徐良骥，刘 哲，庞 会，王振兵

(安徽理工大学测绘学院，安徽 淮南 232001)

多源数据下老采空区上方地表残余变形规律分析

徐良骥，刘 哲，庞 会，王振兵

(安徽理工大学测绘学院，安徽 淮南 232001)

为动态分析老采空区上方地表残余变形规律，本文以淮南矿区新庄孜矿新淮工厂为例，综合运用D-InSAR遥感解译反演与地表移动变形监测两种方法分析其残余变形规律，并以遥感解译数据与实测数据为基础资料，采用GM(1,1)模型进行地表残余变形规律的动态预测。D-InSAR存档数据反演结果显示2009年1月—2011年12月期间地表最大下沉量为100 mm，最大下沉速率为2.5 mm/d；地表移动变形监测结果显示2012年1月—2013年12月期间地表最大下沉量为55 mm，最大下沉速率为0.45 mm/d；GM(1,1)模型预测结果显示地表监测点下沉速度小于1.67 mm/d，地表处于残余衰退阶段；同时模型相关系数R2>0.95，预测结果和曲线拟合精度可靠。研究成果可为煤矿老采空区上方建筑地基残余变形监测工作提供参考。

老采空区；地表残余变形；D-InSAR；移动变形监测；GM(1,1)

我国大部分以煤炭经济为主的城市都是“因煤而建、缘煤而兴”，随着矿业经济的发展和城市的扩张，建筑用地日益缺乏，很多重要建筑物不得不建在老采空上方。目前国内外学者主要采用残余变形监测、相似材料模拟试验、数值模拟、开采沉陷预计反演等方法综合分析老采空区上方地表残余变形规律[1-5]，而对于采用高分辨率遥感存档数据反演和现时实测沉降数据进行综合评价研究的较少。本文以淮南矿区新庄孜矿新淮工业广场为例，采用D-InSAR遥感解译与地表残余变形监测结合的方法，对老采空区上方地表残余变形规律进行动态分析。

1 研究区概况

新庄孜矿新淮工业广场于2006年建于50年前开采的C13、B11b煤层老采空区上方的地表，建成投入使用后不久，地表出现了不均匀沉降，部分重要建(构)筑物先后出现了程度不等的损坏变形情况。新淮工广井上下对照图及建(构)筑物分布示意图如图1、图2所示。

2 基于D-InSAR的残余变形规律反演分析

2.1 数据源与解译方法

采用ALOS PALSAR雷达影像数据为新淮工业广场的影像数据源，同时将4景影像数据源组合成3组干涉像对，具体参数见表1。

采用D-InSAR双轨差分干涉处理方法对表1中的干涉像对进行处理，经配准、重采样、滤波、平地效应消除、干涉条纹滤波和相位解缠、相高转换等数据处理后[6-8]，获得地表沉降分布图。

图1 B11b、C13槽井上下对照示意图

2.2 D-InSAR反演结果分析

将研究区的高分辨率影像图、D-InSAR解译图

像、下沉等值线图进行叠加分析,如图3所示，反演结果显示新淮工业广场地表残余变形规律为：2009年1月—2010年1月期间最大下沉量为100 mm，最大下沉速率为2.5 mm/d；2010年1月—2011年2月期间，最大下沉量为27 mm，最大下沉速率为0.07 mm/d。

图2 新淮工业广场内建(构)筑物分布示意图

干涉像对主图像时间辅图像时间时间基线/d空间基线/m临界基线/m12009-01-272009-12-1532214801306822009-12-152010-01-30466731307432010-01-302011-02-02368165913070

图3 新淮工业广场地表残余形变分析

3 基于地表移动观测站的残余变形规律监测分析

3.1 地表移动观测站设置

为分析新淮工业广场残余变形动态演变规律，在新淮工业广场内设立地表移动观测站并进行实时监测，如图4所示。观测站由T线和N线组成，其中T线长510 m，观测点16个；N线长716 m，观测点10个，2012—2013年间共进行了7次日常观测和4次全面观测。

图4 新淮工业广场地表移动观测站布设示意图

3.2 残余变形监测结果分析

图5(a)、(b)分别为观测站T、N线的下沉曲线图。观测期间，T线中T1监测点的下沉量最大，为55.6 mm，T11监测点的下沉量最小，为21.6 mm；N线中N8监测点的下沉量最大，为52.5 mm；N15监测点下沉量最小，为23.5 mm。从不同时期下沉曲线可以发现,T、N两条监测线的监测点在初始时期下沉量逐渐变大,达到峰值后趋于稳定的规律；T、N两条监测线上采空区边缘点的下沉量逐渐增大且下沉速度非常缓慢。

图5 新淮工业广场残余变形实测曲线

图5(c)、(d)分别为T、N线的下沉速率曲线图，T、N线的下沉速率均小于1.67 mm/d，处于下沉非活跃期[9]，对建筑地基不会产生危害。

3.3 残余变形规律预测

根据地表移动观测站监测点设置情况，在采空区边缘分别选取了N8、N13、N16、T1、T10、T15 6个特征点，采用GM(1,1)模型结合D-InSAR历史数据和实时监测数据对地表残余变形动态发展规律进行预测[10-12]，预测结果如图6所示，预测值与实测值的残差最大值为2.4 mm，相关系数R2>0.95表明曲线拟合精度很高。

图6 各监测点残余变形反演值、实测值与预测值对比分析

由图6可知，选择的监测点均表现出基本一致的残余变形规律，监测点下沉量达到最大值后逐渐趋于稳定。试验结果表明，将2009—2011年间的雷达影像存档数据反演结果和2012—2013年间观测站实测数据相结合，再采用GM(1,1)模型预测提高了预测结果的精度和时效性。

4 结 论

(1) 采用2009—2011年间的ALOS卫星PALSAR数据，通过双轨差分干涉处理方法获得新淮工业广场的沉降分布图和下沉等值线图，反演结果显示研究区残余变形最大下沉量为100 mm，最大下沉速率为2.5 mm/d。

(2) 地表移动观测站监测结果显示，监测点和老采空区的相对位置影响其残余下沉量，保护煤柱上方的地表监测点的残余下沉量较小，靠近老采空区的地表监测点残余下沉量较大。

(3) 采用GM(1,1)模型结合D-InSAR反演结果与观测站实测数据进行地表残余变形动态预计能够提高预计结果的精度与时效性，实现了老采空区残余变形的历史反演和未来发展预测的有机结合。

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Analysis of Old Goaf Surface Residual Deformation Regulation Based on Multi-source Data

XU Liangji,LIU Zhe,PANG Hui,WANG Zhenbing

(Faculty of Surveying and Mapping,Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China)

For analyzing the regulation of surface residual deformation above old goaf, the surface residual deformation regulation above Xinhuai factory by remote sensing interpretation method and surface residual deformation monitoring is studied, and the dynamic residual deformation regulation with historical archive data and real-time data monitoring based on GM(1,1) model is predicted. According to the inversion of historical archive data. The result shows that the maximum sinkage is 100 mm from January 2009 to December 2011; the maximum residual sinkage is 55 mm from January 2012 to December 2013; the residual subsidence of surface monitoring point is stable. The research result could provide reference for the building foundation residual deformation monitoring work above old goaf.

old goaf; surface residual deformation; D-InSAR; monitoring of surface movement and deformation; GM (1,1)

徐良骥，刘哲，庞会，等.多源数据下老采空区上方地表残余变形规律分析[J].测绘通报，2017(2)：45-48.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0046.

2016-10-10

国家自然科学基金(41472323)；安徽省对外科技合作计划项目(1503062020)

徐良骥(1978—)，男，教授，研究方向为矿山开采形变监测。E-mail:ljxu@aust.edu.cn

P237

A

0494-0911(2017)02-0045-04