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Journal of Geo-information Science >

2017 , Vol. 19 >Issue 10: 1393 - 1403

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2017.01393

The Subsidence Monitoring of Beijing-Tianjin High-speed Railway Based on PS-InSAR

  • ZHOU Yuying ,
  • CHEN Mi , * ,
  • GONG Huili ,
  • LI Xiaojuan ,
  • YU Jie ,
  • ZHU Xiuxing
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  • 1. Beijing Laboratory of Water Resources Security, Capital Normal University, Beijing 100048, China
  • 2. MOE Key Lab of 3D Information Acquisition and Application, Capital Normal University, Beijing 100048, China
  • 3. Base of State Key Lab of Urban Environmental Processes and Digital Modeling, Capital Normal University, Beijing 100048, China
*Corresponding author: CHEN Mi, E-mail:

Received date: 2017-05-21

  Request revised date: 2017-08-14

  Online published: 2017-10-20

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《地球信息科学学报》编辑部 所有
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Abstract

The Beijing-Tianjin high-speed railway is the first high-speed railway in China. The stability of the geological environment is crucial for the safe operation of the high-speed railway. Land subsidence especially uneven subsidence will probably cause the deformation of the roadbed and bridge, which may affect the safety of high-speed railway operation. Therefore, it has very important significance for land subsidence monitoring along the high-speed railway. Interferometric synthetic aperture radar (InSAR) is an effective way for monitoring land subsidence with high precision. Based on 45 high-resolution TerraSAR-X images acquired from 2010 to 2015, the Permanent Scatter Interferometry (PS-InSAR) is empolyed to obtain land subsidence information along Beijing-Tianjin high-speed railway in Beijing section. The results indicate that there exist different spatial distributions of the land subsidence along the high-speed railway, the annual subsidence rate from Beijing south railway station to Shilihe interval is less than 10 mm/a, and from Shilihe to Shibalidian interval the annual subsidence rate ranges from 10 to 40 mm/a. And the maximum annual subsidence rate reaches 90mm/a from Yizhuang station to the east interval. The comprehensive analysis of static-dynamic loadings and hydrogeological data can help to understand the causes of land subsidence along high-speed railway. Over-exploitation of groundwater is the main factor of land subsidence in the study area, and the combination of dynamic and static loadings have certain influence on land subsidence. To some extent, the land subsidence along the high-speed railway is controlled by the Nanyuan-Tongzhou fault and the Jiugong fault, and most parts of the land subsidence are located in the Daxing uplifted belt with thick clay layer.

Key words： Beijing-Tianjin high-speed railway; subsidence; PS-InSAR; groundwater; dynamic and static load

Cite this article

ZHOU Yuying , CHEN Mi , GONG Huili , LI Xiaojuan , YU Jie , ZHU Xiuxing . The Subsidence Monitoring of Beijing-Tianjin High-speed Railway Based on PS-InSAR[J]. Journal of Geo-information Science, 2017 , 19(10) : 1393 -1403 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2017.01393

1 引言

1.1 研究背景及意义

地面沉降是在自然与人为因素的作用下,由于地壳表层土体压缩而引起的地面标高缓慢降低的一种环境地质现象,它是一种不可补偿的永久性资源和环境损失,大多发生在大中城市地区,对人们的生活、生产、交通等产生极大影响,并且具有滞后性、监测难度高、影响范围广、形变过程长期且缓慢等特点[1-3]。地面沉降在城市中造成的危害,主要包括防洪排涝工程效能下降、管道等线性结构的扭曲断裂、威胁轨道交通安全、建筑物地基的下沉、地面水准点失准,甚至造成地裂缝、地面塌陷等危害[4]。地面沉降涉及了环境、资源、经济、社会等方面,已成为21世纪国内外发展中城市主要的地质灾害,也是目前亟待解决的问题之一。其中,对于高速铁路这样的城际轨道交通来说,地面沉降会对其铁路沿线产生影响,列车的高速运行及震动会对路基和桥梁产生压力,这样会引起路基和桥梁的变形,甚至会直接影响高速列车的安全运行[5]。因此,监测高铁沿线地面沉降对保障高铁的安全运营具有十分重要的意义。
高速铁路是现代化铁路的重要标志,体现了中国当代高新技术的发展成果。京津高铁是连接北京、天津两直辖市最为方便、快捷的客运通道之一,其运营速度高达350 km/h。而时速在300 km以上的高速铁路,对于列车运行的平顺性和舒适性要求比较严格,不仅需要在初始设计、施工、监测、维护等建设初期加以考量,更需要在运行后期对沉降进行监测,以保证安全第一位。在高速条件下,线路往往会受到高频率的动载荷作用,列车行驶速度越高,动力影响越大,轨道损伤也加大,路基变形也会随之增大,这种不平稳是极具危险性的。因此,相对于铁路初期的建设而言,后期沉降监测更为重要,对铁路沉降研究具有重要意义[6]。

1.2 国内外研究现状

随着国内外对地观测技术的不断发展,合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术被成功应用于地面沉降监测中,相对于水准测量、GPS测量等传统方法,InSAR技术具有全天时、全天候不受云雨等天气影响,数据处理高自动化以及可以大范围获取高时空分辨率的地表形变细节信息,有着毫米级的高程监测精度[7]。
Ge等[8]将多轨道ENVISAT ASAR影像融合,并运用PS-InSAR方法获取了京津高铁沿线的沉降结果,在北京东部和天津西部共发现了2处沉降区域,最大沉降速率为60~70 mm/a[8]。李英会[9]根据PS-InSAR和SBAS方法,发展了基于稳定点目标分析的能够保证PS点的密度与精度的InSAR技术,并以TerraSAR影像为基础,将此方法应用到2009-2010年京津高铁天津段的形变监测中,最终得到最严重区线上最大沉降为4 cm。雷坤超[10]将临轨ENVISAT ASAR影像融合,从沉降结果中发现了位于北京市通州区南部（永乐站附近）的新沉降漏斗,而该漏斗不能从单一影像中被揭示。赵远方等[11]以ENVISAT ASAR数据为基础,采用临轨基准转换实现了北京和天津2个不同轨道的影像拼接,并成功监测了2003-2009年京津高铁的地面沉降情况,最大沉降速率为52.39 mm/a。朱锋等[12]基于InSAR和小波变换方法对ASAR数据实现了京津高铁北京段不均匀沉降的识别。Liu等[13]基于ENVISAT ASAR数据,采用时序干涉测量技术等手段,对京津高铁北京段地面沉降进行监测,并利用监测结果分析其差异性沉降的成因。相比而言,高分辨率影像在大型线性工程监测中具有更明显的优势。
此外,一些国内外学者也针对其他的线性道路展开了研究。黄雅虹等[14]反演出北京亦庄轻轨工程建设场地的代表性骨架成分弹性储水因子和非弹性储水因子,并预测了沉降趋势。王帅雁[15]结合地面沉降量与地下水位变化间的相互关系,得出了京沪高速铁路穿过部位的沉降量预测。Heleno等[16]运用PS-InSAR技术发现了里斯本地区的两个新形成的沉降区,沉降区穿过主要公路与铁路线,沉降原因主要为地下水的过度开采。贾洪果等[17]采用超短基线PSInSAR模型与计算方法,提取天津市西青区西青道和京沪高速铁路局部路段的地表沉降信息。刘超[18]分析了西安地铁二号线沉降成因,其与地裂缝、地下水开采有关。Daniele Perissin等[19]运用SARPROZ软件对上海地区进行了沉降监测,PS-InSAR结果与Google Earth结合,可精确追踪到地铁隧道与公路的沉降情况。Chen等[20]对青藏铁路进行沉降监测,找到了一种适用于冻土的新方法,最大限度的减少了季节去相关效果。蒋亚楠等[21]采用高分辨率SAR影像针对上海磁悬浮列车进行了监测,沉降速率在-10~8 mm/a范围内,线路不均匀沉降明显。
综上所述,InSAR的应用领域十分广泛。前人对于京津高铁地面沉降的研究大部分仅采用分辨率相对较低的SAR影像,现有研究均表明京津高铁沿线地面沉降与地下水有关,但地面沉降与地下水叠加分析仍需进一步研究。本文在前人的研究基础上,尝试采用高分辨率的SAR影像获取京津高铁北京段地面沉降信息,从动静载荷视角结合北京地区地下水、断裂带、地质条件和含水层系统介质等数据,综合分析研究区沉降原因。

2 基本原理

合成孔径雷达干涉(Synthetic Aperture Radar Interferometry, InSAR)技术是利用覆盖同一地面区域的两幅SAR影像进行相位分析,每幅影像都记录了对应的地面目标的强度和相位信息,通过分析 2个相位差提取地表高程信息以及形变信息的一种干涉测量技术。干涉相位是两雷达天线到目标点的斜距之差的函数,斜距差是由参考面及点目标的相对位置决定的,若两次观测时间内有地表形变发生,且有大气延迟相位影响,则干涉相位最终由参考面相位、地形相位、地表形变相位、噪声和大气延迟相位组成[22-24]。
φ = ϕf + ϕt + ϕd + ϕn + ϕa （1）
为了精确获取目标地物的形变信息,首先要去除影响较大的参考面和地形相位贡献,二次差分可以有效地去除这2个量,可以采用D-InSAR技术的“二轨”法和“三轨”法,以及“四轨”差分方法[25]。 PS-InSAR技术是在D-InSAR技术的基础上完善并发展起来的,它是对覆盖同一地区的多景SAR影像,通过计算时间序列上强度和相位信息的稳定性,筛选出一系列具有稳定散射特性的的PS点,然后基于这些PS点目标进行时间序列上的相位分析,从而获得精确的形变信息。PS-InSAR技术流程如图1所示。
Fig. 1 The flow chart of PS-InSAR technique

图1 PS-InSAR技术处理流程

3 实验数据与处理

3.1 实验数据

本文选用覆盖北京中心城市和通州部分地区的45景TerraSAR-X影像为数据源,并辅以SRTM3 90 mDEM数据,其中TerraSAR-X影像的地面分辨率为3 m,极化方式为HH极化,时间跨度为2010年4月到2015年5月,京津高铁北京段北起北京南站,南至通州区马驹桥镇小杜社村地区,研究区范围如图2所示。
Fig. 2 The image of Beijing-Tianjin high-speed railway

图2 京津高铁影像范围

3.2 处理过程

研究运用SARPROZ[26]软件,利用PS-InSAR技术,提取并分析InSAR数据集的时间基线、空间基线和多普勒中心偏移等参数,选择影像2012-07-05为最优主影像,干涉对对应空间基线和时间基线信息如表1所示,数据集时空基线分布图如3所示。对数据集进行配准及预处理,并通过对空间相邻分析点之间的相位相关性进行构网分析,来测算大气延迟相位。将振幅离差阈值法和相干系数阈值法相结合进行PS候选点的识别和确定PS点。当振幅离差阈值设为0.3,相干系数设为0.7时,PS点个数为364 192个,此时绝大多数点的连接相关性大于0.8。然后结合线性地表形变速率、建筑物高程及季节性形变对PS点进行解算,获得PS点的地表形变情况。
Fig. 3 Spatial-temporal baseline distribution of the dataset

图3 数据集时空基线分布图

Tab. 1 The information of spatial baseline and time baseline

表1 干涉对对应空间基线和时间基线信息

干涉对 主影像 辅影像 空间基线/m 时间基线/d 干涉对 主影像 辅影像 空间基线/m 时间基线/d
1 2012-07-05 2010-04-13 35.51 -814 24 2012-07-05 2013-01-19 -187.64 198
2 2012-07-05 2010-05-27 -121.76 -770 25 2012-07-05 2013-02-21 127.17 231
3 2012-07-05 2010-07-10 22.81 -726 26 2012-07-05 2013-03-26 -265.72 264
4 2012-07-05 2010-08-23 128.17 -682 27 2012-07-05 2013-04-17 -217.41 286
5 2012-07-05 2010-11-19 -16.82 -594 28 2012-07-05 2013-05-09 -14.94 308
6 2012-07-05 2011-01-02 -330.13 -550 29 2012-07-05 2013-05-31 -130.48 330
7 2012-07-05 2011-02-15 -416.43 -506 30 2012-07-05 2013-07-03 -319.69 363
8 2012-07-05 2011-04-22 -31.27 -440 31 2012-07-05 2013-08-05 128.48 396
9 2012-07-05 2011-06-27 51.95 -374 32 2012-07-05 2013-09-07 -28.48 429
10 2012-07-05 2011-09-01 26.65 -308 33 2012-07-05 2013-11-01 12.53 484
11 2012-07-05 2011-09-23 10.22 -286 34 2012-07-05 2013-12-15 -34.56 528
12 2012-07-05 2011-11-06 112.48 -242 35 2012-07-05 2014-01-28 -22.80 572
13 2012-07-05 2011-12-20 -50.54 -198 36 2012-07-05 2014-06-09 -394.09 704
14 2012-07-05 2012-02-02 221.30 -154 37 2012-07-05 2014-09-05 -134.91 792
15 2012-07-05 2012-02-24 10.76 -132 38 2012-07-05 2014-12-02 108.95 880
16 2012-07-05 2012-04-08 -60.16 -88 39 2012-07-05 2014-12-13 130.13 891
17 2012-07-05 2012-04-30 69.68 -66 40 2012-07-05 2015-01-04 -586.32 913
18 2012-07-05 2012-06-02 -428.82 -33 41 2012-07-05 2015-01-15 132.81 924
19 2012-07-05 2012-07-05 0.00 0 42 2012-07-05 2015-02-17 85.52 957
20 2012-07-05 2012-08-07 -366.04 33 43 2012-07-05 2015-03-22 293.60 990
21 2012-07-05 2012-09-09 409.56 66 44 2012-07-05 2015-04-24 58.93 1023
22 2012-07-05 2012-10-12 -401.19 99 45 2012-07-05 2015-05-27 250.61 1056
23 2012-07-05 2012-11-14 -487.79 132

4 实验结果及精度验证

4.1 实验结果

PS-InSAR沉降速率结果如下图4所示,沿京津高铁作2 km缓冲区,缓冲区内结果能够直观显示所有铁路沿线范围内的PS点及其年沉降速率结果。京津高铁北京南站至十里河区间DK0-DK7路段,年沉降速率小于10 mm/a,至十八里店区间DK7-DK11路段,年沉降速率在10~40 mm/a范围内浮动,过亦庄站至东石村以东区间DK11-DK22路段,最大年沉降速率达到90 mm/a,至永隆村以西DK22-DK24路段,年沉降速率有所缓解,往东至坨堤村DK24-DK28路段,沉降较为稳定,年沉降速率小于10 mm/a。

4.2 精度验证

为了验证 PS-InSAR 技术监测结果的可靠性,本文利用4个水准测量点 P1、P2、P3和P4进行验证,验证点的时间是 2010年,检验对应的2010年的InSAR形变值。水准点的位置如图4所示。水准测量值和 InSAR 监测值的结果如表2所示。从水准点验证结果来看,最大误差为2.565 mm,最小误差为0.1 mm,说明了PS-InSAR监测结果与水准点测量结果具有较好的一致性。
Tab. 2 The comparative validation results of InSAR and leveling

表2 对应 InSAR 结果和水准测量对比验证

点号 水准点测量/(mm/a) InSAR测量/(mm/a) 误差/mm
P1 1.400 -0.225 -1.622
P2 -50.20 -51.69 -1.490
P3 -55.80 -55.70 0.100
P4 -3.900 -1.335 2.565
Fig. 4 The subsidence velocity

图4 年均沉降速率

5 地面沉降原因分析

多年来,国内外专家对引发地面沉降的原因展开了广泛的探讨,研究表明沉降原因归纳起来大致可分为2大因素：① 以地质构造运动为主的自然因素;② 以地表载荷和地下工程为主的人为因素。自然因素可包括地震、火山运动、板块构造变化、地壳应力、土体固结等人类不能改变的自然活动;人为因素包含开采地下固体、流体等矿产和资源,以及地下大型施工建设等外在人为活动[27]。本文从地下水开采、动静载荷、断裂带和含水层系统介质4个方面分析沉降原因。

5.1 地下水开采对地面沉降的影响

在城市地面沉降中,较自然因素相比,人为因素居于主导地位,而地下水过量开采是导致地面沉降的最主要原因之一。
现有研究表明,北京平原区地下水消耗量中,大部分来源于地下水的开采。北京市2000年平原区地下水开采指数显示,顺义、大兴、通州等地区的开采程度指数全部大于平均值,且其用水量始终高于其他区县,地下水开采量也高居榜首,属于地下水严重超采区[28-29]。据统计,北京市全年用水量正呈现逐年增长的趋势。近年来城市地面沉降已进入快速发展阶段,人们逐渐意识到地面沉降的严重性,政府也越来越重视,并采取了一系列应对措施来控制地下水的开采。
通过水务局公开发布的2010-2014年发布的北京市水资源公报,获取这5年的北京市水资源数据以及北京市平原区地下水位等值线图、年降水量等值线图,将PS-InSAR结果与地下水位插值数据相叠加,得到图5和图6。
由图5、6可知,沉降严重地区DK11-DK22路段2010-2014年地下水位与降雨量的范围如表3所示。
Fig. 5 Settling volume and the superposition of the groundwater from 2010 to 2014

图5 2010-2014年沉降量与地下水水位叠加图

Fig. 6 Setting volume and the superposition of precipitation from 2010 to 2014

图6 2010-2014年沉降量与降雨量叠加图

Tab. 3 Statistics of the groundwater (elevation) and rain

表3 2010-2014年地下水位(标高)与降雨量

年份 地下水位/m 降雨量/mm
2010 13.8~15.5 399~434
2011 13.8~15.5 537~706
2012 10.3~15.5 707~905
2013 8.47~15.5 476~503
2014 10.3~15.5 435~503
由表3可知,2010-2014年地下水标高最高水位为15.5 m,最低水位为8.47 m,总体呈下降趋势,最大降雨量为905 mm,最小降雨量为399 mm。2013年地下水位为8.47~15.5 m,降雨量为476~503 mm;2014年地下水位为10.3~15.5 m,降雨量为435~503 mm。将2013年沉降量与2014年沉降量进行对比,由图7可知,标记1处沉降量由2013年的-67.16~-55.3 mm减少到2014年的-55.29~-44.18 mm;标记2处沉降量由2013年的-80.64~-67.17 mm减少到2014年的 -67.16~-55.3 mm;标记3处沉降量由2013年的 -80.64~-67.17 mm减少到2014年的-67.16~-55.3 mm。结合表3与图7可得,2013年地下水位比2014年低,同时这两年降雨量对地下水补给量相近,2013年沉降明显比2014年严重,由此说明了地面沉降与超采地下水之间有着密切的联系。开采地下水越严重,地下水水位越低,沉降越严重,沉降越明显。
Fig. 7 Comparison of subsidence in groundwater influence in 2013 and 2014

图7 地下水作用下2013年和2014年沉降量对比

5.2 动、静载荷对地面沉降的影响

5.2.1 静载荷对地面沉降的影响
选取沉降较严重地区DK14-DK17路段,基于高分辨率遥感影像对平房、高层建筑、临时搭建棚等进行分类提取,矢量化结果与沉降量叠加结果如图8所示。矢量化结果显示,与2012年比,2014年的高层建筑比2012年增多了18.8%,平房比2012年减少了6.5%,临时搭建棚比2012年减少了34.6%。由表3可得,2012年与2014年地下水位信息一致,均为10.3~15.5 m,将2014年沉降量与2012年沉降量进行插值处理,新增高层建筑附近地面沉降加剧。由图9可知,标记1、2处新增建筑物地面沉降量由2012年的-20~-12 mm变为2014年的-28~-21 mm,标记3处新增建筑物地面沉降量由2012年的-36~-29 mm变为2014年的-44~-37 mm。剥离地下水因素的影响,当高层建筑增多,沉降量也随之增大,说明静载荷对京津高铁地面沉降也造成一定影响。
Fig. 8 Building distribution in DK14-DK17

图8 DK14-DK17路段建筑分布图

Fig. 9 The subsidence with architectural changed in 2012 and 2014

图9 2012年和2014年建筑变化沉降量

5.2.2 动载荷对地面沉降的影响
根据铁路网发布的消息,2010年发车频次为 59对,2011年发车频次为69对,2012年发车频次为77对,2013年发车频次为79对,2014年发车频次为84对。从2010年到2014年发车频次不断增加,最 小发车时间也由2010年的15 min发展到2014年的3 min。
沉降严重地区DK11-DK22路段,2010年与2011年地下水位相同,都为13.8~15.5 m,2010- 2011年增加的车次为10对,相较其他年发车频次增加的最多,由图10可知沉降量增加的最为明显,2012-2013年、2013-2014年增加的发车频次分别为2对、5对,沉降增加量也逐渐变缓。由此可见,随着发车频次的逐年增加,动载荷对京津高铁沿线地面沉降也具有一定的影响。
Fig. 10 Setting volume from 2010 to 2014

图10 2010-2014年沉降量

5.3 地质构造对地面沉降的影响

如图11所示,整个研究区内的京津高铁先后分别穿过南苑-通州断裂带和旧宫断裂带,不同地质时期、不同性质的构造运动影响着区域第四系沉积和水文地质条件,且在与断裂带交叉路段周围发生了不同规模的地面沉降。南苑-通州断裂带主要形态为正断层,重力上为一梯级带,断裂带第四纪以来活动明显,具体表现为地表水系明显受该断裂影响,如河流在断裂带附近出现河流改道等现象,现今垂直活动速率大于0.15 mm/a[29]。断裂带西北侧地区（DK0-DK7路段）,该区晚第三纪时下陷,接受了较厚的第三系沉积,而第四纪时期则相对抬升,只接受不到百米的沉积物,且沉积物颗粒较粗,土体可压缩能力低,同时该地区地下水易于接受大气降水和侧向径流补给,此处5年来形成了一个小型沉降漏斗,年均沉降速率最大约为30 mm/a。在朝阳西直河-孙家坡-水牛房附近周边地区,铁路穿过旧宫断裂带,第四纪总体上呈下降状态,接受第四系沉积,局部受大兴隆起影响,在早更新世地层受到一定剥蚀作用,第四系沉积物平均厚度为200 m左右。该处沉降较为严重,经过多年的形变积累,形成了大型沉降漏斗,年均沉降速率约为80 mm/a。两沉降发生地区均恰巧与断裂带覆盖地区相重合,由此可推断,地面沉降与断裂带地质构造有关,京津高铁沿线地面沉降在一定程度上受断裂带控制。
Fig. 11 Fault zone in the study area

图11 研究区断裂带图

5.4 含水层系统介质对地面沉降的影响

研究区沉降较为严重路段处在大兴迭隆起。大兴迭隆起构造带上覆盖较厚的第四系和第三系地层。其中,最上方覆盖的第四系地层的厚度由西南向东北逐渐增加,第四系的最底部由10~15 m左右较连续的粘土层组成[30]。此外,本文研究区地理位置离朝阳区王四营地面沉降监测站较近,杨勇等指出王四营站分层标监测段66~94 m为粘土层与砂层互层,层次较多[31]。现有研究数据表明,地面沉降一般主要容易发生在粘性土层,而在砂砾层的沉降量则相对较小。本文研究区沉降较严重地区的粘土层分布较为广泛、粘土层较厚,研究区所处的区域地质结构特征导致该地区较容易发生地面沉降。

6 结论

本文基于TerraSAR-X数据采用永久散射体干涉测量（PS-InSAR）技术,获取京津高铁北京段2010-2015年地面沉降形变信息,并分析了城际铁路不均匀地面沉降的原因。研究结果表明：京津高铁北京段沿线地面沉降在空间上存在一定差异性。地下水超采是沿线区域地面沉降的主要因素,动静载荷共同作用下对地面沉降产生一定的影响,沿线地面沉降一定程度上受到南苑—通县断裂带和旧宫断裂带构造控制,沉降量较大的路段位于粘土层较厚的大兴迭隆起。随着南水北调客水进京,区域用水模式会有一定调整,京津高铁沿线局部地区地下水水位会有所恢复。为了确保京津高铁的安全运营,相关部门应对地下水开采进行严格的规范,绕开高速铁路桥梁工程范围内,科学、合理、严格按照相关的规定进行开采工作的实施。

The authors have declared that no competing interests exist.

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