基于insar的上海地铁10号线沉降特征分析

基于insar的上海地铁10号线沉降特征分析

在中国城市化进程中，可利用空间的分配正在逐渐减少，地下空间的开发和利用变得越来越重要。深基坑开挖、地铁隧道建设等在不同深度上对地下空间进行开发利用,开挖深度不断加深,由此引发的地面沉降及其对工程线路上部及周边建筑物的影响是地下工程研究的重点内容。以上海市地铁为例,由于要穿越已建成的不同地铁线路,其地下连续挡土墙所触及的深度已达62.9m(九号线宜山路站),开挖深度达30.6m,是目前上海最深的地铁站。为了确保地铁的施工安全和邻近建(构)筑物的安全,各城市对地铁建设引发地面沉降有着严格的控制标准。北京、上海和广州等城市对地铁隧道引发沉降的控制标准为不超过30mm,而一些重要地段,则要求控制在15mm之内。近年来,上海市由工程建设引发的地面沉降已成为城市沉降的重要组成部分,工程性沉降约占沉降总量的30%甚至更高;而在1996年仅为17.2%。自20世纪60年代中期开始,上海市通过实施地下水减采、开采层位调整以及人工回灌等综合措施,区域性大范围地面沉降得到了有效控制。然而,在中心城区地下水采灌格局未有大的变化的情况下,由于地铁等地下工程建设引发的沉降表现突出。截至201年6月,上海地铁全网运营线路16条,总长567km,车站共计331座。由于上海市特殊的软土地层结构,加之越来越密集的地铁线路分布,施工建设及运营过程中的地面沉降效应成为施工安全设计和面沉降控制的主要内容。地铁开挖引发沉降的分布取决于线路的空间走向,而幅度取决于开挖深度、施工工艺和降水方式[4~7]。因而,对于地铁沉降特征的估计和效应的评价,以往研究利用点位测量数据(水准、GPS、应变测量、水位测量等)通过理论计算法和实测数据分析法进行趋势分析和预计。由于线路分布差异较大,单一评价模型难以解决不同空间和时间段上的沉降效应评价,仍需对整个线路引发沉降进行综合监测。本文以上海地铁10号线引发的地面沉降为研究对象,利用同时期获取的Cosmo-Skymed3m分辨率雷达数据,通过高分辨率InSAR时序分析方法揭示地铁地面沉降场在建设和运营初期的分布特征、影响范围及其随时间的变化规律。上海地铁10号线一期工程全长36km,共设31座车站、1个停车场,整条线路均在地下,起点为杨浦区新江湾城,终点为虹桥机场,穿越整个中心城区,是上海城市轨道交通路网中的重要骨干线路。该线路施工始于2007年年底,2010年4月开通运营。1上海地铁建设和运营期间当地人口的下降基本特征1.1线路开挖降水地铁工程的沉降效应主要表现在施工期间及运营后一段时间内。施工期间引发沉降的主要原因为不同层位降水引发地表平面出现变形。地铁开挖中大范围降水会对地层产生一定影响,在高层建筑地基已进入了基岩层的条件下,降水对高楼建筑的影响不大,但在软土地基为主的城市,线路开挖降水对高层建筑影响明显。地铁隧道在开通营运后,列车循环碾压轨道的动载荷效应积累也可能引发沉降,继而导致路面塌陷、塌方,使地上建筑物以及地下管道受损,从而诱发或加剧不均匀沉降,其更严重的是一旦相邻轨道的沉降差超过阀值,就可能引发轨道变形进而影响运营安全。1.2地铁线路沉降上海地处长江三角洲前缘河口和杭州湾之间,地表以下是厚达300余米的沙砾、淤泥构成的疏松层,属冲积、海积、湖积的第四系。由于特殊的软土地基,承载力不强,上海地铁犹如“豆腐里打洞”,在不断沉陷之中,安全隐患突出。地铁列车在高速运行中反复运行容易引起“震陷”,理论上易出现“疲劳”;加强对地铁线路沉降的监控意义重大。在引起上海地面沉降的众多原因之中,地下隧道开挖和地铁运行过程中的动载荷效应占重要组成。从上海、南京等地区已建成运营的软土地铁隧道沉降状况来看,地铁隧道在建设和运营期呈现出了较为复杂的沉降特点,可概括为:(1)车站沉降量较小,区间隧道沉降量较大;(2)左右隧道沉降相同,横向沉降大致均匀,纵向沉降较大,并且不均匀明显,有较为严重的沉降槽;(3)运营初期沉降速率较大,随着时间推移逐渐减缓,但没有明显的收敛趋势;(4)沉降影响因素众多,分析困难,极限值难以计算分析。2分辨率过程分析与数据处理2.1地铁变形监测的精细特性利用InSAR技术,特别是以永久散射体干涉测量(PermanentScattererInterferometry)为代表的InSAR时序分析技术进行地面沉降、滑坡、开采沉陷等地表形变监测已逐步走向工程化,在我国华北平原、长三角等地区区域性沉降监测中发挥了重要作用[11~13],是目前全国地面沉降调查与监测中的重要技术手段[14~16]。以往工作中利用中等分辨率(20~30m)InSAR可有效解决区域性地面沉降信息的精准提取,但受到像元分辨率的限制,解决城市工程区地表变形精细监测的能力仍显不足。地铁建设属于典型的地下开挖工程,一方面地铁的安全运行受城市沉降的影响,另一方面,地铁建设过程中的开挖又引起地面沉降,影响地面建筑物的稳定性。由于地铁施工引发沉降的影响范围有限,且沉降幅度较之区域性沉降而言较小,因而利用中等分辨率SAR数据进行形变监测难以获取面上信息。近年来,以TerraSAR-X、Cosmo-skymed等空间分辨率3~5m为代表的雷达数据提高了空间分辨率,并缩短了重访周期,为进行局部、快速地表形变测量提供了数据源,丰富了以往地表形变监测的精细程度。得益于城市密集分布的建构筑物、灯杆、桥梁、各种角反射器效应所构成的高质量相干目标(coherenttargets),通过时序分析方法可精确提取地铁工程区微小沉降,可在地铁建设和运营期沉降效应评价中发挥如下作用:(1)地铁施工线路上方地面沉降的空间分布特征提取,包括对沉降幅度(速率和累积沉降量)、沉降影响范围和最大沉降量等参数的提取。同时,确定地铁沉降对周边地物的影响范围,评价其影响程度。(2)揭示地铁线路上方地面沉降的时间变化特征。地铁施工和运营具有阶段性,主要变形发生在施工期及施工完成后一段时间。此外,地铁在运营后动载荷效应也会引发附加沉降。因而,实现对整个施工和运营过程的监测,可区分不同的沉降和发展变化特征,有助于进一步完善动态施工和载荷作用下地表沉降特征的分析。2.2时间跨度分析选择利用覆盖上海市主城区的Cosmo-skymed3m分辨率雷达数据,其获取时间为2008年11月至2010年6月,时间跨度为一年半,数据集为35景。在此期间上海市区在建地铁有10号线和9号线的部分区段,这一时间跨度与地铁施工和运营基本同步,是分析10号线不同阶段的沉降特征的前提条件。图1外框所示为该数据的总体覆盖,范围为50km×50km,内框为覆盖地铁10号和9号线路的研究区范围。2.3高层建筑物相位降压监测、高程自适应高分辨率SAR条件下,城市建筑物(如楼房)在斜距成像后投影到二维平面,形成多个相干目标(由表面、顶部、底部等二面或者角反射效应所形成),实际场景中为与周围不连续且垂直于地面具有一定高度的独立地物,这一特征要求在形变参数解算的构网策略上予以顾及。城市中高层建筑物的分布,增加了高分辨率干涉图中条纹的密集程度,给相位解缠带来了不便。同时,地物高程相位与地表形变相位混为一体,在不能准确解算的情况下,将直接影响形变信息的提取精度。考虑到上海市高层建筑物密集,以PSI时序分析方法为主要技术思路,采用二维周期图的方法,通过对不同基线的干涉图的迭代处理,逐步降低高层建筑物地形相位对形变估计值的影响。分别采用两种方法对图1所示的整幅和局部地区进行处理。对整幅图(50km×50km)采用2×2视,降低处理过程中的运算量,以提取整个范围的地面沉降速率,进而反映整体沉降状况。对局部地区,由于该地区建筑物密集,因而为精准监测地铁沿线沉降,采用单视1×1视处理,提高对地物高程求解的详尽程度,避免由多视产生的平均而降低结果估计的准确性,也间接提高了形变信息估计的准确性。高程和形变信息的整个求解过程为分步逐次迭代。考虑到建筑物的高度、干涉图基线及地形相位条纹密度的关系,取研究区平均建筑物高度作为高程约束,确定初次计算地物高程时需要的干涉图序列。这里,根据上海市高层建筑物分布密集的特点,确定平均建筑物平均高度为100m,可知基线为50m时,其条纹密度为0.82整周,100m时为1.64整周。为降低相位解缠的误差以提高初次高程估计的准确性,选择条纹在1个整周以内的干涉图参与运算。确定时间基线小于50天,空间基线小于50m的差分干涉序列作为初始求解的数据集进行DEM(雷达坐标系下)解算,按照一维模型(相位变化主要与高程相关)进行参数估计,提取地物高程。进而,将求解所得的DEM作为初始DEM模拟地形相位,去除相同时间间隔下垂直基线为100m以内的干涉图中的地形分量,重新利用一位模型求解高程残余值。在获取初始高程后,将时间基线大于50天,空间基线大于100m的干涉图加入到二维参数估计的序列中,增加用于高程误差估计和形变速率估计的干涉图数目,最终将垂直基线小于300m、时间间隔在1个年度以内的干涉图参与计算,估计最终的高程改正和形变速率。图2所示分别为迭代过程中的干涉图(基线分布)和最终参与运算的干涉图个数,完成整个处理总的干涉图个数超过120个。经过多次迭代处理逐步修正高程估计值,将5m作为约束条件终止迭代处理过程。在此基础上对残余相位进行时域和空域滤波处理,进而求解每个相干目标的形变序列,完成形变参数求解。3沉降对比分析。在不同区段内,各线路设前述处理得到了地铁10号沿线在监测时段内的沉降速率和累积沉降量,这里用沉降量反映总体沉降特征。图3所示为10号线在雷达数据监测时段内施工和运营的部分,以此为例对沿线沉降进行分析。图中,陕西南路—淡水路—老西门—豫园—南京东路一线表现出明显的线性沉降分布,与地铁线路重合,在该段时间内累积沉降量最大处超过了25mm,但不同区段内的沉降分布不同。地铁9号线打浦桥—马当路—陆家浜路—小南门一线也表现出较为明显的线性沉降带,但沉降量较10号线偏小,为15mm左右。这种差异与两条线路的施工和运营时段不同有关,不同的监测时段,每条线路的沉降表现出不同的变化特征。3.1沉降特征对比分析对线上沉降主要分析纵向(垂直于线路走向)和沿线路走向的沉降分布及影响特征。根据地铁10号线路分布,提取线路两侧各1000m范围内的累积沉降量并对其进行插值处理(图4所示),以此进行比较分析。(1)纵向沉降分布与影响范围分别在陕西南路-淡水站、老西门站-豫园站、豫园站-南京东路站间的沉降区(图4)设3条剖面P1-P1’、P2-P2’和P3-P3’,提取隧道开挖期间在纵向上的地面沉降量。对比3个剖面(图5)可知纵向上的沉降特征为:线路两侧的沉降影响范围基本对称,5mm的沉降影响半径为100~150m;线路纵向呈现沉降槽,最大沉降量位于纵向剖面中心,达10~15mm,影响范围为50~100m;在沉降槽的边缘有部分地区出现回弹现象;在周围沉降影响较为突出的线路上,隧道开挖沉降与其他沉降混为一体,不易区分。(2)沿线路走向沉降分布特征对图3和图4各区段沉降进行比较发现,从南京东路—陕西南路区间内沉降呈现出线性分布,与线路方向一致。各站点区间内线上地面沉降普遍达到10~15mm,最大超过20mm,而站点上沉降均小于10mm。空间分布上特征如下:沿线路分布明显,沉降位于隧道上方,应属于施工期间沉降;各主要车站沉降较区间段内沉降小;区段内沉降较为均匀,在监测时段内达到10~15mm;线路在天潼路、四川北路一带位于典型沉降中心边缘,线路沉降与区域沉降共同作用于线上地物,其他区段沉降均较为均匀。对比上述特征发现,高分辨率InSAR获取的沿线沉降与工程开挖模拟预计得到的结论基本相同。表现在隧道上方的线性分布特征,沉降纵向上基本对称、线上沉降槽和沉降两侧的不均匀分布特点。3.2地铁和地铁对沉降序列的分析分析线上目标的时间变化特征主要在于揭示施工和运营两个阶段的沉降变化。本研究中雷达数据获取的时间段包含了地铁10号线的施工和运营初期两个时段,由高分辨率InSAR时序所得到的相干目标沉降序列可以实现这一目标。为了分析线上目标的变化特征,选择距离线路中心较远的目标进行比较,如图6所示,分别在线路上选择目标点P1、P2和远离线路的目标P3,提取其沉降序列如图7所示。图6中P1和P2点为10号线上的相干目标,其沉降序列反映了在2008-12-10~2010-06-23期间地面沉降的变化过程。对比P1和P2点沉降序列发现,两点表现出相似的沉降特征,即从2008年12月至2009年4月下旬沉降缓慢,此后至2010年3月沉降速率较之前有所增加,在此阶段内随着时间推移逐渐减缓。从2010年3月之后沉降有加速趋势,这种时间分布特征与10号线施工和运营的时