天津滨海新区地面沉降趋势预测

第12卷第4期 防 灾 科 技 学 院 学 报 V ol.12,No.4 2010年12月 J. of Institute of Disaster Prevention Dec.2010

收稿日期：2010-07-16

基金项目：天津市科技创新专项资金项目07FDZDSF02101-05和天津市控沉办专项等项目资金资助 作者简介：陈聚忠（1956--），男，河北曲阳人，本科，研究员，主要从事大地形变测量地壳垂直形变分析与应用研究.

天津滨海新区地面沉降趋势预测

陈聚忠，宋 雯，韩月萍，王太松

（中国地震局第一监测中心，天津市 300180）

摘 要：在分析天津市滨海新区地面沉降概况及灾害的基础上，利用天津地面沉降监测网26年的水准测量资料，采用数据拟合和多核函数方法，研究了天津滨海地区地面沉降随时间的变化规律，对滨海地区地面沉降的趋势进行预测。结果表明地面沉降这一“缓发型”的地质灾害一旦致灾，会给经济建设带来无法挽回的巨大损失。

关键词：水准测量；地面沉降；趋势特征

中图分类号：P642.26 文献标识码：A 文章编号：1673-8047(2010) 04-0007-05

0 引言

地质构造运动造就了天津广大地区冲积平原

的地形地貌特征，而人类社会活动——经济建设飞速发展（一方面是过量开采地下水，一方面是地面载荷急速增加），加速了地面沉降以致形成以地面沉降为主的地质灾害。天津滨海地区的地面沉降主要是由于过量开采地下水、地表荷载加速增长和地质构造运动等综合原因造成的，成为社会各界的一个共识。

本文根据该区域水准测点高程数据，通过逐一拟合分析了天津滨海区域地面沉降的变化规律，对天津滨海地区未来5年的地面沉降趋势进行了预测分析。预测图像显示了天津滨海塘汉地区2011年比2005年的在面沉降潜在淹没灾害区的分布面积将增长27.8%，年平均增长超过了5%。因此，强化治理地面沉降灾害已经是刻不容缓的大事。

1 区域地面沉降概况及危害

地面沉降是巨厚土层地区的主要地质灾害，由于初时不具备灾害的性质，具有一定的隐蔽性和缓发性。因此，初时不易被察觉或重视，然而一旦致灾，则往往形成受灾面积大、损失严重且难以治理的局面。

此外，这种灾害往往还会成为其它灾害的诱因，从而形成比较复杂的灾害链。天津市的几个主要城区正是由于地面沉降引起地表标高的不断缺

损，出现了许多具体的环境灾害问题，如风暴潮入侵频繁、海水倒灌、防洪与抗洪能力下降（海河行洪流量只有原来的1/3）、泄洪流量减少、土地盐碱化加重、地裂与房屋裂缝及堤防开裂、地下管网的破坏加剧等。

由于标高在一定条件下，具有不可再生的特点及损失的持续不断性，所以造成的标高损失也不是一次性的，它是连续不断的（即使不过量开采地下水地面沉降也还持续较长的时间），损失的程度会越来越严重。

滨海地区地表标高每年都处在损失状态之中，是天津市标高最低、低地现象最为严重的区域，也是造成经济损失最为严重的地区之一。因此，应加强监测和治理，一定要确保地面沉降处于可测、可控、可防的范围之内[1-2]。

2 数据统计及分析

2.1 数据选取

研究区域为天津市滨海新区的沿海地区，所用资料是从1983年开始，截止到2008年，共计26期的水准测量成果，观测等级为I 、II 、III 等，共计收集整理了能够用于研究的水准点660个。由于每年的水准点破坏和补埋，不是所有水准点都有26期水准测量成果。且由于天津市从1985年开始正式实施控制地面沉降监测工作，1985年以前的两年

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资料较少，以后不断地增加水准网和路线长度，逐步形成目前的监测能力格局。

2.2 数据模拟拟合

首先对这660个水准点高程数据进行了筛选整理和时间序列的数据拟合。对每个水准点分别采用了线性模型（1.1式）、二次多项式模型（1.2式）和双指数函数模型（1.3式）进行拟合：

Y = a1 x + a2 (1.1)

Y = b1x2 + b2x +b3 (1.2)

Y= a exp(b x) + c exp(d x)(1.3) 其中a1，a2，b1，b2，b3，a，b，c，d为待定参数，在计算时，对时间x做了正规化处理，即：x normal=(x-x mean)/ x std

其中x mean为时间量x的平均值，x std为x的单位标准偏差，x normal即为x标准化的结果[3,4]。

为找出各水准点最优化的数学模型，进行了多种数学模型的反复模拟计算。在选择数学模型时，主要考虑选择光滑递减且在一定的时间域上不发生畸变的函数，通过计算，在这660个点中，有547个点采用线性模型拟合较优，占全部点的82.88%；另外有89个点，采用了非线性模型；还有24个水准点的变化无规律，没有参与建立模型计算，这些水准点的沉降变化规律有待于今后进一步深入研究。表1部分水准点线性与非线性模型比较表给出了一些典型非线性沉降变化的水准点数学模型优劣比较。这些水准点用非线性模型拟合的结果SSE 和RMSE值相对于线性模型的相应指标值都显着减少，且R-square值更接近于1。

表1 部分水准点线性与非线性模型比较表

y = a1x +a2y = b1x2 + b2x + b3y = a exp(bx) + c exp(d x)

点名

SSE R-square RMSE SSE R-square RMSE SSE R-square RMSE

665 * 434.8 0.9331 4.55 253.9 0.9609 3.563 22.19 0.9966 1.081 553 402.9 0.9596 4.488 62.31 0.9938 1.811 16.04 0.9984 0.9439

II16A 974.6 0.9608 6.981 49.95 0.998 1.621 54.4 0.9978 1.739 612 393.9 0.929 5.304 63.08 0.9886 2.203 8.737 0.9984 0.8533

623 344.5 0.9807 4.502 60.6 0.9966 1.946 64.06 0.9964 2.067 646 69.15 0.944 2.94 12.09 0.9902 1.314 3.803 0.9969 0.7962

654 336.4 0.9256 4.586 121.7 0.9731 2.849 15.2 0.9966 1.042 661 656 0.8886 5.727 380.8 0.9353 4.477 13.24 0.9978 0.8575

I50 555.9 0.9589 5.145 91.22 0.9933 2.136 19.54 0.9986 1.014

以点665为例，首先绘制了图1水准点665 各种模型比较图（图的上部为拟合曲线，下部为对应的残差值曲线），分别用线性模型（fit line）、平方模型（fit qua）、立方模型（fit cub）和双指数函数模型（fit exp）拟合，可以看出，当将模型外推到2025年时，多次函数中只有双指数函数模型（fit exp）还能够平稳下降，没有发生突变或畸变，其R-square值最为接近1。说明了水准点665采用双指数函数模型拟合应该是优于其它模型的，可能与实际沉降情况最为相近，可以做为预测模型。故665号水准点采用了双指数函数为该点的沉降过程模型。在预测外推模型时，为使预测结果具有一定的可信度和可靠性，减少预测的不确定性，只外推模型5年的数据结果进行预测。

在所有模拟计算的线性模型水准点中，直线方程的斜率表征了年沉降的速率，图2给出了所有线性模型水准点的斜率统计分布，斜率（沉降速率）的均值为﹣3.15 cm，方差为 2.965 mm2，斜率在﹣4～﹣1 cm范围内占到了70%以上。水准点按其沉降趋势可以分为三类，即匀速（线性）沉降的点、减速沉降的点和加速沉降的点。减速沉降的水准点对于减缓沉降速率和趋势产生作用，而加速沉降的水准点对于增加沉降速率和趋势产生作用。