吉林大学学报(地球科学版) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (4): 1326-1338.doi: 10.13278/j.cnki.jjuese.20230046

• 地质工程与环境工程 • 上一篇    下一篇

新水情背景下北京平原朝阳—通州沉降区地面沉降特征及其影响

韩红闪1,2,3,朱琳1,2,3,4,5,郭高轩6,李炳华7,卢灿1,2,3   

  1. 1.首都师范大学资源环境与旅游学院,北京 100048
    2.首都师范大学城市环境过程和数字模拟国家重点实验室培育基地,北京 100048
    3.首都师范大学水资源安全北京实验室,北京 100048
    4.地面沉降机理与防控教育部重点实验室(首都师范大学),北京 100048
    5.河北沧州平原区地下水与地面沉降国家野外科学观测研究站,河北 沧州 061000
    6.北京市地质环境监测所,北京 100195 
    7.北京市水科学技术研究院,北京 100048
  • 收稿日期:2023-03-06 出版日期:2024-07-26 发布日期:2024-07-26
  • 通讯作者: 朱琳(1980-), 女, 教授, 博士生导师, 主要从事水循环、地质灾害过程和风险评价等方面的研究,E-mail:lin.zhu@cnu.edu.cn
  • 作者简介:韩红闪(1999-), 女, 硕士研究生, 主要从事地理信息系统在地面沉降及信息水文地质应用方面的研究, E-mail:2210902137@cnu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(42271082)

Land Subsidence Characteristics and Impact in Chaoyang-Tongzhou Area of Beijing Plain Under New Hydrological Background

Han Hongshan 1, 2, 3, Zhu Lin 1, 2, 3, 4, 5, Guo Gaoxuan 6, Li Binghua 7, Lu Can 1, 2, 3   

  1. 1. College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University , Beijing 100048, China
    2. Laboratory Cultivation Base of Environment Process and Digital Simulation , Capital Normal University, Beijing 100048, China
    3. Beijing Laboratory of Water Resources Security, Capital Normal University, Beijing 100048, China
    4. Key Laboratory of Land Subsidence Mechanism, Prevention and Control (Capital Normal University),
    Ministry of Education,Beijing 100048, China
    5. Hebei Cangzhou Groundwater and Land Subsidence National Observation and Research Station, Cangzhou 061000, Hebei, China
    6. Beijing Institute of Geo-Environment Monitoring, Beijing 100195, China 
    7. Beijing Water Science and Technology Institute, Beijing 100048, China
  • Received:2023-03-06 Online:2024-07-26 Published:2024-07-26
  • Supported by:
    the National Natural Science Foundation of China (42271082)

摘要: 地面沉降是北京地区突出的地质灾害,严重威胁经济、环境和社会的可持续发展。为了研究地面沉降的时空特征及其影响,本文以北京平原朝阳—通州沉降区为研究对象,先基于Sentinel-1 A/B卫星降轨数据,利用PS-InSAR(persistent scatters InSAR)技术获取了研究区2019年1月—2021年12月地面沉降特征,再采用动态时间规整(DTW)算法定量分析了地面沉降与不同层位地下水位之间的响应关系,并进一步量化了不同深度地下水抽取诱发地面沉降的贡献率。结果表明:1)2019—2021年朝阳—通州地区地面沉降连片发展,年均沉降速率超过50 mm/a的沉降严重地区主要分布在朝阳区东部和通州区北部,其中最大沉降速率达到91 mm/a。2)朝阳—通州地区可压缩层厚度区域分布差异,为地面沉降的发生与发展提供了有利的地质条件。整体上来看可压缩层厚度大小与地面沉降速率成正比,研究区地面沉降速率大于80 mm/a的永久散射体(PS)点所在位置处的可压缩层厚度均大于180 m,且主要处于可压缩层厚度200~220 m的地区。3)地面沉降与不同层位地下水位时间序列响应不同,埋深为50~180 m的承压含水层水位与地面沉降响应程度相对较高,其中92.00和121.42 m深度下地下水位与地面沉降时序的响应程度最高,反映出该层位的地下水位变化是造成沉降的主要诱发因素。

关键词: 地面沉降, PS-InSAR, DTW, 朝阳—通州, 地下水位, 影响因素, 北京

Abstract: Land subsidence is a prominent geological hazard in the Beijing area, posing a serious threat to the sustainable development of the economy, environment and society. This paper takes the Chaoyang-Tongzhou area, which is a severely subsiding region of the Beijing Plain, as the research object. Based on Sentinel-1 A/B satellite track data and using PS-InSAR (persistent scatters InSAR) technology, the characteristics of land subsidence in the study area from 2019 to 2021 was obtained. The dynamic time warping (DTW) algorithm was used to quantitatively analyze the response relationship between land subsidence and groundwater levels at different depths, and then the contribution rate of groundwater at different depths to subsidence was quantified. The results show as follows: 1) From 2019 to 2021, land subsidence in the Chaoyang-Tongzhou area developed continuously. The most severe subsidence areas with an annual subsidence rate exceeding 50 mm/a were mainly distributed in the east of Chaoyang and the north of Tongzhou, and the maximum subsidence rate of 91 mm/a. 2) The difference in regional distribution of compressible layer thickness in the Chaoyang-Tongzhou area provids favorable geological conditions for the occurrence and development of land subsidence. On the whole, the thickness of the compressible layer is positively proportional to the land subsidence rate. The thickness of compressible layer at the location of PS points with a land subsidence rate greater than 80 mm/a in the study area was greater than 180 m, mainly in areas with a compressible layer thickness of 200-220 m. 3) Land subsidence responds differently to groundwater level time series at different depths. The water level in the confined aquifer with a burial depth of 50-180 m has a relatively high response degree to land subsidence, with the groundwater level at depths of 92.00 m and 121.42 m showing the highest response degree to land subsidence time series, reflecting that the groundwater level changes at this depth are the main inducing factors for subsidence.

Key words: land subsidence, PS-InSAR, DTW, Chaoyang-Tongzhou area, groundwater level, influence factors;Beijing

中图分类号: 

  • P642.26
[1] 徐成华, 何政宇, 刘刚, 施威, 骆祖江. 南京江北新区地铁盾构开挖引发地面沉降三维数值模拟预测[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2024, 54(4): 1316-1325.
[2] 闫佰忠, 盖俊百, 王昕洲, 占新凯, 马苗苗. 石家庄滹沱河山前冲洪积扇地下水位动态演变特征及影响机制[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2023, 53(6): 1880-1891.
[3] 骆祖江, 成磊, 张兴旺, 于丹丹, 徐成华. 悬挂式止水帷幕深基坑降水方案模拟优化[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2022, 52(6): 1946-1956.
[4] 唐军峰, 唐雪梅, 周基, 钟辉亚, 谢尚智. 滑坡堆积体变形失稳机制——以贵州剑河县东岭信滑坡为例[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2022, 52(2): 503-516.
[5] 孟世豪, 崔亚莉, 田芳, 罗勇, 石鸿蕾. 基于MODFLOW-SUB建立变渗透系数的地下水流-地面沉降模型[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2022, 52(2): 550-559.
[6] 王志恒, 梁永平, 申豪勇, 赵春红, 唐春雷, 谢浩, 赵一. 自然与人类活动叠加影响下晋祠泉域岩溶地下水动态特征[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2021, 51(6): 1823-1837.
[7] 周彤, 商广明, 翟亚峰. 路基砾类填料土动力特性影响因素试验分析[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2021, 51(5): 1482-1489.
[8] 程蕊, 朱琳, 周佳慧, 郭高轩, 郭琳, 李蕙君, 陈蓓蓓. 北京潮白河冲洪积扇地面沉降时空异质性特征及驱动因素分析[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2021, 51(4): 1182-1192.
[9] 闫佰忠, 孙丰博, 李晓萌, 王玉清, 范成博, 陈佳琦. 气候变化与人类活动对石家庄市藁城区地下水位埋深的影响分析[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2021, 51(3): 854-863.
[10] 刘金萍, 王改云, 简晓玲, 王嘹亮, 杜民, 成古. 北黄海东部次盆地层序地层格架中烃源岩发育特征与影响因素[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2020, 50(1): 1-17.
[11] 闫佰忠, 孙剑, 王昕洲, 韩娜, 刘博. 基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2020, 50(1): 208-216.
[12] 计玮. 致密砂岩气储层气水相渗特征及其影响因素——以鄂尔多斯盆地苏里格气田陕234-235井区盒8段、山1段为例[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2019, 49(6): 1540-1551.
[13] 朱广祥, 郭秀军, 余乐, 孙翔, 贾永刚. 高黏粒含量海洋土电阻率特征分析及模型构建[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2019, 49(5): 1457-1465.
[14] 许军强, 马涛, 卢意恺, 白潍铭, 赵帅. 基于SBAS-InSAR技术的豫北平原地面沉降监测[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2019, 49(4): 1182-1191.
[15] 单祥, 郭华军, 郭旭光, 邹志文, 李亚哲, 王力宝. 低渗透储层孔隙结构影响因素及其定量评价——以准噶尔盆地金龙2地区二叠系上乌尔禾组二段为例[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2019, 49(3): 637-649.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
[1] 程立人,张予杰,张以春. 西藏申扎地区奥陶纪鹦鹉螺化石[J]. J4, 2005, 35(03): 273 -0282 .
[2] 李 秉 成. 陕西富平全新世古气候的初步研究[J]. J4, 2005, 35(03): 291 -0295 .
[3] 和钟铧,杨德明,王天武,郑常青. 冈底斯带巴嘎区二云母花岗岩SHRIMP锆石U-Pb定年[J]. J4, 2005, 35(03): 302 -0307 .
[4] 初凤友,孙国胜,李晓敏,马维林,赵宏樵. 中太平洋海山富钴结壳生长习性及控制因素[J]. J4, 2005, 35(03): 320 -0325 .
[5] 李涛, 吴胜军,蔡述明,薛怀平,YASUNORI Nakayama. 涨渡湖通江前后调蓄能力模拟分析[J]. J4, 2005, 35(03): 351 -0355 .
[6] 旷理雄,郭建华,梅廉夫,童小兰,杨丽. 从油气勘探的角度论博格达山的隆升[J]. J4, 2005, 35(03): 346 -0350 .
[7] 章光新,邓伟,何岩,RAMSIS Salama. 水文响应单元法在盐渍化风险评价中的应用[J]. J4, 2005, 35(03): 356 -0360 .
[8] 王谦,吴志芳, 张汉泉,莫修文. 随机分形在刻划储层非均质特性中的应用[J]. J4, 2005, 35(03): 340 -0345 .
[9] 刘家军,李志明,刘建明,王建平,冯彩霞,卢文全. 自然界中的辉锑矿-硒锑矿矿物系列[J]. J4, 2005, 35(05): 545 -553 .
[10] 李雪平,唐辉明. 基于GIS的分组数据Logistic模型在斜坡稳定性评价中的应用[J]. J4, 2005, 35(03): 361 -0365 .