InSAR 与 GNSS 融合的水利工程安全监测数据协同分析

引言

水利工程作为重要的基础设施，其结构稳定性与长期安全运行直接关系到下游人民生命财产安全、区域经济发展以及水资源的可持续利用。对水利工程关键部位及其影响区域进行持续、精准、可靠的安全监测，及早发现异常变形并评估结构健康状况，是实施有效维护、预防重大灾害的关键环节。

1 水利工程安全监测的重要性

大型水库大坝、重要堤防等水利工程承担防洪、供水、发电、灌溉等关键社会经济功能。其结构失稳破坏后果严重，不仅造成经济损失及设施损毁，更直接威胁下游民众生命安全与社会稳定。长期运行中，水荷载变化、地质应力、材料老化、环境侵蚀等因素持续作用，诱发沉降、位移、倾斜、裂缝等形变，这些往往是结构失稳前兆的直观反映。实施持续安全监测，旨在及时捕捉上述形变信息，准确评估结构当前状态并预测趋势，为制定科学维护策略、防范灾害性事故提供核心决策依据，是保障工程长效安全运行的关键支撑，具有重大的社会经济效益。

2 传统监测手段的局限性

2.1 空间覆盖与密度有限

传统大地测量方法如精密水准测量、三角测量及常规 GNSS，其监测点通常布设为离散型地面点网。这种方法难以实现工程本体及影响区域（特别是地形复杂的库区边坡、人迹罕至地带）的高密度、全覆盖监测。监测点间存在大量空白区域，无法完整描述地表形变场的空间分布模式与连续性变化特征，不利于发现局部应力集中或潜在滑动区域，漏判风险客观存在。

2.2 监测效率与成本问题

常规手段依赖人工现场作业，费时费力，监测周期长，难以满足大型水利工程高频次、近乎实时监测的需求。尤其是在恶劣天气或紧急状况下，获取数据难度陡增甚至无法进行。高精度监测网的布设、维护及长期观测带来持续高昂的成本投入。这种效率和成本的瓶颈制约了监测的时效性与长期可持续性，难以满足现代大型水利工程精细化管理对高时效性信息支撑的要求。

3 InSAR 与GNSS 融合在水利工程安全监测数据协同分析中的应用

3.1 基本原理互补与协同机制

InSAR 技术利用雷达卫星对地观测的相位差信息，可提取监测区域内每一成像单元在雷达视线方向上的形变量，具备大范围覆盖、高空间密度、非接触式、可追溯历史形变等独特优势。但其测量结果为一维的 LOS 向形变投影，对非 LOS 方向变化敏感度低，且易受大气延迟、失相关等误差影响。GNSS 技术通过接收卫星信号，直接精确测定测站三维坐标时间分辨率高，且对大气效应具有一定的自校能力，提供目标点绝对的三维形变信息。两者的融合核心在于优势互补：InSAR 提供广阔覆盖范围内高密度的形变空间分布细节，GNSS 提供高精度、多维度的点校准与约束信息。

3.2 提升空间覆盖密度与完整性

大型水利工程影响范围广，地形地貌复杂，传统点状监测难以有效覆盖。InSAR 能对水库大坝表面、库岸周边广大区域进行连续成像，生成类似面状的形变结果图，空间分辨率可达米级甚至亚米级。在坝体表面、库岸两侧以及地形复杂无法布设常规监测点的区域，也能获取大量信息。仅依靠 InSAR 存在精度和稳定性问题。融合GNSS 数据，利用GNSS 测站高精度的三维形变信息，可以对 InSAR 获取的形变面结果进行精化处理。用GNSS 点作为控制点，辅助校正 InSAR 结果中的系统性偏差，约束解算过程提高整个监测区域内形变量级的可靠性与空间分布的准确性。

3.3 三维形变场的联合解算与重建

InSAR 直接观测量主要为雷达视线方向投影变形，单一卫星数据无法精确分离出真正的三维位移分量。GNSS 天然可获得测站点的精确三维形变信息，但其空间离散且稀疏。融合应用提供了解决这一问题的途径。多平台、多角度的 InSAR 数据结合少量GNSS 点的三维约束信息，通过形变场建模和联合解算算法，可以实现大范围地表的二维或全三维形变场的反演重建。在水库库岸区域这种融合能更清晰地揭示地表形变模式，区分垂直沉降与水平滑移，对分析边坡稳定性、库岸再造过程至关重要。在坝体上则有助于识别不同部位存在的差异沉降、扭转变形等复杂三维形变特征，为结构安全评估提供更丰富维度的数据。

3.4 高精度时间序列形变分析

水利工程形变通常包含非线性变化，如周期性水位荷载引起的弹性响应、降雨触发的库岸滑坡加速期、材料蠕变导致的长期趋势等。高时间分辨率的 GNSS 连续观测站数据可捕捉形变的快速变化细节。InSAR 的时间序列分析虽时间分辨率相对低，但能提供空间连续的长时期历史形变趋势。融合两者时间序列，利用 GNSS 高频数据对 InSAR 相位解缠和大气误差估计提供约束，能够生成空间覆盖广、时间连续性好、精度更优的地表形变历史与演变时序。这对于准确分离季节性或突发事件诱发的短期响应与工程结构内在的长期变形趋势，评估结构弹性与残余变形能力，识别潜伏的异常加速变形阶段，实现真正意义上的动态预警，具有不可替代的价值。

3.5 多源数据融合模型与预警应用

深度融合 InSAR 与GNSS 数据，超越简单的数据拼接，需建立基于物理或统计的数据融合模型。此类模型可构建形变时空演化模型，融合来自不同传感器、不同空间位置的数据，纳入水位变化、降雨、温度等环境驱动因子信息。通过卡尔曼滤波、贝叶斯估计、机器深度学习等方法，对模型的参数、状态进行最优估计和更新。这种融合模型能够实现多种功能：整合不同精度和时空特性的数据生成一致、完整的形变场；区分不同驱动因素对形变的具体贡献份额；依据当前和历史形变数据及环境因素，通过模型外推预测未来短期内的形变趋势；当监测值或预测值显著偏离模型基准或其置信区间时，即可发出具有物理意义和统计意义的早期预警信号。

结束语

总之，水利工程安全监测面临复杂环境与多样化需求的双重挑战。InSAR 技术的广域高密度监测优势与 GNSS 技术的高精度、高时分辨能力深度协同，显著拓展了监测信息的维度与精度。该融合有效突破传统手段局限，提升了空间覆盖密度，强化了三维信息表达及全周期分析的连续性与精确性，实现了由点向面、由单维向三维、由静态向动态的监测模式转变。随着卫星资源扩充及算法不断精进，融合技术将在构建智能精准的水利工程安全监测预警体系中发挥更关键的作用，保障工程长效安全运行。

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