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首先利用ALOS PALSAR数据，通过D-InSAR技术获取2007-06-03云南宁洱MS6.4地震的同震形变场，然后基于Okada弹性半空间位错模型反演该地震的断层几何以及精细滑动分布，最后计算宁洱地震后周边断层的静态库仑应力变化。结果表明，形变主要集中在西盘，最大视线向形变量为51.6 cm；反演得到的震源位置为23.05°N、101.02°E，深度3 km，断层走向145°，倾向49.5°，平均滑动角153°，发震断层为NNW向普洱断裂，断层活动以右旋走滑为主，兼具逆冲分量；断层面最大滑动量为1.2 m，反演得到的震级为MW619。基于库仑应力场发现，磨黑断裂处于库仑应力增加区域，而2014年景谷地震位于负值区域。结合实地考察资料和反演结果表明，宁洱地震为浅源地震，但断层并未出露地表。 相似文献
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利用InSAR和GPS进行地震研究具有很大的优势，InSAR能够在较大范围内快速地获得连续的同震形变观测，而GPS测量精度高，可迅速获得稳定的测量结果。随着SAR卫星的增多、重返周期的缩短，利用InSAR和GPS联合进行地震触发关系及应力影响研究也变得更为有力。2010年3月4日和2016年2月6日台湾西南部接连发生两次Mw 6.0以上地震，分别被称为甲仙地震和美浓地震。本文利用GPS和InSAR同震形变场联合反演了甲仙地震的滑动分布模型；结合之前的研究成果，基于静态库伦应力改变对甲仙地震与美浓地震的关系进行了分析；还为台湾西南部7个主要断层构建了断层格网并获取了它们的应力改变模型。结果表明，甲仙地震的发震断层表现为逆冲倾滑兼一定走滑分量的断层。甲仙地震的主要滑动区域处于12~16 km深度之间；最大滑动量为0.61 m位于约14 km深处。本文线性反演得到的甲仙地震地震矩为2.27×1018 Nm，相当于Mw 6.20。甲仙地震后美浓地震的发震断层上应力增值达4.0 MPa，应力增加的面积约占推断断层总面积的74%，表明甲仙地震对美浓地震的发生具有十分明显地加速作用。甲仙和美浓地震共同作用下，西侧的左镇断层和新化断层产生了较明显地应力积累。根据应力改变结果，本文认为甲仙地震和美浓地震后，台湾西南部的左镇断层和新化断层都具有较高的危险性，值得持续关注和进一步研究。 相似文献
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2016年2月6日台湾西南部高雄市美浓区发生了MW6.4地震.本文结合ALOS2卫星升降轨、Sentinel-1A升轨SAR数据，采用两轨差分干涉技术获取了该区域的同震形变场，形变结果表明震中西北部以抬升为主，最大视线向形变量约为11.2 cm.基于均匀位错模型和多峰值粒子群（MPSO）算法，利用InSAR和GPS形变数据联合反演了美浓地震的断层几何参数，结果表明震源中心位于22.920°N，120.420°E，深度约12 km，发震断层长度约15 km，走向角307°，倾角16.5°，平均滑动角为51.5°，此次地震是以逆冲倾滑兼左旋走滑的破裂模式.利用格网迭代搜索法得到最优倾角为15.7°，GPS和InSAR最优权比为18：1，最优平滑因子为0.06.基于非均匀位错模型，利用非负最小二乘方法进行线性反演，结果显示最大倾滑和走滑量分别为51.7 cm和55.3 cm，对应矩震级为MW6.38，略小于GCMT （MW6.4）的结果.通过与已有文献的比较和对该区域断层构造的分析，发现美浓地震的发震断层为单一断层的解释更为合理，我们推测发震断层是位于左镇、后甲里等断层之间的一条东南-西北走向往东北倾斜的盲断层，并初步推测2010年MW6.3甲仙地震也同该断层有关. 相似文献
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SBAS技术中常用的相干系数选点方法受旁瓣效应的影响,容易造成部分高质量点的漏选以及低质量点的误选。针对这一问题,本文提出了顾及时空特性的SBAS高质量点选取算法,根据干涉相位各个成分的空间特性,分离出噪声相位判别点的质量。试验表明考虑同质点的Non-Local滤波能够更加可靠地提取干涉相位中的空间相关相位,从而提高噪声相位估计的准确性。利用覆盖上海地区1992—1998年的24景JERS-1影像作为试验数据,分别用相干系数法以及本文的方法进行选点。结果表明本文算法能够有效地选出相干系数法在农田与村落交错地区漏选的高质量点,同时排除了相干系数法由于旁瓣效应影响的误选点。 相似文献
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大气对流层对雷达信号的传播延迟是制约重复轨道InSAR高精度测量应用的重要因素之一.本文描述了MERIS水汽数据用于ASAR干涉图大气改正的方法;并以美国南加州地区为例,选取4对ENVISAT ASAR数据进行了大气改正的研究.结果显示对这4幅干涉图,经过MERIS水汽数据改正后InSAR与GPS差异的RMS分别〖JP2〗降低了41.7%,65.2%,19.3%和39.4%.平均改善程度达41.4%.更重要的是,经过MERIS水汽改正后,从2005~2007年〖JP〗干涉图和2004~2007年干涉图中,能清楚地识别出三处形变最明显的区域：Long Beach-Santa Ana 盆地、Pomona-Ontario和San Bernardino,其形变速率从-8 mm/a到-28 mm/a,大部分在-20 mm/a左右,与这些地区2003年以前的历史形变速率基本一致.因此,采用无云条件下的MERIS水蒸汽数据改正同步获取的ASAR干涉图,可以显著地降低大气水汽对干涉图相位的影响,从而更真实地反映地表形变等地球物理信号. 相似文献
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����GPS��InSAR�۲��������봨������ά�ر��α� 总被引：3，自引：0，他引：3
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利用TerraSAR-X卫星2013-08~2014-08的17景雷达影像,采用小基线集（small baseline subset,SBAS）InSAR技术获取呼图壁(HTB)地下储气库（underground gas storage,UGS）运行期间的地表形变序列,并结合UGS注（采）气井口的压力数据,采用多点源Mogi模型,对HTB UGS的形变场进行模拟。结果表明,整个UGS区域的形变特征为非连续分布,形变与注（采）气压力变化具有较好的相关性;注（采）气期间沿卫星视线向(LOS)的形变峰值分别为10 mm和-8 mm;采用自适应前向搜索法,基于多点源Mogi模型初步模拟注（采）气期间的形变过程,当UGS的注（采）气平均气压为18 MPa和15 MPa时,LOS的形变可达7 mm和-4 mm,地表形变的大小与注（采）气井口密度有关;UGS的储气分布呈非均匀状态,即地下气库结构复杂多变。 相似文献
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轨道误差和长波大气延迟组成的系统误差是影响InSAR形变监测精度的重要因素之一.传统方法在空间域对干涉图的系统误差建模,容易导致长波形变和系统误差相混淆.本文在时空域利用附加系统参数对系统误差建模,同时根据观测值质量对差分相位观测值定权,采用附加系统参数的加权最小二乘法估计形变参数和系统误差,实现了长波形变和系统误差的分离.模拟实验结果表明,在形变与系统误差的空间变化特性完全一致的极端情况下,本文方法能实现两者的有效分离,估计的形变速率均方根误差比传统方法降低了98.8%.ASAR数据实验显示当形变尺度较小且分散分布时,本文方法和传统方法得到的结果相似;当形变在研究区内表现为长波变化时,本文方法比传统方法估计的形变结果更为稳健. 相似文献
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基于虚拟观测的病态问题解法 总被引：2，自引：0，他引：2
在大地测量数据处理领域中,处理病态问题的主要方法有:岭估计方法、奇异值分解法(SVD)、Tik-honov正则化方法等,但是这些方法大多数是强调数学上的意义,没有充分联系大地测量的实际情况,因此不利于在测绘领域病态问题本质的理解和研究。为使病态问题的求解具有实际的物理意义,提出了基于虚拟观测的岭估计方法。该方法将先验约束条件作为一类互相独立的虚拟观测值,从而把病态问题转化为测量平差问题,然后运用Helmert方差估计法来确定岭参数。该方法还可以得到的参数之间的权矩阵,用它来代替虚拟观测值的权矩阵,重新对参数进行计算,则实现了该方法向广义岭估计的推广。实际算例分析的结果表明该方法不仅计算简单而且能保证结果精确。 相似文献