基于SBAS-InSAR技术的深切割高山峡谷区滑坡灾害早期识别

近年来,高山峡谷区滑坡灾害频频发生,给人民生命和财产安全带来严重威胁。针对多数学者利用SAR单轨道数据对高山峡谷区滑坡进行早期识别,存在SAR成像几何畸变造成部分滑坡不能识别、识别结果不全面等问题。为全面准确的对高山峡谷区滑坡隐患进行早期识别,文章采用SBAS-InSAR技术,以东川小江沿线两侧深切割高山峡谷区为研究区,通过升降轨SAR数据结合互补的方式进行滑坡灾害隐患识别,引入高分辨率光学影像等作为辅助识别,最终共识别出18处滑坡灾害体,其中5处为高风险潜在滑坡,并对三类典型潜在滑坡进行分析。分析结果表明:利用升降轨SAR数据结合互补的方式,能有效避免SAR单轨道数据在高山峡谷地区产生的几何畸变问题,同时,该方法能更为准确全面地对高山峡谷区滑坡隐患进行早期识别,为防灾减灾事业及政府部门决策提供一种有效的手段。     

白鹤滩库区蓄水前活动性滑坡InSAR早期识别研究——以葫芦口镇至象鼻岭段为例

白鹤滩水电站为我国仅次于三峡水电站的第二大水电站,库区葫芦口—象鼻岭库岸段居民点较多,库岸稳定问题是关注的重点。由于该库段受地形地貌、构造作用、复杂地层等影响,蓄水前可能存在现今正在发生微小变形且高位隐蔽的活动性滑坡,水库蓄水和运行期间,可能会进一步加剧此类滑坡变形,严重威胁周边居民生命财产安全,因此,蓄水前对该库段活动性滑坡进行有效识别与分析具有重要意义。本研究利用Sentinel-1A升降轨和ALOS-1升轨卫星,基于地形可视性的SBAS-InSAR(Small Baseline Subset-InSAR)技术对该重点库段的活动性滑坡进行了有效识别,共识别出27处活动性滑坡,野外验证最终确定23处,其中12处坡脚涉及蓄水位线。统计发现研究区活动性滑坡在10°～40°,坡向为东北、西北方向以及相对高差小于500 m条件下发育最多,大部分受断层控制,不受断层控制的滑坡灾害所处岩层强度较低。其研究成果有利于水库运行期间滑坡的预防与预警,整体技术流程与识别分析方法也可为今后复杂地形下的区域活动性滑坡识别与分析提供重要的参考依据。     

藏东冻土区滑坡形变时序InSAR监测分析

受气候暖湿化和冻融作用的影响,近年来西藏东部地区的山体滑坡多发频发,对人民生命财产安全造成严重威胁,制约了当地经济社会发展,因此,迫切需要利用有效手段对滑坡灾害隐患开展大范围调查与早期识别。以藏东317国道矮拉山地区为例,利用小基线集时序InSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar）技术,分别对2017年3月—2019年7月期间Sentinel-1A SAR升、降轨数据集进行地表形变监测分析,获取了该地区滑坡体隐患的分布情况,并讨论了滑坡历史形变演化特征及成因。结果表明：大部分区域较为稳定,滑坡隐患主要集中在山谷两侧,升降轨InSAR提高了滑坡监测识别的准确性和覆盖度;冻融滑坡形变过程与降雨型滑坡存在差异,呈现平稳期和失稳期交替出现的季节性变化特征;形变过程主要受冻融和降雨影响,两者共同作用加速坡体变形。实验结果验证了InSAR技术能够有效弥补传统监测手段的不足,可在高山冻土区滑坡隐患早期识别与监测防治中发挥重要作用。     

三峡水库区何家湾滑坡监测及防治措施研究

在研究了三峡水库区何家湾滑坡体空间形态、自然地理及地层岩性的基础上,从气象、水文、库区蓄水及水位变动因素入手,分析了滑坡形成的原因。根据库区地质灾害监测预警工程设计,结合何家湾滑坡的结构和变形特征,确定具体监测方法。对该滑坡进行了大地形变监测、地下水位监测、滑体深部位移监测及宏观监测。其中,大地形变监测数据分析表明:何家湾滑坡的最大变形量已超过2cm,且一直呈现增大趋势;地下水位、滑体深部位移均未发现明显异常,宏观监测亦未发现明显的新的变形迹象。通过分析监测资料并考虑到未来三峡水库蓄水,认为何家湾滑坡目前处于潜在不稳定状态。滑坡体在饱水及水库蓄水后,将处于临界蠕滑或失稳状态。结合滑坡体实际情况对滑坡防治进行初步研究,提出了采用回填压脚支档为主、辅以排水的综合治理措施;并建议加强数据远程传输的研究与实践,以解决目前监测效率不高的问题。     

基于SBAS-InSAR技术的川藏铁路澜沧江段滑坡隐患早期识别

早期识别是实现地质灾害防灾减灾的有效途径之一,然而复杂地形区滑坡的早期识别一直是个难题,尤其是位于高山峡谷区的滑坡隐患点。为了全面准确地获取川藏铁路澜沧江段的滑坡隐患,采用SBAS-InSAR技术,通过Sentinel-1(升轨)和RADARSAT-2(降轨)数据结合互补的方式,对川藏铁路澜沧江段进行滑坡隐患早期识别。解译结果显示2018年8月至2020年2月研究区LOS向的形变速率分别为-58~21 mm/a(升轨)和-42~16 mm/a(降轨),转换后的斜坡向最大平均速率达到-128 mm/a。基于升降轨数据的斜坡向形变结果,识别出川藏铁路澜沧江段的113处滑坡隐患点,其中存在4处滑坡隐患密集区以及13处典型滑坡隐患点,进一步分析了两处重点滑坡隐患的形变特征和滑移机制。本次研究结果对于川藏铁路线路选定以及澜沧江大桥上、下游的防灾减灾具有一定指导作用,不同轨道数据结合互补的方式为川藏铁路沿线的高山峡谷地区的滑坡隐患早期识别提供参考。     

“空-天-地”一体化技术在滑坡隐患早期识别中的应用——以兰州普兰太公司滑坡为例

长时间序列SBAS-InSAR形变监测,能够减弱误差带来的影响,提高监测精度,有效识别地质灾害隐患。研究获取了兰州地区2019年9月至2020年4月的L波段升轨ALOS-2编程数据,利用"空-天-地"一体化地质灾害监测体系,基于小基线集（SBAS-InSAR）技术对兰州市普兰太有限公司滑坡进行了有效识别。经现场核查,滑坡宏观变形迹象明显,并与同期C波段Sentinel-1A升轨数据处理对比分析,表明基于L波段的SBAS-InSAR形变监测在兰州市典型滑坡早期识别中发挥了很好的作用,可以在区域滑坡早期识别中推广应用。     

雅砻江中游楞古水电站夏日滑坡发育特征及稳定性分析

位于雅砻江中游的楞古水电站工程地质条件十分复杂,大型-巨型滑坡发育。以雅砻江楞古水电站夏日滑坡为例,在现场详细调查的基础上,采用试验测试和数值模拟等方法,研究了蓄水后滑坡的稳定性发展趋势。根据地貌形态、物质组成、钻孔资料以及现场调查,将夏日滑坡划分为三个区,其中Ⅱ区目前已经出现一定的变形破坏,稳定性最差。数值模拟表明,蓄水前,夏日滑坡整体稳定性较好,只在前缘局部出现变形;蓄水后,滑坡变形明显扩大,前缘沿先存的次级滑带滑动。提出在夏日滑坡前缘进行格构锚和抗滑桩支护,并利用InSAR技术对滑坡灾害隐患进行早期识别和监测预警。该研究为楞古水电站库岸滑坡防治提供了重要依据,并对同类型滑坡研究具有一定的参考意义。     

联合升降轨Sentinel-1A数据监测桃坪乡古滑坡沿坡向的形变速度场

单一平台或轨道的InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术通常只能获取到滑坡体沿雷达卫星视线(LOS)方向的一维形变信息,无法直接获取到滑坡体沿坡向的形变信息,使得InSAR技术无法充分满足滑坡监测的工程需求。针对这一问题,本文提出联合升降轨Sentinel-1A数据提取滑坡沿坡向形变速度场的模型算法,其基本方法是:首先利用InSAR技术分别获取升轨和降轨沿LOS方向的形变速度场,然后根据坡向和坡度建立滑坡的滑动面坐标系,基于LOS方向与滑动面的几何关系对升降轨对应的LOS向形变速度值进行建模,在滑动面上不存在法线方向形变的合理假设下通过解算独立方程组获得滑坡体沿坡向的形变速度场和沿垂直坡向的形变速度场。本文选取四川省理县桃坪乡古滑坡作为研究对象,并通过模拟实验对模型的解算精度进行验证,结果表明:相比于LOS向形变速度场,重建的沿坡向和沿垂直坡向形变速度场更加清晰地揭露了滑坡体的主要位移模式和危险性较高的坡体区域。同时,模拟实验结果表明,模型算法的解算误差与噪声水平大致呈线性增加的关系,当噪声水平达到10 mm·a-1时,沿坡向形变速度场的解算误差为14.1 mm·a-1,沿垂直坡向形变速度场的解算误差为11.9 mm·a-1,证明了模型算法以及结果的可靠性。     

基于MSBAS技术的金沙江上游色拉滑坡形变分析

金沙江缝合带是滑坡灾害的高发区,且具有较大的堵江威胁。以堵江风险较高的色拉滑坡为研究对象,选取高时间分辨率的升降轨Sentinel-1A/B数据,利用MSBAS InSAR技术对该滑坡展开地表形变监测研究。文章在利用不同轨道的Sentinel-1A/B获取色拉滑坡2018—2020年间的二维动态形变时间序列的基础上,分析了典型特征点形变时间序列特征。结果表明,在2018年1月—2020年4月色拉滑坡东西向累积形变最高达到165 mm,垂直向累积形变达?102 mm,滑坡体形变加速的时间点被成功地捕获。最后,分析了该滑坡的形变趋势,通过现场调查结果验证了所获得滑坡监测结果的准确性。     

水库蓄水对库岸滑坡的影响研究

水库蓄水将显著改变库岸的水文地质条件,进而影响滑坡的稳定状态。以鄂西南某水库为例,阐述了库水位对滑坡稳定性影响的一般规律,并采用剩余推力法计算分析了滑带土抗剪参数、库水位变化和地下水疏干系数对库岸滑坡的影响。在此基础上,对蓄水后库岸滑坡的变形模式进行了模拟分析。研究表明,水库蓄水不仅使滑坡稳定性发生变化,滑坡的变形模式也将由推移式转变为牵引式。     

国产GB-InSAR在特大型水库滑坡变形监测中的应用

水电站库区特大型滑坡的稳定性对于水电站坝工结构及周边人民生命财产安全具有重要影响,对该类滑坡稳定性及变形趋势进行大范围实时精确观测可为滑坡提供可靠的预警和治理信息,具有十分重要的意义。水电站库区滑坡传统监测方法主要以GNSS监测,全站仪监测等为主,本研究将国产先进的地基干涉合成孔径雷达系统LKR-05-KU-S100,应用于澜沧江大华桥水电站沧江桥—营盘滑坡和大华滑坡的监测。现场监测试验表明,该系统精度较高,可进行远距离、全天时、全天候、大范围监测,对于大型及特大型滑坡的监测具有独特的优势和广阔的应用前景。     

Deformation response regularity of Liujiaba landslide under fluctuating reservoir water level condition

Due to the periodic rising and falling of the reservoir water level, the rock–soil body of bank slope is constantly changing between the saturated and unsaturated status, which changes the limit equilibrium condition of the slope body, resulting in a large number of dormant landslide reactivation and new landslide generation after water impounding operation of the three gorges reservoir. Based on the long-term monitoring data of pore-water pressure, water content, reservoir water level, rainfall and landslide deformation, the deformation response regularity of Liujiaba landslide under the fluctuating reservoir level combined scenario is studied in this paper. The results show that the landslide deformation is mainly in the lower section affected by the fluctuation of the reservoir water. The slide deformation appears in the mid-early stage of the water level declining and during the running of 175 m water level. The deformation is gradually increasing from a slowly to rapidly stage, then slows down and gradually reduces to a relative stopped state. Considering that the variation of the saturation line in the landslide will be influenced by the water level fluctuation rate, the SEEP and SLOPE modules are used with Geo-studio software for the fluctuant reservoir level and response pattern of landslide deformation analysis. The study can be provided as a reference for landslides study of debris aggradational landslide.     

岷江某水电站库区1#滑坡复活机制分析

岷江某水电站库区1＃滑坡,系白水寨古地滑堆积体下部,受1933年叠溪地震影响,而形成的一个老滑坡。2001年水库正常蓄水(1475m)后,滑坡出现明显变形迹象,2003年初,库水位下调至1470m,滑坡变形开始趋缓。笔者根据滑坡区地形地质条件,结合现场调查访问、监测资料分析,认为水库蓄水所引起的孔压(浮托力)增加是古滑坡复活的主要动因。二维FLAC数值模拟表明,在库水位由1450m(蓄水前)1475m1470m的变动过程中,滑坡变形呈现出相对平稳急剧增加增速减缓的特征,证实了上述认识。稳定性计算表明,在蓄水1475及暴雨或地震条件下,滑坡稳定性系数为0.90~0.99,即该滑坡将失稳。为使水库恢复至正常蓄水位,对该滑坡进行治理非常必要,治理方案建议以抗滑支挡为主,排水措施为辅。     

三峡库区大坪滑坡变形对前缘塌岸的响应分析

随着三峡水库的长期运行,受库水位涨落和波浪作用影响,三峡水库土质岸坡的塌岸问题愈发严重,塌岸不仅造成了水土流失,甚至会诱发滑坡复活。大坪滑坡是三峡库区前缘塌岸发育最为明显的滑坡之一,以三峡库区大坪滑坡为例,结合大坪滑坡的地表宏观变形、地表GPS位移等数据,分析滑坡变形特征以及塌岸对滑坡变形的影响,在此基础上通过ABAQUS生死单元功能实现前缘塌岸对滑坡稳定性影响的数值模拟,进一步探索滑坡变形对前缘塌岸的响应关系。结果表明:大坪滑坡的变形主要受库水位涨落影响,前缘塌岸较发育,塌岸一侧GPS监测点地表位移变化较明显,显然塌岸对大坪滑坡地表变形影响较大;ABAQUS的有限元计算结果表明,塌岸对滑坡的变形影响十分明显,影响大小主要与塌岸方量相关;塌岸导致的滑坡变形主要集中在滑坡前部,并向后部逐渐扩展;ABAQUS中的生死单元法可以很好地实现塌岸对滑坡稳定性影响的模拟。     

三峡库岸滑坡变形特征及影响因素分析

三峡库区涉水滑坡主要影响因素是水位和降雨量,也是库区滑坡体失稳的主要影响因素和诱发因素。库区每年重复着水位升降不利于滑坡的稳定,而降雨特别是大强度的降雨也诱发产生滑坡。当水位波动遇到降雨,出现工况叠加,滑坡将加剧。因此,有必要对影响滑坡变形的主导因素进行了解分析。2016年6月三峡库区全面展开了自动化监测,使得数据统计方便可靠。本文采用滑坡变形速率、降雨量、库水位变化、最大水位变化速率、淹没程度,运用灰色关联度分析法对涉水滑坡进行了计算分析。水位下降阶段,文中土质滑坡变形受库水位影响最大。水位上升阶段,该土质滑坡上部变形受降雨影响最大,下部受水位影响最大。文中岩质滑坡总是受库水位影响最大。     

基于数据挖掘的三峡库区特大滑坡变形关联规则研究

从实测数据中分析滑坡灾害的成因机理,对于准确识别潜在危险区与及时制定防治措施十分重要。由于现场监测数据的数量庞大、来源多样,常规的数据处理方法难以从海量监测数据中提取出有用的信息,进而对滑坡变形演化趋势作出正确评价和预测。本文基于经典数据挖掘方法中的两步聚类法与关联规则分析,提出了滑坡变形行为的关联分析挖掘技术,并以长江三峡库区新铺滑坡为例,对库水位波动及降雨影响下的特大滑坡位移速率进行了关联分析。结果表明:该滑坡的变形受库水位高程水平、库水位波动速率与降雨强度等因素的多重影响,水位下降、强降雨与滑坡变形密切相关;滑坡不同空间位置处的变形影响因素存在差异,由坡脚至坡顶,库水位波动的影响水平依次降低,降雨强度的影响水平逐渐增强。本文提出的数据挖掘方法可定量分析滑坡变形的控制因素,并通过与实测数据的对比验证了相关规则的可靠性,这对于海量监测数据条件下滑坡灾害的成因分析有重要意义。     

金沙江溪洛渡库区水库诱发滑坡时空分布规律及易发性研究

水库诱发滑坡作为重大工程对地质环境影响的一种重要形式,是国内外工程地质学科研究的前沿和热点。金沙江流域地处青藏高原东缘高山峡谷区,地质环境脆弱,水能资源丰富,是世界上水电站建设最密集的地区之一,规划了25级梯级电站,但是水库蓄水对岸坡改造的时空效应尚不清楚。本文以溪洛渡水电站为例,对金沙江流域水库诱发滑坡的分布规律进行研究,利用2013~2020年多期遥感影像解译溪洛渡库区范围内的水库诱发滑坡,共解译滑坡433处。在此基础上,对水库诱发滑坡数量和面积随蓄水时间的变化趋势进行了分析,随后利用频率比法对水库诱发滑坡的分布与高程、坡度、坡向、工程地质岩组、断裂、距死水位距离6个因素的关系进行了统计分析,同时进行了各个单因子的滑坡易发性评价,利用曲线下面积AUC法验证了评价结果的可靠性,并基于评价结果选取了高程、距断裂距离、坡度、距死水位距离4个因素进行了水库诱发滑坡易发性评价。研究认为:(1)水库诱发滑坡主要发生在蓄水初期3~4年内,之后滑坡数量和面积逐渐减少,岸坡表生演化逐渐趋于稳定。(2)库区内水库诱发滑坡主要分布在高程1 km以内,2 km以上无诱发滑坡分布,优势坡度为30°~60°,发育滑坡的斜坡坡向以SE、W和NW向为主;在距断裂400~3200 m范围内更有利于滑坡发育;距死水位100~200 m范围内灾害发育数量最多。(3)易发性评价验证AUC高达0.912,评价结果可信度较好。(4)水库诱发滑坡的主控因素为距死水位距离和高程,极高易发区与高易发区主要分布在距死水位400 m以内、高程1 km以下的范围内。本文首次利用多期遥感影像建立了溪洛渡水电站水库诱发滑坡数据库,研究结果能够为已建水电站正常运营、未建及在建水电站的规划建设和防灾减灾提供借鉴。     

三峡水库库岸滑坡涌浪物理模型试验

三峡水库自2003年开始蓄水以来, 库岸滑坡变形明显加剧, 滑坡变形不仅造成建筑物破坏, 高速滑坡滑入水库还会产生很大的涌浪, 其潜在的危害性远远超过滑坡本身.2003年7月13日发生在三峡库区的千将坪滑坡就是由水库蓄水诱发所致, 滑坡最高涌浪达到39 m, 在水库传播达30 km之远, 涌浪造成了人员伤亡与财产损失.为了更好地研究水库滑坡涌浪特征和传播规律, 以三峡库区重大科研项目为依托, 采用室内大型物理模拟实验手段, 对三峡库区滑坡涌浪开展了深入研究.通过对三峡库区已经开展勘探的潜在滑坡的地质资料进行统计分析, 按照正交试验设计方法, 制定了包含滑坡规模、入水速度、滑动面倾角、水深、岸坡坡角等综合影响因素的试验方案, 以三峡库区白水河滑坡上下游河道为原型, 建立了1∶200比例尺的河道物理模型, 采用试验控制系统、试验量测系统开展了滑坡涌浪三维物理模型试验.通过细致的物理模型实验, 得到了不同试验条件下的三峡库区滑坡涌浪物理模型实验观测数据.分析滑坡涌浪形态变化, 明确了滑坡最大首浪的含义.在此基础上, 以国内外经典的Noda和潘家铮提出的滑坡涌浪公式为基础, 基于试验量测数据, 提出了三峡库区滑坡涌浪计算公式.最后以三峡库区正在变形的白水河滑坡为例进行了滑坡涌浪预测研究, 预测了滑坡最大首浪高度和沿水库传播的涌浪衰减规律.      

水动力型滑坡形成运动机理与防控减灾技术

水动力型滑坡是指在冰川融雪、降雨、水位变动、地表径流及地下水活动等水动力因素驱动下而发生的斜坡岩土体失稳灾害。西南地区是水动力型滑坡尤其是库区滑坡的高发区,其失稳破坏直接威胁到人类的生命财产和基础设施的安全,且有可能造成深远的次生灾害,提升水动力型滑坡灾害的监测预警、综合防控与应急处置水平极为迫切。水动力型滑坡易发于松散堆积层、破碎岩体、软岩以及含有软弱夹层的斜坡等地层,地质环境、水文活动以及人类活动干扰等因素的长期作用在水动力型滑坡的孕育过程中起着关键作用。斜坡在各种不利因素的持续交替作用下,逐渐产生变形破坏,稳定性不断降低并趋于极限失稳状态,最终在短期水文条件的改变下而导致整体失稳破坏。斜坡失稳后的滑坡动力过程非常复杂,尤其是特大型高位滑坡,在运动过程中可能会产生强烈的冲击破碎和沿程侵蚀铲刮现象,导致滑坡运动性态的改变和堆积方量的增大,水的存在会加剧滑坡沿程侵蚀铲刮作用以及导致运动性态向流态化转变而造成更远的运动距离和更广的致灾范围。水动力型滑坡是一个复杂的系统性问题,不同地质结构和水动力条件的滑坡变形破坏过程存在很大差异,远距离非接触式滑坡早期识别与监测技术以及基于人工智能和大数据且具备自主学习的滑坡预报预警方法是未来重要发展方向。水动力型滑坡防治涉及到工程建设、经济民生、社会等多方面因素,需要综合运用工程措施和非工程措施。在未来水利水电工程建设过程中,应重视库区滑坡的危害性,复建设施的修建应尽可能远离库区滑坡影响区。