还较为初步,尚未构建完善的监测预警体系.借助多源长时序遥感影像、气象监测数据,结合野外实地验证和历史数据分析发现:川藏交通廊道周边区域冰川泥石流沟谷共99条,主要分布于恰青冰川-易贡乡、加拉贝垒-南迦巴瓦峰和古乡沟-嘎隆寺冰川一带;过去40年冰川经历了复杂的流动速度变化,表现为较小高海拔悬冰川活动性增强,大型沟谷冰川活动性减弱;自1973年以来,研究区冰川泥石流呈现频率增高、规模增大的特征.此外,从冰川泥石流发育沟道比降来看,发生高陡地形的滑坡、冰-岩崩诱发的泥石流频率增加.未来,冰川持续退缩,促使冰川源区冰瀑消失,发育更大规模的悬冰川,会增加这类冰川泥石流的风险;冰川泥石流形成及演化过程具有明显的灾变指标,如悬冰川裂隙密度增加、冰川速度增强、冰湖面积快速增加等.因此,基于以上认识,建议针对不同类型的冰川泥石流地建立完善的监测预警指标,并提出了融合卫星、航空遥感平台,气象、水文地面监测平台,地震动监测平台的冰川泥石流“空-天-地”立体监测框架,针对不同类型冰川泥石流进行灾变信息监测与预警判识,为川藏交通廊道安全施工运营提供技术参考.      

ECMWF资料的边界层伸缩水汽加密算法

针对欧洲中期数值天气预报中心(ECMWF)数据在研究小区域气象时空间分辨率较低的问题,研究了基于边界层伸缩的空间水汽加密思想,建立了基于ECMWF的空间水汽、地表气压和地表温度的加密模型。该模型可依据加密区域DEM分辨率实现任意密度的加密结果。利用美国GPSIPW示范网络中夏季连续两个月的GPS水汽观测值和地表实测气象数据进行了实验,结果表明,该模型结果较ECMWF原始数据,在空间水汽、地表气压和地表温度的精度上均有较大提高。     

黄河三角洲Sentinel-3高精度时空连续海陆表面温度反演

海陆表面温度是理解全球变化与人类活动的关键参数。针对已有温度反演产品海陆边界时空不连续的问题,本文采用Sentinel-3海陆表面温度辐射计(SLSTR)光学与热红外影像,通过植被指数阈值法逐像元计算陆表与海表发射率,基于分裂窗算法反演得到黄河三角洲陆海表面时空连续温度产品。结合地面温度观测和欧洲中期天气预报中心提供的全球中等分辨率数值大气再分析产品,验证了本文陆海温度产品(均方根误差优于1.1K)反演精度高于现有公开的全球产品,可为全球时空连续温度产品反演提供参考。     

大地水准面高对InSAR大范围地壳形变监测的影响分析

由于InSAR数据处理所用的WGS84参考椭球系统与通用的DEM高程系统(EGM96大地水准参考面)不一致,在InSAR形变监测分析中会引入大地水准面高导致的误差.本文利用覆盖青藏高原北部阿尔金断裂带西段的27景Envisat ASAR宽幅模式数据和44景条带模式数据,研究了大地水准面高与InSAR大范围形变测量不确定性的关系:(1)模拟分析表明对于100 m的垂直基线,8.8 m的DEM测量误差,若研究区域存在20 m的大地水准面高的变化,对宽幅或条带模式InSAR形变测量造成的影响将由3 mm增至10 mm左右;(2)实例验证表明对于不同的研究区域,大地水准面高与该地区地形变化存在较大相关性,对于同一研究区域,垂直基线的大小决定了大地水准面高对InSAR不确定性的影响程度;(3)对于大地水准面高有较大梯度变化的研究区域,组合短基线方法与去除轨道平面的方法难以消除大地水准面高的影响.使用基于WGS84高程系统的DEM,可以为InSAR形变测量分析提供统一的高程基准,有效避免大地水准面高误差的影响.     

综合遥感解译2022年Mw 6.7青海门源地震地表破裂带

2022-01-08中国青海省门源县发生Mw 6.7地震,直接导致兰新高铁受损停运,引起了国内外的高度关注。为了评估交通网的受损情况,提出一种综合光学遥感影像、合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）影像、无人机影像和激光雷达（light detection and ranging, LiDAR）数据解译地震地表破裂带的技术框架。针对此次门源事件,首先,获取高分1号（GF-1）、高分7号（GF-7）、Sentinel-2光学遥感影像和Sentinel-1A SAR影像,根据GF-1和GF-7光学遥感影像确定地表破裂带的空间分布特征,并利用光学像素偏移量技术估计东西向和南北方向二维地表形变场;其次,利用SAR像素偏移量技术获取距离向和方位向地表形变场, 同时利用差分干涉技术获取雷达视线向的地表形变(即距离向);然后,采用运动结构恢复技术处理无人机影像获取高精度的数字地表模型;最后,综合利用上述信息精确确定地震地表破裂的空间分布和地表形变特征。结果表明,此次地震东西向最大形变量约为2.0 m,距离向最大形变量约为1.5 m,该破裂带总长约为36.22 km。结合门源地区公路交通网,基于机器学习方法支持向量机模型对历史地质灾害点的分布以及地表破裂带进行分析,发现此次地震对高速公路带来的影响最大,对乡道的影响最小;交通干线G0611和G338东南段具有很高的灾害风险。所提技术框架可精密地解译地表破裂,在地震减灾中直接发挥作用。