熊?chē)?guó)華，楊成生，朱賽楠，董繼紅，張 勤

（1.長(zhǎng)安大學(xué)地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院，陜西 西安 710054；2.中國(guó)地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院（自然資源部地質(zhì)災(zāi)害技術(shù)指導(dǎo)中心），北京 100081）

0 引言

滑坡堵江事件是斜坡巖土體因崩塌、滑坡及其轉(zhuǎn)化為碎屑流等而造成江河堵塞和回水的現(xiàn)象[1]。我國(guó)滑坡堵江事件多發(fā)生在西南山高坡陡的峽谷地區(qū)，這些地區(qū)經(jīng)歷強(qiáng)烈隆升運(yùn)動(dòng)后形成了地形起伏變化巨大的地形地貌。在地震、暴雨、人工開(kāi)挖、河流強(qiáng)烈快速下切、庫(kù)區(qū)水位驟然升降等諸多因素的作用下，河谷兩側(cè)時(shí)常發(fā)生大規(guī)模堵江滑坡事件。相比于單一滑坡災(zāi)害而言，堵江滑坡的危險(xiǎn)性通過(guò)時(shí)空上的延拓而大幅增加[2?3]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)堵江滑坡做了大量的研究。柴賀軍等[4]分析了堵江滑坡在時(shí)間和空間上的發(fā)育規(guī)律，對(duì)我國(guó)堵江滑坡的區(qū)域分布及時(shí)間分布規(guī)律進(jìn)行了總結(jié)。許強(qiáng)等[5]運(yùn)用衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)航拍、地面合成孔徑雷達(dá)監(jiān)測(cè)等技術(shù)手段對(duì)岷江支流四川新磨滑坡進(jìn)行綜合分析，揭示了滑坡的運(yùn)動(dòng)過(guò)程和成因機(jī)制，并對(duì)滑坡周邊直接受主滑坡動(dòng)力作用而產(chǎn)生的欠穩(wěn)定巖土體特征和危險(xiǎn)性進(jìn)行了分析評(píng)價(jià)。劉傳正等[6]采用多因素賦值統(tǒng)計(jì)研判對(duì)西藏林芝市米林縣雅魯藏布江左岸色東普溝上游發(fā)生的滑坡進(jìn)行監(jiān)測(cè)，預(yù)測(cè)出其可能引發(fā)崩滑-碎屑流造成雅魯藏布江再次堵江的臨界條件。王群等[7]運(yùn)用永久散射體干涉測(cè)量技術(shù)（Permanent Scatter InSAR，PS-InSAR）和偏移量跟蹤技術(shù)（Offset Tracking）對(duì)金沙江白格滑坡形變進(jìn)行監(jiān)測(cè)，獲取白格滑坡在發(fā)生滑動(dòng)前的運(yùn)動(dòng)特征等。朱賽楠等[8]運(yùn)用差分合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)和偏移量跟蹤技術(shù)（Offset Tracking）分析了金沙江上游的色拉滑坡在白格滑坡發(fā)生前后的形變特征，并結(jié)合地質(zhì)結(jié)構(gòu)、地層巖性及降雨等分析了滑坡的形成機(jī)理。由于堵江滑坡發(fā)生的地方隱蔽，多是發(fā)生在深切峽谷中，占比達(dá)到94.1%[9]，而傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)手段很難做到大范圍、全天候的監(jiān)測(cè)。近年發(fā)展起來(lái)的時(shí)序InSAR技術(shù)（MT-InSAR）彌補(bǔ)了部分常規(guī)滑坡識(shí)別與監(jiān)測(cè)手段的不足，具有對(duì)微小形變敏感的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，成為滑坡識(shí)別與位移測(cè)量的重要手段之一[10?14]。

野外調(diào)查顯示色拉滑坡近期活動(dòng)明顯，且具有較高的堵江風(fēng)險(xiǎn)[15]。文章在收集覆蓋色拉滑坡區(qū)域2018年1月—2020年4月的Sentinel-1A/B衛(wèi)星升降、軌數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用相位堆疊技術(shù)（Stacking InSAR）分析了滑坡體的形變特征，然后使用多維小基線集技術(shù)（Multidimensional Small Baseline Subset，MSBAS InSAR）獲取了滑坡的二維動(dòng)態(tài)形變序列，成功捕獲了滑坡體形變加速的時(shí)間點(diǎn)，同時(shí)結(jié)合降雨數(shù)據(jù)開(kāi)展了長(zhǎng)時(shí)序形變監(jiān)測(cè)及形變?cè)蜓芯?，為金沙江流域堵江滑坡的監(jiān)測(cè)預(yù)警研究提供一定的參考。

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

色拉滑坡位于西藏自治區(qū)昌都市貢覺(jué)縣沙東鄉(xiāng)金沙江右岸，總體地勢(shì)由西北向東南傾斜（圖1）。該滑坡距上游葉巴灘水電站23 km，距下游拉哇水電站約63 km。色拉滑坡前緣高程約2 649 m，后緣高程約3 342 m，相對(duì)高差達(dá)693 m，滑坡后緣至斜坡后緣陡緩交界處，左側(cè)以沖溝為界，右側(cè)以山脊基巖出露處為界，前緣至基巖出露處?；抡w坡向132°，總體呈陡坡地貌[8,15]。光學(xué)影像圖1（c）顯示色拉滑坡總體形態(tài)近似呈舌狀，上部較窄，下部寬，前緣已有明顯變形，中部有拉張裂縫，呈現(xiàn)灰褐色、灰白色。從光學(xué)影像上可以識(shí)別出滑坡壁，滑坡拉張裂縫、變形區(qū)等信息。

圖1 研究區(qū)數(shù)據(jù)覆蓋范圍示意圖Fig.1 Schematic image coverage of the study area

色拉滑坡在構(gòu)造上位于歐亞大陸西南活動(dòng)大陸邊緣中段、即松潘—甘孜陸緣活動(dòng)帶和昌都陸塊，構(gòu)造線由北西轉(zhuǎn)向近南北向，區(qū)內(nèi)斷層和褶皺發(fā)育，近東西向的色協(xié)龍斷裂和近南北向的洛冷登—巴巴斷裂在滑坡東北方向交匯[8]?；聟^(qū)出露的地層主要為第四系滑坡堆積層，第四系殘坡積層及二疊系崗?fù)袔r組片麻巖。根據(jù)地質(zhì)資料顯示，滑坡區(qū)主要為第四系滑坡堆積層，巖性主要為碎石塊土，碎塊石母巖為片麻巖?；马敳亢蛢蓚?cè)區(qū)域?yàn)榈谒南禋埰路e層，巖性主要為粉質(zhì)黏土夾碎石。在滑坡前緣和右側(cè)山脊處出露部位的巖性主要為二疊系崗?fù)袔r組片麻巖，區(qū)域內(nèi)巖體糜棱巖化和蝕變作用嚴(yán)重。

1.2 SAR數(shù)據(jù)

文章使用的SAR影像數(shù)據(jù)來(lái)自歐空局（European Space Agency）2014年4月3日發(fā)射的對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星Sentinel-1A/B(哨兵數(shù)據(jù))，數(shù)據(jù)覆蓋區(qū)域如圖1（a）所示。本文所使用的數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2018年1月—2020年4月，分別來(lái)自于升軌Track 99和降軌Track 33，數(shù)據(jù)詳細(xì)信息見(jiàn)表1。采用了美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(USGS)提供的空間分辨率為30 m的SRTM DEM數(shù)據(jù)，作為外部數(shù)據(jù)來(lái)消除地形相位的影響。同時(shí)通過(guò)POD精密定軌星歷數(shù)據(jù)(POD Precise Orbit Ephemerides)來(lái)糾正干涉組合中的基線誤差。

表1 研究區(qū)SAR數(shù)據(jù)集主要參數(shù)Table 1 Main parameters of the SAR data sets used in this study

2 研究方法

2.1 相位堆疊InSAR技術(shù)

相位堆疊InSAR技術(shù)（Stacking InSAR）是對(duì)多幅差分干涉圖進(jìn)行加權(quán)平均，獲取平均形變速率的一種方法[16?18]。其基本假設(shè)為：在每一幅干涉圖中，地表形變近似看作線性變化，殘余大氣誤差是隨機(jī)變化。在進(jìn)行相位堆疊之前，通過(guò)對(duì)差分干涉圖進(jìn)行挑選，以相干性和解纏結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)，挑選相干性且解纏結(jié)果較好的干涉對(duì)。在進(jìn)行相位堆疊（Stacking InSAR）后，疊加的形變相位為對(duì)應(yīng)時(shí)間段的累積形變相位，而疊加的大氣相位并沒(méi)有通過(guò)干涉圖數(shù)量的增加而不斷累加，而是與干涉圖的數(shù)量成平方根倍增長(zhǎng)。由此使得形變相位在疊加圖上占的比例較大，而大氣誤差所占貢獻(xiàn)較小，達(dá)到抑制大氣噪聲和DEM誤差，提高形變信息對(duì)大氣相位的相對(duì)精度的作用[19?20]。

Stacking InSAR技術(shù)可以在數(shù)據(jù)較少情況下，對(duì)多幅干涉圖進(jìn)行疊加，獲取累積形變量。其中，每幅干涉圖的相位變化速率（Vi）的標(biāo)準(zhǔn)差、干涉相位和單個(gè)干涉組合的時(shí)間基線（?Ti）之間的關(guān)系為：

把時(shí)間基線作為權(quán)重因子，求取相位形變速率（ph_rate）：

式中：wi——第i幅干涉圖的權(quán)，wi=

phi——單個(gè)干涉圖的解纏相位值。

從而可以獲取年平均形變速率，其標(biāo)準(zhǔn)差為[21?23]:

相位的標(biāo)準(zhǔn)差為：

2.2 多維短基線集技術(shù)

多維小基線集（Multidimensional Small Baseline Subset, MSBAS）技術(shù)是由SAMSONOV等[24]提出的多維形變時(shí)序分析方法。多維小基線集-二維（MSBAS-2D）技術(shù)是基于不同的入射角與方位角，選擇覆蓋公共區(qū)域的影像，依據(jù)其幾何關(guān)系，對(duì)視線向形變進(jìn)行分解，從而獲得東西向和垂直向形變特征的方法。該方法考慮到由于SAR衛(wèi)星飛行的幾何原因，導(dǎo)致其對(duì)于南北向的形變不敏感，因此MSBAS-2D忽略了滑坡南北向的形變。通常，監(jiān)測(cè)獲取的視線向形變只是真實(shí)形變的分量，面對(duì)復(fù)雜的地形條件，無(wú)法準(zhǔn)確反映斜坡面的真實(shí)形變情況。MSBAS-2D技術(shù)有效地解決了單一影像只能獲取一維視線向形變的弊端，為滑坡不同方向的形變特征提取提供了可能。

MSBAS-2D的關(guān)鍵步驟有：①輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：一組或多組升軌和降軌數(shù)據(jù)形成的差分解纏相位圖，將升軌與降軌的差分解纏相位進(jìn)行地理編碼，選擇高相干的解纏相位通過(guò)重采樣至升降軌影像的公共區(qū)域；②創(chuàng)建時(shí)間矩陣，并將失相干的像素去除掉；③通過(guò)奇異值分解（SVD）對(duì)每一個(gè)像素進(jìn)行求解，獲取每一個(gè)像素的二維形變速度分量，然后通過(guò)對(duì)變形速率進(jìn)行數(shù)值積分重構(gòu)形變時(shí)間序列。其利用多軌道數(shù)據(jù)集獲取二維形變時(shí)間序列的反演矩陣如下：

式中：θ 、φ——分別為方位角和入射角；

A——獲取的SAR影像的時(shí)間間隔；

λ——正則化參數(shù)；

L——零階、一階、二階差分算子；

VE、VU——東西向、垂直向的地表形變速量；

其中，系數(shù)矩陣用C來(lái)表示，則C=從而可以求得東西向的形變速度分量（VE）和垂直向的形變速度分量（VU） ：

文章首先分別對(duì)覆蓋色拉滑坡的升、降軌Sentinel-1影像進(jìn)行了處理，獲得各自視線向形變相位；隨后選取干涉質(zhì)量較好的升軌和降軌結(jié)果進(jìn)行地理編碼，并重采樣到一個(gè)公共網(wǎng)格；最后，基于MSBAS-2D方法計(jì)算獲取了公共區(qū)域二維時(shí)間序列變形結(jié)果。多維小基線技術(shù)（MSBAS-2D）流程如圖2所示。

圖2 MSBAS-2D處理流程（虛線框?yàn)榭蛇x步驟）Fig.2 MSBAS-2D processing flow (dotted lines are optional steps)

3 形變結(jié)果分析

3.1 單軌形變速率監(jiān)測(cè)結(jié)果與分析

本文分別對(duì)升、降軌的哨兵數(shù)據(jù)進(jìn)行Stacking InSAR處理，獲取研究區(qū)域的視線向年平均形變速率（圖3）。圖3中正值表示形變朝向傳感器方向，負(fù)值表示形變背離傳感器方向。結(jié)合光學(xué)遙感圖像可以看出，在色拉滑坡所處的區(qū)域，植被覆蓋密度不大，所以干涉圖的相干性較高，干涉效果好。

圖3 色拉滑坡2018年1月—2020年4月視線向形變速率圖Fig.3 Line of sight deformation rate map of Sela landslide from January 2018 to April 2020

結(jié)合升、降軌視線向年平均形變速率圖可以看出，由于升、降軌衛(wèi)星的飛行姿態(tài)不同導(dǎo)致InSAR所獲得的形變特征不一致。從升軌形變速率圖3（a）可以看出，色拉滑坡在近兩年的時(shí)間里，滑坡前緣形變速率較快，中后部有兩處活動(dòng)性滑坡，最大年形變速率可達(dá)?100 mm/a以上。降軌形變速率圖顯示，色拉滑坡近兩年的主要形變區(qū)也是集中在滑坡前緣，最大年形變速率同樣達(dá)100 mm/a以上，但其形變區(qū)范圍明顯小于升軌衛(wèi)星監(jiān)測(cè)的結(jié)果。由圖3可見(jiàn)，基于單軌SAR影像的InSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果雖然可以實(shí)現(xiàn)對(duì)活動(dòng)性滑坡的有效識(shí)別，但由于受到視線向?qū)滦巫冇^測(cè)視角的影響，所觀測(cè)結(jié)果并不能對(duì)滑坡體的真實(shí)變形進(jìn)行很好地展示。

3.2 二維形變監(jiān)測(cè)結(jié)果與分析

為了進(jìn)一步掌握該滑坡的形變特征，利用MSBAS-2D技術(shù)對(duì)Sentinel-l升、降軌數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，計(jì)算并獲取了色拉滑坡的二維形變速率及時(shí)間序列形變結(jié)果。圖4是利用MSBAS-2D獲取的二維形變速率圖，其中，圖4(a)是東西向形變速率，正值表示向東運(yùn)動(dòng)，負(fù)值表示向西運(yùn)動(dòng)。圖4(b)是垂直向形變速率，正值表示抬升，負(fù)值表示沉降。由圖4可以看出，滑坡主要形變集中在滑坡前緣和中后部分。觀測(cè)P2和P3處滑坡體，發(fā)現(xiàn)兩處滑坡均出現(xiàn)不同程度的相干點(diǎn)缺失現(xiàn)象，尤其是在P2點(diǎn)的下方出現(xiàn)大范圍失相干點(diǎn)缺失，分析其原因可能是該區(qū)域滑坡體由于形變量級(jí)過(guò)大導(dǎo)致的失相干。

圖4 色拉滑坡2018年1月—2020年4月二維形變速率Fig.4 Two dimensional deformation rate of Sela landslide from January 2018 to April 2020

由于缺少實(shí)地的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為外部參考數(shù)據(jù)，為了評(píng)價(jià)本文監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠信，選取穩(wěn)定區(qū)域作為研究區(qū)域的形變參考區(qū)，參考區(qū)位置如圖4中所示。計(jì)算了東西向與垂直向的形變參考區(qū)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差。結(jié)果如表2所示，其中參考區(qū)的東西向與垂直平均形變速率約小于1.5 mm/a，遠(yuǎn)小于滑坡判識(shí)的閾值，且標(biāo)準(zhǔn)差在2 mm/a左右，說(shuō)明在該區(qū)域沒(méi)有出現(xiàn)較大的跳變，表明誤差干擾較小，證明了該結(jié)果的可靠性。

表2 形變參考區(qū)內(nèi)的形變速率標(biāo)準(zhǔn)差Table 2 Standard deviation of deformation rate in deformation reference area /(mm·a?1)

為進(jìn)一步了解該滑坡的變形趨勢(shì)，結(jié)合形變速率圖及光學(xué)影像形變特征，在滑坡體上選取了位于滑坡前緣、滑坡體中后部和滑坡后緣的四個(gè)形變較為明顯的點(diǎn)作為滑坡特征點(diǎn)，各點(diǎn)分布位置如圖4所示。分別提取各特征點(diǎn)的累計(jì)形變時(shí)間序列(圖5)。根據(jù)特征點(diǎn)的二維累計(jì)形變時(shí)間序列結(jié)果來(lái)看，P1、P3點(diǎn)在2018年11月滑坡形變速率出現(xiàn)突變，發(fā)生了明顯加速。P2點(diǎn)在2018年6月—2018年11月，形變速率較快，在2018年11月后，形變呈現(xiàn)緩和趨勢(shì)，P4點(diǎn)一直較為穩(wěn)定，形變量級(jí)較小。在2018年1月到2020年4月期間，滑坡中后部分的P1在東西方向上累計(jì)形變量可達(dá)104 mm，垂直方向累計(jì)形變量可達(dá)?64 mm；滑坡中后部分的P2在東西方向上累計(jì)形變量可達(dá)164 mm，垂直方向累計(jì)形變量可達(dá)?102 mm；滑坡前緣的P3在東西方向累計(jì)形變量可達(dá)165 mm，垂直方向累計(jì)形變量可達(dá)?79 mm；滑坡后緣的P4在東西方向累計(jì)形變量可達(dá)20 mm，垂直方向累計(jì)形變量可達(dá)?8 mm。

圖5 色拉滑坡特征點(diǎn)二維累積形變時(shí)間序列Fig.5 Two dimensional cumulative deformation time series of characteristic points of Sela landslide

根據(jù)時(shí)間序列監(jiān)測(cè)結(jié)果，滑坡主要發(fā)生在滑坡前緣和中后部，后緣變形較小。結(jié)合滑坡各部位形變及地勢(shì)特征分析，滑坡前緣受到河水沖刷的作用，發(fā)生強(qiáng)烈變形，使得滑坡中后部受到滑坡體前緣塊體牽引的作用而發(fā)生形變。因此，初步判斷該滑坡類(lèi)型屬于牽引式滑坡。

為了進(jìn)一步了解滑坡的形變?cè)?，以變形量較大且靠近金沙江的P3點(diǎn)為研究對(duì)象，將該點(diǎn)的東西及垂向形變與該地區(qū)近兩年的月降雨量進(jìn)行對(duì)比分析(圖6)。該地區(qū)的降雨主要集中在每年的6—9月，在2018年6—9月，滑坡累計(jì)形變量較小，東西向和垂向形變呈小幅度波動(dòng)，該階段滑坡處于緩慢變形階段。在2018年11月份，滑坡形變速率明顯加快，分析其加速原因，認(rèn)為導(dǎo)致滑坡加速的主要原因是上游白格滑坡的兩次堵江事件。在2018年10—11月，色拉滑坡上游白格發(fā)生兩次堵江事件并形成堰塞湖。第二次堵江后，堰塞體于11月12日開(kāi)始泄洪，至13日壩體上下游水位貫通，堰塞湖險(xiǎn)情解除[25]。對(duì)比出現(xiàn)加速的時(shí)間點(diǎn)，初步分析色拉滑坡形變速率出現(xiàn)明顯加速主要受白格滑坡二次泄流影響，由于堰塞湖疏通導(dǎo)致河流水體快速下切，使得色拉滑坡前緣受泄流洪水侵蝕，崩滑破壞加速，牽扯滑坡中后部出現(xiàn)局部崩滑現(xiàn)象。

圖6 P3點(diǎn)InSAR時(shí)序累計(jì)形變與降雨Fig.6 InSAR deformation and rainfall sequence response

同時(shí)，提取色拉滑坡在空間和時(shí)間上的東西向與垂直向的形變特征，結(jié)合斜坡坡度，繪制A-A′和B-B′兩條剖線的累計(jì)形變量曲線（圖7）。剖線位置如圖4所示。根據(jù)剖線的時(shí)間序列結(jié)果可以看出，滑坡體在2018年11月—2019年3月期間，累計(jì)形變量級(jí)發(fā)生了較大的變化，出現(xiàn)了明顯的變形加速趨勢(shì)，滑坡前緣的部分坡體因在短時(shí)間內(nèi)形變速率極速增大而出現(xiàn)了失相干現(xiàn)象。截至2020年3月，色拉滑坡復(fù)活區(qū)東西向最大累計(jì)形變達(dá)到165 mm，垂直向?102 mm。結(jié)合東西向形變、垂直形變和斜坡坡度關(guān)系，可以看出色拉滑坡的滑體坡度較陡，下部滑體坡度為33°～36°，且變形強(qiáng)烈，上部滑體變形跡象不明顯，初步判定目前該滑坡仍處于表層變形階段。

圖7 2018年1月—2020年4月期間色拉滑坡東西向與垂直向變形體Fig.7 East West and vertical deformations of Sela landslide from January 2018 to April 2020

結(jié)合2020年9月拍攝的該滑坡現(xiàn)場(chǎng)圖片（圖8），可以看出色拉滑坡已出現(xiàn)明顯的拉張裂縫，局部坡腳形成高陡臨空面，高度約在30～100 m，滑坡區(qū)域表層植被覆蓋稀疏，巖體結(jié)構(gòu)松散，中部拉張裂縫拓寬，主要變形方向?yàn)闁|西走向，與InSAR獲得的二維形變特征基本一致。通過(guò)對(duì)比圖5的滑坡各點(diǎn)的累積形變量，認(rèn)為滑坡目前破壞形式以前緣散落、牽引拉張裂縫變寬，中后部出現(xiàn)局部滑塌現(xiàn)象。該滑坡目前仍處于勻速變形階段，一旦遭遇極端天氣，如強(qiáng)降雨和地震等，發(fā)生滑動(dòng)導(dǎo)致堵江的幾率很大，一旦堵江將可能對(duì)周邊水電站和村莊造成較大損失，需要持續(xù)監(jiān)測(cè)。

圖8 色拉滑坡現(xiàn)場(chǎng)照片F(xiàn)ig.8 Scene photos of Sela landslide

4 結(jié)論

本文利用歐空局 Sentinel-1A/B 數(shù)據(jù)對(duì)西藏貢覺(jué)縣色拉滑坡采用 InSAR 技術(shù)進(jìn)行了形變監(jiān)測(cè)研究，獲取了該滑坡東西向與垂直向的二維形變監(jiān)測(cè)結(jié)果，得出結(jié)論如下：

（1）從該滑坡形變速率監(jiān)測(cè)結(jié)果分析，在 2018年1月—2020年4月，滑坡前緣形變速率最大，尤其是坡腳出現(xiàn)局部形變失相干現(xiàn)象。從形變時(shí)間序列結(jié)果來(lái)看，2018年11月份，滑坡形變速率出現(xiàn)明顯加快，其原因可能與色拉滑坡上游白格滑坡堰塞湖的兩次泄洪事件有關(guān)。

（2）由于該滑坡累積形變最大的兩處活動(dòng)性滑坡區(qū)域位于滑坡前緣，隨著江水對(duì)滑坡前緣坡腳的沖刷，已出現(xiàn)明顯的變形。且滑坡的地質(zhì)條件脆弱，在強(qiáng)降雨的條件下，出現(xiàn)失穩(wěn)的可能性較大。

（3）本文從InSAR的角度對(duì)該滑坡進(jìn)行了監(jiān)測(cè)，研究成果較好地展示了色拉滑坡在 2018年1月—2020年4月的形變特征，捕獲了其形變加速的時(shí)間點(diǎn)，為該滑坡災(zāi)害的預(yù)警提供重要參考。