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摘要
区域差异性地面沉降已经对城市基础设施、线性轨道交通和地下空间开发利用形成重大威胁，制约着经济和社会的可持续发展。本文围绕区域地表形变信息获取、地面沉降演变机制和演变模拟方面的研究进展进行系统阐述，重点分析了InSAR形变监测和多源形变数据融合的区域地表形变信息获取技术，基于室内土工实验数据和长时序观测数据，利用相关分析、统计分析和机器学习等方法分析地面沉降演变与各影响因素的关系。在此基础上，探讨了地下水流场—土体变形模型、数理统计模型和机器学习模型等地面沉降演变模拟模型的优缺点。发现多源形变数据融合能够提高区域地表形变信息的时空分辨率，地质构造、土体岩性、地下水开采和动静载荷等影响因素的差异性是造成地面沉降差异性演化的机制，地面沉降数学模型的计算效率与可解释性难以兼顾是当前沉降模拟存在的主要问题。据文献检索，当前研究主要关注地下水超量开采引发的地面沉降。本文进而提出未来区域地面沉降研究方向，在气候变化叠加新水情、新数据背景下，充分融合遥感大数据与野外观测站实测小数据集，耦合物理模型和机器学习模型，优化集成InSAR、GeoAI、云平台等技术的最新进展，揭示全球气候变化和人类活动综合作用下的区域地面沉降演变机制，为区域地面沉降防控和城市安全提供技术支撑。
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