تقدير تشوهات InSAR في سفوح بلدية الرماح المائية وتحليل القوانين الزمانية للتشوهات الزمانية - مثال من منطقة الانحناء الكبير - نقطة تأثير جمعي

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China

  • Email:24001030034@csust.edu.cn
  • Introduction:InSARE-mail 24001030034@csust.edu.cn
ZHENG Guanfeng1,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China

  • Email:xuemin.xing@csust.edu.cn
  • Introduction:InSARE-mail xuemin.xing@csust.edu.cn
XING Xuemin1*,  
  • Affiliation:

    Sinohydro Engineering Bureau 8 CO., LTD, Changsha 410007, China

SHEN Shaoluo2,  
  • Affiliation:

    Sinohydro Engineering Bureau 8 CO., LTD, Changsha 410007, China

HU Yongfeng2,  
  • Affiliation:

    Sinohydro Engineering Bureau 8 CO., LTD, Changsha 410007, China

Ao Zhiyong2,  
  • Affiliation:

    Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China

ZHU Jun1,  
  • Affiliation:

    Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China

LONG Jingjian1,  
  • Affiliation:

    Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China

WANG Jiahao1

ملخص

بلدية الرماح المائية هي ثاني أكبر محطة توليد للطاقة المائية في العالم ، ولها أهمية كبيرة في التحليل الزمني للتشوهات المحتملة في السفوح العرضية المحيطة بها وفقدانها . يُستخدم في هذا البحث تقنية InSAR لتقدير التشوهات الزمنية في السفوح العرضية المحتملة في بلدية الرماح المائية ، وذلك لدراسة القوانين الزمانية لهذه التشوهات في ظل تأثير تغير مستوى المياه في الخزان والهطول المطري. نظرًا للقيود التي تعاني منها النماذج الخطية الزمانية لتشوهات InSAR التقليدية بسبب التأثيرات البيئية القليلة ، فإن هذا البحث يقترح طريقة تقدير تشوهات السفوح العرضية الزمانية المحدثة لتقدير الأمراض الزمانية للسفوح العرضية أثناء عملية التخزين . تعتمد هذه الطريقة في مرحلة تصميم التشوهات على نموذج دوري كنموذج أساسي ، وتدمج عامل الهطول لمراعاة الآثار المتغيرة لتغير مستوى المياه في الخزان والهطول المطري في منطقة السفح. كما تستخدم في مرحلة تقدير التشوهات الحساب الزماني لمعدلات التشوه وقيم التصحيح الارتفاع وعامل الهطول لحساب التشوهات الزمانية للسفوح العرضية المحتملة . في التجربة ، تم الحصول على النتائج الزمانية للسفح العرضي في منطقة سد بلدية الرماح المائية لـ 31 شهرًا . يتضح من الدراسة أن تشوهات هذه المنطقة تسودها اتجاهات زمنية خطية ، وتظهر تغيرات دورية مع تغير مستوى المياه في المخزن وتظهر تأثير التأخير لشهرين في الفترة الانتقالية بين فصل الجفاف وفصل الأمطار. وتكون التشوهات في السفوح القريبة أكبر من تلك في السفوح البعيدة ، وبلغ التشوه التراكمي الأكبر من يناير 2020 إلى يوليو 2022 -155 مم ؛ تصل أقصى اختلاف في التشوهات في منطقة مدخل نفق القرن الكبير ومنتصفه إلى 98 ملم ، وهو السبب الرئيسي في تكسير جدار النفق لنفق القرن الكبير. يتم تحسين دقة النموذج المحدث بالتحقق الجذري للمربعات الباقية للشكل الزمني ، وتظهر النتائج أن دقة النموذج المحدث أفضل بنسبة 12.5٪ من دقة نموذج InSAR التقليدي ؛ يتم التحقق من دقة التشوهات الخارجية بنتائج المراقبة GNSS على الأرض مع دقة ±2.9 ملم . تقدم النتائج المؤلفة مرجعًا للتحذير والمراقبة الطويلة الأجل لتشوهات السفوح العرضية المحتملة في سد بلدية الرماح المائية.

مفهوم

InSAR ؛ الرصد التشوهي ; سفوح ; عدم استقرار ; النمذجة الزمانية

References

  1. 1.
    Cannavó F. 2012. Sensitivity analysis for volcanic source modeling quality assessment and model selection. Computers and Geosciences, 44: 52-59
  2. 2.
    Chen R P, Yu W D, Wang R, Liu G and Shao Y F. 2013. Integrated denoising and unwrapping of InSAR phase based on Markov random fields. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 51(8): 4473-4485
  3. 3.
    Colesanti C, Ferretti A, Novali F, Prati C and Rocca F. 2003. Sar monitoring of progressive and seasonal ground deformation using the permanent scatterers technique. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41(7): 1685-1701
  4. 4.
    Dai K R, Shen Y, Wu M T, Feng W K, Dong X J, Zhuo G C and Yi X Y. 2022. Identification of potential landslides in Baihetan Dam area before the impoundment by combining InSAR and UAV survey. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 51(10): 2069-2082
  5. 5.
    Dai K R, Wu M T, Zhuo G C, Ju A H, Wen N L, Feng W K and Xu Q. 2023. Review on InSAR early identification and monitoring of reservoir landslides for large hydropower engineering projects in southwest mountainous area of China. Journal of Earth Sciences and Environment, 45(3): 559-577
  6. 6.
    Du Y, Ning L Z, Xie M W, Bai Y F, Li H and Jia B N. 2024. A prediction model of landslide displacement in reservoir area considering time lag effect. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 49(8): 1347-1355
  7. 7.
    Dun J W, Feng W K, Yi X Y, Zhang G Q and Wu M T. 2023. Early InSAR identification of active landslide before impoundment in Baihetan reservoir area—a case study of Hulukou town Xiangbiling section. Journal of Engineering Geology, 31(2): 479-492
  8. 8.
    Fan Q X, Lin P, Jiang S, Wei P C and Li G. 2020. Review on the rock mechanics and engineering practice for large hydropower stations along the downstream section of the Jinsha River. Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 60(7): 537-556
  9. 9.
    Fei X F, Tian Y, Zhao C Y, Liu H M and Chen H Y. 2023. Identification and deformation monitoring of unstable slopes in Longyangxia reservoir area, the upper reach of Yellow River, China based on multi-temporal InSAR technology. Journal of Earth Sciences and Environment, 45(3): 578-589
  10. 10.
    Ferretti A, Prati C and Rocca F. 2001. Permanent scatterers in SAR interferometry. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 39(1): 8-20
  11. 11.
    Gao M Y, Xu C J and Liu Y. 2021. Evaluation of time-series InSAR tropospheric delay correction methods over northwestern margin of the Qinghai-Tibet Plateau. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 46(10): 1548-1559
  12. 12.
    Herrera G, Gutiérrez F, García-Davalillo J C, Guerrero J, Notti D, Galve J P, Fernández-Merodo J A and Cooksley G. 2013. Multi-sensor advanced DInSAR monitoring of very slow landslides: the Tena Valley case study (Central Spanish Pyrenees). Remote Sensing of Environment, 128: 31-43
  13. 13.
    Hu Y X, Zhu Y G, Li H B, Li C J and Zhou J W. 2021. Numerical estimation of landslide-generated waves at Kaiding Slopes, Houziyan Reservoir, China, using a coupled DEM-SPH method. Landslides, 18(10): 3435-3448
  14. 14.
    Jiang Q Q, Jiao Y Y, Song L, Wang H and Xie B T. 2019 Experimental study on reservoir landslide under rainfall and water-level fluctuation. Rock and Soil Mechanics, 40(11): 4361-4370
  15. 15.
    Kim S W, Wdowinski S, Dixon T H, Amelung F, Kim J W and Won J S. 2010. Measurements and predictions of subsidence induced by soil consolidation using persistent scatterer InSAR and a hyperbolic model. Geophysical Research Letters, 37(5): L05304
  16. 16.
    Li D C, Wang Z J, Shao J P and Wu D. 2017. Analysis on deformation mechanism of Baishui river landslide under rainfall and reservoir water level coupling. Journal of China Three Gorges University (Natural Sciences), 39(4): 46-50
  17. 17.
    Li S S, Li Z W, Hu J, Sun Q and Yu X Y. 2013. Investigation of the Seasonal oscillation of the permafrost over Qinghai-Tibet Plateau with SBAS-InSAR algorithm. Chinese Journal of Geophysics, 56(5): 1476-1486
  18. 18.
    Li T, Xu N W, Dai F, Li T B, Fan Y L and Li B. 2018. Stability analysis of left bank abutment slope at Baihetan hydropower station subjected to excavation. Rock and Soil Mechanics, 39(2): 665-674
  19. 19.
    Li Z H, Yu C, Xiao R Y and Zhu W. 2022. Entering a new era of InSAR: advanced techniques and emerging applications. Journal of Geodesy and Geoinformation Science, 5(1): 1-4
  20. 20.
    Liao M S, Dong J, Li M H, Ao M, Zhang L and Shi X G. 2021. Radar remote sensing for potential landslides detection and deformation monitoring. National Remote Sensing Bulletin, 25(1): 332-341
  21. 21.
    Liu L, Yin K L, Xu Y, Lian Z P and Wang N T. 2018. Evaluation of regional landslide stability considering rainfall and variation of water level of reservoir. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 37(2): 403-414
  22. 22.
    Liu X J, Zhao C Y, Zhang Q, Peng J B, Zhu W and Lu Z. 2018. Multi-temporal loess landslide inventory mapping with C-, X- and L-band SAR Datasets—A case study of Heifangtai loess landslides, China. Remote Sensing, 10(11): 1756
  23. 23.
    Osmanoğlu B, Sunar F, Wdowinski S and Cabral-Cano E. 2016. Time series analysis of InSAR data: methods and trends. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 115: 90-102
  24. 24.
    Sun Q, Zhang L, Ding X L, Hu J, Li Z W and Zhu J J. 2015. Slope deformation prior to Zhouqu, China landslide from InSAR time series analysis. Remote Sensing of Environment, 156: 45-57
  25. 25.
    Xiao J F, Li Y A and Cai J M. 2020. Model test research on response characteristics of Outang landslide under water level fluctuation. Journal of Engineering Geology, 28(5): 1049-1056
  26. 26.
    Xing X M, Zhu Y K, Xu W B, Peng W and Yuan Z H. 2022. Measuring subsidence over soft clay highways using a novel time-series InSAR deformation model with an emphasis on rheological properties and environmental factors (NREM). IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60: 4601319
  27. 27.
    Xiong Z Q, Deng K L, Feng G C, Miao L, Li K F, He C L and He Y R. 2022. Settlement prediction of reclaimed coastal airports with InSAR observation: a case study of the Xiamen Xiang’an international airport, China. Remote Sensing, 14(13): 3081
  28. 28.
    Yang L, Wei J and Xu Z F. 2022. Displacement prediction of landslide based on SPA-SSA-SVR model——Taking bazimen and baishuihe landslides in Three Gorges Reservoir area, China as examples. Journal of Earth Sciences and Environment, 44(6): 1096-1110
  29. 29.
    Yang W T, Liu G L, Niu C and Tao Q X. 2023. Small scale atmospheric delay correction of SBAS-InSAR based on GACOS in subsidence monitoring. Science of Surveying and Mapping, 48(6): 73-81
  30. 30.
    Yang Z R, Xi W F, Shi Z T, Xiao B and Zhou D Y. 2022. Deformation analysis in the bank slopes in the reservoir area of Baihetan Hydropower Station based on SBAS-InSAR technology. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 33(5): 83-92
  31. 31.
    Yin Y P, Huang B L, Wang S C and Li J H. 2015. Potential for a Ganhaizi landslide-generated surge in Xiluodu Reservoir, Jinsha River, China. Environmental Earth Sciences, 73(7): 3187-3196
  32. 32.
    Yu C, Li Z H, Bai L, Muller J P, Zhang J F and Zeng Q M. 2021. Successful applications of generic atmospheric correction online service for InSAR (GACOS) to the reduction of atmospheric effects on InSAR observations. Journal of Geodesy and Geoinformation Science, 4(1): 109-115
  33. 33.
    Zhang C L, Li Z H, Yu C, Song C, Xiao R Y and Peng J B. 2021. Landslide detection of the Jinsha river region using GACOS assisted InSAR stacking. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 46(11): 1649-1657
  34. 34.
    Zhang P, Guo Z H, Guo S F and Xia J. 2022. Land subsidence monitoring method in regions of variable radar reflection characteristics by integrating PS-InSAR and SBAS-InSAR techniques. Remote Sensing, 14(14): 3265
  35. 35.
    Zhang S C, Si J Z, Xu Y F, Niu Y F, Fan Q Y, Zhu W, An P and Guo Y H. 2021. Time-series InSAR for stability monitoring of Ankang airport with expansive soil. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 46(10): 1519-1528
  36. 36.
    Zhang T F, Xing X M, Peng W, Zhu J, Liu X B, Ge J W and Lei M C. 2024. Incorporation of Coordinate-Time Function (CT-PIM) time-series InSAR deformation prediction for salt mining areas: case study of the Huaian Salt Mine. National Remote Sensing Bulletin, 28(6): 1615-1631
  37. 37.
    Zhao R, Li Z W, Feng G C, Wang Q J and Hu J. 2016. Monitoring surface deformation over permafrost with an improved SBAS-InSAR algorithm: with emphasis on climatic factors modeling. Remote Sensing of Environment, 184: 276-287
  38. 38.
    Zhao W S, Jiang M and He X F. 2016. Improved adaptive Goldstein interferogram filter based on second kind statistics. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 45(10): 1200-1209
  39. 39.
    Zhou D Y, Zuo X Q, Xi W F, Xiao B, Bi R and Fan X. 2022. Early identification of landslide hazards in deep cut alpine canyon using SBAS-InSAR technology. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 33(2): 16-24
  40. 40.
    Zhu J, Zhu L J, Xing X M, Zhang R, Bao L, Zhang T F and Bao H D. 2023. Joint estimation method of time-series InSAR deformation and environmental physical parameters for soft clay area over Dongting lake. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 52(12): 2127-240
  41. 41.
    Zhu T T, Shi X G, Zhou C, Jiang H J, Zhang L and Liao M S. 2021. Stability monitoring and analysis of the Shuping landslide in the Three Gorges Area with sentinel-1 images from 2016 to 2020. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 46(10): 1560-1568

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website