由矿区开采引起的地表沉降对生态环境和建筑物稳定性构成严重威胁,因此,确保矿区地表沉降准确监测以及精确预测,对于生态环境保护和建筑物安全具有重要意义。联合合成孔径雷达干涉测量(Synthetic Aperture Radar Interferometry,InSAR)技术与概率积分法(Probability Integral Method,PIM)可以结合两种技术的优势,为矿区沉降监测提供了更为全面和准确的分析手段,目前,在矿区沉降监测领域广泛应用。然而,首先受两种技术本身的限制,存在沉降边缘收敛过快以及融合效果不理想的问题,尤其是在面对狭长矿区时,如何解决倾向方向收敛快,并有效融合两种技术使监测结果更符合矿区实际开采情况,仍需进一步研究;其次,“时间零点”问题会影响基于经典时间函数模型实现地表动态沉降预测的精度。鉴于上述问题,本文一方面对传统概率积分法进行修正,在改善矿区沉降边缘收敛过快的基础上,通过面积定权的方式,将修正后的概率积分法结果与合成孔径雷达差分干涉测量(Differential InSAR,D-InSAR)技术结果融合,实现了对矿区地表精细化沉降监测。另一方面,在分析“时间零点”对经典时间函数影响的基础上,采用无需零点校正的Hossfeld模型,结合修正概率积分法实现了矿区地表动态沉降预测。本文主要研究工作和成果有:
(1)针对联合InSAR与概率积分法存在沉降边缘收敛过快以及融合效果不理想问题,首先,通过调节影响半径的方式改变矿区倾向线边缘处沉降曲线形态,获取修正概率积分法(Improved Probability Integral Method,IPIM)的地表沉降监测结果,其次,提出一种基于面积定权的IPIM和InSAR融合方法(Area-weighting based fusion of the IPIM and InSAR results,AFIP),改善两种技术地表沉降监测结果融合效果。以门克庆煤矿某工作面为研究区,对上述方法进行了验证。实验结果表明,相对于传统PIM监测结果而言,IPIM监测结果改善了矿区沉降边缘处收敛性,使得沉降情况更符合实际情况,且通过与实测水准结果对比,其精度上得到提升;基于面积定权的AFIP方法能够获取全盆地精细化地表沉降监测结果,其精度相较于D-InSAR结果、IPIM结果和联合法结果明显提升。
(2)通过分析矿区开采沉降规律,发现经典时间函数模型(Knothe函数、Usher模型、Logistic模型和Gompertz模型)存在“时间零点”问题。首先,以水准数据和SAR数据为数据源,从矿区单点和矿区全盆地任意点地表沉降两个方面分别通过修正和未修正“时间零点”的数据处理,探讨了“时间零点”对典型时间函数模型的影响,以均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为评价指标,对矿区预测精度进行分析。其次,验证无需零点校正的Hossfeld模型在矿区地表沉降预测中的可行性,在矿区沉降预测精度方面与经典时间函数模型进行定量对比分析。实验结果表明,“时间零点”会对经典时间函数模型地表沉降预测精度产生影响,而不受“时间零点”影响的Hossfeld模型,在矿区开采沉降预测中的精度优于经典时间函数模型。
(3)联合修正概率积分法和Hossfeld模型构建矿区动态沉降预测模型(Combined IPIM and Hossfeld,CIPIM-H)。该模型在利用Hossfeld模型对矿区单个单元进行建模的基础上,联合修正概率积分法构建CIPIM-H模型,基于混合算法(遗传算法和模拟退火算法)求解CIPIM-H模型参数并获取矿区动态沉降预测结果。同样以门克庆煤矿某工作面为研究区,分别利用不同精度数据源(PIM结果、IPIM结果和AFIP融合结果)对CIPIM-H模型预测精度进行验证。实验结果表明,三种数据源构建的CIPIM-H模型在反映矿区开采沉降过程方面表现良好,同时,采用高精度数据源构建CIPIM-H模型能够提高预测结果精度。
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