《Progress in Disaster Science》：Coastal line-of-sight deformation and relative sea level rise in Kochi, South India: Insights from PS-InSAR, tide gauge, and satellite altimetry analyses
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科钦位于印度西南海岸，濒临阿拉伯海，是重要的战略经济枢纽。本研究采用PSInSAR技术，利用2016—2024年间251景Sentinel-1 A/B C波段降轨SAR影像监测沿海视线向（LOS）速度，揭示郊区形变速率高达?15 mm/年，累计LOS位移达12
科钦位于印度西南海岸，濒临阿拉伯海，是重要的战略经济枢纽。本研究采用PSInSAR技术，利用2016—2024年间251景Sentinel-1 A/B C波段降轨SAR影像监测沿海视线向（LOS）速度，揭示郊区形变速率高达?15 mm/年，累计LOS位移达120 mm。研究人员将空间上变化的LOS位移与土地利用/覆盖（LULC）变化（1992年、2016年、2024年）及岩性单元进行协同分析，以阐明潜在驱动因素。1992年至2024年间，城市面积增加了400.04%，约为1992年的五倍，以牺牲植被为代价，植被面积减少163.40 km2，损失速率增加约3.8倍。地理空间叠加分析表明，松散岩性单元（如古海相沉积物和更新世砂层）发生显著LOS位移。研究人员对长期潮位计记录（1940—2022年）进行分析，采用线性和分段回归量化海平面上升（SLR）。线性回归显示平均上升速率为1.91 ± 0.20 mm/年，而分段回归识别出三个阶段：1940—1960年快速上升期（6.57 mm/年）、1960—1988年下降期（?1.58 mm/年）以及1988—2022年再次加速期（4.14 mm/年）。卫星测高得出的海平面异常佐证了上述趋势，与潮位计观测呈现强正相关（皮尔逊r = 0.8）。LOS位移与SLR的协同效应加剧了区域脆弱性。
**论文解读：印度科钦沿海视线向形变与相对海平面上升的综合分析**
**一、研究背景与科学问题**
在全球气候变化背景下， Eustatic海平面上升已引起国际社会的广泛关注，政府间气候变化专门委员会（IPCC）持续评估气候变化与海平面上升（SLR）风险并提供全球预估以支持减缓策略制定。然而，局部地区地面沉降的影响往往被忽视，其速率可超过每年数十毫米。地面沉降是指地球表面因自然因素（如均衡调整、构造运动、沉积物压实）或人为因素（包括地下水、油气开采及城市化）引起的渐进或突然的垂直向下位移，这些过程在时空上存在显著差异。传统的沉降监测技术，包括全球定位系统（GPS）、全球导航卫星系统（GNSS）和雷达测高，受限于空间分辨率、时间覆盖范围和高运行成本。星载重复轨道InSAR技术通过利用SAR影像间的相位差生成干涉图，能够在空前空间尺度上高精度估算当代沿海沉降。差分合成孔径雷达干涉测量（DInSAR）利用多时相SAR数据，通过参考数字高程模型（DEM）去除地形相位贡献来分离地表形变，但其易受时间和几何去相干及大气扰动的影响。永久散射体干涉合成孔径雷达（PSInSAR）通过识别时间上散射响应稳定的相干目标（如建成结构和裸露表面），克服了上述局限性，实现毫米级缓慢形变的监测与量化。
在沿海地区，垂直地面运动可显著放大相对海平面上升（RSLR）效应，尤其在沉降区域，因此亟需综合方法。全球研究主要依赖潮位计观测，后期方法纳入卫星测高（SALT）以评估海平面变率，并整合GPS-derived地面沉降估算相对海平面变化。近期研究进一步将InSAR与潮位计和SALT数据结合估算RSLR。在印度，基于InSAR的沉降评估主要集中在主要城市中心，常将垂直地面运动（VGM）与地下水枯竭和城市化相关联。然而，针对印度沿海城市的研究相对较少。海平面研究已从潮位计分析发展到GPS与卫星大地测量综合方法，但稀疏的潮位计网络和有限的大地测量基础设施（包括GNSS和连续运行参考站（CORS））仍制约着海平面上升的精确监测和VGM的验证。此外，单独的沉降或海平面变化研究无法揭示导致RSLR的协同效应。
科钦等位于低海拔沿海平原的城市，随着RSLR加剧，面临洪水和基础设施破坏的脆弱性，近年来的非典型土地利用/覆盖（LULC）变化进一步加剧了风险。研究表明，在1 m和2 m淹没情景下，海平面上升可能分别淹没43 km2和187 km2的城市聚落。极端事件如风暴潮和暴雨洪水可能进一步加剧盐水入侵，对科钦构成重大物理和经济风险。已有研究利用SBAS方法识别出地下水枯竭是科钦沉降的潜在驱动因素之一，而PSInSAR研究则绘制了机场附近的沿海侵蚀和沉降。然而，现有PSInSAR研究主要集中于短期分析和有限空间范围，岩性和LULC变化对沉降模式空间变化的影响仍未得到充分理解。目前缺乏将长期PSInSAR沉降评估与潮位计和SALT-derived海平面观测相结合的研究，尤其是在城市和郊区尺度上。
**二、研究方法概述**
本研究利用2016年至2024年间251景降轨Sentinel-1 A/B C波段单视复数（SLC）SAR影像，基于SNAP2StaMPS工作流程进行PSInSAR处理。振幅离差指数（DA）阈值设为0.4，用于选取初始PS候选点。数据处理包括主影像选择、TOPS split、配准、差分干涉图生成、SRTM DEM去除地形相位、三维相位解缠以及利用TRAIN工具进行大气相位屏（APS）估计与去除。LOS速度的标准差用于评估精度。潮位计数据来自Willingdon岛的PSMSL RLR月平均海平面数据（1940—2022年），采用12个月滚动平均和线性回归及分段线性回归（PWLF包）分析。SALT数据（1993—2022年）来自Copernicus Marine Service的海平面异常（SLA），与潮位计数据进行相关分析。LULC分类采用Landsat-5、Landsat-8和Landsat-9影像（分别对应1992年、2016年和2024年），以随机森林分类器结合光谱波段和NDBI、NDVI、NDWI指数进行分类，以总体精度和Kappa系数评估。岩性信息来自印度地质调查局。最终通过叠加分析整合岩性、LULC和PSInSAR-derived LOS位移数据。
**三、主要研究结果**
**1. 科钦沿海LOS形变特征**
PSInSAR方法识别出173,214个PS点及其LOS速度（mm/年）。在19个主要城市中心中，选取了15个具有最高LOS速度和重要社会经济意义的热点区域进行详细时间序列分析。LOS速度标准差范围为0.097至0.383 mm/年。最严重的LOS速度（?15至?10 mm/年）出现在Aroor、Edakochi、Kumbalam和Palluruthy，构成主要负LOS速度热点区。周边区域如Kadavanthra、Panampilly Nagar、北部Kumbalangi、Maradu和Willingdon Island表现出中等LOS速度（?10至?5 mm/年）。轻微LOS速度（?5至0 mm/年）主要影响沿海地区，包括Fort Kochi、Willingdon Island、Ernakulam市和Vypin–Munambam段。Periyar河内陆洪泛区（包括Aluva、Kalady和Nedumbassery）表现出相当的速度。形变率为0–2 mm/年的区域相对稳定，而局部正形变区（2–4.9 mm/年）出现在Thrippunithura、North Paravur、东部Ernakulam及Vypin以西建成区附近。时间序列图展示了LOS位移的空间变率和时间趋势，凸显持续监测的必要性。
**2. 潮位计与卫星测高海平面上升**
Willingdon Island潮位计数据跨越83年（1940—2022年），线性回归显示长期MSL上升速率为1.91 ± 0.20 mm/年（95%置信区间：1.51–2.31 mm/年；p < 0.01）。分段线性分析揭示三个相位：1940—1960年显著上升期（6.57 mm/年）、1960—1988年下降期（?1.58 mm/年）和1988—2022年再次加速期（4.14 mm/年）。2019年底以来，MSL值持续高于RLR基准面7000 mm，表明处于海平面高位期。SALT数据显示1994—2022年MSL上升速率为4.15 ± 0.12 mm/年，同期潮位计记录为4.45 ± 0.58 mm/年，两者呈强正相关（皮尔逊r = 0.80）。1960—1988年的明显下降及1988年后的加速可能与准60年多年代际和准20年振荡有关，与印度海岸长期潮位计记录中报道的变率一致。
**3. LULC变化检测**
1992年、2016年和2024年的LULC分类总体精度分别为99.37%、96.87%和98.75%，相应Kappa系数为0.99、0.96和0.98。1992年城市区域有限且分散，存在大量裸地和植被。至2016年，城市覆盖类型显著扩展，聚集为大片密集簇，2024年城市覆盖类型主导景观。1992—2016年变化检测显示城市扩张97.98 km2，而水体、植被和裸地分别减少3.44 km2、72.49 km2和22.05 km2。约102.39 km2的植被地转为城市覆盖，表明城市化以牺牲植被和裸地为代价。2016—2024年城市面积快速扩张93.93 km2，主要替代了减少90.91 km2的植被。
**4. 地理空间叠加分析**
叠加分析表明，结晶变质基底岩石（Charnockite和黑云母片麻岩）表现出最小LOS位移，指示相对稳定的地面条件。红土和粘质砂/砂岩具有低LOS位移，值紧密聚集在中位数附近且近似对称分布。活动河流沉积物显示中等LOS位移，中位数略偏负，而活动海相沉积物表现出双峰行为和更大变率。松散粘土（古海相）和更新世砂层强烈偏向负LOS位移，并在所有LULC类别中记录高LOS位移，尤其在城市区域。多孔但渗透性差的富粘土古海相沉积物被认为在城市荷载下易发生压实。
**四、讨论与结论**
科钦沿海沉降研究不足，尽管其海岸线长、地势低洼、城市化迅速且对SLR脆弱。与仅使用22景Sentinel-1 A影像的短期研究（2016—2017年，速率?21.83至23.62 mm/年）相比，本研究利用251景八年期影像，提高了可靠性。研究表明PSInSAR在垂直速度估算方面优于SBAS，GNSS验证中均方根误差和标准差更低。科钦城市群及其郊区表现出空间变化的LOS位移率，局部热点达?15 mm/年，尤其Edakochi附近。高LOS位移区以植被-城市转换为特征，主要下伏可压缩古海相粘土沉积物。Ernakulam市、Fort Kochi和Willingdon Island快速城市化，高层建筑和密集交通基础设施密布，主要下伏更新世砂层，其LOS位移可能与城市荷载和可变形沉积物空间相关。相反，下伏结晶基底岩石的区域保持相对稳定。Vypin至Munambam沿海段下伏古海相沉积物，表现出?10至?5 mm/年的局部LOS速度。Periyar河洪泛区（活动河流沉积物）显示中等LOS位移，可能与沉积物压实相关，近期城市扩张加剧了该效应。
LULC变化检测显示城市面积从1992年到2024年扩展约400.04%（净增191.91 km2），2016—2024年扩张（93.93 km2）几乎等于此前24年（1992—2016年）的总和（97.98 km2）。植被覆盖减少163.40 km2（27.7%），损失速率从3.02 km2/年（1992—2016年）增至11.36 km2/年（2016—2024年），增加约3.8倍。水体减少10.04 km2，与城市侵占和植被扩张空间相关，表明湿地丧失，尤其Vembanad湖河口系统受入侵水草影响。野外观察证实红树林湿地遭到城市侵占。
长期潮位计数据揭示整体MSL上升1.91 ± 0.20 mm/年，与二十世纪全球趋势一致，但分段回归显示1988—2022年加速上升4.14 mm/年，超过IPCC 2006—2018年全球平均值（3.7 mm/年）。北印度洋夏季季风环流减弱是区域SLR的关键驱动因素，减弱了阿拉伯和索马里沿海的上升流，增强热量滞留，加剧阿拉伯海的热比容SLR。在缺乏当地岩土工程数据的情况下，空间关联代表提出的机制而非实证原因。古海相沉积物中的主固结和次固结可能是LOS位移的合理解释机制，而更新世砂层上的严重LOS位移可能涉及沉积物即时重排、回填、地下水位波动或荷载相关密实化。全球类似河口环境中已有软粘土沉积物固结行为的报道，包括尼罗河三角洲孔隙水排出和珠江三角洲第四纪软沉积物的自然自重固结。
由于缺少补充GNSS数据和升轨影像有限（8年仅4景），无法将LOS速度可靠分解为东西、南北和垂直分量，这给LOS速度引入潜在误差余量。潮位计记录存在时间缺口和缺失观测，可能增加长期趋势估算的不确定性。缺乏充分测量的大地基准点、高分辨率DEM、城市尺度建筑清单数据以及详细的文地质和地球物理数据，限制了更全面的淹没、暴露和脆弱性评估。尽管如此，本研究采用先进PSInSAR方法量化LOS位移，并整合潮位计和SALT数据理解SLR，结合岩性和LULC变化识别LOS形变热点及其空间模式和潜在驱动因素。大量定性野外观察提供与绘制的LOS形变热点和沿海影响一致的背景证据，为城市规划、湿地保护和可持续海岸管理提供决策支持。
**研究结论**
本研究的结论可总结如下：利用251景Sentinel-1 A/B降轨影像（2016—2024年）的PSInSAR分析量化了科钦及其郊区的沿海LOS位移，同时利用长期潮位计记录（1940—2022年）和卫星测高（1994—2022年）分析了区域MSL上升。该区域表现出显著LOS位移，局部热点达?15 mm/年，主要分布在古海相粘土和河流沉积物上。科钦城市覆盖在1992年至2024年间扩展约400%（191.91 km2），2016年后明显加速，而植被减少27.7%（163.40 km2），水体减少10.04 km2，主要由于湿地侵占和入侵物种扩散。长期潮位计记录显示区域MSL上升1.91 ± 0.20 mm/年，与二十世纪全球趋势一致，但分段回归揭示1988—2022年加速上升4.14 mm/年，超过IPCC 2006—2018年全球平均值（3.7 mm/年），83年间估算上升234.59 ± 7.60 mm。由于缺少补充GNSS数据和升轨影像有限，无法进行可靠的3D分解，报告的LOS位移率是以稳定PS网络为参考的相对测量值。空间可变的LOS位移与SLR的协同效应可能放大局部沿海灾害。与现有方法不同，本研究整合城市尺度PSInSAR-derived LOS位移与潮位计和SALT数据，提升了对区域RSLR的理解，为减灾、城市规划、湿地保护和可持续海岸管理提供信息支持。
