黄河三角洲（YRD）由于人类活动导致的地面沉降在过去三十年的演变过程，通过连续的SAR干涉测量技术得以研究

《Remote Sensing Applications: Society and Environment》：Three decades evolution of land subsidence driven by anthropogenic activities in the Yellow River Delta (YRD) from continuous SAR interferometry

本研究基于多传感器InSAR技术构建了TAFMC方法，首次实现了黄河三角洲1992-2024年长达三十年的连续地面沉降监测。发现深层地下水开采导致区域年均沉降速率达15cm/yr，其中广饶县累计沉降达220cm。2021年后沉降速率下降至5cm/yr以下，2015年后沿海出现盐水工业引发的沉降漏斗区，2023年新增虾类养殖相关小型漏斗区。为三角洲地区人地相互作用研究提供了新方法。

　　这篇研究聚焦于黄河三角洲（YRD）的地面沉降问题，旨在通过一种创新的多传感器InSAR时序数据连接方法，揭示过去三十年内该区域的地面变形演变机制。黄河三角洲是中国最大的三角洲之一，拥有超过3.5亿人口，且分布着多个大型城市，其地理和经济重要性不言而喻。然而，由于人类活动的影响，该区域经历了严重的地面沉降，这不仅威胁着当地的生态环境，还对基础设施和沿海防洪能力构成了重大挑战。

研究的核心在于解决传统InSAR分析方法在长时间尺度上存在的局限性。目前，许多基于InSAR的研究主要集中在短期监测或单个卫星的数据上，难以全面描绘出长时间跨度内的变形趋势。此外，由于多传感器观测数据之间可能存在时间上的断层，这种断层在一定程度上限制了对沉降机制的深入理解。因此，本文提出了一种名为“趋势自适应功能建模与连接方法”（TAFMC）的新技术，该方法不仅能够适应不同类型的地面变形趋势，还能在较低的计算成本下实现大范围的应用。

TAFMC方法的创新点在于其能够灵活地应对不同时间段的变形数据，尤其是在处理时间不连续的观测数据时表现出更强的鲁棒性。传统方法通常采用统一的功能模型，如线性、双曲或逻辑模型，对所有时间段进行拟合，但这种方法在面对复杂或变化的变形模式时可能不够精确。相比之下，TAFMC方法通过自适应建模，可以更准确地捕捉到不同区域和时间段的变形特征，从而提供更加细致和全面的地面变形分析。这一技术的提出，不仅为黄河三角洲的地面沉降研究提供了新的工具，也为其他三角洲地区的长期监测提供了可借鉴的方法框架。

在应用方面，研究整合了六种不同的InSAR传感器数据，包括ERS-1/2、JERS、Envisat ASAR、ALOS-1、Radarsat-2和Sentinel-1，这些数据覆盖了从1992年到2024年的完整时间段。通过将这些数据连接起来，研究人员能够构建出一个连续的地面变形时间序列，从而更清晰地描绘出过去三十年内黄河三角洲的沉降演变过程。这种跨传感器、跨时间的数据整合，使得研究能够揭示出沉降区域的动态变化，包括沉降速率的变化、沉降区域的迁移以及不同人类活动对沉降的影响。

研究结果表明，黄河三角洲的沉降主要由地下水开采、油气开采以及盐水工业等人类活动引起。在1992年至2021年间，该区域的沉降速率较高，尤其是在广饶县，沉降量达到了220厘米。然而，自2021年起，沉降速率明显下降，从每年超过10厘米降至每年约5厘米。这一变化可能与多种因素有关，包括政策调整、资源管理措施的加强以及经济活动的变化等。此外，自2015年以来，沿海地区的沉降漏斗向内陆迁移，这可能是由于盐水工业的扩张所导致的。到了2023年，虾类水产养殖活动的增加也引发了多个小型沉降漏斗的出现，这些漏斗的沉降速率超过了15厘米/年。

通过TAFMC方法的引入，研究人员不仅能够更准确地识别出这些沉降漏斗的形成和演变，还能够分析不同人类活动对地面变形的贡献。例如，广饶县的沉降主要归因于地下水的过度开采，而近年来的沉降漏斗迁移则与盐水工业密切相关。这些发现对于理解人类活动如何影响三角洲地区的地面变形具有重要意义，同时也为沿海地区的防洪和基础设施保护提供了科学依据。

此外，研究还强调了InSAR技术在监测地面变形方面的优势。InSAR作为一种高分辨率的大地测量技术，能够提供精确的地面变形数据，尤其是在长时间跨度和大范围区域的监测中。然而，传统的InSAR分析方法在处理多传感器数据时存在一定的挑战，包括数据间隙带来的不确定性以及不同传感器之间数据不一致的问题。TAFMC方法通过引入自适应建模和连接机制，有效克服了这些障碍，使得研究能够在更广泛的时空范围内进行。

在方法验证方面，研究对InSAR测量的准确性进行了评估。通过对比不同传感器之间的变形数据，研究人员发现Sentinel-1升轨和降轨数据之间的相关性高达0.90，这表明其测量结果具有较高的可靠性。同时，ALOS-1与Envisat ASAR数据之间的相关性为0.49，平均误差分别为1.43毫米/年和-1.05毫米/年。这些结果进一步验证了TAFMC方法在连接多传感器InSAR数据方面的有效性，也为后续的广泛应用奠定了基础。

研究还特别关注了油田区域的地面变形情况。油田开采会导致地下储层压力下降，进而引发储层压缩和地表沉降。为了提高油田产量，通常会通过注入水、二氧化碳或其他物质来增加储层压力，这一过程可能同时导致地表的抬升。因此，对油田区域的长期监测不仅有助于理解沉降的演变过程，还能够评估注水等措施对地表的影响。研究指出，通过长期监测，可以更准确地识别出这些复杂的变形模式，从而为油田管理提供科学支持。

在结论部分，研究总结了TAFMC方法在黄河三角洲地面沉降研究中的应用效果。该方法能够有效地连接不同时间段和不同传感器的InSAR数据，适应多种变形趋势，并在较低的计算成本下实现大范围的应用。通过过去三十年的连续InSAR数据，研究人员发现地面沉降的演变过程受到多种人类活动的共同影响，这些活动包括地下水开采、油气开采以及盐水工业等。同时，研究还指出，随着人类活动的调整和管理措施的实施，地面沉降的速率在近年来有所减缓，这表明通过科学管理，可以有效控制地面沉降的进程。

此外，研究还强调了对三角洲地区进行长期监测的重要性。由于三角洲地区通常处于沿海地带，其地面沉降与海平面上升相互作用，可能导致更严重的土地流失和沿海洪水风险。因此，对地面沉降的持续监测和分析不仅有助于评估当前的环境和经济风险，还能够为未来的城市规划和资源管理提供重要的参考依据。TAFMC方法的提出，为这一目标的实现提供了新的技术手段，同时也为其他类似地区的研究提供了可复制的模式。

综上所述，这篇研究通过引入TAFMC方法，不仅填补了过去在黄河三角洲长期地面沉降研究中的空白，还为多传感器InSAR数据的整合和分析提供了一种新的思路。其研究成果对于理解人类活动与地面变形之间的关系，以及制定有效的防洪和资源管理策略具有重要的科学价值和现实意义。未来的研究可以进一步扩展TAFMC方法的应用范围，探索其在其他三角洲地区的适用性，并结合更多的环境和社会经济数据，以更全面地评估地面沉降的影响。