《Geomatics, Natural Hazards and Risk》：Multi-scale land surface deformation monitoring and driving factors analysis with intermittent SBAS in Bohai Bay, China
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本文采用间歇性小基线集（ISBAS）InSAR技术，利用2020-2023年间662景Sentinel-1A/B影像，首次对渤海湾区域进行了大范围地表形变监测。研究通过GNSS数据验证了InSAR结果的可靠性（平均RMSE为7.22 mm），并结合独立成分分析（ICA）与Okada模型揭示了地下水开采、卤水提取、水产养殖、油气开采及填海造地等多元驱动因素下的形变机制。结果显示黄河三角洲（YRD）存在显著沉降，最大速率达235 mm/a，为沿海城市地质灾害防治提供了关键科学依据。
引言
随着全球变暖加速，人口密集、城市建设快速的沿海城市更易受到海平面上升和地面沉降的共同影响。渤海湾地区作为中国重要的城市化区域和自然资源开采区，地面沉降监测对于风险减缓至关重要。以往研究多局限于特定小区域，缺乏对渤海湾地区全面的地面沉降制图和更详细的驱动因素系统分析。本研究旨在通过先进的大地测量技术，对渤海湾区域进行更详细、更全面的地面沉降研究。
研究区域
研究区域覆盖整个渤海湾，地理坐标介于北纬35°42′-41°04′，东经113°45′-120°00′之间，总面积超过152,300 km2，海岸线长度达1,230公里。该区域是中国油气勘探、盐业生产和水产养殖的关键工业基地之一。地质上，渤海湾地区位于华北平原北部，填充了深厚的新生代和第四纪沉积物。复杂的水文地质条件与该地区观察到的非均匀沉降模式密切相关。
数据与方法
本研究利用了欧洲航天局发布的Sentinel-1A/B数据集，时间跨度为2020年1月至2023年6月，共计662景影像。采用间歇性小基线子集（ISBAS）InSAR技术获取渤海湾地区的垂直形变速率和时间序列数据。技术流程主要包括SAR影像与SRTM DEM数据的配准、干涉图生成、相位解缠以及ISBAS计算。为分析形变机制，研究进一步采用了独立成分分析（ICA）方法进行信号分离，并运用Okada位错模型对油气开采引起的沉降进行定量反演分析。
结果
InSAR结果与GNSS验证
通过与六个连续运行GNSS站点的观测数据对比，验证了InSAR反演得到的沉降测量结果的准确性。所有监测点的时间序列残差（σ0）均在20 mm以内，表明InSAR捕获的LOS形变模式与GNSS测量结果高度一致，证实了InSAR结果的可靠性和精确性。
大区域形变速率图
研究获得了2020年1月至2023年6月期间渤海湾整个区域的年度垂直形变速率图。结果显示，13个城市存在空间异质性的地面沉降模式。沉降场可分为内陆沉降区和沿海沉降区。 notably，东营市表现出最严重的沉降，最大沉降速率超过235 mm/a，这归因于地下水开采和碳氢化合物开采。
南水北调沿线形变
通过结合南水北调中线（SNWD-MR）和东线（SNWD-ER）的渠道以及渤海湾浅层和深层地下水漏斗分布图，监测了地表形变。四个特征点（p1-p4）的时间序列显示了不同的形变模式，反映了南水北调工程运行对缓解水资源过度开采影响的有效性，以及农业用水导致的地下水位变化对深部地下水漏斗区沉降速率的显著影响。
黄河三角洲卤水开采与水产养殖形变
黄河三角洲沿海地区富含地下卤水资源，大规模的地下卤水开采用于该地区的盐业生产。研究观察到，黄河三角洲区域的形变区与沿海盐田的分布高度一致，而水产养殖区的形变相对缓慢。七个特征点（a1-a7）揭示了四种不同的沉降模式，包括持续均匀沉降、三阶段沉降、两阶段沉降以及从稳定状态加速沉降。冬季盐生产暂停期间地下水开采减少导致每年1月观测到抬升现象。空间分布量化显示，38.7%的研究区域表现出中等沉降速率（-20至-40 mm/a），而11.5%的区域表现出极端沉降速率（<-60 mm/a），这些区域集中在集约化水产养殖作业附近，是由池塘补水的过度地下水开采造成的。
东营油气开采形变
渤海湾盆地近海区域是胜利油田所在地，长期受到油气开采等人为活动的影响。碳氢化合物开采降低了储层内的压力，导致储层收缩，可能引起地表沉降。在东营市观测到最严重的形变，两个特征点（a8, a9）的时间序列和剖面O-O'的分析显示了两阶段的沉降特征，从2020年3月到2021年5月为第一阶段沉降，速率达379 mm/a，之后转为第二阶段，速率为221 mm/a。累计沉降量超过930 mm。
天津填海造地形变
为缓解人口与土地资源矛盾，沿海地区主要通过填海造地扩大土地面积。渤海湾地区主要有两个填海区：河北唐山的曹妃甸和天津滨海新区。对滨海新区填海区七个特征点（b1-b7）的分析显示了一致的形变模式，即沉降-稳定趋势，其中沉降主要发生在2020年4月1日之前，之后进入稳定期。该区域松散的新生代和第四纪沉积物特性，以及大量的港口、工厂、石化厂和住宅建筑的建设荷载，是导致沉降的主要原因。
讨论
黄河三角洲局部形变分解
应用FastICA算法对黄河三角洲（图6中绿色矩形A所示区域）的形变时间序列进行分析，以分离不同的时空形变模式。主成分分析（PCA）结果显示，前三个主成分（PCs）分别解释了总方差的90.39%、3.31%和1.10%。基于时间序列混合矩阵和空间分量图的结果，IC1（90.39%）代表了长期线性地面沉降的累积形变，与年度形变速率图中的形变区高度吻合。IC2（3.31%）反映了与地下碳氢化合物开采引起的形变相关的信号，三个红色漏斗的分布与三个正在生产的油田（渤南、五号桩、孤岛）的分布一致。IC3（1.10%）表现出大范围的系统误差，可能与沿海地区的大气延迟有关。
东营油田形变验证
通过InSAR时间序列分析和ICA信号分解，表明东营市同时进行了浅层地表卤水和地下水抽取以及深层油气资源开采活动。采用联合地球物理反演方法量化了地面沉降的驱动效应。以2020年1月至2021年12月的升、降轨数据形变速率为观测值，使用Okada模型对图10a所示的沉降漏斗区域进行反演。反演得到的位错面长度、宽度和走向分别为5615.43 m、4419.76 m和108.92°，与孤岛油田古北地区的实际储层几何形态一致。同时，后验不确定性较先验显著降低，表明反演受到良好约束。模拟形变结果的空间分布与InSAR技术计算的升、降轨地表形变速率均一致。该油田平均深度为1259.04 m，与油藏实际深度1185 m至1211 m基本对应。像素级比较的统计分析和线性回归进一步证实了Okada模拟与InSAR观测在空间和统计水平上的一致性，表明油气开采在该区域的陆地沉降中起主导作用。
结论
本研究利用ISBAS-InSAR技术调查了整个渤海湾区域13个城市的地表形变，并采用FastICA和Okada反演方法进一步分析了研究区的各种沉降信号。研究首次获得了渤海湾2020年1月至2023年6月的形变速率图和时间序列结果，发现山东省东营市仙河镇的最大沉降速率达到235 mm/a。研究识别了四种内陆形变模式和六种沿海形变模式，指出导致地表形变的主要因素是地下水开采和调水工程引起的地下水位变化，局部尺度的形变主要受浅层地下卤水开采、水产养殖和深层地下油气开采的影响，而填海造地工程区则遭受长期地表形变。沉降信号分解表明，主要的沉降模式与黄河三角洲的卤水开采区和石油开采区相关。进一步的反演证实，该区域最严重的沉降与地下油气开采密切相关。此外，气候变化和海平面上升预计将进一步加剧沿海地区与沉降相关的风险。这些发现突出表明，迫切需要有效的土地管理策略，包括更严格地规范资源开采和持续监测填海区，以减轻风险并确保沿海社区的长期稳定。
