联合卫星SAR和地基SAR的海螺沟冰川动态变化及次生滑坡灾害监测

对表 1所示的影像集完成偏移估计组合解算后，以不同的卫星平台为基准，分成ALOS/PALSAR-1影像对子集(简称P1集)和ALOS/PALSAR-2影像对子集(简称P2集)，分别基于P1集和P2集提取时序位移场。以P1集为例，将全部顺序偏移估计格网堆叠，由于SAR影像的配准精度在0.1像素内，在不考虑配准误差的前提下，堆叠的偏移格网不存在地理空间偏移。为了获取冰川表面相对稳定的格网点，本文对于偏移格网空间，首先统计每个像素上满足偏移估计信噪比阈值的时序数量，并设置时间连续性阈值(本文使用总偏移估计对数量的80%作为时间连续性阈值，即15)，然后分别计算满足阈值的格网点有效累积位移和对应的有效时间，最后计算该时间段内的平均位移速度。P2集亦然。经解算，最终获得P1集和P2集距离向和方位向的平均位移速度如图 3所示。

图  3  P1集和P2集距离向、方位向、矢量合成方向平均位移速度

Figure 3.  Average Displacement Rates in Range, Azimuth and Vector Composition Directions of Sets P1 and P2

海螺沟1号冰川大致呈东西走向，对于距离向位移更加敏感。从图 3可知，冰川积累区和消融区的速度差异明显，海螺沟1号冰川粒雪盆有3处运动速度较大区域的多年日平均速度达到1.2 m/d，局部区域可达到2 m/d，借助光学遥感影像判断，积累区的冰裂隙广泛发育，雪崩痕迹明显。在海螺沟1号冰川大冰瀑布上沿，从粒雪盆发育的3个冰川支流汇集于此，冰流通道变窄，如图 4(a)所示。从粒雪盆最宽处7 800 m到冰瀑上沿最窄处仅有820 m宽，冰体在挤压作用下运动速度加快，甚至超过2.5 m/d，这也是海螺沟1号冰川冰瀑布冰崩频繁的原因之一。在消融区内，冰川运动常年平均速度约0.3 m/d，运动速度最快的区域集中在海拔3 400 m的冰川大转弯处，受山体阻挡，冰体受到挤压，速度也随之加快，导致该区域成为海螺沟1号冰川消融区冰裂隙发育最集中的区域。对比海螺沟1号冰川，海螺沟2号和3号冰川的运动速度相对低一些，海螺沟2号冰川多年位移速度分布在0.1~0.7 m/d，而海螺沟3号冰川的位移速度多分布于0.1~0.5 m/d。

图  4  海螺沟冰川流域时序分析点位置和地形坡度分布

Figure 4.  Location of Time Series Analysis Points and Topographic Gradient Distribution of HLG Catchment

为了分析海螺沟冰川运动速度和地形的关系，借助SRTM DEM计算了海螺沟区域的地形坡度，如图 4(b)所示。沿海螺沟1号冰川中轴线P-P′提取了P1集和P2集的平均速度剖面及其对应的地形坡度剖面，如图 5所示。图 5中蓝色线条和绿色线条分别代表P1集和P2集的海螺沟1号冰川中轴线剖面上的运动速度样条拟合曲线，黄色虚线代表地形坡度。从图 5可知，海螺沟1号冰川的运动分布和地形坡度有较高的相关性，在粒雪盆和大冰瀑布运动速度超过0.8 m/d的区域，地形坡度多处于30°以上，反之亦然。此外，由于大冰瀑布冰崩频繁，地形破坏较大，导致偏移估计信噪比较低，获取的有效格网点较少。

图  5  海螺沟1号冰川P1集和P2集平均速度剖面及地形坡度剖面

Figure 5.  Average Velocity Profiles of the P1 and P2 Sets and Topographic Slope Profiles of HLG No.1

从P1集和P2集的剖面位移速度分布可知，海螺沟1号冰川2014-2018年的平均运动速度相对于2007-2011年呈减缓趋势。尤其是消融区，因海拔较低，冰体对气温变暖更加敏感，冰川持续减薄，冰体自重减弱是冰川运动减速的根本原因。经计算，沿PP′剖面，海螺沟减速率为50.9%(平均减速率为每年7.27%)，而消融区内减速率达到了109%(平均减速率为每年15.57%)。

为进一步分析海螺沟冰川不同区域2007-2018年的运动速度变化，分别在海螺沟1号冰川粒雪盆、冰瀑上沿、弧拱转弯处、冰舌末端以及海螺沟2号和3号冰川各选取6个像元分析时序变化，分布如图 6中的A1~A6、B1~B6、C1~C6、D1~D6、E1~E6、F1~F6所示。在海螺沟1号冰川粒雪盆区域，2007-2018年的运动速度减弱不明显，但随着冰川海拔的降低，冰川运动速度减缓趋势变得显著，尤其是弧拱转弯处和冰川末端，2007-2018年间，冰川运动速度几乎呈线性减弱；对于海螺沟2号冰川和3号冰川，也均呈现出运动速度变缓的趋势。

图  6  海螺沟冰川流域不同位置的运动速度时序变化曲线

Figure 6.  Time Series Curves of Velocity Variations at Different Locations in HLG Basin

在全球气候变暖的背景下，季风海洋型冰川对气候变化更加敏感，冰川运动速度随季节变化更加显著。为分析海螺沟冰川的季节性变化规律，考虑到本文研究中2018年的影像数量分布相对均匀(时间间隔均为42 d)，使用2017-12至2018-11的SAR数据对海螺沟1号冰川粒雪盆、冰瀑布上沿、弧拱转弯处以及冰舌末端分别提取了方位向和距离向的平均运动速度变化，如图 7所示，结合CERN 3 000 m的气象观测数据，分析冰川运动与气温变化的关系。

图  7  海螺沟1号冰川运动速度季节变化与温度变化分布图

Figure 7.  Seasonal Variations of Glacier Velocities and Distributions of Temperature Changes of HLG No.1

从图 7可知，海螺沟1号冰川由于坡向的原因，方位向运动速度的改变同温度场的变化相关性相对较弱；而在距离向上，从粒雪盆到冰川末端，4月份以后，随着气温的增长，冰川运动速度开始加速，特别是海螺沟1号冰川弧拱转弯处和冰舌末端，距离向冰川运动速度的变化几乎同温度变化同步发生，值得一提的是，粒雪盆区域由于海拔较高，运动速度的加速有一个短暂的滞后期；8月份以后，随着气温的降低，冰川运动速度开始减弱。

图 8和图 9分别给出了2017-12至2018-11期间，每42 d海螺沟1号冰川冰舌弧拱区至冰舌末端卫星距离向和方位向的运动速度分布。结合统计分析不难发现，在冰川U型谷中，冰川侧碛堤两侧存在与冰川运动速度方向不符、沿地形坡向蠕变的区域。如图 10所示，位于冰舌北侧3个沿坡向蠕变滑移的区域(从末端开始，分别命名为S1、S2和S3)的滑坡体与冰舌区域的冰川运动变化存在一定的相关性，但方向上具有明显的差异，其时空分布特征符合冰川减薄和消融诱发坡体失稳的特点和趋势。

图  8  海螺沟1号冰川冰舌区2017-12至2018-11卫星距离向运动速度分布

Figure 8.  Distributions of Range Direction Velocities in Ice Tongue Area of HLG No.1 from December 2017 to November 2018

图  9  海螺沟1号冰川冰舌区2017-12至2018-11卫星方位向运动速度分布

Figure 9.  Distributions of Azimuth Direction Velocities in Ice Tongue Area of HLG No.1 from December 2017 to November 2018

图  10  滑坡体S1~S3无人机航拍影像

Figure 10.  Unmanned Aerial Vehicle Images of Landslides S1-S3

进一步提取S1、S2和S3这3处滑坡体2007-2018年的时序速度变化，如图 11所示。从时序曲线可知，3处滑坡体的运动在时间上和冰川的消融保持一致，尽管S1、S2和S3在运动速度上存在差异性，但3处滑坡体每年运动速度的峰值均为7月-10月。在2007-2011年，滑坡体S3的滑动更加明显，2009年夏季，运动速度峰值达到了距离向0.24 m/d、方位向0.35 m/d，2014年以后，S3的滑动速度开始减缓；滑坡体S1在2007-2011年的滑动速度介于S2和S3之间，而在2014年以后，也呈现变缓的趋势；对于滑坡体S2，2007-2017年间，滑动速度呈加速的趋势，特别是在2018-05以后，滑动速度显著提升。

图  11  滑坡体S1~S3时序速度曲线

Figure 11.  Time Series Velocity Curves of Landslides S1-S3

通过无人机航测影像(图 10)解译，不难确定3处滑坡体区域均为不稳定滑坡体。现场调研发现，在海螺沟海拔2 800 m以上的冰川U型谷中，冰川侧碛堤高出冰面100~200 m，地形坡度多超过40°，局部区域可达到60°。海螺沟流域山体主要由变质岩和中酸性混合岩体组成，岩层节理裂隙发育，受日照和冻融影响，岩石风化、破碎、剥落严重，松散的堆积体、岩锥和冰碛物(由砾石、砂石及亚砂土组成)大量存在，导致边坡失稳严重，落石、泥石流和滑坡灾害发育，滑坡区域泥石流冲刷痕迹较为明显。

由于海螺沟侧碛土质岩石较为松散，每年消融期开始后，一方面，冰川减薄致使滑坡坡脚阻滑段减少、斜坡临空高度增加，导致抗滑力减小；另一方面，由于冰川的切向运动对滑坡体的侵蚀作用引起滑带抗剪强度减弱，同时充沛的降雨也对滑坡的运动产生了促进作用。因此，3处滑坡体每年滑移速度的峰值出现在7月-10月。

自2018-05-16至2018-07-23期间，地基SAR系统以10 min为采样间隔，总计获取了9 592景空间分辨率为0.5 m的SAR影像，按照干涉堆叠方法开展数据处理。经聚焦成像，研究区域内影像平均强度、相干系数、相位稳定性和信噪比分布如图 12所示。

图  12  地基SAR监测范围内成像质量图

Figure 12.  Imaging Quality Maps of the Ground-Based SAR Data Within the Monitoring Range

对成像质量图进行解译分析，冰川表面附着的冰碛物和U型谷南侧的岩壁均具有较强的反射信号和较高的信噪比。而10 min的采样间隔在时间尺度上也足以保证相位干涉的相关性。考虑到海螺沟冰川末端沟谷内的空气湿度较大，尤其是夏季多雨多雾，为提高雷达干涉测量的准确性，通过选取稳定目标作为地面控制点，估计并校正大气延迟。此方法依赖于地面控制点的稳定性，如果所选择的散射体存在较大形变，则监测位移信号中低频分量的一部分将被视为大气并被过滤。本文研究选取了海螺沟U型谷末端南侧的稳定基岩点作为控制点，参与大气相位的校正。

图 13为经大气校正后的研究区域累积位移图。其中，GCP1~GCP4为实验选取的控制点。经统计，监测周期内(68 d)，沿雷达视线方向的正向最大位移为4 618 mm(远离雷达方向)，负向最大位移为10 050 mm(指向雷达方向)。

图  13  地基SAR监测范围内累计位移分布

Figure 13.  Accumulated Displacement Distribution by Ground-Based SAR Within the Monitoring Range

为分析地基SAR监测冰川和滑坡体位移的时序变化，以图 13中a和b矩形框内所示的采样点分别对冰川区和滑坡区提取时序位移变化，对位移时序变化离散差分后，提取采样点G1~G5、L1~L5的时间-速度曲线，分别如图 14和图 15所示。

图  14  采样点G1~G5时序运动速度曲线

Figure 14.  Temporal Velocity Curves of the Sample Points G1-G5

图  15  采样点L1~L5时序运动速度曲线

Figure 15.  Temporal Velocity Curves of the Sample Points L1-L5

从图 14雷达监测冰川的运动速度变化可知，自2018年5月中旬到7月下旬，海螺沟冰川采样点G1~G5的运动速度变化趋势一致，均呈波动性增长。受气温、降雨、消融随时间变化的影响，冰川运动速度的变化存在差异性。以G1点为例，监测时间段内的单日最大位移量超过200 mm，同时也存在不足50 mm的情况。G1~G5点的平均运动速度如粉色曲线所示，从5月22日开始，冰川运动速度经一段时间的降速后，在6月中旬开始加速运动，到7月中旬达到峰值。

图 15展示了对应于冰舌北部侧碛堤滑动速度呈加速趋势的S2滑坡体所在区域5个采样点L1~L5的时序运动速度曲线。由图 15可知，自2018年5月中旬到7月下旬，该坡体的滑移呈现出从相对稳定到运动速度最高为150 mm/d的加速过程。与冰川运动相似，滑坡体在加速的过程中，速度也呈现波动增长，而且与冰川的运动变化趋势存在较高的相关性。结合图 8和图 9所示的卫星SAR监测冰川和滑坡的变化，可推测海螺沟冰川的运动和消融是S2滑坡体滑动的主要诱因。此外，对比冰川和S2滑坡体的变化，尽管S2滑坡体在运动速度上低于冰川，但滑坡体的加速更加明显。值得一提的是，地基SAR监测数据表明，滑坡体自6月下旬起开始异常活跃，于7月9日达到峰值。

经调查验证，S2滑坡体位于海螺沟景区内老观景台下方，是景观内老观景台至冰川冰体的栈道修建处，该处确于2018-07-09夜晚发生塌方事件，导致栈道垮塌损毁，后续又连续发生垮塌和落石事件，栈道修缮工作直到2018-10才得以完工。由此可见，地基SAR系统的实时高精度监测数据不仅能够准确划定滑坡的边界与空间分布，更能够在时域上直观地反映滑坡的蠕变和致灾全过程，这对于高危滑坡和相关地质灾害的监测预警无疑提供了重大的技术支撑与数据支持。