洞庭湖近现代的演化与湿地生态系统演替

论述了洞庭湖区近50a以来至三峡水库运行后的构造沉降速率与泥沙淤积速率的相对关系所表现的近、现代3个演化阶段;简述了洞庭湖湿地生态系统特征;提出了三峡水库运行后洞庭湖年内水位变化对生态的影响,以及洞庭湖向扩大演化而导致的湿地生态系统由正向演替逆转为逆向演替：认为对洞庭湖的治理及开发必须建立在其演化和湿地生态系统演替的基础上,并进行应对措施的研究。     

鲁北平原地面沉降现状与机理分析

该文详细论述了鲁北地区水文地质条件、工程地质条件。以多期水准测量数据为基础,以校验后的多年insar解译数据辅助,获取了鲁北地区地面沉降速率及多年累积地面沉降量。结果表明,鲁北平原年沉降速率大于50mm/a的地区面积502.73km~2,区内存在2个显著的沉降中心,一个位于德州市城区西北部张庄,地面累积沉降量超过1.3m,一个位于广饶县县城东北部,多年地面累积沉降量达1.605m,200mm沉降等值线圈闭面积14 904km~2,占鲁北平原区面积的34.34%。分析了鲁北平原地区地面沉降机理,建立了地面沉降与地下水水位相关关系,并针对现状问题提出了防治措施与建议。     

山东地区近期垂直形变场精细特征分析

利用山东地区38个GNSS基准站2011～2016年连续6a的观测数据,对山东地区地壳垂向形变场特征进行系统分析。结果表明,山东地区地壳垂向形变具有明显的差异性,形变量最大的区域为山东西南部地区,形变速率约为-24.0mm/a;西北部地区形变速率较大,为-15.0mm/a;东南部以及沿海地区沉降速率较小,为-0.5～3.0mm/a;而在中部地区(泰山山脉)呈隆升趋势,形变速率为0.3～5.0mm/a。     

基于时序InSAR的上海地区2018~2020地铁沿线沉降监测分析

基于覆盖上海地区2018~2020年的35景Sentinel-1A影像数据,采用PSInSAR方法获取该地区3条地铁线路的年平均沉降速率和累积沉降量,并分析沉降原因。结果表明：1）上海地区呈现不均匀沉降,沉降主要发生在上海市主城区南部的闵行区许泾村附近,最大累积沉降量达-47.3 mm;2）上海市闵行区出现明显的沉降漏斗现象,并与该地区城市基础设施建设及地下水水位变化呈正相关;3）上海市地铁5、8、16号线路均有部分路段存在明显沉降现象,地铁5号线途经闵行区周围时沉降最明显,最大沉降速率达-12.0 mm/a。最后给出上海地区以及主要地铁沿线地表沉降的时空特征和地表沉降与其影响因子之间的相互关系。     

利用高分辨率TerraSAR-X数据监测武汉地区2013～2015年地面沉降

利用27景TerraSAR-X数据进行时序InSAR分析,获取武汉城区2013~2015年地面沉降监测结果,并结合地质、水文及实地踏勘资料进行沉降成因分析。结果表明,武汉城区地面沉降主要分布在汉口后湖、青山区工业路及光谷广场附近区域,最大沉降速率达78.1 mm/a;软土地基上大规模的城市建设引起的地下水位下降和荷载增加是造成沉降的主要原因。另外发现,长江沿岸地表形变与长江水位变化密切相关,初步推测与长江水位对两岸承压水的动态影响有关。     

基于InSAR技术的东营市地面沉降监测及多诱发因素分析

基于2019年Sentinel-1的28景降轨InSAR数据,监测东营市年均沉降速率,分析并相互验证处于不同季节的两个干涉对及各形变中心的时序变化情况。结果表明,东营市存在5个大范围的沉降区域,均位于东营市沿海区域,最大沉降速率约为300 mm/a,沉降特征因地下水抽取、石油开采与卤水开发等地下流体开采类型不同而具有明显的季节性特征,但总体上各形变区域每年1~5月表现为较大线性速率的沉降,6~12月出现不同程度回弹后又缓慢沉降,干涉对剖线的形变趋势同时可验证时序结果的正确性。     

基于SBAS InSAR方法的苏州地区2007-2010年地表形变时空变化研究

苏州地区位于中国苏锡常地面沉降带,地面沉降严重影响了该地区的经济社会发展,因此对其进行地面沉降监测具有重要的意义。本文基于SBAS InSAR方法,利用27景ERS-2 SAR数据,反演了苏州地区2007-2010年地表年平均沉降速率分布图和时序沉降变化图,分析了该时间段地表沉降的时空演化特征。结果表明,在整个研究观测期,苏州地区整体呈现出“老区沉降趋缓,新区沉降较快”的特点。老城区（姑苏区及邻近的吴中区）地面沉降趋于缓和,年平均沉降速率在10 mm/a以下,无明显的沉降中心;而相对新发展的区域（相城区、工业园区和吴江区）则表现出明显的沉降特征,沉降速率普遍大于10 mm/a。其中,相城区年平均沉降速率大约为10~20 mm/a,局部地区沉降严重,速率可达或超过20 mm/a;工业园区年平均沉降速率约20 mm/a,最大累计沉降量在50 mm左右。吴江区地面沉降最为严重,表现出面积广、速率大的特点,其年平均沉降速率在 20 mm/a左右,最大累计沉降量可达60 mm以上。     

基于SBAS-InSAR技术的广州市地表沉降监测与分析

文章基于覆盖广州市2017—2019年的18景Sentinel-1A影像数据,采用SBAS-InSAR技术获取该地区的地表沉降信息并进行时空分析.结果表明,广州市地表沉降呈不均匀分布,主要沉降区分布沿珠江流域一带分别为广州大学城、沙溪、小洲村,最大沉降量为-28 mm;大部分地区平均沉降速率为-4.0～2.8 mm/a...     

基于现代大地测量手段的青藏高原南缘地壳形变分析

基于2003~2013年GRACE卫星重力、GPS和绝对重力数据对青藏高原南缘地壳形变进行探讨分析。结果表明,拉萨测站1999~2015年垂向隆升速率为1.5 mm/a,显示出拉萨测站持续隆升的特点。结合南加州综合网络构建的远程连续GPS参考站,另外选择TPLJ、CHLM、JMSM测站数据进行分析。GPS结果表明,4个测站2003~2013年平均隆升速率为2.3±0.11 mm/a,GRACE垂向位移时间序列显示4个测站2003~2013年除季节性变化外也具有轻微上升趋势,平均速率为0.35 mm/a。联合绝对重力资料在考虑诸多因素(地壳隆升、侵蚀、GIA等)后得到拉萨测站近年重力变化约为-0.97 μGal/a,青藏高原拉萨测站地下地壳底部增厚速率约为4.4 cm/a,揭示了青藏高原南部地区的地壳形变特征--地壳隆升与底部增厚。     

基于滑体渗透性与库水变动的滑坡变形滞后规律研究

三峡水库运行过程中库岸滑坡的变形演化往往滞后于库水位的变化, 表现出时间滞后效应, 而且随渗透系数和库水位波动速率的不同, 滞后效应亦不同。以三峡库区白家包滑坡为例, 通过现场调查、监测数据分析以及数值模拟的方法, 研究了滑坡在不同渗透系数k和不同库水位下降速率v条件下的变形滞后时间变化规律。研究表明: 滑体渗透系数一定时, 库水位下降速率越大, 地下水滞后越明显; 库水位下降速率一定时, 滑体渗透系数越大, 地下水下降越快。当滑体渗透系数一定时, 库水位下降速率越大, 滑坡的变形滞后时间越短; 滑体渗透系数k=0.85 m/d时不同库水位下降速率作用下滑坡的变形滞后时间为3.74~9 d, 当0.47＜v/k＜1.18时, 0.24＜相对变形滞后时间＜1;当1.18＜v/k＜2.38时, 0＜相对变形滞后时间＜0.24。当库水位下降速率一定时, 滑体渗透系数越大, 滑坡变形滞后时间越短, 不同库水位下降速率下滑坡变形滞后时间随渗透系数的变化规律大致相同; 库水位下降速率v=1.8 m/d时不同滑体渗透系数下滑坡的变形滞后时间为1.7~8 d, 当0.52＜v/k＜0.84时, 0＜相对变形滞后时间＜0.16;当0.84＜v/k＜2.12时, 0.16＜相对变形滞后时间＜0.43;当2.12＜v/k＜9时, 0.43＜相对变形滞后时间＜1。研究成果对水库滑坡预测预警具有较强的应用价值。