ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA

Tạp chí KHCN Xây dựng - số 2/2015 61

ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP GIAO THOA RADAR ĐỂ XÁC ĐỊNH HIỆN TƯỢNG LÚN ĐẤT TRONG VÙNG ĐÔ THỊ TRUNG TÂM THÀNH PHỐ HÀ NỘI

TS. ĐẶNG VŨ KHẮC Trường đại học Sư phạm Hà Nội ThS. NGUYỄN CÔNG KIÊN, ThS. ĐỒNG MINH TÂM Viện KHCN Xây dựng

Tóm tắt: Với phương pháp phân tích giao thoa đa thời gian, chúng tôi khảo sát hiện tượng lún đất tại vùng đô thị trung tâm của thành phố Hà Nội bằng ảnh vệ tinh ALOS PALSAR thu chụp trong giai đoạn 2007-2011. Bản đồ tốc độ lún trung bình cho thấy khu vực phía bờ bắc sông Hồng khá ổn định, trái lại một số khu vực ở bờ phía nam đang bị lún với vận tốc cực đại đạt 68 mm/năm. Mặt đất bị biến dạng trong ba khu vực chính: quận Hoàng Mai, quận Hà Đông – Thanh Xuân, huyện Từ Liêm – Hoài Đức, tại những nơi mà việc xây dựng đang phát triển rầm rộ và việc hút nước ngầm đang diễn ra mạnh mẽ trong thập niên vừa qua. Ngoài ra còn phải kể đến 1 số khu vực lún có diện tích nhỏ hơn trong các quận nội thành. Kết quả thu được từ phương pháp giao thoa radar tương ứng với giá trị đo đạc bằng phương pháp thủy chuẩn trong giai đoạn 2007-2008. Điều này chứng minh khả năng áp dụng phương pháp giao thoa vào quan trắc lún đất trên diện rộng của thành phố Hà Nội với độ tin cậy cao và giá thành hợp lý.

Từ khóa: lún đất, đô thị hóa, giao thoa radar, vật tán xạ ổn định, nước ngầm.

1. Giới thiệu

Hiện tượng lún đất do khai thác tài nguyên thiên nhiên dưới lòng đất ngày càng phổ biến trong những thập niên vừa qua do nhu cầu tiêu thụ tài nguyên ngày càng tăng của xã hội loài người [16]. Lún mặt đất đang được đặc biệt quan tâm khi nó xảy ra tại nhiều thành phố, nơi mà quá trình đô thị hóa mạnh mẽ kéo theo sự gia tăng nhu cầu tiêu thụ nước với lượng nước ngầm lớn được hút lên từ lòng đất. Vấn đề này đã được ghi nhận tại các thành phố lớn như: Mexico-City, Bangkok, Thượng Hải, Venice, và Las Vegas. Tác động còn đáng quan tâm hơn khi các đô thị nằm trên đồng bằng bồi tích được lấp đầy bởi các thành tạo trầm tích bở rời, dễ nén ép. Từ những năm 1960, các nghiên cứu về lún đất đã được thực hiện với nhiều phương pháp khảo sát [28] để có những hiểu biết tốt hơn về cơ chế hình thành [7] và về hậu

quả tác động lên môi trường [12]. Các kỹ thuật đo đạc biến dạng bề mặt một cách định lượng thay đổi từ phép đo mặt đất như phương pháp thủy chuẩn [3] và phương pháp đo giãn kế [28] tới kỹ thuật không gian như phương pháp đo GPS tĩnh [15], phương pháp giao thoa radar InSAR [19], hay phương pháp LiDAR hàng không [9].

Thủ đô Hà Nội là một ví dụ điển hình về thành phố có tốc độ đô thị hóa nhanh trong các nước đang phát triển, nơi mà nước ngầm là nguồn tài nguyên chính cho nhu cầu nước sạch [17]. Từ sau Đổi Mới năm 1986, sự năng động trong phát triển kinh tế cùng các chính sách quản lý mới đã làm cho thành phố Hà Nội, đặc biệt là các quận nội thành trở nên hấp dẫn hơn đối với người nhập cư từ nhiều tỉnh lân cận. Hiện tại, thành phố này được chia ra thành 10 quận nội thành, 19 huyện ngoại thành sau bốn lần điều chỉnh địa giới hành chính. Điều này cho phép chuyển đổi đất nông nghiệp ngoại ô thành đất đô thị với việc thành lập một số quận mới như Tây Hồ năm 1995, Thanh Xuân và Cầu Giấy năm 1996, Long Biên và Hoàng Mai năm 2003 và Hà Đông năm 2008 (hình 1). Do đó, dân số toàn thành phố tăng từ 2.431x106 tới 3.184x106 người từ năm 1995 đến năm 2006, trong khi dân số của các quận nội thành tăng gấp đôi từ 1.082x106 lên 2.050x106 trong cùng thời kỳ. Sự gia tăng dân số đạt đến 6.472x106 vào năm 2009 với mật độ là 1979 người/km2 và xấp xỉ 35000 người/km2 tại một số quận trung tâm như Đống Đa hay Hoàn Kiếm [11].

Với việc chuyển đổi đất nông nghiệp sang mục đích đô thị, nhiều quận mới được thiết lập xung quanh khu nội đô lịch sử để đáp ứng nhu cầu về nhà ở. Điều này dẫn đến sự tập trung dân cư và khai thác nước ngầm mạnh mẽ từ một số bãi giếng hút nước ngầm ở khu vực các quận mới thành lập. Điều này thể hiện qua sự hình thành của ba nhà máy nước mới được xây dựng trong giai đoạn 2002-2005, với công suất của mỗi nhà máy khoảng 30000 m3/ngày đêm [29].

ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA

Tạp chí KHCN Xây dựng - số 2/2015 62

Hiện tượng hạ thấp mực nước ngầm [19] cùng với việc phát triển nhà cửa trên nền đất yếu đã dẫn đến lún đất cục bộ và gây ra nhiều hư hỏng cho nền móng công trình hạ tầng, nhà ở của cư dân và kể cả một số tòa nhà cao tầng cũ. Trong bối cảnh quá trình đô thị hóa diễn ra nhanh chóng sau khi điều chỉnh địa giới hành chính của thành phố Hà Nội năm 2008, sự hiểu biết tốt hơn về biến dạng mặt đất trong vùng đô thị trung tâm – được xác định bởi “Đồ án Quy hoạch chung Xây dựng Thủ đô Hà Nội đến năm 2030 và Tầm nhìn đến năm 2050”’ tỏ ra cấp bách vì đây sẽ là khu vực tập trung phát triển nhiều công trình xây dựng quan trọng trong tương lai. Mục tiêu là một mặt nhằm triển khai quy hoạch chi tiết một cách hợp lý và mặt khác là để khuyến khích các giải pháp kỹ thuật xây dựng công trình an toàn ở những nơi bị lún đất đe dọa.

Những nghiên cứu trước đây dựa trên phương pháp đo đạc mặt đất [8], [23], [24] hay mô hình hóa những đặc tính kỹ thuật của đất [33] đã chỉ ra một số

nơi thuộc các quận nội thành bị tác động của biến dạng bề mặt trong vài thập niên vừa qua. Chẳng hạn như, khảo sát mặt đất cho thấy nó bị lún mạnh hơn ở khu vực nội thành hơn là khu vực ngoại vi, đặc biệt gần các giếng hút nước ngầm. Mức độ lún trung bình thay đổi từ 1.4 mm đến 41 mm/năm trong giai đoạn 1994-2005 [23]. Tuy nhiên, các phương pháp đo đạc mặt đất này không thích hợp để theo dõi biến dạng trên diện rộng như lún đất vì chúng chỉ cung cấp thông tin tại một vài điểm khảo sát đơn lẻ. Trái lại, các tính toán dựa trên phương pháp giao thoa radar - InSAR sẽ cung cấp thông tin về hiện trạng lún đất trên khu vực rộng lớn với độ chính xác biến đổi từ vài cm đến vài mm tùy thuộc vào số liệu sử dụng. Với phương pháp này, một số nghiên cứu đã tập trung vào biến dạng mặt đất tại trung tâm nội thành [5], [25], [27], [30], [32], [34]. Với việc sử dụng cách tiếp cận InSAR truyền thống, các nghiên cứu này đã chỉ ra sự dịch chuyển theo phương thẳng đứng với giá trị 20 mm trong giai đoạn 1996-1998 tại đây [5].

Hình 1. Bản đồ vùng đô thị Hà Nội, với vị trí của các quận nội thành và huyện ngoại thành [21]. Khung vuông

tương ứng với khu vực nghiên cứu bằng phương pháp InSAR trong hình 2

ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA

Tạp chí KHCN Xây dựng - số 2/2015 63

Tuy nhiên, các tác giả này không thu được tốc độ lún chính xác của cả vùng đô thị trung tâm. Hơn nữa cách tiếp cận của họ chịu một số hạn chế cơ bản của kỹ thuật giao thoa. Thứ nhất, số lượng ảnh có hạn của ảnh radar kênh C (chủ yếu là ERS và Envisat của cơ quan hàng không vũ trụ châu Âu- ESA)[25] và sự không phù hợp khi tổ hợp giữa các ảnh radar do đường cơ sở thời gian và không gian phân cách nhau kém hợp lý. Hơn nữa, thời tiết nhiệt đới sinh ra các nhiễu khí quyển đáng kể trong dữ liệu ảnh radar [31], đặc biệt ở tầng đối lưu cho các ảnh thu trên kênh C (bước sóng 5.6 cm) [36]. Cuối cùng, hạn chế nữa có thể liên quan tới sự mất tương quan gây ra do những biến đổi về đặc tính tán xạ của mặt đất, chủ yếu là thực vật trong khu vực nghiên cứu [35]. Để vượt qua các khó khăn này, chúng tôi xử lý 22 ảnh thu trên kênh L của vệ tinh ALOS PALSAR (bước sóng 23.62 cm) bằng phương pháp giao thoa trong giai đoạn 2/2007-2/2011 với mục tiêu đặt ra như sau: 1/ Vẽ bản đồ phân bố không gian của hiện tượng lún đất trong giai đoạn 2007-2011, 2/ Xác định vận tốc lún trung bình theo chiều thẳng đứng cho toàn bộ vùng đô thị trung tâm và đặc biệt là những nơi mới được đô thị hóa (hình 1).

2. Phương pháp luận và số liệu sử dụng

2.1 Phương pháp giao thoa radar

Việc sử dụng kỹ thuật giao thoa radar (InSAR) để đo vẽ bề mặt Trái Đất, gồm cả việc thành lập bề mặt địa hình và xác định biến dạng mặt đất, đã được minh chứng một cách thành công từ hơn hai thập kỷ qua [4]. Phương pháp giao thoa truyền thống cho phép tạo ra các ảnh giao thoa tương ứng với sự lệch pha khi chụp ảnh lặp lại nhiều lần. Sự lệch pha của các pixel đơn lẻ này tương ứng với một số thành phần:

Φ = (Δφorb + Δφtopo + Δφatm + ΔφN + Δφdef) (1) Ở đây, Δφorb, Δφtopo, Δφatm, và Δφdef là sự lệch pha lần lượt gây ra do vị trí của quỹ đạo, địa hình, trễ khí quyển và biến dạng bề mặt. Thành phần nhiễu ΔφN liên quan tới mức độ biến đổi của tán xạ, nhiễu nhiệt và sai số trong xử lý số liệu. Để thu được thành phần biến dạng với độ chính xác cao, việc ước tính tốt các thành phần khác là cần thiết, dựa trên số liệu chính xác về các tham số quỹ đạo và địa hình. Thành phần biến dạng có thể được biểu diễn theo công thức:

Δφdef = 4π(ΔR/λ) (2) Với ΔR là sự biến đổi về khoảng cách giữa vệ tinh và mặt đất dọc theo hướng quan sát của vệ tinh và λ là bước sóng của hệ thống radar.

Do rất nhạy cảm đối với dịch chuyển thẳng đứng, việc theo dõi hiện tượng lún do con người gây ra bằng phương pháp giao thoa radar đã trở thành một trong những ứng dụng chính [10], đặc biệt trong khu vực đô thị nơi mà số lượng pixel ổn định theo thời gian khá nhiều [6]. Phương pháp InSAR cũng đã được sử dụng trong nghiên cứu hiện tượng lún trong khu vực đô thị và các tác giả đã cho thấy bề mặt địa hình thành phố Hồ Chí Minh bị lún đáng báo động và kỹ thuật giao thoa vi phân là một giải pháp khả thi nhất trong việc phát hiện các biến dạng bề mặt địa hình theo không gian và thời gian [18]. Tuy nhiên, sự mất tương quan gây ra hoặc do sự thay đổi của hướng quan sát vệ tinh đối với hai ảnh (các góc nhìn khác nhau), hay sự thay đổi về vị trí của vật tán xạ, hay sự thay đổi về hình học bên trong ô cơ sở. Nếu sự mất tương quan lớn, ảnh giao thoa sẽ không thích hợp cho việc phân tích biến dạng. Trong trường hợp sự biến dạng xảy ra mạnh, thành phần Δφdef chiếm ưu thế thì nó cho phép xác định được dịch chuyển giữa hai lần thu ảnh [1]. Tuy nhiên, trong trường hợp với dịch chuyển chậm, việc xác định thành phần biến dạng có thể bị giới hạn bởi sự nổi trội của các thành phần không biến dạng trong phương trình (1). Bằng cách gộp nhiều ảnh giao thoa của cùng một khu vực lại với nhau, tỷ số tín hiệu/nhiễu được tăng lên, cho phép xác định vận tốc dịch chuyển trung bình của mặt đất trong giai đoạn bao trùm bởi các ảnh giao thoa [26].

Để vượt qua sự mất tương quan về thời gian do sự thay đổi về đặc tính tán xạ, giảm tác động của khí quyển và đo các dịch chuyển tạm thời; kỹ thuật giao thoa đa thời gian mới được phát triển. Kỹ thuật này dựa trên việc thu nhận nhiều ảnh radar ống mở tổng hợp và bao gồm cách tiếp cận Persistent Scatterers (PS) và Small Baseline (SB). Nhìn chung, hai cách tiếp cận này rất tối ưu để xử lý những vật tán xạ trên mặt đất. Phương pháp PS nhằm xử lý các ô cơ sở nổi trội bởi một vật tán xạ đơn lẻ, trong khi phương pháp SB hướng tới xử lý các ô cơ sở không có vật tán xạ nổi trội. Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phương pháp giao thoa đa thời gian StaMPS/MTI được phát triển bởi Hooper. Phương pháp này tổ hợp cả hai cách tiếp cận PS và SB để tách ra dấu hiệu biến dạng tại các điểm ảnh và làm tăng tỷ số tín hiệu/nhiễu. Việc lựa chọn điểm ảnh PS được thực hiện đầu tiên bằng cách sử dụng cách tiếp cận PS được phát triển bởi [14], và sau đó một loạt ảnh giao thoa thứ hai được xử lý bằng cách tiếp cận SB để xác định các vật tán xạ đồng đều (DS) mà đối với chúng thì giá trị pha không bị mất tương quan đáng kể trong một thời gian ngắn. Việc sử dụng phương pháp giao

ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA

Tạp chí KHCN Xây dựng - số 2/2015 64

thoa đa thời gian, dấu hiệu biến dạng được tách ra từ cả các điểm ảnh PS và DS mà ở đây chúng tôi gọi là các điểm ảnh được chọn (SP), cho phép làm tăng số lượng mẫu quan trắc và làm quá trình mở pha diễn ra tốt hơn. Đầu tiên quá trình mở pha 3-D sử dụng phương pháp thống kê giá [13], và việc ước lượng sai số của mô hình số độ cao bằng mối tương quan với các giá trị của đường cơ sở vuông góc của từng ảnh giao thoa để mở pha lần thứ hai có tính đến các sửa đổi này. Cho tới thời điểm hiện nay, một số ứng dụng của phương pháp này đã tập trung nghiên cứu lún đất trong đô thị như nghiên cứu của [2].

2.2 Số liệu Chúng tôi sử dụng tổng số 22 ảnh radar được thu

chụp trên kênh L (bước sóng 23.6 cm) trong thời gian từ tháng 2/2007 đến tháng 2/2011 bởi đầu thu PALSAR đặt trên vệ tinh ALOS của Nhật Bản. Các cảnh chụp thuộc tuyến đi lên của vệ tinh ở dòng 475 và cột 400 (hình 1). Để giảm thiểu sự mất tương quan về thời gian và không gian, ảnh tham chiếu được chọn tương ứng với ảnh tham chiếu chụp ngày 25 tháng 6 năm 2009 cùng việc sử dụng ngưỡng 2000 m ứng với đường cơ sở không gian và 4 năm ứng với đường cơ sở thời gian. 20 ảnh giao thoa đồ được tính toán so với ảnh tham chiếu trong phương pháp PS và 46 ảnh giao thoa đồ được tính theo phương pháp SB. Chúng tôi giới hạn khu vực nghiên cứu trong diện tích

40x40 km xung quanh vùng đô thị trung tâm (hình 1). Để loại bỏ thành phần địa hình trong ảnh giao thoa, chúng tôi dùng mô hình số độ cao toàn cầu SRTM V.4 với độ phân giải 3”. Mặt khác, thành phần quỹ đạo được loại bỏ bằng cách sử dụng số liệu quỹ đạo với độ chính xác <1m do JAXA cung cấp trong đầu dẫn của tệp tin đi cùng với ảnh radar.

3. Kết quả

3.1 Phân bố không gian và vận tốc của hiện tượng lún

Sử dụng phương pháp phân tích chuỗi số liệu đa thời gian một số lượng lớn các vật tán xạ cố định (540000 điểm SP) đã được chọn lựa trong khu vực nghiên cứu (hình 2). Phần lớn các vật tán xạ này tương ứng với nhà ở, nhà cao tầng và công trình cơ sở hạ tầng, nằm trong khu dân cư đông đúc của các quận nội thành và các làng xóm ở các huyện ngoại thành. Những vị trí không có vật tán xạ ổn định tương ứng với mặt nước hay các ruộng đồng nông nghiệp xung quanh khu vực đô thị. Để đảm bảo hầu hết các biến dạng đo được tương ứng với sự dịch chuyển của mặt đất do lún theo phương thẳng đứng, chúng tôi chuyển đổi vận tốc lún thu được theo hướng ngắm của vệ tinh thành vận tốc lún theo phương thẳng đứng với góc tới (θ) tại từng điểm ảnh (θ trung bình =38 đối với ảnh ALOS) theo [22].

Hình 2. Vận tốc lún trung bình theo phương thẳng đứng tại vùng đô thị Hà Nội (vị trí trong hình 1) thu được từ

xử lý InSAR cho giai đoạn từ 02/2007 đến 02/2011. Khung vuông là vị trí của hình 3c, 3b và 3c

ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA

Tạp chí KHCN Xây dựng - số 2/2015 65

Chúng tôi quan sát thấy sự không đồng nhất về vận tốc lún thẳng đứng trong vùng đô thị của thành phố Hà Nội, với vận tốc lún biến đổi từ 0 đến 68 mm/năm trong khoảng thời gian bốn năm nghiên cứu (hình 2). Đầu tiên, chúng tôi nhận thấy sự biến dạng bị giới hạn chủ yếu trong vùng đô thị. Vận tốc lún trung bình chỉ ra sự khác biệt rõ ràng giữa phần phía bắc và phần phía nam của sông Hồng. Ở bờ phía bắc sông Hồng, mặt đất có vẻ như là rất ổn định, với một vài điểm lún nhỏ có thể nhận thấy ở phía đông huyện Đông Anh và khu vực giữa sông Hồng và sông

Đuống, như tại khu vực trung tâm quận Long Biên hay phần phía tây nam huyện Gia Lâm (hình 2). Đối với các điểm cục bộ này, kích thước theo chiều ngang của chúng không quá 1-2 km2 mỗi điểm, vận tốc lún trung bình theo phương thẳng đứng tối đa là 15 mm/năm. Ở bờ phía nam sông Hồng, vùng phía giáp sông, tương ứng với các quận Tây Hồ, Ba Đình, Cầu Giấy và huyện Từ Liêm có thể phân biệt rất rõ với các biến dạng nhỏ, ngoại trừ khu vực dọc sông Hồng, nơi mà lún đất xảy ra với tốc độ chậm, nhỏ hơn 10 mm/năm.

(a) (b) (c)

Hình 3. Bản đồ phóng to và lát cắt của tốc độ lún theo phương thẳng đứng tại (a) khu vực lún Hoàng Mai (b) khu vực lún Hà Đông - Thanh Xuân (Khung vuông trình bày khu vực theo dõi lún bằng phương pháp đo mặt đất tại khu đô thị

mới Văn Quán), và (c) khu vục lún Hoài Đức – Từ Liêm. Vị trí khung hình và thang giá trị, tham khảo hình 2 Ở phía nam sông Hồng, lún đất xảy ra trong 3

khu vực chính về phía nam và phía tây của các quận trung tâm (hình 2). Đầu tiên, khu vực lớn nhất tương ứng với quận Hoàng Mai ở phía nam của trung tâm thành phố. Biến dạng tương ứng với vận tốc lún trung bình lớn hơn 30 mm/năm và bao trùm diện tích 5x5 km, và được bao quanh ở phía bắc bởi những biến thiên vận tốc lún rất đột ngột (hình 2 và Hình 3a). Vận tốc lún trung bình tối đa đạt 68 mm/năm, chỉ cách khu vực ổn định 1 km. Chúng tôi ghi nhận hai vùng biến dạng rộng với kích thước 2x2 km trong khu vực lún chính và một số điểm lún với kích thước không quá 0.5x0.5 km và tốc độ lún đạt 50 mm/năm ở phía đông của khu vực lún thứ nhất này. Khu vực lún thứ hai nằm tại quận Hà Đông – Thanh Xuân ở phía tây nam của trung tâm thành phố (hình 2 và 3b). Kích thước ngang của khu vực lún này rất lớn,

tới 7 x 4 km nhưng ít vị trí trong khu vực này thể hiện tốc độ lún thẳng đứng vượt quá 45 mm/năm. Chúng tôi chỉ nhận ra một vị trí nhỏ với tốc độ lún 60 mm/năm ở phía nam. Ở phía tây của vùng đô thị, khu vực lún chính thứ ba có vẻ hiện ra một cách mờ nhạt do sự phân tán của các vật tán xạ ở huyện ngoại thành Từ Liêm – Hoài Đức, nơi mà những cánh đồng nông nghiệp vẫn còn chiếm ưu thế (hình 2 và 3c). Các điểm lún vạch ra một khu vực 8 x 3 km2 kéo dài theo hướng nam bắc mà ở đó vận tốc thẳng đứng thay đổi từ 30 đến 60 mm/năm. Trong nhiều phần khác của vùng đô thị, một số điểm lún với kích thước nhỏ hơn 1 km2 phân bố tại các quận nội thành như Đống Đa, Thanh Xuân, hay Hai Bà Trưng với vận tốc theo chiều thẳng đứng thay đổi từ 10 đến 25 mm/năm, nghĩa là nhỏ hơn nhiều so với ba khu vực lún chính đã mô tả.

ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA

Tạp chí KHCN Xây dựng - số 2/2015 66

3.2 Kiểm chứng kết quả

Để kiểm chứng kết quả xử lý InSAR của mình, chúng tôi so sánh tốc độ lún theo phương thẳng đứng cho một khu vực cụ thể, nơi có sẵn số liệu đo đạc bằng phương pháp thủy chuẩn. Từ ngày 25/6/2007 đến ngày 26/9/2008, Tổng Công ty Phát triển Nhà ở và Đô thị Hà Nội tiến hành mười sáu đợt đo mặt đất tại một số khối nhà trong khu đô thị mới Văn Quán

nằm ở khu vực lún thứ hai Hà Đông – Thanh Xuân (vị trí trên hình 3b). Chúng tôi xem xét một cách cụ thể hơn số liệu đo mặt đất của các khối nhà TT18A và TT18B do sự tồn tại của các điểm tán xạ cố định trên các khối nhà này (hình 4a). Vận tốc lún trung bình suy ra từ số liệu đo mặt đất tương ứng với vận tốc trung bình 35 mm/năm đối với khối nhà TT18A và 27.8 mm/năm đối với khối nhà TT18B (hình 4b).

(a) (b)

(c)

Hình 4. (a) Khu vực được theo dõi lún bằng phương pháp đo mặt đất tại khu đô thị mới Văn Quán. Vị trí của khu vực đo mặt đất, tham khảo hình 3b, và các điểm ảnh trong khu vực (thang mầu), tham khảo hình 2. (b) Biểu đồ đo lún tích lũy của khối nhà TT18A. Nguồn: [8]. (c) Biểu đồ của một vật tán xạ cố định nằm trên khối nhà TT18B và giá trị đo lún của nó bằng phương pháp đo thủy chuẩn. Điểm thứ 3 của phân tích InSAR theo chuỗi thời gian

nằm dọc theo đường hồi quy của số liệu đo bằng phương pháp thủy chuẩn Điều này thuyết phục rằng các giá trị trung bình đó

phù hợp với kết quả xử lý InSAR của chúng tôi với giá trị 38.2 mm/năm và 25.6 mm/năm đối với các điểm tán xạ cố định nằm trên các tòa nhà tương ứng. Tuy nhiên, chúng tôi thấy rằng các giá trị này nhỏ hơn vận tốc trung bình 90 mm trong thời gian 17 tháng (từ ngày 2/2/2007 đến ngày 22/6/2008) tương ứng với 63.5 mm/năm cho toàn bộ vùng nghiên cứu đã được [34] xác định. Như đã đề cập ở trên, nghiên cứu của Vöge chỉ xử lý hai ảnh bằng phương pháp DInSAR, với tất cả các bất định có liên quan do sự không đồng

nhất về khí quyển, sự mất tương quan do thời gian,… Chúng tôi nhận thấy sự tương đồng lớn giữa số liệu InSAR và số liệu đo mặt đất trong giai đoạn 6/2007 đến 9/2008, điều này mang tính quyết định đối với việc đánh giá kết quả thu được từ phương pháp giao thoa radar InSAR (hình 4c). Trong cùng giai đoạn cả hai tập hợp số liệu không tuân theo hàm số tuyến tính, phù hợp với vận tốc không đổi, nhưng vạch ra một hàm số đa thức bậc hai. Điều này cho thấy sự suy giảm chậm của vận tốc lún theo phương thẳng đứng theo thời gian, nó biểu lộ động thái của lớp đất

ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA

Tạp chí KHCN Xây dựng - số 2/2015 67

chịu sự giảm áp lực lỗ rỗng do hút nước ngầm. Do đó, trừ các nhiễu lớn chứa trong số liệu đối với giai đoạn sau 9/2008, tín hiệu lún là rõ ràng không ổn định nhưng bao gồm những dịch chuyển tạm thời. 4. Kết luận

Trong những năm qua, quá trình đô thị hóa thúc đẩy sự mở rộng đô thị và mạng lưới cơ sở hạ tầng với nhiều dự án xây dựng xung quanh vùng đô thị Hà Nội. Các phương pháp phù hợp để theo dõi tai biến địa chất trong vùng đô thị mới là hết sức cần thiết đối với các nhà quản lý để theo dõi hiện tượng lún đất và hạn chế các hậu quả do nó gây ra. Sử dụng kỹ thuật giao thoa radar, chúng tôi khảo sát biến dạng mặt đất liên quan tới lún. Phương pháp này tỏ ra cạnh tranh với các kỹ thuật đo mặt đất truyền thống liên quan đến thời gian và giá thành, vì thuật toán ngày càng được cải thiện và số liệu vệ tinh radar ngày càng phong phú. Cách tiếp cận phân tích chuỗi số liệu đa thời gian cung cấp một độ phủ không gian hoàn chỉnh về khu vực nghiên cứu và việc sử dụng các ảnh vệ tinh ALOS thu chụp trên kênh L cho phép chúng tôi vượt qua vấn đề mất tương quan trong vùng nhiệt đới như thành phố Hà Nội. Do đó, lần đầu tiên, bản đồ vận tốc sụt lún trung bình của vùng đô thị thành phố Hà Nội được xây dựng. Bản đồ này chỉ ra tốc độ lún theo phương thẳng đứng trung bình biến đổi từ 0 đến 68 mm/năm, và các vùng biến dạng lớn nhất tương ứng với ba khu vực ở quận Hoàng Mai, quận Hà Đông – Thanh Xuân và huyện Hoài Đức- Từ Liêm. Nghiên cứu này chỉ ra rằng phương pháp phân tích chuỗi số liệu đa thời gian có hiệu quả đối với các khu vực nơi các công trình nhân tạo chiếm ưu thế như trong môi trường đô thị. Nhưng đối với các cánh đồng nông nghiệp, việc xác định lún trở nên khó khăn hơn do thiếu các vật tán xạ. Trong trường hợp này, cần thiết phải phối hợp một số phương pháp giao thoa radar để có kết quả phân tích biến dạng tốt hơn.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. AMELUNG, F., D. GALLOWAY, J. BELL, H. ZEBKER & R. LACZNIAK (1999) Sensing the ups and downs of Las Vegas: InSAR reveals structural control of land subsidence and aquifer-system Geology, 27, 483-486.

2. AOBPAET, A., M. C. CUENCA, A. HOOPER & I. TRISIRISATAYAWONG (2009). Land subsidence evaluation using InSAR time series analysis in Bangkok metropolitan area. In Fringe 2009 Workshop, ed. H.

Lacoste-Francis, s12_6aob. Frascati, Italy: ESA Communications.

3. BITELLI, G. & P. RUSSO (1991). Levelling data management for the monitoring of land subsidence. In Proceedings of Fourth International Symposium on Land Subsidence, ed. A. I. Johnson, 453-462. Houston, USA: IAHS Publication.

4. BÜRGMANN, R., P. A. ROSEN & E. J. FIELDING (2000) Synthetic aperture radar interferometry to measure Earth's suface topography and its deformation. Earth and Planetary Sciences, 28, 169-209.

5. CARNEC, C. & D. RAUCOULES (2001) Spécificite du milieu urbain tropical pour la cartographie des deformations de surface par interferometrie RADAR (ERS) - Application au pompage dans les systemes aquiferes a Djakarta et Hanoi. Bulletin - Société française de photogrammétrie et de télédétection, 161, 40-45.

6. CROSETTO, M., O. MONSERRAT, M. CUEVAS-GONZÁLEZ, N. DEVANTHÉRY & B. CRIPPA (2013). Analysis of X-band very high resolution Persistent Scatterer Interferometry data over urban area. In International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, 47-51. Hannover, Germany.

7. CUI, Z.-D. & J. YA-JIE (2012). Study on the mechanisms of the soil consolidation and land subsidence caused by the high-rise building group in the soft soil area. Disaster Advances, 5, 604-609.

8. ĐINH, V. X., et al. (2008). Báo cáo đo lún tại khu nhà mới tại Văn Quán - tỉnh Hà Tây Hà Nội, HUD-CIC Công ty cổ phần Tư vấn Đầu tư và Xây dựng Hà Nội.

9. FROESE, C. R. & S. MEI (2008). Mapping and monitoring coal mine subsidence using LiDAR and InSAR. In GeoEdmonton'08: 61st Canadian Geotechnical Conference, ed. Canadian-Geotechnical-Society, 1127-1133. Edmonton, Canada: Canadian Geotechnical Society.

10. GALLOWAY, D. L., K. W. HUDNUT, S. E. INGEBRITSEN, S. P. PHILLIPS, G. PELTZER, F. ROGEZ & P. A. ROSEN4 (1998) Detection of aquifer system compaction and land subsidence using interferometric synthetic aperture radar, Antelope Valley, Mojave Desert, California. Water Resour Research, 34, 2573-2585.

11. GSO (2009). Population and population density by province in 2009. Hanoi: General Statistics Office Vietnam.

12. HOLZER, T. L. & D. L. GALLOWAY (2005). Impact of land subsidence caused by withdrawal of underground fluids in the United States. In Humans as geologic agents, eds. J. Ehlen, W. C. Haneberg & R. A. Larson, 87-99. Boulder: The Geological Society of America.

ĐỊA KỸ THUẬT - TRẮC ĐỊA

Tạp chí KHCN Xây dựng - số 2/2015 68

13. HOOPER, A., D. BEKAERT, K. SPAANS & M. ARIKAN (2012). Recent advances in SAR interferometry time series analysis for measuring crustal deformation. Tectonophysics, 514-517, 1-13.

14. HOOPER, A., P. SEGALL & H. ZEBKER (2007) Persistent scatterer interferometric synthetic aperture radar for crustal deformation analysis, with application to Volcan Alcedo, Galapagos. Journal of Geophysical Research, 112, B07407.

15. IKEHARA, M. E. (1994) Global Positioning System surveying to monitor land subsidence in Sacramento Valley, California, USA. Journal des Sciences Hydrologiques, 39, 417-430.

16. JOHNSON, A. I. (1995). A quarter century of IAHS/UNESCO technology transfer regarding land subsidence occurrence and research In Fifth International Symposium on Land subsidence, eds. F. B. J. Barends, F. J. J. Brouwer & F. H. Schroder, ix-x. Hague, The Netherlands: IAHS Publication.

17. JUSSERET, S., C. BAETEMAN & A. DASSARGUES (2010). The stratigraphical architecture of the quaternary deposits as support for hydrogeological modelling of the central zone of Hanoi. Geologica Belgica, 13, 77-90.

18. LÊ, V. T. & T. M. Đ. HỒ (2008). Ứng dụng kỹ thuật InSAR vi phân trong quan trắc biến dạng mặt đất khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Phát triển KH và CN, 11, 121-130.

19. MASSONNET, D. & K. L. FEIGL (1998) Radar interferometry and its application to changes in the Earth's surface. Reviews of Geophysics, 36, 441-500.

20. MONTANGERO, A., L. N. CAU, N. V. ANH, V. D. TUAN, P. T. NGA & H. BELEVI (2007). Optimising water and phosphorus management in the urban environmental sanitation system of Hanoi, Vietnam. Science of The Total Environment, 384, 55-66.

21. NARENCA (2009). Bản đồ hành chính thành phố Hà Nội. C. H. Nguyễn. Ha Noi, Nhà xuất bản Tài nguyên Môi trường và Bản đồ Việt Nam.

22. NG, A. H.-M., L. GE, K. ZHANG, H.-C. CHANG, X. LI, C. RIZOS & M. OMUR (2011) Deformation mapping in three dimensions for underground mining using InSAR - Southern highland coal field in New South Wales, Australia. International Journal of Remote Sensing, 32, 7227-7256.

23. NGUYEN, N. M (2007). Review and analysis of Hanoi land subsidence monitoring data. In School of Engineering and Technology, 140. Bangkok: Asian Institute of Technology.

24. NGUYEN, Q. T. & D. C. HELM (1995). Land subsidence due to groundwater withdrawal in Hanoi, Vietnam In

Fifth International Symposium on Land Subsidence, eds. F. B. J. Barends, F. J. J. Brouwer & F. H. Schroder, 55-60. Hague, The Netherlands: IAHS Publication.

25. NOEL, A (2008). Apport de l'interférométrie radar dans la gestion des risques naturels: Cas de Hanoi, Vietnam. In Faculté des Science, 106. Liège: Université de Liège.

26. PELTZER, G., F. CRAMPÉ, S. HENSLEY & P. ROSEN (2001). Transient strain accumulation and fault interaction in the Eastern California shear zone Geology, 29, 975-978.

27. PHẠM, Q. V., T. T. H. LÊ, T. T. LÊ, T. A. LƯU, T. B. NGUYỄN, T. K. D. VŨ, X. P. ĐẶNG, S. NGUYỄN, D. T. NGUYỄN, N. T. TRỊNH, P. D. TRƯƠNG, N. C. ĐẶNG, V. A. TRẦN, H. L. PHẠM, B. D. NGUYỄN & T. N. TRẦN, (2009). Nghiên cứu ứng dụng phương pháp INSAR vi phân trong quan trắc lún đất do khai thác nước ngầm. Hà Nội: Viện Địa lý.

28. POLAND, J. F (1984). Guidebook to studies of land subsidence due to groundwater withdrawal. Paris: Unesco.

29. PPJ, VIAP & HUPI (2011). Hanoi Master Plan to 2030 and vision to 2050. 196. Hanoi: Ha Noi's Department of Planning and Architecture.

30. RAUCOULES, D. & C. CARNEC (1999). DEM derivation and subsidence detection on Hanoi from ERS SAR. In FRINGE99- Advancing ERS SAR Interferometry from applications towards operations, on CDROM. Liege, Belgium: ESA Publications Division.

31. TAKEUCHI, S. & S. YAMADA (2002). Comparison of InSAR Capability for Land Subsidence Detection between C-band and L-band SAR In International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2379-2381. Toronto, Canada: IEEE Publications.

32. TRAN, V. A. (2007). Synthetic aperture radar interferometry for DEM generation and subsidence detection over Hanoi city, Vietnam. In Department of GeoScience, 102. Osaka: University of Osaka.

33. TRINH, M. T. & D. G. FREDLUND (2000) Modeling subsidence in the Hanoi city area. Canadian geotechnical journal 37, 621-636.

34. VÖGE, M. (2011). Subsidence Estimation Over the City of Hanoi using SAR Interferometry. Oslo: NGI.

35. WEI, M. & D. T. SANDWELL (2010). Decorrelation of L-band and C-band Interferometry over Vegetated Areas in California. IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 48, 1-11.

36. ZEBKER, H. A., P. A. ROSEN & S. HENSLEY (1997) Atmospheric Effects in Interferometric Synthetic Aperture Radar Surface Deformation and Topographic Maps. Journal of Geophysical Research, 102, 7547–7563.

Ngày nhận bài: 12/5/2015.

Ngày nhận bài sửa lần cuối: 15/6/2015.