GPS约束下的2022年台湾MW6.9地震破裂滑动分布

利用9个GPS站水平和垂直向形变数据反演2022年台湾M_W6.9地震破裂滑动分布。结果表明,此次地震破裂至地表,滑移以走滑为主兼逆冲分量,主要沿NNE向延伸,有2个破裂集中区,共释放地震矩约5.73×10¹⁹ Nm。基于GPS观测和位错理论模型对此次地震的地表形变进行分析,认为同震形变整体上符合台湾岛东海岸区域构造运动特征,菲律宾海板块俯冲欧亚板块是中央山脉断裂活动的主要动力来源。     

吉林汪清7.2级深震前东北地区形变场分布特征

2002年6月29日在吉林汪清(43.5°N, 130.6°E)发生M_b7.2地震, 深度593 km。 该次地震是2001年11月14日昆仑山口西地震后, 我国大陆发生的一次重要地震事件。 该稿首先讨论了深震区与昆仑山地震带强地震活动之间的关系, 并对该地区观测的倾斜和短水准近几年的变化进行了研究, 给出了与地震相关的形变场异常场特征: ① 震前2~3年开始出现较大幅度的倾斜异常阶跃; ② 东北地区地倾斜存在远离震源的特征迁移; ③ 华北地区短水准出现特征波形异常, 并沿痰庐地震带迁移。     

差分干涉SAR冻土形变检测方法研究

季节性冻融导致的地表形变是冻土地区工程建设的主要病害,冻土的冻胀和融沉是影响青藏公路以及目前建设的青藏铁路路基稳定的重要因素.近年来,差分干涉测量技术已成为地表形变测量和监测的重要工具.基于重复轨道的ERS 1/2雷达图像,研究了利用干涉SAR技术探测冻土形变的方法,经过对引入DEM差分干涉SAR技术的处理和分析,得到研究区冻土形变结果.通过与实测数据比较,表明重轨差分干涉测量可以精确地探测冻土表面形变,可用于青藏铁路冻土形变监测.     

形变场多重分形谱异常与强震关系研究

以平均形变速率梯度概率为变量, 研究了唐山地区、甘肃河西地区和北京地区多期垂直形变场图像的动态多重分形特征及其与强震的关系。结果表明, 震前一至数年形变场图像的多重分形谱Dq 值域变宽, 即- q 区上翘, + q区下降现象, 在强震孕育发生的过程中, 形变场时空表现出从准均匀到不均匀的演化趋势。结合地震活动和岩石力学实验结果认为, 形变场不均匀化可能是中长期地震复杂性前兆的一个重要标志。     

南北地震带区域形变异常特征与地震关系研究

利用南北地震带及附近地区20世纪70年代以来的区域水准网和90年代以来的GPS监测网资料, 结合地质构造和监测区发生的多次6级左右及以上震例, 分析了震前区域性形变场异常的基本特征。 进而根据资料支持程度, 分别以GPS、 区域水准观测位移为地表约束, 以“973”项目活动地块划分结果为地质依据, 进行非震负位错模型反演计算, 研究了数值模拟结果反映的活动块体和边界断裂构造变形状态与地震的关系。 在此基础上, 定性与定量相结合分析研究了强震前区域性水平、 垂直构造形变异常特征及可能的机理, 初步总结了基于区域水准、 GPS观测与数值模拟的强震前区域构造形变异常的一些判据。     

Sentinel-1A数据的四川宜宾Ms6.0同震形变分析

为了获取2019年6月17日发生的四川宜宾Ms6.0地震引起的地表形变情况,该文利用欧空局宽幅模式的高分辨率新型Sentinel-1A卫星获取了此次地震的第一对同震干涉像对数据,使用D-InSAR技术获取宜宾市长宁县地区的同震形变场。结果显示,本次地震在震中西北方向分别形成了1个明显的沉降区和抬升区,在雷达视线方向上的最大沉降量为7.9 cm,最大抬升量为8.1 cm。通过与同一时间内的GPS高程测量形变量相比,D-InSAR解算的地表形变量与GPS监测点形变量基本一致,均不超过3 mm,表明了本文的D-InSAR形变解算结果的可靠性,体现了新型Sentinel-1A雷达卫星在地震形变监测领域有着很高的应用价值和潜力。     

地基合成孔径雷达的边坡形变监测应用研究

针对露天矿开采过程中边坡发生形变导致失稳的问题,使用地基合成孔径雷达对矿坑边坡进行形变监测.基于小基线集技术,该文提出以PS点相位相干系数的均值作为子集划分的参考指标,并提出在子集内采用粗差探测技术对PS点进行时间维解缠,有效削弱了子集内的大气延迟影响并防止了解缠误差在空间域的传递.通过首云铁矿边坡形变监测实验,结果表明:该文提出的方法能有效处理GB-SAR边坡连续监测数据,能够获取露天矿边坡PS点在监测期的时间序列形变,该方法在边坡稳定性监测方面具有实用性.     

基于D-InSAR技术的地质灾害和监测预警

地质灾害的监测和灾害隐患的排查一直是近年来受到国家重视的问题,而自然灾害如暴雨、洪涝、台风等也是引发泥石流、崩塌、滑坡等地质灾害的重要因素之一.2019-08-10,"利奇马"台风登陆浙江,其带来的暴雨、洪涝等自然灾害造成了大量的人员伤亡、经济损失以及次生地质灾害.根据InSAR技术覆盖范围广、不受云雾雨雪天气影响等特点,使用2景Sentinel-1A数据,采用双轨D-InSAR方法对浙江省的南部地区进行台风受灾前后的地表形变监测,得到研究区域在2019-07-28—08-21的形变情况,同时对研究区域中下沉量级较大、出现异常的区域进行排查,并和G PS结果进行比对,最终找到地质灾害发生区域和隐患区域,为浙江省地质灾害监测和排查提供数据支持.     

基于DInSAR技术监测地震形变及深度学习提取损毁建筑物 ——以厄瓜多尔为例

针对地震导致的地表变形、建筑物损坏等问题,利用合成孔径雷达差分干涉测量技术检测受灾区,并利用深度卷积网络提取损坏建筑物.以2016年4月16日厄瓜多尔地震为例,利用Sentinel-1A雷达数据获取地震形变.结果表明:厄瓜多尔地区整体地震形变在0～0.226 m,可检测形变变化为0.028 m;结合光学遥感影像进行分析,结果表明:80％损坏严重的建筑物存在于形变变化区域,形变较大区域道路受阻更为严重.基于高分辨率Worldview2光学卫星数据,利用ENVINet5深度卷积网络提取损坏建筑物,分类精度为74％,验证其在震后建筑物提取应用的可行性.     

基于Sentinel-1A数据的地表形变监测

提取滑坡形变数据、分析形变趋势对地质灾害防治工作具有指导意义.合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)具有全天候、全天时精确获取地表形变数据的能力,是当前形变监测的重要手段.分别利用DInSAR和SBAS-InSAR技术处理了22景哨兵一号(Sentinel-1)C波段数据,得到了四川省安州区高川乡大光包滑坡2018年3月-2020年2月的形变数据特征.结果表明,大光包滑坡点共有3个相对明显的形变区域;近两年的平均形变速率最高不超过100 mm/a,其形变时间序列随降雨量变化具有周期性;总体地表形变趋于稳定,周边地区中小型地震的发生没有造成地质灾害隐患.