一种基于InSAR的新工作流程，用于DEM驱动的坡度建模和风险预测

《Geomatics, Natural Hazards and Risk》：A novel InSAR-based workflow for DEM-driven slope modeling and risk prediction

开放露天矿边坡稳定性评估与滑坡风险预测研究基于InSAR技术动态更新数字高程模型（DEM），结合有限差分数值模拟，提出多参数安全系数（Fos）预测模型，考虑干湿循环次数、强度及垂直位移，验证了模型在西藏某矿区的高效性与准确性（R2=0.81-0.91）。

　　
本文针对露天矿坑边坡稳定性评估与滑坡风险预测中的关键技术难题，提出了一种融合干涉合成孔径雷达（InSAR）数字高程模型（DEM）与有限差分数值模拟的创新方法。研究聚焦于高海拔多雨地区矿坑边坡，通过动态更新三维地形模型结合水力-力学耦合分析，建立了实时风险评估框架，其成果对矿业安全具有重要实践价值。

**技术路线突破**：传统边坡建模依赖无人机摄影测量或地面全站测量，存在数据更新滞后（数周至数月）、受天气制约明显、人工成本高等问题。本研究采用Sentinel-1卫星雷达数据（12天重访周期），通过InSAR技术实现2022-2024年间边坡三维地形的动态更新，较传统方法效率提升3-5倍。以西藏山南市桑日县某水泥矿尾矿库为对象，构建了包含人工填土层（Q4ml）、冲积层（Q4al+pl）和前寒武纪花岗闪长岩（γδK1）的三维地质模型，网格单元数达120万个，实现了厘米级精度地形重构。

**核心创新点**：
1. **动态建模技术**：首次将InSAR DEM与有限差分法（FLAC3D）结合，建立边坡动态数值模型。通过卫星数据反演获得2022-2024年间边坡高程变化（最大位移达15.6米），相比传统建模周期缩短80%以上。
2. **耦合渗流-力学模型**：创新性引入非饱和-饱和渗流理论，构建孔隙水压力分布与安全系数的量化关系。研究表明，边坡孔隙水压力在连续降雨下呈指数增长（增幅达300%-500%），导致安全系数（Fos）下降12%-18%。
3. **多参数预测模型**：建立基于垂直位移（Z）、干湿循环次数（N）和单次循环强度（I）的安全系数预测方程。验证显示模型R2值达0.81-0.91，成功预测边坡安全状态，较单一参数模型精度提升40%。

**关键发现**：
1. **边坡变形特征**：通过D-InSAR监测与数值模拟对比，发现边坡No.1在趾部（坡脚）位移集中（最大达8.2米），而边坡No.2在冠部（坡顶）位移显著（最大达7.5米）。数值模拟预测位移与实测值误差小于15%。
2. **安全系数演变规律**：连续5次干湿循环后，边坡安全系数仍维持在1.2-1.5的安全阈值内。值得注意的是，2023年8月单次高强度循环导致安全系数骤降23%，显示极端天气事件对边坡稳定性的关键影响。
3. **模型泛化能力**：在西藏高海拔地区验证的基础上，方法可拓展至类似气候条件（年均降水400-600mm）的露天矿边坡。模型参数调整后，成功应用于云南铜矿边坡稳定性评估，预测精度达89%。

**技术优势对比**：
- **InSAR技术**：相比无人机摄影测量（UAV-PG），在持续降雨（年降雨量超500mm）环境下数据获取成功率提升至92%；相比地面激光扫描（TLS），单次数据覆盖范围达5km2，成本降低80%。
- **数值模拟效率**：采用自适应网格加密技术，将计算网格从初始的1m划分细化至0.3m，使渗流-力学耦合计算效率提升3倍，可在24小时内完成200万网格单元的稳定性分析。

**工程应用价值**：
1. **风险预警时效性**：通过InSAR数据实时更新（12天周期），可实现边坡变形的周尺度监测与月尺度风险评估，较传统方法提前预警周期达4-6个月。
2. **多灾种耦合分析**：模型可扩展至地震、冻融循环等复合灾害场景。模拟显示，在叠加7级地震（PGA=0.3g）与连续3次干湿循环条件下，边坡安全系数仍保持1.15以上。
3. **成本效益比**：单边坡建模周期从传统方法的45天缩短至7天，年监测成本从120万元降至18万元，适合规模化矿场管理。

**方法局限性**：
研究显示，在极端松散堆积体（如粒径>50mm块石占比>60%）或存在明显冻融循环（年冻融次数>20次）的特殊地质条件下，模型预测精度可能下降15%-20%。建议后续研究引入机器学习算法进行参数优化。

本研究为矿山边坡智能监测提供了新的技术范式，其核心在于通过遥感数据实时反演地形参数，建立多物理场耦合的动态数值模型，并通过机器学习实现安全系数的在线预测。该方法已纳入《露天矿边坡稳定性评估技术规范》（2025版），为全球矿业安全治理提供了中国方案。