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时间主成分分析（temporal principal component analysis,TPCA）可用于地学领域中提取时空数据的时序特征和空间分布特征,北京平原区的地面沉降具有典型的时序和空间特征。在利用永久散射体干涉测量技术获取的北京平原区2003—2010年地面沉降数据的基础上,采用TPCA方法分析了北京平原区地面沉降时空演化特征。经分析发现:（1）TPCA分析得到的第一主成分反映了地面沉降在该长时序阶段的空间分布特征。（2）第二主成分得分为正的空间点与可压缩层厚度在130 m以上的区域在空间分布上有一致性和相关性。（3）在空间上,第一主成分为负值与第二主成分为正值的永久散射体点分布在年均沉降速率30 mm/a以上的严重沉降区域。严重沉降区具有明显的南北沉降分类现象和季节性差异,具体表现为:北部沉降区在春夏季节的沉降量大于秋冬季节;南部沉降区则与之相反。总之,基于时间主成分分析方法可分析得到研究区的地面沉降时空演化规律,为城市安全监测提供数据支撑。 相似文献
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首先基于PS-InSAR技术获取地铁15号线地面沉降信息,采用信息论方法计算研究区2003-2019年的熵值,然后通过转移矩阵分析地面沉降的转化规律及其与熵值变化的关系。发现2003-2020年,研究区受地质构造影响差异沉降明显,年均地面沉降速率区间为[-100.17,1.19]mm/a;2016年前信息熵不断增加,地面沉降差异性较大,之后信息熵逐渐降低,沉降一致性较好;熵值大小与地面沉降的发育程度有关,沉降严重区熵值较高,沉降稳定区熵值较低;熵值增大时各沉降类型的转出率高,此时地面沉降系统不稳定,熵值减小时各沉降类型的转出率低,沉降系统较稳定。 相似文献
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为定量表达地面沉降和地下水位变化的空间关系,分析地下水超采对地面沉降的影响,该文基于永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术获取北京平原区地面沉降信息,采用普通最小二乘(OLS)和地理加权回归(GWR)建立北京平原区地面沉降与各含水层水位变化的响应模型;通过对比分析发现GWR模型能够表征77％的地面沉降与地下水位变化相关关系,可更直观地揭示不同地区地下水超采对地面沉降影响的空间特征,更好地表达地面沉降与地下水位变化的空间非平稳性.基于GWR模型的研究表明,不同含水层的水位变化对不同地面沉降区的影响不同,第二、三承压含水层的开采对严重和较严重沉降区的正向影响较大,与北京市以第二、三承压含水层为主要应用水的统计规律一致. 相似文献
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