InSAR Time-Series Deformation Monitoring and Analysis for 17 Years Before and After the Yintao Project in Baicaoyuan， Loess Plateau

WANG Qianwen; SONG Chuang; CHEN Bo; YU Chen; SHEN Chuanqing; LI Zhenhong

doi:10.13203/j.whugis20240443

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InSAR Time-Series Deformation Monitoring and Analysis for 17 Years Before and After the Yintao Project in Baicaoyuan， Loess Plateau

更新时间：2026-11-05

- InSAR Time-Series Deformation Monitoring and Analysis for 17 Years Before and After the Yintao Project in Baicaoyuan， Loess Plateau
- Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol. 50, Issue 11, Pages: 2213-2225(2025)
- 作者机构：
  
  1.长安大学地质工程与测绘学院，陕西西安，710054
  2.黄土科学全国重点实验室，陕西西安，710054
  3.长安大学地学与卫星大数据研究中心，陕西西安，710054
  4.西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室，陕西西安，710054
  5.自然资源部陕西基础地理信息中心，陕西西安，710054
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13203/j.whugis20240443
  CLC： P237
- Received：26 November 2024，
  
  Published：05 November 2025
- 稿件说明：
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王倩雯,宋闯,陈博，等.黄土高原白草塬引洮工程前后17年InSAR时序形变监测与分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(11):2213-2225.

WANG Qianwen,SONG Chuang,CHEN Bo,et al.InSAR Time-Series Deformation Monitoring and Analysis for 17 Years Before and After the Yintao Project in Baicaoyuan, Loess Plateau[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(11):2213-2225.
王倩雯,宋闯,陈博，等.黄土高原白草塬引洮工程前后17年InSAR时序形变监测与分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(11):2213-2225. DOI：10.13203/j.whugis20240443

WANG Qianwen,SONG Chuang,CHEN Bo,et al.InSAR Time-Series Deformation Monitoring and Analysis for 17 Years Before and After the Yintao Project in Baicaoyuan, Loess Plateau[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(11):2213-2225. DOI：10.13203/j.whugis20240443

摘要

黄土高原是中国重要的农业区和生态屏障区，但农业活动长期以来受到水资源短缺等问题的困扰。开展大型水利工程有助于解决灌溉水资源短缺问题，然而同时可能会引发次生灾害（如地面沉降等），这些灾害极大地威胁农业生产活动，却较少有研究定量评估大型水利工程对黄土高原农业区地面沉降的影响。选取甘肃省会宁县白草塬这一典型的黄土高原灌溉塬区作为研究对象，采用小基线集合成孔径雷达干涉测量技术，结合7景先进陆地观测卫星PALSAR和472景Sentinel-1A影像，对白草塬地区进行了为期17年的地表形变时序监测与分析，并通过

-means聚类分析和小波变换对地面沉降的时间序列进行深入探讨，识别出白草塬不同区域的沉降模式，分析其与土地利用、降雨间的关系。结果表明，2007—2010年期间，白草塬地区在卫星视线向的地表年平均形变速率为-17~0 mm/a，在2015—2023年期间，年平均形变速率显著增加，达到-110~30 mm/a。这一变化说明，自2014年引洮工程开通后，白草塬地区的地面沉降在时空分布上呈现出显著增强的趋势。此外，白草塬地区的地面沉降主要集中在耕地和草地，引洮工程通水灌溉是该地区地面沉降的首要因素，降雨因素影响较小。研究结果为理解黄土高原地区受农业活动影响的地表运动过程、评估地质灾害风险以及优化水资源管理和土地利用规划提供了重要的依据。

Abstract

Objectives

The loess plateau is an important agricultural and ecological barrier region in China

but agricultural activities in this area have long been plagued by problems such as water scarcity. The implementation of large-scale water conservancy projects can help address the shortage of irrigation water. However

such projects may also trigger secondary disasters

such as land subsidence. These disasters pose a significant threat to agricultural production activities. Nevertheless

few studies have quantitatively assessed the impact of large-scale water conservancy projects on land subsidence in the agricultural areas of the Loess Plateau.

Methods

The research focused on Baicaoyuan in Huining County

Gansu Province

China，applying small baseline subsets interferometric synthetic aperture radar technology. It involved the analysis of seven scenes of advanced land observation satellite PALSAR and 472 Sentinel-1A images to monitor and analyze surface deformation over a period of 17 years. Through

-means clustering analysis and wavelet transformation

an in-depth exploration of the time series of land subsidence was conducted to identify the subsidence patterns in different areas of Baicaoyuan

and to analyze their relationship with land use and rainfall.

Results

The research found that the annual surface deformation rate in Baicaoyuan fluctuated from -17 to 0 mm/a between 2007 and 2010. This rate increased significantly between -110 and 30 mm/a from 2015 to 2023. This change suggests a substantial trend of enhanced ground subsidence following the commencement of the 2014 Yintao Project.

Conclusions

Land subsidence in the Baicaoyuan area is primarily concentrated in cultivated and grassland areas. The irrigation from the Yintao Project is the leading factor contributing to the land subsidence in the region

and there is a certain correlation with rainfall factors during the period from 2018 to 2020.

关键词

Keywords

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