近年来，随着遥感技术的快速发展，新型传感器不断涌现，InSAR技术作为一种新型对地观测手段，具有精度高、覆盖范围广、全天时、全天候等优势，被越来越多地应用于城市地面沉降监测、人工建筑物沉降监测及滑坡监测等方面^[1-4]。2002年Berardino等^[5]提出小基线集差分干涉测量时序分析技术(SBAS-InSAR)，该技术凭借其独特优势，在大区域、长时序的地面沉降监测领域具有巨大的应用前景，监测精度可达mm级^[6-8]。

新疆WLL水库于2005年建成并投入使用，经过数年运营，水库北侧大坝出现较大沉降变形，给水库安全运营带来极大隐患。为保障大坝安全，WLL水库自建库以来持续采用水准测量方式进行大坝沉降监测，但水准监测范围小、频次低、周期长、成本高、工作强度大。将InSAR技术引入WLL水库大坝沉降监测工作，是目前解决传统沉降监测问题的最佳方案。本文基于SBAS-InSAR技术获取WLL水库及周边区域地表沉降信息，分析地表沉降影响因素与规律，可为地表沉降治理和安全事故预防提供决策依据。

1 研究区及数据简介

新疆WLL水库距阜康市城区西约15 km、216国道北约5 km，整个水库呈马蹄形，面积约为23.8 km²，是建在低液限粉土地基上的碾压式均质土坝平原水库。水库周围地形以戈壁为主，周边分布有工业区、住宅小区以及部分耕地。为消除轨道误差及地形起伏带来的影响，使用欧空局ESA提供的精密轨道数据(定位精度优于5 cm)和日本宇宙航空研究开发机构JAXA发布的高精度全球DEM数字地面模型AW3D30(水平分辨率30 m，高程精度5 m)，选取2017-03-14~2020-10-24共48景Sentinel-1A影像作为实验数据。

2 精度验证 2.1 内符合精度验证

使用相同数据源，采用PS-InSAR技术进行解算，获取研究区沉降信息。将PS-InSAR沉降速率与SBAS-InSAR沉降速率进行求差处理，共计37 916个像素。据统计，沉降速率差值在0~5 mm区间内的像素数为22 330个，占总像素数的60%；沉降速率差值在5~10 mm区间内的像素数为13 666个，占总像素数的36%。经计算，二者沉降速率差值中误差为±5.7 mm。

在WLL水库大坝不同坝段迎水坡和背水坡选取12个特征点，在甘泉堡工业区、准东石油基地、农田A及农田B各选取1个特征点，共计16个特征点(图 1)。根据PS-InSAR和SBAS-InSAR计算结果，提取上述特征点各期累积沉降量，求取两种方法下同期累积沉降量差值，并根据式(1)计算差值中误差，根据式(2)计算二者相关系数。

$ m = \pm \sqrt {\frac{{[\mathit{\Delta \Delta }]}}{{n - 1}}} $

(1)

式中，Δ为同期PS-InSAR与SBAS-InSAR累积沉降量的差值，n为特征点个数。

$ \begin{gathered} r=\frac{\operatorname{cov}(X, Y)}{\sigma_{X} \sigma_{Y}}= \\ \frac{\sum\limits_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\bar{X}\right)\left(Y_{i}-\bar{Y}\right)}{\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}} \sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}\left(Y_{i}-\bar{Y}\right)^{2}}} \end{gathered} $

(2)

式中，X_i为SBAS-InSAR累积沉降量，X为SBAS-InSAR累积沉降量均值，Y_i为水准累积沉降量，Y为水准累积沉降量均值，n为检验点个数。

经计算，16个累积沉降量差值中，最小中误差为±5.2 mm，最大中误差为±18.7 mm，误差均值为±10.5 mm。

2.2 外符合精度验证

InSAR获取的地面形变结果是相对于基准点而言的，基准点就是研究区内其他形变点的参考基准^[9]。SBAS-InSAR计算时选择水准基准网点(一等水准点)作为基准点，计算完成后将形变结果由雷达视线方向LOS转换到垂直方向，同时将同时段SBAS-InSAR计算结果与水准成果统一投影到WGS-84坐标系中，实现InSAR与水准的时空基准统一。

选择56个二等水准点作为检验点，根据2017-11、2018-06和2018-11水准监测成果，分别在同时段SBAS-InSAR计算结果中提取相应位置处累积沉降量，根据式(1)和式(2)计算PS-InSAR和SBAS-InSAR差值中误差及相关系数。经计算，上述3期数据中，中误差分别为±3.8 mm、±7.3 mm和±11.9 mm，相关系数分别为0.92、0.79和0.82。年均沉降速率方面，二者相关系数为0.82，中误差为±7.5 mm/a。

由内、外符合精度验证可知，SBAS-InSAR技术具有较高可靠性和精度，可满足WLL水库大坝及周边区域地表沉降监测需求。

3 计算结果分析 3.1 大坝沉降分析

WLL水库大坝轴线总长为17.7 km，将整个水库大坝分为西坝、中坝、东坝及南坝4个坝段。大坝及周边2 km范围内SBAS-InSAR平均沉降速率及累积沉降量如图 2所示。总体上看，大坝及周边2 km范围内形变区主要集中在中坝、农田B、水产养殖中心和苏通创业园。WLL水库大坝处于整体下沉阶段，沉降速率自东南至西北方向逐渐增大，沉降主要集中在中坝。中坝平均沉降速率为-12.0 mm/a，Z4150(为Z4+150简写，其含义为：该点距Z4点里程150 m, 下文同)~Z5750区间为沉降最快区域，最大速率达-24.6 mm/a。西坝、东坝及南坝下沉速率较小，平均沉降速率分别为-4.1 mm/a、-4.5 mm/a和-3.3 mm/a。

为获得大坝坝体整体沉降数据，自WLL水库大坝中坝Z0处开始，在坝顶间隔200 m取点，提取各点沉降数据，制作2017~2020年累积沉降量图，如图 3所示(2017-04-07为参考零点)。

由图 3可知，中坝沉降量明显大于其他3个坝段，尤其是放水涵洞(Z4200)附近。截至2020-10-24，Z4400处最大累积沉降量达-86.6 mm，平均累积沉降量达-47.1 mm，西坝、东坝及南坝平均累积沉降量分别为-11.5 mm、-19.5 mm和-9.0 mm。从累积沉降量曲线来看，2017~2020年期年沉降速率逐渐减小，表明WLL水库沉降趋于稳定。

大坝周边2 km范围内，分布有农田A、农田B、水产养殖中心及苏通创业园4个沉陷区。其中，农田A、农田B及苏通创业园3处沉降速率及沉降量较大，但距离大坝较远，目前沉降影响范围被戈壁阻断，未对大坝造成不利影响；水产养殖中心距离大坝较近，但沉降范围较小，且沉降速率、沉降量都不大，目前也未对大坝造成影响。

3.2 周边典型区域沉降分析

由图 2可知，甘泉堡工业区、准东石油基地和农田B各形成一个较大沉降漏斗，漏斗中心最大沉降速率分别达-53.6 mm/a、-36.4 mm/a和-25.0 mm/a；红柳树工业园、苏通创业园和阜西工业区各形成一个较小沉降漏斗，漏斗中心最大沉降速率分别达-25.4 mm/a、-18.9 mm/a和-23.6 mm/a。由于农田A相干性较差，大部分地区没有解算结果，但在有解算结果的农田边缘，最大沉降速率已达-44.9 mm/a。由此可见，农田A也形成了一个覆盖范围广、下沉速率大的沉降漏斗。

上述沉降漏斗自2017年出现后发展迅速，沉降范围及沉降数值不断增大。截至2020-10-24，甘泉堡工业区、准东石油基地、农田B、红柳树工业园、苏通创业园和阜西工业区最大累积沉降量分别达到-195.5 mm、-117.4 mm、-106.4 mm、-98.9 mm、-76.4 mm和-102.2 mm。

3.3 沉降原因探讨 3.3.1 地表荷载

1) 水库库容。WLL水库设计库容为2.81×10⁸ m³，属大(二)型水库，最大设计库水位为500 m。在水库中坝Z1600、Z4000、Z7000处各选择一个坝顶点，根据库水位数据，结合2017~2020年SBAS-InSAR计算结果，绘制库水位-沉降量曲线，如图 4所示。可以看出，大坝沉降量与库水位之间具有较高相关性。经计算，Z1600、Z4000、Z7000处沉降量与库水位之间相关系数分别为0.60、0.88、0.64。由于水深自放水口向两侧逐渐下降，因此相关系数自中坝放水口向两侧逐渐减小。

2) 大坝自重。WLL水库最大坝高(相对)28 m，坝高自中坝向两侧逐渐降低。根据坝高数据，结合2020-10-24累积沉降量，绘制坝高-累积沉降量曲线，如图 5所示(累积沉降量正值表示下沉)。可以看出，除Z0400~Z4200外，其他坝段2020-10-24累积沉降量与坝高保持高度一致性，二者相关系数为0.85。Z0400~Z4200相关性较差，原因可能是受水产养殖中心限制开采地下水措施影响。

3.3.2 地下水位

近年来，WLL水库周边工业和农业用水量逐年上升。据新疆统计年鉴，截至2020年，阜康地区水浇地总面积为562.2 km²，占总耕地的99%。随着地下水的过度开采，WLL水库周边工业区和农田形成较大沉降区，威胁到WLL水库运营安全。

在WLL水库周边选择3个特征点(红柳树工业区、农田A、农田B)及2个地下水位监测井(潜2、潜36)，位置分布如图 6所示。

根据2017~2020年SBAS-InSAR计算结果，结合地下水位数据，绘制地下水位-沉降量曲线，如图 7所示。

经计算，红柳树工业区特征点沉降量、农田B特征点沉降量与潜2井地下水位相关系数分别为0.55和0.60，农田A特征点沉降量与潜36井地下水位相关系数为0.58。由此可知，地下水位与地表沉降量有显著的相关关系，即地表沉降量会受到地下水位变化的影响。

4 结语

根据2017-03~2020-10的48景Sentinel-1A影像，基于SBAS-InSAR技术，获取新疆WLL水库及周边区域地表沉降信息，并对大坝及周边区域地表沉降情况、影响沉降的因素、周边区域地表沉降对大坝的影响等几个方面进行分析总结，结论如下：

1) 使用InSAR技术对水库大坝沉降进行监测是可行的，年均沉降速率监测精度可达±7.5 mm/a。

2) WLL水库大坝表现为整体下沉，沉降速率及沉降量均表现为东南至西北方向逐渐增大，在水库水位、大坝自重及地下水位等因素的共同影响下，WLL水库中坝段沉降最为严重。

3) 2017~2020年沉降数据表明，WLL水库大坝沉降速率逐年减小，进入沉降稳定阶段，不同坝段沉降数值过渡平缓，坝段整体性保持较好。

4) 由于受到地下水开采影响，2017~2020年期间沉降范围不断向水库大坝方向延伸，与水库大坝沉降区有合并趋势。建议今后密切关注水库东侧农田A和水库西北角农田B两处的沉降发展趋势，并加强水库东坝及中坝Z4800~Z6200处的沉降监测，水库周边其他区域沉降未对大坝产生实质性影响。