• 周一. 12 月 23rd, 2024

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地表下沉危机迫在眉睫,你的城市安全吗?

最新卫星数据显示,中国三分之一城市人口面临城市下沉风险

 

 

最新研究表明,地面沉降是城市中被忽视的一大危害。科学家利用卫星数据准确、一致地绘制了中国各地的地面移动情况。

东英吉利大学廷德尔气候变化研究中心的罗伯特·尼科尔斯 (Robert Nicholls) 教授和弗吉尼亚理工大学及联合国水、环境与健康大学 (安大略省) 的马努切赫尔·希尔扎伊 (Manoochehr Shirzaei) 教授在《科学》杂志上撰文,强调了一篇新研究论文的重要性,该论文分析了能够准确、一致地绘制中国陆地运动的卫星数据。

虽然他们在评论文章中表示持续测量地面沉降是一项伟大的成就,但他们也认为这只是寻找解决方案的开始。预测未来地面沉降需要建立考虑所有驱动因素的模型,包括人类活动和气候变化,以及它们可能如何随时间变化。

发表在同一期杂志上的研究报告研究了82个城市,总人口近7亿。结果显示,所分析的城市地区中有45%正在下沉,其中16%的地区每年下沉速度为10毫米或以上。

全国约有2.7亿城镇居民受到影响,近7000万城镇居民每年遭遇10毫米以上的快速下沉,北京、天津等地是受影响最严重的地区。

天津等沿海城市尤其受到影响,因为陆地下沉加剧了气候变化和海平面上升。海防设施的下沉是 2005 年卡特里娜飓风洪水给新奥尔良带来如此大的破坏和人员伤亡的原因之一。

上海在过去一个世纪中已下沉了 3 米,并且目前仍在下沉。当下沉与海平面上升相结合时,到 2120 年,中国海平面以下的城市面积可能会增加三倍,受影响的居民将达到 5500 万至 1.28 亿。如果没有强有力的社会响应,这可能是灾难性的。

尼科尔斯教授表示:“地面沉降会威胁建筑物和关键基础设施的结构完整性,并加剧气候变化对洪水的影响,尤其是在沿海城市,因为地面沉降会加剧海平面上升。”他没有参与这项研究,但他的研究重点是海平面上升、海岸侵蚀和洪水,以及社区如何适应这些变化。

地面沉降主要是由城市人为活动造成的。地下水开采导致地下水位下降,再加上地质因素和建筑物重量,被认为是地面沉降最重要的驱动因素。

大阪和东京在 20 世纪 70 年代停止了地下水开采,城市下沉已经停止或大大减少,表明这是一种有效的缓解策略。交通振动和隧道施工也可能是当地造成下沉的一个因素——北京地铁和高速公路附近每年下沉 45 毫米。自然的向上或向下的地面运动也会发生,但通常比人为变化要小得多。

 

参考文献:Robert J. Nicholls, Manoochehr Shirzaei. Earth’s sinking surface(PDFScience, 2024; 384 (6693): 268 DOI: 10.1126/science.ado9986

 

一、哪些因素导致地表下沉?

地表下沉是一个复杂的地质现象,受到多种因素的影响。主要可以分为自然因素和人为因素两大类。

1、自然因素

  • 地质构造活动: 地壳的缓慢运动、地震、火山活动等地质过程都会导致地表发生抬升或下沉。
  • 沉积物固结压实: 新沉积的松散地层在重力作用下,孔隙中的水分逐渐排出,导致地层压实,引起地面沉降。
  • 海平面上升: 全球气候变暖导致海平面上升,相对而言,陆地就会出现下沉。

2、人为因素

  • 地下水过度开采: 地下水是地层孔隙中的水,大量抽取地下水会导致地层压实,从而引起地面沉降。这是目前全球范围内最常见的地面沉降原因。
  • 矿产资源开采: 开采煤炭、石油、天然气等矿产资源,会造成地下空洞,导致地表塌陷。
  • 地下工程施工: 修建地铁、隧道等地下工程,会改变地下的应力分布,引起地表沉降。
  • 填海造地: 在海边填海造地,增加了地表的负荷,也会导致地基的压实和沉降。

通常情况下,地表下沉是多种因素共同作用的结果。例如,沿海城市的地下水过度开采,再加上海平面上升,会加剧地表下沉的风险。

 

二、如何监测和预测地表下沉?

监测和预测地表下沉是一项复杂而重要的工作,涉及多种技术手段和方法。

常见的监测方法有水准测量、全球导航卫星系统(GNSS)、合成孔径雷达干涉测量(InSAR)、倾斜仪测量等。

  • 水准测量: 通过精密的水准仪测量固定点的高程变化,直接反映地面的升降。
  • 全球导航卫星系统(GNSS): 利用卫星信号精确测定地面点的三维坐标,监测其随时间的变化。
  • 合成孔径雷达干涉测量(InSAR): 通过分析雷达卫星获取的图像,高精度地测量地表形变。
  • 倾斜仪测量: 测量地表倾斜的变化,可以反映地表的不均匀沉降。

常见的预测方法包括经验模型、数值模拟、人工智能方法等。

  • 经验模型: 基于历史观测数据,建立经验模型,预测未来的沉降趋势。
  • 数值模拟: 利用有限元、有限差分等数值方法,建立地质模型,模拟地下水开采、地层压实等过程,预测地表沉降。
  • 人工智能方法: 利用机器学习、深度学习等人工智能技术,分析大量历史数据,建立预测模型。

为了全面、准确地监测地表沉降,需要建立密集的监测网络。根据沉降区域的大小、形状和沉降速率,合理布设监测点。 考虑地层的岩性、厚度、孔隙度等地质条件,选择合适的监测方法和仪器。综合考虑经济成本、技术可行性等因素,确定监测网络的规模和密度。

通过对监测数据和预测结果进行综合分析,可以评估地表沉降的风险,为城市规划、工程建设等提供科学依据。

需要注意的是,地表沉降是一个复杂的系统过程,影响因素众多,预测存在一定的困难。

 

三、思考

不同地区的地表下沉速率和驱动机制存在显着差异,这背后的深层原因是什么?是地质构造、气候变化、人类活动等因素的综合作用,还是存在其他未知的驱动机制?极端降雨、干旱等极端气候事件是否会加剧或缓解地表下沉?这些事件与地表下沉之间是否存在相互作用?

地表下沉对不同类型的生态系统(如湿地、红树林、珊瑚礁)的脆弱性有何差异?地表下沉如何影响生物多样性?是否会引发物种迁移、灭绝等生态问题?

地表下沉对城市规划、基础设施建设、土地利用等方面有何影响?如何适应和减缓地表下沉带来的挑战?地表下沉造成的经济损失如何评估?如何将这些成本内部化,纳入决策过程中?

 

这些有趣的问题旨在激发你的思考,助你更深入地理解,希望能为你带来新的启示和帮助~~~

 

 

 

 


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