InSAR同震形变场及其在震源参数确定中的应用研究进展

季灵运，朱良玉，刘传金，张文婷，邱江涛，徐晓雪

(1.防灾科技学院 地球科学学院,河北 三河 065201；2.中国地震局第二监测中心,陕西 西安 710054)

0 引 言

从大地测量的角度，大地震发生后，地震科技工作者需要回答两个问题，一是同震形变的空间范围、量级和特征，二是确定发震断层的几何特征和运动性质。要回答这两个问题，首先需要获取地震引起的地表形变场，得到地震同震形变空间展布范围，在此基础上反演发震断层的震源参数，确定发震断层性质。从活动构造的角度，地震震源参数能够反映发震断层的产状和运动性质，为认识区域构造应力场和断层运动特征提供最直接的证据。从解剖地震的角度，获得精细的震源参数，对于认识和理解地震孕育过程和发生机理具有重要意义。一次大地震的发震断层往往涉及到一条断层的多个断层段或者多条断层，大地测量数据能够捕捉发震断层的近场运动特征，可以识别这种复杂的破裂特征[1]。合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)技术能够获取高空间分辨率的地壳形变场，可为精确确定断层破裂特征提供重要约束。本文首先梳理了利用InSAR技术获取同震形变场的研究现状，总结了InSAR技术获取同震形变场的优缺点、InSAR技术获取三维同震形变场的现状；回顾了地震震源参数正反演模型及方法的研究历程，包括从简单的弹性半空间位错模型到接近真实地球介质的数值模型，分析了不同反演方法和先验约束对结果的影响；最后，从同震形变场分离、自动化InSAR数据处理与震源参数反演等方面进行了展望。

1 InSAR技术获取同震形变场

InSAR技术是20世纪70年代发展起来的一种空间大地测量技术，其利用卫星发射电磁波在地表的反射信号进行相位差分，计算地表微小变形[2]。1993年Massonnet等利用两景存档的ERS-1数据成功获取了美国Landers地震的同震形变场，其结果与野外实测数据一致性较好且拥有更高的空间分辨率，丰富了观测信息的同时极大地降低了观测成本，开启了InSAR技术在同震断层运动领域应用的先河[2-3]。在中国，InSAR技术在同震形变测量中也发挥了不可替代的作用[4-17]。

1.1 InSAR技术获取同震形变场的优点

InSAR技术是一种主动遥感技术。雷达传感器通过发射和接收电磁波信号以获取SAR影像，不依赖可见光，具有全天时的优势；因为雷达波波长为厘米级，可以穿透雨雾云雪，所以InSAR技术具有全天候的优势[2,18]；并且，利用InSAR技术获得的地表形变场精度较高，可达毫米级[19]。由于SAR影像空间分辨率可达米级，影像幅宽达到数百千米，所以InSAR与水准、GNSS采集的离散点位信息相比，具有高空间分辨率、广域覆盖的优势。并且，随着雷达卫星的不断发射升空，同一地区可以获取多平台、多轨道和多时相的SAR数据，使InSAR技术获取同震形变场的时间间隔为1～12 d[20]。以欧洲航天局哨兵影像为代表的SAR影像可免费获取，大大降低了InSAR地震监测的成本[10,21-22]。因此，InSAR技术获取同震形变场具有时效性和便利性。综上所述，在同震形变监测领域，InSAR技术具有以下优势：第一，一般情况下，InSAR技术可以获取断层近场和近断层的同震形变场，而近断层形变能够精确刻画断层地表破裂特征、走向和空间偏移量分布模式，在一定程度上反映了断层的物理性质；第二，随着越来越多SAR卫星的发射，InSAR技术获取同震形变场的时间间隔不断缩短，使得InSAR技术观测的同震形变场中包含的震后形变分量越来越少，可以获得更加精确的同震破裂，减少震后形变的贡献；第三，由于能够进行空间连续面状观测，所以InSAR技术可以获取相邻断层的活动信息。

1.2 InSAR技术获取同震形变场的缺点

InSAR技术受到自身条件的限制，在获取同震形变场的实际应用中也存在一些缺点。

第一，InSAR技术仅能获取雷达视线方向(Line-of-sight，LOS)的一维形变信息。由于受到SAR卫星极轨飞行和侧视成像的制约，InSAR技术观测到的形变信息是地表真实形变在雷达视线方向上的投影，且对南北向形变不敏感，所以仅靠单一轨道的InSAR同震形变有可能对断层运动性质误判甚至错判[18,20,23-24](图1)。例如，四川汶川8.0级地震的实例显示，该发震断层的逆冲运动与右旋走滑运动在InSAR图像上表现为两种相反的特征，这也是本次地震中InSAR技术不能给出确切最大位错的主要原因[25]。

图1 逆冲型和走滑型同震形变在LOS向的表现示意图Fig.1 Sketch Views Showing Radar’s LOS Displacement Caused by Coseismic Slip on a Thrust Fault and a Strike-slip Fault

第二，InSAR相位失相干。由于InSAR技术是利用雷达波在地面的反射波进行相位差分，地表覆盖物(如茂密植被)容易造成雷达波的散射，所以时间间隔稍长就可能引起相位失相干而无法获得可靠的干涉测量结果。此外，地震前、后获取的两幅SAR影像轨道之间距离越长，会导致干涉相位噪声的水平越高，严重的会导致无法形成有效的干涉测量[26-27]。2008年新疆乌恰6.8级地震[28]、2008年新疆于田地震[29-30]、2008年四川汶川8.0级地震[31]等都存在震中区域严重的失相干。为了减少失相干的影响，通常尽量选择时间跨度小、空间垂直基线较短的震前、震后两景SAR影像进行差分干涉，并对得到的干涉图进行多视和滤波；对于震级较大的地震，也可以选取波长更长的L波段ALOS-1/2卫星数据以减少失相干。此外，多时相InSAR技术(Multi-temporal InSAR，MT-InSAR)有时也被用于同震形变观测，可以有效减少噪声影响[32-35]。

第三，InSAR大气相位延迟(Atmospheric Phase Screen,APS)。SAR卫星信号在穿透大气时，对流层中水汽、电离层中带电物质会对雷达波的传播速度和传播路径产生影响，反映在干涉图中为大气相位延迟，降低同震形变监测的精度。例如，2017年中国新疆精河6.6级地震的SAR数据受到大气噪声的严重影响，其中一个干涉图的同震位移几乎无法分辨[36]。2016年中国台湾美浓6.4级地震和2015年尼泊尔8.1级地震的SAR干涉图显示，电离层对在低纬度的升轨数据影响较大[37-38]。对流层延迟是大气延迟的主要组成部分，其具有随机性，难以使用解析法直接估计。对于同震形变监测，目前常用的对流层延迟估计方法主要有：①经验改正法，基于对流层延迟与地形的强相关关系，建立地形相关模型估计对流层延迟中的垂直分层延迟；②基于外部数据法，包括地面站的气象观测数据、GPS数据、红外辐射数据及气象模型数据等，其中的GACOS(Generic Atmospheric Correction Online Service for InSAR)大气产品目前已广泛应用于地震监测中，该产品利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)大气产品和 GNSS数据生成高精度大气对流延迟相位，具有全球覆盖、近乎实时运作的特性。与对流层延迟不同，电离层误差对 LOS向和方位向形变观测都有影响。目前，电离层延迟校正方法有利用电离层模型、方位向和距离向偏移量估计方法和电离层模型的法拉第效应估计与去除等[39-42]。

第四，单次地震同震形变场难以有效分离。由于InSAR技术是根据地震前、后的两景SAR影像获取同震形变场，而SAR卫星飞行具有周期性，所以同震形变场往往包含了影像获取时间间隔内发生的所有形变。对于震群型地震或有较大震级余震的地震，无法分离出主震的形变场，即经常会对同震引起的形变估计过高。例如，1996年喀喇昆仑山西口7.1级地震和2008年西藏改则6.4级地震的InSAR同震形变场均包含了强余震形变[43-44]。

第五，受制于D-InSAR测量的精度(厘米级)，InSAR技术一般只能用于5级以上地震的同震形变监测，难以观测到地表变形过小的低震级地震。

1.3 InSAR技术获取三维同震形变场重建方法

假定远离SAR卫星的运动在LOS向的观测结果为负，反之为正，则根据SAR成像几何关系，地面上某一点在LOS向(DLOS)和方位向(DAZ)上的观测值与其在U、E、N三方向上的形变分量(Du、De、Dn)的关系表达式为[45]

(1)

式中：θ为雷达入射角；α为卫星飞行的方位角。

根据式(1)，当获取某点3个及以上线性无关的LOS向或方位向观测值，即可求解相应的三维形变分量[46]。近年来，随着InSAR技术的进步，三维同震形变场获取技术也发展较快，主要包括多视角SAR影像法、联合升降轨D-InSAR形变与方位向形变法、借助外部数据或形变模型法等。这些方法各有优缺点，需要视情况采取不同的方法。

1.3.1 多视角SAR影像获取三维同震形变场

1.3.2 联合升降轨D-InSAR形变与方位向形变获取三维同震形变场

(1)联合升降轨D-InSAR和像素偏移量估计法获取三维同震形变场。像素偏移量估计法获取同震形变的原理是基于SAR影像幅度信息，利用互相关(Cross-correlation)或相干追踪(Coherence Tracking)技术计算地震前、后两景影像的偏移量，进而获得方位向和距离向二维形变场。由于不需要相位信息，所以像素偏移量估计法不受失相干影响，测量精度约为像元分辨率的1/10[48]；受SAR影像空间分辨率的制约，像素偏移量估计法的监测精度比D-InSAR技术低一个数量级，目前主要用于监测形变量级较大的同震形变。Michel等最早将像素偏移量估计法用于同震形变计算，获取了1992年美国Landers地震的方位向和距离向形变[49]。为了抑制SAR影像中斑点噪声对像素偏移量估计法计算精度的影响，Wang等对震前和震后的多景SAR影像取平均，这样在不降低空间分辨率的情况下提高SAR影像质量，提高了像素偏移量估计法监测形变的精度[50]。目前，联合升降轨D-InSAR和像素偏移量估计法在获取大地震三维同震形变场中得到了广泛应用，例如2016年新西兰Kaikoura 7.8级地震[51]。

另一方面，由于D-InSAR技术可以获取精度更高的距离向形变，像素偏移量估计法获得的距离向偏移量估计结果常被丢弃；值得注意的是，当地表位移过大或形变不连续时，距离向偏移量也可以作为D-InSAR观测结果的有效补充[52]。此外，像素偏移量估计法估计得到的位移还可以作为先验信息，为确定断层几何参数提供先验约束[53]或在相位变化梯度较大处辅助相位解缠[54]。

(2)联合D-InSAR和多孔径SAR干涉法获取三维同震形变场。多孔径SAR干涉法利用SAR传感器前视、后视成像的不同姿态获取子孔径前视、后视的干涉信号，计算得出地面目标的方位向位移，是继像素偏移量估计法后又一可获得SAR方位向形变信息的方法。多孔径SAR干涉法最早由Bechor 等提出，用于获取1999年美国Hector矿地震的二维形变场[55]。其基本原理为：首先采用方位向带通滤波对原始SAR影像进行分频，获得子孔径前视和后视SLC影像，计算子孔径SAR影像的前视(Φf)和后视(Φb)干涉图，最后从前视、后视干涉图的相位差(ΦMAI)中提取方位向形变信息(DAZ)。其表达式为

ΦMAI=Φf-Φb

(2)

(3)

式中：l为真实天线长度；n为归一化斜视指数。

近年来，国内外学者对多孔径SAR干涉法不断改进，以减小前视、后视干涉图基线差及电离层误差等对观测精度的影响[39]。由于前视、后视干涉图的有效视数和相干性都低于常规干涉图，所以多孔径SAR干涉法观测的精度低于D-InSAR技术，为亚分米级[56]。同时，多孔径SAR干涉法利用了相位信息，在相干性较好的区域，监测精度优于像素偏移量估计法。

对于近年来广泛应用的Sentinel-1 SAR卫星，由于其采用的大幅宽TOPS成像模式使得方位向分辨率降低至20 m，所以常规多孔径SAR干涉法不再适用。对此，Grandin 等提出了脉冲重叠-多孔径干涉技术，成功获取了2015年智利Illapel 8.3级地震的三维形变场[56]。脉冲重叠-多孔径干涉技术利用了方位向上相邻脉冲间在重叠区成像时的视角差来计算方位向位移，精度可以达到多孔径SAR干涉法的10倍[57]，但由于重叠区范围有限，所以该方法无法获得连续的面状方位向位移(图2、3)。脉冲重叠-多孔径干涉技术也可以与像素偏移量估计法相结合以提高偏移量估计的精度[58]。此外，得益于TOPS观测技术，Sentinel-1 SAR数据还可以实现距离向分频(Range Split-bandwidth Interferometry,Range-SBI)技术，得到较高精度的距离向位移(图2)；当遇到形变量过大导致D-InSAR无法解缠的情况时，Range-SBI技术可以作为有效替代[52]。

InSAR技术获取形变的精度方面，D-InSAR技术获取的LOS向形变精度最高，理论上为厘米级；其次是多孔径SAR干涉法和脉冲重叠-多孔径干涉技术，其中多孔径SAR干涉法获取的方位向形变误差至少为D-InSAR技术的2倍；像素偏移量估计法获取的方位向和LOS向形变精度最低，约为SAR数据分辨率的1/10，但是其抵抗失相干能力更强。在实际应用中需要根据研究区域特性选择最适合的观测技术，也可以综合应用多种InSAR技术实现优势互补[51-52,59-60]。

1.3.3 联合InSAR和GPS数据解算三维形变

GPS 可以精确测定地表三维形变，但是受观测条件和成本的限制，大部分地区GPS点位空间密度较低；若将高空间分辨率的 InSAR观测结果与具有三维形变分量的GPS观测结果进行有效融合，则可以获得高空间分辨率的三维形变场。关于联合InSAR和GPS数据获取高空间分辨率三维形变场，国内外已经开展大量的研究工作，主要分为两类。第一类为解析法，通过构建设计矩阵联合InSAR和GPS求解三维形变分量，Samsonov 等利用内插GPS和升降轨InSAR数据，结合贝叶斯估计法求解了美国南加州地区的三维形变场[61]。Shen等基于该方法设计了一套GPS与InSAR融合的开源软件，并将其成果用于美国南加州地区的三维地壳形变监测[62]。

另一类以Gudmundsson等最早开发的SISTEM系列方法为主，该方法认为在一定范围内研究区域应变是一定的，在小应变假设下建立观测方程，从而利用GPS和InSAR求解研究区的三维形变场、应变和旋转参数[63]。自该方法提出以来，在数据选取和反演方法上都取得了较大发展。Guglielmino等采用非内插的GPS数据，利用加权最小二乘法求解了意大利Etna火山地区的三维形变场[64]。Hu 等利用方差分量估计法求解美国南加州地区三维形变[39]。Fuhrmann等利用GNSS、水准测量和升降轨InSAR数据获取了德法瑞交界处Upper Rhine地堑区的三维形变场[65]。Song等基于非均匀三角格网建立观测方程，获取了海原断裂及邻区的三维形变场[66]。Luo等提出一种扩展的SIS-TEM方法(ESISTEM)，引入InSAR数据作为约束，获取了2015年尼泊尔8.1级地震的同震三维形变场[67]。

除了外部形变资料，还可以结合地质、地球物理资料等先验信息，以此为约束条件，计算InSAR三维同震形变场。孙建宝等将地表形变模型与 D-InSAR 数据相结合，获得了2003年伊朗巴姆地震的同震三维形变场[68]。此外，如果已知地震引起的南北向形变量级较小时，可忽略南北向变形对InSAR观测值的贡献，只估计垂直向和东西向形变，即2.5维形变[69-71]。

图件引自文献[52]图2 基于升轨Sentinel-1数据的2016年日本熊本地震同震形变场Fig.2 Coseismic Deformation Field of the 2016 Kumamoto (Japan) Earthquake Based on Ascending Sentinel-1 Data

图件引自文献[52]图3 基于升轨Sentienl-1数据的2016 年日本熊本Kumamoto地震局部同震形变场Fig.3 Local Coseismic Deformation Field of the 2016 Kumamoto (Japan) Earthquake Based on Ascending Sentinel-1 Data

2 发震断层震源参数反演模型及方法

在获取高空间分辨率、高精度同震形变场的基础上，反演发震断层的震源参数(包括发震断层几何参数和同震位错分布)，为进一步厘定发震构造、认识地震发生过程、揭示地震发生机理提供重要依据。本文针对利用InSAR同震形变场进行震源参数反演的模型和方法进行综述，主要包括正演模型、反演方法、先验约束和多种观测共同约束等方面。

2.1 弹性半空间断层模型

1910年Reid根据1906年美国旧金山大地震前后的形变观测资料，提出弹性回跳理论解释地震发生机制，首次认识到地震地表变形与断层运动相关[72]。此后，为了建立地震地表变形与地震断层之间的数学模型，大量学者开展了深入研究。1958年Steketee首次将晶体位错理论引入地震断层领域[73]，该模型在均匀弹性介质下，给出了断层位错产生形变场的解析公式，此后大量学者建立了从二维到三维、从点源到矩形位错、从全空间到半空间的解析公式[74-79]。其中，日本学者Okada于1985年整理并总结了前人工作，给出了一套实用的位错变形计算公式[80]。目前，Okada提出的公式是应用最广泛的位错理论经典表达式。该公式主要描述地壳中断层面上发生位移，地表观测点产生位移。基本原理如图4所示，位于地下深处断面发生位移，在地表任一点引起的位移通过假定介质为均匀弹性半空间而求得。基于地表观测，大量学者利用这一公式反演确定深部断层的滑动分布。

图件引自文献[80]图4 断层位错模型Fig.4 Dislocation Model of Fault

在InSAR与GPS技术发展起来之前，获取发震断层的静态滑动主要依靠地震台站记录的波形资料结合弹性位错理论进行反演。随着高空间分辨率InSAR同震形变场获取越来越方便，众多学者采用均匀弹性半空间位错模型对国内外地震进行了同震断层滑动分布反演。例如，Hamiel等利用GPS和InSAR数据对1999年土耳其Izmit 7.4级地震的断层滑动进行约束[81];Toraldo Serra等对2011年新西兰Christchurch 6.2级地震进行断层滑动分布约束[1]；Wang等对美国Parkfield地震进行滑动反演[82]；Shen等利用不同的反演方法对2008年中国四川汶川8.0级地震的断层滑动分布进行了估算[83-86]。这些研究中的断层模型均采用了均匀弹性半空间模型。

均匀弹性半空间模型是对真实地壳介质模型的简化，模型相对简单，运算效率高，得到了广泛应用，缺点是没有考虑地球介质的分层特性。已有研究显示，在断层参数反演中考虑介质分层结构因素加以综合分析，往往能够更好地模拟地震同震形变场[87-89]。一些学者基于数值积分法[90-91]或采用收敛算法中 Lipshitz-hankel 积分的有限项尝试解决该问题[92]，但随着层数的增加，求解波数谱的计算量呈指数增加，因此，上述两种算法解算超过四层结构因素是不现实的。Thomson等提出矩阵传播算法，并将其应用在分层介质中计算传播的地震波[93-94]，该算法具有简洁直观的优点，且理论上可应用在层数不受限制的分层模型中，解决了计算量大的问题，但在实际应用中存在数值不稳定的缺点[95]。Zhu等提出矩阵传播的正交归一法解决这一问题，该方法简洁明了，且能够大大提高计算效率[96-97]。

2.2 考虑三维介质各向异性的数值模型

随着数值计算技术的快速革新，构建接近真实地球的介质属性，对于获取精细化断层滑动分布逐渐成为可能。Masterlark等以1995年墨西哥Colima-Jalisc地震为例，采用Abaquas软件对比了均匀模型与各向异性模型对同震滑动的影响，发现均匀模型会高估断层的滑动分布量级[98]。Wald等利用三维有限元技术，结合GPS、水准和地震波资料联合反演了北桥地震的断层滑动分布，经过测试发现各向异性的影响不可忽略[99]。Sato等利用三维有限元技术分析了弹性参数的三维各向异性对日本东北地震同震地表位移的影响，发现在相同断层位移的情况下，弹性参数三维各向异性在地表位移的影响最大可达均匀弹性模型位移的40%[100]。此后，利用三维有限元技术对断层同震滑动进行约束的方法逐渐被运用到全球其他地震，如2005年印度尼西亚苏门答腊Nias-Simeulue 8.7级地震[101]、2003～2004年中国青海德令哈震群[102]、2011年日本东北9.0级地震[103-104]、2010年智利Maule 8.8级地震[105]、2015年智利Illapel 8.3级地震[106]、2015年尼泊尔8.1级地震[107]、2016意大利Amatrice 6.2级地震[108-109]、2018年墨西哥Pinotepa 7.2级地震[110]。除了考虑三维各向异性的弹性模型进行断层滑动反演外，也有学者采用弹塑性材料进行同震形变场的模拟研究。Nevitt等利用三维弹塑性有限元技术对2014年美国加利福利亚South Napa地震进行了观测资料拟合(移动雷达扫描和地震波数据)，发现弹塑性模型能够更好地拟合近场的地表破裂，而弹性模型因为无法产生非连续变形而无法拟合地表破裂分布[111]。除了考虑更为精细的介质属性分布，自动化、流程化获取震源参数也是一个重要的发展方向。图5为Tung等利用接近真实地球介质的三维有限元模型快速反演了2018年墨西哥Pinotepa 7.2级地震的滑动分布，该方法在预先建立好模型的基础上，能够自动化、流程化地给出滑动分布结果[110]。

与传统模型相比，各向异性地壳介质模型能够更好地解释观测资料，分析发震构造，且已经在全球广泛使用。因此，采用更为精细的地壳结构和接近实际的断层模型，是未来基于同震形变场快速反演震源参数的发展方向。

2.3 反演方法与先验约束

地球物理反演问题一般存在多解性，其中的一个原因是缺乏足够的约束[112]。因此，为了确定最优解，需要对反演参数施加一定的先验约束，以消除系数矩阵的奇异性。在实际应用中，反演方法和约束方法的使用对断层参数反演结果产生一定影响。

地震震源参数反演包含断层几何参数反演和断层滑动分布反演[113]。在断层几何参数未知的情况下，断层几何参数反演是断层滑动分布反演的前提。断层几何参数反演一般采用非线性反演算法，包括最速下降方法[97]、蒙特卡洛贝叶斯法[114]、网格搜索法等；而对于线性反演，主要采用最小二乘法、约束最小二乘法。也有学者将非线性反演和线性反演共同进行，称作并行贝叶斯反演方法[115]，或者将断层几何参数进行参数化后与其他线性参数一起反演[86]。

zPE为Pinotepa地震震源深度；zSlab1.0为板片深度;z为深度；δPE为Pinotepa地震倾角；δSlab1.0为Slab1.0模型估计的走向;δ为倾角；φPE为Pinotepa地震走向；φ为走向；Middle America Trench为中美海沟；stress-free land/seafloor surface为自由边界/海底表面；Mexico为墨西哥；Gulf of Mexico为墨西哥湾；Pacific Ocean为太平洋；Mexico City为墨西哥城；Guatemala为危地马拉；fine-mesh region为精细网格；pinned farfield boundary为远场边界固定；length为长度；width为宽度；strike为走向；dip为倾角；图件引自文献[110]图5 2018年墨西哥Pinotepa7.2级地震三维有限元模型Fig.5 3D Finite Element Model of the 2018 M 7.2 Pinotepa (Mexico) Earthquake

断层滑动分布反演的约束方法目前常用的有平滑约束、最大位移约束、地震矩约束、断层性质约束、考虑断层边界的约束以及余震约束等。其中，平滑约束是最基本、最常用的约束，在大部分反演工作中均予以考虑，在实际应用中，有学者发展了自适应平滑约束方法[116]。采用平滑约束最关键的是确定平滑因子，比较常用的方法是L曲线法；也有学者采用方差分量估计法，即将平滑因子和不同数据权重比一起进行优化，以确定平滑因子[117]。通常，在利用InSAR资料开展断层滑动分布反演之前，地震学给出的震源机制和断层滑动一般可作为先验信息对位错模型进行一定约束，比如地震矩约束[97]；同时，也可以利用地震现场调查的最大破裂位移，对断层滑动进行约束[118]；另外，重新定位后的余震分布和震源机制解也是断层滑动分布反演的重要约束[10,119]。

2.4 多种数据联合反演

本文主要综述利用InSAR观测资料进行震源参数反演，如果区域资料比较丰富，为了获得更为可靠的结果，还会结合GPS、水准、地震波等多种资料进行联合反演。对此，国内外已开展了大量相关研究，如2004年美国Parkfield地震[120]、2005年巴基斯坦地震[121]、1997年中国西藏玛尼7.5级地震[122]、2008年中国四川汶川8.0级地震[123-124]、2011年日本东北9.0级地震[103]、2015年尼泊尔8.1级地震[107]、2010年中国青海玉树7.1级地震[53]，2015年智利Illapel 8.3级地震等[106]。从上述研究可以看出，相对于地震波数据来讲，InSAR观测资料因为能够提供高空间分辨率的近场约束，所以其对断层浅层的约束能力更强。因此，InSAR技术在研究近场地震形变分布和破裂过程中具有不可替代的作用。但是，对于震级较大的地震来讲，如果震中的同震位移大于InSAR监测形变的最大阈值，则会造成震中区域的失相干，从而无法完全捕捉近断层的同震形变。而对于同震位移场来讲，无法完全捕捉发震断层浅部的滑动，则会导致无法准确预测余震的破裂方向，因此，采用多种数据源(光学影像等)获取完整的近场同震形变场，是未来精细化研究地震破裂过程的一个重要方向。

值得注意的是，在采用多种观测资料进行联合反演时，各种观测资料权重的确定尤为重要。由于不同观测资料的误差评价标准不同，数据量和空间分布形态存在较大差异，所以需要对不同数据之间的权重进行确定，以平衡不同类型数据对反演结果的影响。目前来说，一般采用层次分析法进行数据定权。层次分析法具有精度高、方便快捷等优点，其通过对不同类型数据权重因子两两比较确定最终权重，可以避免主观因素对整体的影响[125]。当观测资料种类较多时，两两相比的方法效率较低。为了解决该问题，许才军等利用方差分量估计法，将平滑因子与各种数据类型权重一起进行迭代求解[117]。

3 结 语

(1)与连续GPS观测不同，InSAR观测的空间分辨率很高，但其时间分辨率受制于卫星的重访周期，因此，在监测同震形变时，往往把强余震引起的变形场叠加到一起，从而无法准确识别主震和余震产生的形变场。要解决这一问题，除了提高InSAR观测的时间分辨率外，也可以采用更为复杂的模型或更为多元的观测进行分离。具体来讲，在模型方面可以将同震形变模型与震后余滑模型作为参数一起进行叠加，然后进行反演计算。然而这种方法一是忽略了震后松弛和孔隙弹性模型的影响，二是对大量的余震无法很好地参数化，在实际构建模型中尚有许多尚未解决的问题。在多种资料联合反演方面，由于不同学科的跨度较大，处理形变和波形资料都需要专业人员完成，所以如何加强不同学科之间的交叉实现多种资料的联合处理是未来发展的方向。

(2)目前获取InSAR同震形变场的方法比较成熟，但是无人工干预、自动化下载、数据处理和反演计算的软件或系统还没有报道，这是未来发展的趋势。目前，在InSAR同震形变场自动获取方面的技术已经成熟，但如何根据发震位置的构造背景设置断层初始参数进行断层参数反演还需要人工参与。目前，每个地震的发震断层需要结合震源机制解与重新定位后的余震分布确定。因此，构建尽可能完备的活断层库，或根据重新定位后的小震分布自动确定断层位置，是目前制约利用InSAR技术自动化确定震源参数的关键，也是迫切需要解决的问题之一。

(3)在震源参数反演时，目前国内大部分反演模型采用均匀弹性半空间模型，但是建立区域接近真实的地壳介质模型也是未来发展的方向。具体来讲，为了获得尽可能真实的震源参数，构建中国大陆重点危险区精细化的三维地壳速度结构，并建立三维有限元模型和断层模型，生成格林函数库，是快速获得震后断层滑动分布的重要手段之一。目前，中国大陆重点危险区的深部结构并没有一个完备的数据库，这也是未来需要完善的方向。

(4)科学研究层面，同震滑动分布研究对于了解地震破裂过程、总结地震发生规律、分析区域构造特征等具有重要意义。尤其是加强对青藏高原陆内碰撞带等典型构造区大地震同震形变特征的分析，能够提高对高原隆升及区域构造演化过程的认识。例如，可以通过分析InSAR技术获取的精细断层滑动矢量方向，确定发震断层的运动性质，为研究发震断层的构造特征提供约束；可以结合震前形变场获取的断层闭锁程度、同震滑动分布和震后形变时间序列观测资料确定发震断层的摩擦参数，进而为构建基于速度-状态摩擦本构的地震预测模型提供约束；也可以利用震后高密度InSAR形变时间序列约束青藏高原不同发震断层区域深部的流变结构，从而将长期构造形变与震后短期形变联系起来，为认识青藏高原隆升和区域构造演化提供支持依据。

在长安大学七十周年华诞之际，谨以此文祝福母校永远辉煌，再谱绚丽华章！七十载春华秋实，风雨兼程；七十载开拓进取，沧桑砥砺！清晰地记得，2000年9月6日的清晨，经过两天汽车、火车的辗转，我从东北一个小乡村到达了古都西安，开启了我七年的长安大学求学生涯。七年的求学经历，让我从一名稚气未脱的少年蜕变成一名学有所成的青年。工作十几年来，我始终牢记自己是一名长大人，始终将母校校训“弘毅、明德、笃学、创新”融入工作和生活，深入灵魂！母校的生活让人终生难忘，食堂悬挂的“今天我以长安大学为荣，明天长安大学以我为荣”标语，已成为我毕生奋斗的动力源泉，深入骨髓！张伯声先生的塑像挺立在图书馆前，为我指明了人生努力的方向！忘不了阶梯教室里，恩师授课的神采飞扬；忘不了测图实习时，恩师的辛勤汗水；忘不了科学研究中，恩师的指点迷津；忘不了日常生活里，恩师的谆谆教诲！母校给予的一切，让我受益终身！