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基于SBAS-InSAR技术的大型滑坡时序微小形变分析及其灾变时间预报
被引量：
6
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作者
马闯
缪海波
+3 位作者
杨犇
朱隆奇
安广强
杨冰颖
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第22期9404-9412,共9页
发育于高山峡谷区的大型滑坡往往具有隐蔽性强、突发性高和危害性大的特点,基于传统监测方法的时序形变数据通常非常匮乏,从而给此类滑坡的早期识别和灾变时间预报带来了极大困难。鉴于此,以西藏自治区江达县波罗乡白格滑坡为例,基于23...
发育于高山峡谷区的大型滑坡往往具有隐蔽性强、突发性高和危害性大的特点,基于传统监测方法的时序形变数据通常非常匮乏,从而给此类滑坡的早期识别和灾变时间预报带来了极大困难。鉴于此,以西藏自治区江达县波罗乡白格滑坡为例,基于23幅C波段Sentinel-1A升轨雷达影像,利用短基线雷达干涉测量技术(SBAS-InSAR)获取了2017年3月18日至2018年10月3日的垂直方向地表时序形变数据,分析了该滑坡的年平均形变速率、累积形变演化以及典型观测点的累积位移变化,然后利用速度倒数模型对其灾变时间进行了预报。结果表明:白格滑坡灾变前具有明显的形变分区,即强烈变形区、次强烈形变区、一般形变区和基本稳定区,其中强烈形变区的垂直方向年平均形变速率为-39~-67 mm/a;白格滑坡的形变模式概括为后缘滑移牵引—前缘阻滑段渐进滑移—中后部整体变形,与此对应形成了牵引区、阻滑区和主滑区,且阻滑区的形变对降雨较敏感;速度倒数模型预报白格滑坡灾变时间滞后于实际灾变时间8 d,预报效果良好。研究结果表明SBAS-InSAR技术在类似大型滑坡灾变前的形变演化特征分析及灾变时间预报中具有广阔的应用前景。
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关键词
大型滑坡
时序微小形变
SBAS-InSAR
灾变时间预报
速度倒数模型
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职称材料
题名
基于SBAS-InSAR技术的大型滑坡时序微小形变分析及其灾变时间预报
被引量：
6
1
作者
马闯
缪海波
杨犇
朱隆奇
安广强
杨冰颖
机构
安徽理工大学土木建筑学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第22期9404-9412,共9页
基金
安徽省自然科学基金面上项目(2208085MD97)
国家自然科学基金青年科学基金(41502335)。
文摘
发育于高山峡谷区的大型滑坡往往具有隐蔽性强、突发性高和危害性大的特点,基于传统监测方法的时序形变数据通常非常匮乏,从而给此类滑坡的早期识别和灾变时间预报带来了极大困难。鉴于此,以西藏自治区江达县波罗乡白格滑坡为例,基于23幅C波段Sentinel-1A升轨雷达影像,利用短基线雷达干涉测量技术(SBAS-InSAR)获取了2017年3月18日至2018年10月3日的垂直方向地表时序形变数据,分析了该滑坡的年平均形变速率、累积形变演化以及典型观测点的累积位移变化,然后利用速度倒数模型对其灾变时间进行了预报。结果表明:白格滑坡灾变前具有明显的形变分区,即强烈变形区、次强烈形变区、一般形变区和基本稳定区,其中强烈形变区的垂直方向年平均形变速率为-39~-67 mm/a;白格滑坡的形变模式概括为后缘滑移牵引—前缘阻滑段渐进滑移—中后部整体变形,与此对应形成了牵引区、阻滑区和主滑区,且阻滑区的形变对降雨较敏感;速度倒数模型预报白格滑坡灾变时间滞后于实际灾变时间8 d,预报效果良好。研究结果表明SBAS-InSAR技术在类似大型滑坡灾变前的形变演化特征分析及灾变时间预报中具有广阔的应用前景。
关键词
大型滑坡
时序微小形变
SBAS-InSAR
灾变时间预报
速度倒数模型
Keywords
large-scale landslide
time series micro-deformation
SBAS-InSAR
catastrophic failure time prediction
inverse velocity model
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
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作者
出处
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1
基于SBAS-InSAR技术的大型滑坡时序微小形变分析及其灾变时间预报
马闯
缪海波
杨犇
朱隆奇
安广强
杨冰颖
《科学技术与工程》
北大核心
2023
6
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