基于Sentinel-1 PS-InSAR、GRACE与钻孔数据融合的拉合尔地区地表形变与地下水耗竭协同评估研究

本研究针对巴基斯坦拉合尔市因过度开采地下水引发的地表沉降问题，创新性整合Sentinel-1 PS-InSAR形变监测、GRACE重力卫星反演与钻孔水位数据，首次实现长达10年的多尺度时空分析。研究发现中心城区年沉降量达-4.3 cm，与地下水储量异常值(GWSA)下降(-0.77 tau)显著相关，揭示Model Town等人口密集区为沉降热点。该研究为发展中国家特大城市水资源管理与地质灾害防控提供了高精度技术范式。

　　

在快速城市化进程中，巴基斯坦第二大城市拉合尔正面临严峻的地质环境挑战。这座拥有1100万人口的历史名城，年均人口增长率高达4.07%，过度的地下水开采导致含水层持续萎缩。更令人担忧的是，城市中心区建筑密集地带出现明显的地面沉降现象，部分区域年沉降速率堪比墨西哥城（40cm/年）的十分之一。这种"隐形的地质灾害"不仅威胁着莫卧儿帝国时期留下的珍贵文化遗产，更可能引发排水系统失效、建筑开裂等连锁反应。然而，传统监测手段受限于空间覆盖率和时间分辨率，难以全面揭示地下水-地表形变的耦合机制。

针对这一科学难题，国内研究团队在《Remote Sensing Applications: Society and Environment》发表了开创性研究。该团队创造性地构建了"天-空-地"一体化监测体系：利用Sentinel-1卫星C波段SAR数据（2014-2023年）实施永久散射体干涉测量(PS-InSAR)，结合GRACE重力卫星的JPL/CSR Mascon数据反演地下水储量异常(GWSA)，并整合巴基斯坦水资源研究委员会(PCRWR)的钻孔水位数据(DTW)。研究特别采用GACOS大气校正模型消除对流层延迟误差，通过StaMPS软件处理超过1TB的SLC数据，最终生成246,843个PS点的高精度形变场。

【观测形变速度】
PS-InSAR结果显示拉合尔存在显著空间异质性沉降，中心城区形成明显的"沉降漏斗"。Model Town tehsil表现最剧烈形变，其中Liaqat Abad Kot Lakhpat联合委员会(UC)年沉降达-38.7 mm，而郊区Raiwind tehsil仅-2.5 mm。形变方向分析表明，卫星视线方向(LOS)的形变分量主要指向西方，这与Sentinel-1升轨成像几何特性相符。值得注意的是，Badshahi清真寺作为参考基准点，其60米半径范围内的平均形变揭示出城市沉降的空间梯度特征。

【GRACE反演地下水异常】
JPL Mascon数据显示Cell B区域GWSA以-0.49 cm/月的速率骤降（tau=-0.77），相当于2003-2023年间累计损失近100 cm等效水柱高。CSR Mascon所有单元格均呈现显著下降趋势（Sen斜率-0.15~-0.17 cm/月），与GLDAS Noah模型计算的土壤水分增量(+0.01 cm/月)形成鲜明对比，证实地下水耗竭是水储量变化的主导因素。时序分析发现2015年后衰减速率加快，暗示近年水资源压力持续升级。

【钻孔水位与形变关联】
中心城区监测井显示惊人水位降深：Gulberg中学井位中值深度达40.3米，较郊区Chung村(8.7米)高出4.6倍。MK趋势检验揭示Darul Aman等站点水位以70.5 cm/6个月的速率骤降。空间耦合分析发现，Model Town的形变与GWSA相关系数高达0.87(p<0.001)，而高沉降井位周边500米范围的形变-水位相关性呈现两极分化：University of Education区域达-1.00(p=0.00)，反映强烈的水-岩相互作用；而Bhattian wala等郊区站点相关性不显著，暗示地质构造的调节作用。

讨论部分指出，Qcu和Qss地质单元（年轻冲积层）的广泛分布是拉合尔沉降敏感性的主因。研究首次证实：中心城区每消耗1米地下水可引发约8.7 cm地表沉降，这一比例在发展中国家特大城市中处于警戒水平。尽管存在GNSS验证数据缺失的局限，但多源数据的时空一致性（如Model Town同时出现最大沉降量、最陡水位下降和最强GWSA负异常）强化了结论可靠性。

该研究的现实意义在于为"智慧城市"建设提供了决策依据：建议在Township等高风险UC优先实施人工回灌工程，并在DHA Phase-II等新兴开发区建立InSAR-GNSS联合监测网络。方法论层面，开发的"分段式大数据处理"方案（将1TB SAR数据按时空分块处理）为资源受限地区开展长期形变监测提供了可复制的技术模板。未来若结合机器学习提升GRACE分辨率，有望实现城市尺度的水资源-地质安全协同预警。