基于最大信息系数的北京通州地面沉降驱动因子定量解析研究

针对北京通州地区地面沉降机制不明的问题，研究人员采用IPTA-SBAS-InSAR技术结合最大信息系数（MIC）方法，定量解析了不同含水层水位与可压缩层厚度对沉降的贡献。研究发现第三、四含水层为沉降主控因子，沉降速率呈现先增后减趋势（-147~24 mm/yr），为城市安全规划提供了科学依据。

　　

北京作为全球地面沉降最严重的城市之一，通州区的沉降问题尤为突出。2012年该区域最大沉降速率高达159.6 mm/yr，而随着北京行政副中心（BMAC）的建设和南水北调工程（SNWDP）的供水，地下水开采格局发生剧变，沉降机制更趋复杂。传统研究多聚焦单一因素，且缺乏客观的定量评估方法。为此，中国某研究团队在《Groundwater for Sustainable Development》发表论文，首次将最大信息系数（Maximal Information Coefficient, MIC）引入沉降因子分析，结合多源遥感数据揭示了通州沉降的驱动机制。

研究采用IPTA-SBAS-InSAR技术处理了2003-2018年间Envisat ASAR、Radarsat-2和Sentinel-1数据，通过数值天气预报（NWP）模型校正大气相位屏（APS），获取毫米级精度的形变监测结果。结合含水层水位、可压缩层厚度等地质数据，利用MIC方法量化了各因子的贡献度。

研究结果

1. 时空分布特征：沉降呈西北低东南高格局，主要集中于BMAC和太湖镇，形变速率-147~24 mm/yr，呈现"加速-减缓"趋势，与南水北调供水后地下水开采减少相关。
2. 含水层主导作用：第三、四含水层水位变化是沉降主控因子（MIC值最高），且含水层间相互作用可能加剧沉降。
3. 可压缩层响应：第二、三层可压缩层对沉降贡献最大，厚度差异导致空间异质性。

结论与意义
该研究创新性地建立了多因子耦合的定量评估模型，证实深层含水层开采是通州沉降的核心诱因。成果为京津冀地下水调控提供了靶向依据，提出的MIC方法克服了随机森林（Random Forest）与地理探测器（Geographical Detectors）的结论分歧，对全球沉降城市具有方法论借鉴价值。研究同时警示：即便南水北调缓解了供水压力，含水层系统的滞后响应仍可能导致长期沉降风险，需在城市建设中纳入动态监测体系。

（注：全文数据来源于原文所述Gamma/SARProz软件处理结果，技术细节保留原文术语如SBAS-InSAR、IPTA等，未添加非原文信息）