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自然资源遥感  2024, Vol. 36 Issue (1): 49-57    DOI: 10.6046/zrzyyg.2022381
  地面沉降监测专栏 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
高分辨率InSAR技术在北京大兴国际机场形变监测中的应用
赵霞1,2(), 马新岩1,2(), 余虔1,2, 王招冰1,2
1.民航机场规划设计研究总院有限公司,北京 100029
2.机场工程安全与长期性能交通运输行业野外科学观测基地,北京 100029
Application of high-resolution InSAR technique in monitoring deformations in the Beijing Daxing International Airport
ZHAO Xia1,2(), MA Xinyan1,2(), YU Qian1,2, WANG Zhaobing1,2
1. China Airport Planning & Design Institute Co., Ltd., Beijing 100029, China
2. Observation and Research Base of Transport Industray of Airport Engineering Safety and Long-term Performance, Beijing 100029, China
全文: PDF(24086 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

北京大兴国际机场位于大兴榆垡—礼贤地区,是北京市五大区域地面沉降区之一,不均匀的形变会对机场的安全稳定运行产生影响。文章基于时间序列InSAR技术,利用2019年9月—2021年11月间39景高分辨率COSMO-SkyMed SAR影像,获取了北京大兴国际机场形变信息的时空特征,监测结果精度较高,与水准监测结果基本吻合。结果表明,北京大兴国际机场的沉降在2019—2021 年持续发展,最大沉降速率为-47.5 mm/a,最大累积沉降量达到-103.84 mm,4条跑道均存在不均匀沉降。进一步详细分析了跑道在时间、空间上的形变特征,以及航站楼、维修机坪、油罐区、公务机坪等其他形变较大区域的形变信息,并结合地基处理方式对影响沉降的驱动因素进一步分析。文章可为大兴机场的安全平稳运营提供参考。

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赵霞
马新岩
余虔
王招冰
关键词 时序InSAR形变监测北京大兴国际机场COSMO-SkyMed影响因素    
Abstract

The Beijing Daxing International Airport, located in the Yufa—Lixian area of Daxing District, is one of Beijing’s five major land subsidence areas. Differential deformations pose risks to the airport’s safe and stable operation. By applying the time-series interferometric synthetic aperture Radar (InSAR) technique, this study obtained the spatio-temporal characteristics of the airport’s deformations from 39 scenes of high-resolution COSMO-SkyMed (CSK) SAR images taken from September 2019 to November 2021. The monitoring results, with high accuracy, are roughly consistent with level monitoring results. Findings indicate that the airport’s subsidence lasted from 2019 to 2021, with the highest subsidence rate measured at -47.5 mm/a and a maximum cumulative subsidence amount of -103.84 mm. Notably, all four runways exhibited varying degrees of differential subsidence. Furthermore, this study delved into the spatio-temporal characteristics of deformations in the runways, as well as deformations in other high-deformation zones such as terminal buildings, maintenance aprons, oil tank areas, and the business jet apron. By combining the foundation treatment, this study analyzed the factors influencing the airport’s subsidence, providing a reference for the airport’s safe and stable operation.

Key wordstime-series InSAR    deformation monitoring    Beijing Daxing International Airport    COSMO-SkyMed    influencing factor
收稿日期: 2022-09-21      出版日期: 2024-03-13
ZTFLH:  TP79  
  P237  
通讯作者: 马新岩(1983-),男,硕士,正高级工程师,主要从事机场工程规划设计、智能监测预警研究。Email: 15011554119@163.com
作者简介: 赵 霞(1995-),女,硕士,助理工程师,主要从事时序InSAR监测与应用、机场形变监测研究。Email: zhaoxiahhu@163.com
引用本文:   
赵霞, 马新岩, 余虔, 王招冰. 高分辨率InSAR技术在北京大兴国际机场形变监测中的应用[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(1): 49-57.
ZHAO Xia, MA Xinyan, YU Qian, WANG Zhaobing. Application of high-resolution InSAR technique in monitoring deformations in the Beijing Daxing International Airport. Remote Sensing for Natural Resources, 2024, 36(1): 49-57.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2022381      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2024/V36/I1/49
Fig.1  研究区地理位置
Fig.2  大兴机场卫星影像及功能分区
Fig.3  时空基线图
Fig.4  研究区平均形变速率图
Fig.5  西一跑道及其平滑区的形变信息
Fig.6  西一跑道剖线累积形变量
Fig.7  西二跑道及其平滑区的形变信息
Fig.8  西二跑道剖线累积形变量
Fig.9  东跑道及其平滑区的形变信息
Fig.10  东跑道剖线累积形变量
Fig.11  北跑道及其平滑区的形变信息
Fig.12  北跑道剖线累积形变量
跑道 位置 坡度允
许值
坡度变化
允许值
坡度变化
监测值
西一跑道
(北-南)
北端1/4 0.80 0.78 0.002 07
中部1/2 1.25 1.05
南端1/4 0.80 0.78
西二跑道
(北-南)
北端1/4 0.80 0.78 0.002 46
中部1/2 1.25 1.05
南端1/4 0.80 0.78
北跑道
(西-东)
北端1/4 0.80 0.78 0.001 99
中部1/2 1.25 1.05
南端1/4 0.80 0.78
东跑道(北-南) 北端1/4 0.80 0.60 0.001 21
中部1/2 1.25 1.25
南端1/4 0.80 1.25
Tab.1  跑道纵坡控制指标
Fig.13  形变较大区域的累积形变量
Fig.14  形变较大区域的时间序列形变信息
Fig.15  形变速率标准偏差
点名 水准测量结果 CSK观测结果 差值
E -19.1 -19.65 0.55
F -26.4 -25.69 0.71
Tab.2  水准测量结果与InSAR观测结果对比
Fig.16  大兴机场地基处理和InSAR监测结果叠加图
[1] Xu Y S, Shen S L, Cai Z Y, et al. The state of land subsidence and prediction approaches due to groundwater withdrawal in China[J]. Natural Hazards, 2008, 45(1):123-135.
doi: 10.1007/s11069-007-9168-4
[2] 郭萌, 陈刚, 黄骁, 等. 北京大兴规划新城地面沉降研究[J]. 城市地质, 2011, 6(1):17-21.
Guo M, Chen G, Huang X, et al. Study on the surface subsidence in Beijing metro planning Daxing[J]. Urban Geology, 2011, 6(1):17-21.
[3] 罗勇, 贾三满, 赵波, 等. 北京南部地区地面沉降发育特征及成因分析[J]. 城市地质, 2011, 6(3):1-5,21.
Luo Y, Jia S M, Zhao B, et al. Characteristics and causes of land subsidence in the south of Beijing[J]. Urban Geology, 2011, 6(3):1-5,21.
[4] Jiang L, Lin H. Integrated analysis of SAR interferometric and geological data for investigating long-term reclamation settlement of Chek Lap Kok Airport,Hong Kong[J]. Engineering Geology, 2010, 110(3/4):77-92.
doi: 10.1016/j.enggeo.2009.11.005
[5] Dong J, Zhang L, Li M, et al. Measuring precursory movements of the recent Xinmo landslide in Mao County,China with Sentinel-1 and ALOS-2 PALSAR-2 datasets[J]. Landslides, 2018, 15(1):135-144.
doi: 10.1007/s10346-017-0914-8
[6] Jiang Y, Liao M, Wang H, et al. Deformation monitoring and analysis of the geological environment of Pudong international airport with persistent scatterer SAR interferometry[J]. Remote Sensing, 2016, 8(12):1021.
doi: 10.3390/rs8121021
[7] 麻源源, 左小清, 麻卫峰, 等. 基于SBAS-InSAR技术对昆明机场高边坡沉降监测研究[J]. 工程勘察, 2018, 46(7):22-27,39.
Ma Y Y, Zuo X Q, Ma W F, et al. Kunming airport high slope settlement monitoring based on SBAS-InSAR[J]. Geotechnical Investigation & Surveying, 2018, 46(7):22-27,39.
[8] Dai K, Shi X, Gou J, et al. Diagnosing subsidence geohazard at Beijing capital international airport,from high-resolution SAR interferometry[J]. Sustainability, 2020, 12(6):2269.
doi: 10.3390/su12062269
[9] 张双成, 司锦钊, 徐永福, 等. 时序InSAR用于安康膨胀土机场稳定性监测[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2021, 46(10):1519-1528.
Zhang S C, Si J Z, Xu Y F, et al. Time-series InSAR for stability monitoring of Ankang Airport with expansive soil[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2021, 46(10):1519-1528.
[10] Shi X, Chen C, Dai K, et al. Monitoring and predicting the subsidence of Dalian Jinzhou Bay International Airport,China by integrating InSAR observation and Terzaghi consolidation theory[J]. Remote Sensing, 2022, 14(10):2332.
doi: 10.3390/rs14102332
[11] 丛易敏行. 机场场道变形监测及预警研究[D]. 北京: 北京航空航天大学, 2020.
Cong Y M X. Research on monitoring and prediction of deformation on airport runway[D]. Beijing: Beihang University, 2020.
[12] 赵建华, 张晓峰, 王路兵, 等. 北京大兴国际机场绿色运营实践与展望[J]. 环境保护, 2021, 49(11):18-21.
Zhao J H, Zhang X F, Wang L B, et al. Practice and prospect of green operation of Beijing Daxing International Airport[J]. Environmental Protection, 2021, 49(11):18-21.
[13] Caltagirone F, Angino G, Coletta A, et al. COSMO-SkyMed program:Status and perspectives[M].Pisa,Italy: 2003:24-26.
[14] Battazza F, Coletta A, Lopinto E, et al. COSMO-SkyMed an existing opportunity for observing the Earth[J]. Journal of Geodynamics, 2010, 49(3/4):171-180.
doi: 10.1016/j.jog.2010.01.001
[15] Hu L, Dai K, Xing C, et al. Land subsidence in Beijing and its relationship with geological faults revealed by Sentinel-1 InSAR observations[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2019, 82:101886.
doi: 10.1016/j.jag.2019.05.019
[16] Fattahi H. Geodetic imaging of tectonic deformation with InSAR[D]. Miami: University of Miami, 2015.
[17] Gagliardi V, Bianchini Ciampoli L, Trevisani S, et al. Testing sentinel-1 SAR interferometry data for airport runway monitoring:A geostatistical analysis[J]. Sensors, 2021, 21(17):5769.
doi: 10.3390/s21175769
[18] Liu G, Ding X, Chen Y, et al. Ground settlement of Chek Lap Kok Airport,Hong Kong,detected by satellite synthetic aperture Radar interferometry[J]. Chinese Science Bulletin, 2001, 46(21):1778-1782.
doi: 10.1007/BF02900548
[19] Puzrin A M, Alonso E E, Pinyol N M. Unexpected excessive settlements:Kansai international airport,Japan[M]//Geomechanics of Failures. Dordrecht:Springer, 2010:23-43.
[20] White G. State of the art:Asphalt for airport pavement surfacing[J]. International Journal of Pavement Research and Technology, 2018, 11(1):77-98.
doi: 10.1016/j.ijprt.2017.07.008
[21] 梁永辉, 王卫东, 冯世进, 等. 高填方机场湿陷性粉土地基处理现场试验研究[J]. 岩土工程学报, 2022, 44(6):1027-1035.
Liang Y H, Wang W D, Feng S J, et al. Field study on treatment of collapsible silt for high-fill airport project[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2022, 44(6):1027-1035.
[1] 金鑫田, 王世杰, 张兰军, 高星月. 基于InSAR技术门源地震地表形变监测与分析[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(1): 26-34.
[2] 王宁, 姜德才, 郑向向, 钟昶. 基于多源异构数据斜坡地质灾害隐患易发性评价——以深圳市龙岗区为例[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 122-129.
[3] 钟骁勇, 李洪义, 郭冬艳, 谢模典, 赵婉如, 胡碧峰. 基于多源环境变量和随机森林模型的江西省耕地土壤pH值空间预测[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 178-185.
[4] 刘辉, 徐心月, 陈蜜, 陈富龙, 丁瑞力, 刘菲. 秦皇岛段明长城时序InSAR遥感动态监测[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(2): 202-211.
[5] 董继红, 马志刚, 梁京涛, 刘彬, 赵聪, 曾帅, 鄢圣武, 马晓波. 基于时序InSAR技术的滑坡隐患识别对比研究[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(3): 73-81.
[6] 李柱, 范洪冬, 高彦涛, 许耀宗. 基于DS-InSAR的乌达煤田火区长时序地表形变监测与分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(3): 138-145.
[7] 麻学飞, 张双成, 惠文华, 许强. 山西省临汾市矿区地表形变InSAR大范围探测与监测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(3): 146-153.
[8] 杨旺, 何毅, 张立峰, 王文辉, 陈有东, 陈毅. 甘肃金川矿区地表三维形变InSAR监测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 177-188.
[9] 熊俊楠, 李伟, 程维明, 范春捆, 李进, 赵云亮. 高原地区LST空间分异特征及影响因素研究——以桑珠孜区为例[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 164-171.
[10] 王群, 范景辉, 周伟, 袁蔚林, 童立强, 郭兆成. DEM辅助偏移量跟踪技术的山地冰川运动监测研究[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 167-173.
[11] 贺丽琴, 杨鹏, 景欣, 晏磊, 苏琳琳. 基于MODIS影像及不透水面积的珠江三角洲热岛效应时空分析[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(4): 140-146.
[12] 马慧云, 赵国庆, 邹峥嵘, 张伟康. 基于MODIS数据验证分析雾参数反演算法和影响因素[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(1): 122-128.
[13] 刘志敏, 李永生, 张景发, 罗毅, 刘斌. 基于SBAS-InSAR的长治矿区地表形变监测[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(3): 37-42.
[14] 黄昭权, 张登荣, 王帆, 党福星, 李志忠. 基于差分干涉SAR的煤田火区地表形变监测[J]. 国土资源遥感, 2010, 22(4): 85-90.
[15] 栗敏光, 李英成, 薛艳丽, 叶冬梅. 多源多时相遥感数据面向对象海岛识别方法探讨[J]. 国土资源遥感, 2010, 22(1): 65-68.
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