规模GNSS网数据处理一体化方案与中国大陆水平格网速度场模型构建研究

针对当前大规模GNSS网在数据预处理、组织管理、基准站选取、处理策略、分区方案、质量检核与评估以及现有研究中速度场模型数据量小、连续性不佳、现势性不强等问题,首先基于2011~2017年陆态网260多个连续运行基准站的观测数据探讨大网解算的一体化数据处理流程,给出适用于大规模GNSS网数据处理的优化原则与质量评估方案,并着重分析不同的数据解算成果评估策略,其对大规模GNSS站网的高精度数据解算具有借鉴和参考意义;然后基于解算得到的ITRF2014框架下高精度速度场成果,采用克里金插值构建中国大陆水平格网速度场模型,并利用国内IGS站和陆态网区域站的精确速度值,对格网内插结果进行外部检验,结果表明,东、北方向速度残差的平均误差和中误差均小于2 mm/a,验证了模型的准确性、可靠性、简便性与现势性。     

利用时序InSAR技术反演塘沽地区沉降历史

以塘沽区为研究对象,对1992~1998年间的19景ERS-1/2影像,采用时序InSAR技术反演其由过量开采地下水引起的沉降历史。采用三次多项式模拟实际沉降模型,精确获取SAR成像时间点的下沉值,与反演值对比验证,结果表明,时序InSAR技术反演的历史累积沉降信息与水准数据一致,两者的平均沉降速率之差在5mm/a以内;研究区域以20~50mm/a的速率在整体下沉,西部地区下沉最为严重。     

升降轨PSInSAR地面沉降监测结果的互检验与时序融合

升降轨PSInSAR时序分析获得的同一地区2组监测结果分别为升轨和降轨下的地表形变速率与累积变形量。针对研究区地面以下沉为主,水平方向变形极为微小的特点,将视线向(line of sight,LOS)变形转换为垂向的下沉值,以此进行升降轨模式下2组观测值的比较与精度检验。在此基础上,将相干目标的2组观测序列数据融合以实现加密观测。研究结果表明:升降轨模式下沉降速率观测值的互检验精度优于2 mm;2组观测序列数据的融合结果进一步揭示了相干目标在时域上的非线性沉降特征。     

基于多传感器信息融合的城市边坡监测数据异常事件检测

为预防和管控城市突发地质灾害造成的人民生命和财产损失,国家针对城市地质灾害易发地区部署了大量的各类传感器,用来感知和监测城市边坡等地质体的变化情况,以支持对地质灾害的预警.从边坡监测数据特点和时序数据分析技术出发,针对监测数据噪声混杂、模式分析困难、预警阈值的不确定性等问题,给出了一种基于多传感器信息融合的边坡监测数据...     

基于综合评价的日照市农用地整理时序研究

通过探讨农用地整理的时序,为规范土地整治管理提供技术支撑。运用综合评价法、实证分析法,选取自然经济社会条件、耕地利用现状和农用地整理3个因素、6个评价因子,构建农用地整理评价指标体系。以山东省日照市为例,进行实证分析,确定49个乡镇农用地整理时序。得出通过综合评价确定农用地整理时序,能够使农用地整理管理更加科学化和规范化。     

基于综合评价的日照市农用地整理时序研究

通过探讨农用地整理的时序,为规范土地整治管理提供技术支撑。运用综合评价法、实证分析法,选取自然经济社会条件、耕地利用现状和农用地整理3个因素、6个评价因子,构建农用地整理评价指标体系。以山东省日照市为例,进行实证分析,确定49个乡镇农用地整理时序。得出通过综合评价确定农用地整理时序,能够使农用地整理管理更加科学化和规范化。     

利用SBAS-InSAR技术分析西宁市地面沉降监测及驱动因素

地面沉降具有时间持续性与空间扩张性的特点,获取长时间序列、覆盖范围广及精度较高的地面沉降时空演化特征可以预防地面沉降造成的潜在危害。本文采用SBAS-InSAR技术,结合2017年4月—2021年2月的Sentinel-1A影像对西宁市城市地面进行沉降监测。研究结果表明,监测期间西宁市地表形变具有城区形变稳定、局部区域沉降明显及存在缓慢隆升区域的趋势;3处明显快速沉降区域(城西区的沉降区Ⅰ、城东区的沉降区Ⅱ和城北区的沉降区Ⅲ)的沉降速率约为20～35 mm/a;沉降的驱动因素为沉降区域的湿陷性黄土地层,其具有土层结构性脆弱承重特点,在覆盖土层的自重应力及建筑物附加应力的综合作用下,土质受水浸湿后,土壤的结构性能被迅速破坏,土层会发生显著的附加下沉,其强度也迅速降低,从而引起建筑物的不均匀沉降。     

改进TS-InSAR方法的白格滑坡灾前-灾后形变演化特征分析

2018年10至11月,金沙江上游白格滑坡先后两次垮塌渡江并致堰塞湖,且至今仍存在较显著的蠕滑形变。针对时序InSAR技术在高植被发育区的应用局限,本文提出了一种改进的时序InSAR解算方法(ITSI),结合Sentinel-1A卫星2017年9月-2021年3月期间获取的SAR影像数据,针对滑坡区域分别开展了灾前和灾后时序干涉处理,提取了灾害-灾后时段内的年平均蠕滑速率场(灾前极值为9.71cm/a,灾后达到25.42cm/a)和累计蠕滑形变量(灾前极值为13cm,灾后两年内达61cm),并结合灾前-灾后形变时间序列,重点分析了蠕滑形变的时序演化特征,发现白格滑坡灾后两年间渐趋稳定。此外,监测结果发现白格滑坡上游5km处的肖莫久滑坡也处于活动状态。相关结果可为该区域防灾减灾领域研究提供参考。     

时序变差函数特征驱动下的月平均降水空间分布模拟

高精度降水场是水文、气象以及环境分析的重要数据支撑,直接影响相关服务的准确性。传统降水分布模拟大多依赖站点空间维的驱动因素,而忽略了降水时序变化特征对其空间分布的影响。使用2015—2017年中国湖北省83个国家气象观测站点和28个省级观测站点近3 a月平均累积降水资料,通过相关性分析,引入站点降水时序理论变差函数模型的拱高值(C)和块金值(C₀)作为影响因素,使用地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)建立湖北省月平均降水分布模型。结果表明:（1）各站点降水的时序变差函数曲线与降水的季节性基本吻合。站点时序理论变差函数模型中,有25.3%能够在4个月内达到平稳,36.14%在6个月内达到平稳。（2）站点降水时序理论变差函数模型的C和C₀与逐年12月平均累积降水在0.01水平（双侧）上显著相关,平均相关系数分别为0.745和0.526,大于地理位置和高程对降水的影响。（3）引入C和C₀ 有助于提升GWR模型的整体拟合优度和插值精度。对比仅使用经纬度的GWR模型和引入时序理论变差函数特征的GWR模型,3 a平均整体拟合优度从0.852提升至0.912。验证集站点插值精度评价显示,3 a绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差下降幅度均大于60%。因此,引入时序理论变差函数特征的时空GWR模型能够获得较高精度的降水模拟结果,更适合具有丰富历史降水资料地区的降水空间分布估算。