【摘 要】
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云南省作为我国有色金属矿产资源重要基地之一,其蕴藏的矿产资源相当丰富,有色金属是我国众多重工业发展的原材料,是支撑战略性新兴产业和国民经济发展的基础性工业,是国家财政的重要支柱之一。自2017年云南省实施“绿色矿山”方案以来,随着矿山开采规模的不断扩大,再加上其他因素导致矿区地表不断发生沉降甚至塌陷等,周边生态环境也相继受到不同程度的破坏。因此,对金属矿山地表进行沉降监测和沉降预测具有十分重要的意
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云南省作为我国有色金属矿产资源重要基地之一,其蕴藏的矿产资源相当丰富,有色金属是我国众多重工业发展的原材料,是支撑战略性新兴产业和国民经济发展的基础性工业,是国家财政的重要支柱之一。自2017年云南省实施“绿色矿山”方案以来,随着矿山开采规模的不断扩大,再加上其他因素导致矿区地表不断发生沉降甚至塌陷等,周边生态环境也相继受到不同程度的破坏。因此,对金属矿山地表进行沉降监测和沉降预测具有十分重要的意义。目前矿区地表沉降监测大多依赖于诸如水准测量、全站仪测量、GPS等传统测量技术,但这些技术在大范围、长时间序列的地面沉降监测中效率不高,耗费大。然而,干涉合成孔径雷达（InSAR）经过这些年不断地发展,突破了传统技术的局限性,已成为一门较为成熟的高精度地表监测技术。因此,本文首先基于小基线集干涉测量（SBAS-InSAR）技术处理覆盖研究区从2014年10月至2020年10月的138景降轨和136景升轨Sentinel-1A数据,分析了研究区升降轨SAR数据的可视性,获取了大红山矿区长时间序列的地面沉降信息和矿区年平均形变速率,详细分析了研究区的形变空间特征和沉降原因。为了突破InSAR一维LOS向的局限性,分解出了矿区垂直向和东西向二维形变,并结合GPS实测数据验证SBAS-InSAR技术沉降监测的可靠性。最后,基于矿区沉降信息建立了地表沉降组合预测模型,并对预测模型进行了精度评定。本文的主要结论如下:（1）本文通过引入R指数来计算提取出研究区的几何畸变,降轨有效区域占83.96%,叠掩区域占2.99%,其中主动叠掩占1.9%,被动叠掩区域占1.09%,阴影部分占0.05%,透视收缩占13%;升轨有效区域占78.58%,叠掩区域占9.4%,其中主动叠掩占6%,被动叠掩区域占3.4%,阴影部分占0.02%,透视收缩占12%。研究区具有较好的可视性。（2）联合升降轨SAR数据提取了LOS向年平均沉降速率,其中升轨LOS向年平均形变速率在-81.1～23.7mm/a之间,降轨LOS向年平均形变速率在-131.6～24mm/a之间。升降轨监测结果之间存在差异是由于SAR成像方式不同和研究区崎岖地形所致,结合GPS实测数据对比分析验证了SBAS-InSAR升降轨监测结果的可靠性。并将LOS向形变分解为垂直向和东西向形变,获得矿区垂直向位移形变速率在-92～-20mm/a,东西向位移形变速率在-42～-10mm/a,矿区沉降多发生于垂直向。大红山矿区A、B、C、D、E五处沉降区域受地下开采影响较为严重,且与降雨量有着密切的联系,地表形变与当地雨季期呈现周期性的变化,同时沉降与降雨量存在1～2个月的滞后期。（3）构建了大红山矿区沉降预测模型。基于矿区沉降结果建立预测模型将前55期作为模型训练集,对后5期地表沉降进行预测,并将平均绝对误差和均方根误差作为模型的精度评定因子。经过对比分析,发现GA-SVR的预测效果最佳,预测误差小,预测精度高,与实际情况最为吻合,GM-SVR预测效果次之,SVR预测和GM预测效果相对于前两种优化组合预测模型要差,其中GM模型预测效果最差。因此,本文提出的GA-SVR预测模型在金属矿区沉降预测中有较好的适用性,能为矿区的防灾减灾及预警能力提供一定的借鉴。
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