中国东北部北安-黑河高速公路沿线永久冻土变形的多源评估

《Remote Sensing of Environment》：Multi-source assessment of permafrost deformation along the Bei'an–Hei'he highway in Northeast China

冻土退化加速导致贝克安-黑河公路（BHH）稳定性评估需求，研究融合多源InSAR（ALOS、Sentinel-1、ALOS-2）、UAV摄影测量和电导率成像，揭示BHH周边1公里缓冲区累积变形速率-35至+40毫米/年，Sentinel-1监测精度最优，变形主控因素为气温，降水与地形湿度指数加剧异质性，识别334天周期波动，滞后气候驱动107天，建立冻融灾害预警模型，AUC达0.9486，提出“过去-现在-未来”全周期评估框架。

　　在气候变化和人类活动的共同影响下，冻土退化问题日益严重，特别是在中国东北小兴安岭地区。本研究聚焦于位于这一区域的北安-黑河公路（BHH），该公路处于冻土带的南缘，是连接东北地区的重要交通动脉。随着冻土环境的不断变化，公路的稳定性面临严峻挑战，尤其是冻融作用引发的地表变形和相关的冰缘灾害。这些问题不仅影响公路的正常使用，还对区域基础设施的长期安全构成威胁。因此，本研究提出了一种多源数据融合的监测框架，结合干涉合成孔径雷达（InSAR）、无人机摄影测量、电导率成像技术和理论模型，对冻土退化引起的地表变形进行系统分析，评估当前公路的稳定性，并预测未来的变化趋势。

冻土是全球气候变化的敏感指标，其分布和热状态受到水文气候、地质和地形条件的强烈影响。在中国东北地区，冻土带的南缘受到多种因素的控制，包括西伯利亚高压、冬季温度倒置、密集森林和复杂的地形。这些因素共同作用，使得该地区的冻土具有独特的形成机制和基本特征，与高北极或极高海拔地区的冻土存在显著差异。例如，东北地区的冻土区年降水量较高（500–700毫米），而积雪层则较薄且短暂（平均厚度为8–14厘米）。这些条件导致冻土区的地表变形呈现出复杂的动态特征，表现为滞后性和非线性反馈，增加了对公路等基础设施的威胁。

本研究发现，北安-黑河公路两侧1公里范围内，地表变形速率范围为-35至+40毫米/年，季节性变形幅度可达约11毫米。通过对比不同卫星数据集（ALOS、Sentinel-1和ALOS-2），研究发现Sentinel-1在监测小兴安岭冻土方面具有更高的适用性和准确性，其12天的重访周期能够有效捕捉地表变形的长期趋势。此外，研究还发现，变形模式主要受气温影响，而降水和地形湿润指数则通过热-水文耦合机制增强了空间异质性。通过小波分析，研究识别出334天的变形周期，这一周期滞后于气候驱动因素约107天，可能是由于泥炭层的隔热效应所致。

基于这些研究成果，研究团队进一步对公路的高风险区域进行了评估。结果显示，约4.99%的公路长度被归类为高风险区域，其特征包括地表沉降速率低于-18.18毫米/年或冻胀速率超过10.91毫米/年。为了提高预测的准确性，研究团队开发了一种基于InSAR的滑坡预测模型，并通过实地调查（包括沉降、裂缝和缓慢滑动等现象）验证了该模型的可靠性，其接收者操作特征曲线（ROC）曲线下面积（AUC）达到了0.9486，表明模型具有较高的预测能力。这一成果为冻土区的基础设施稳定性评估提供了新的方法，并为其他类似地区的监测和预警系统建设提供了可借鉴的框架。

在方法论方面，本研究采用了多源数据融合技术，将高分辨率的遥感数据、无人机摄影测量和电导率成像技术相结合，以全面刻画冻土退化引起的地表变形。这种多传感器集成的方法能够克服传统地质监测手段（如GPS和水准测量）在偏远地区实施成本高、技术难度大等限制。此外，研究还引入了先进的分析算法，如GeoDetector模型和小波变换，用于识别地表变形的主要驱动因素及其与气候响应之间的滞后关系。这些方法不仅提高了对冻土区地表变形的解析能力，还为未来基础设施的稳定性评估提供了科学依据。

从工程和环境角度来看，冻土退化引发的地表变形对公路等基础设施的影响是多方面的。一方面，地表沉降和冻胀可能导致路面裂缝、路基变形，甚至引发滑坡等灾害，威胁公路的通行安全。另一方面，冻土的变化还可能影响地下水流动、土壤结构稳定性以及生态系统的平衡。因此，对冻土区地表变形的准确监测和预警，不仅有助于保障基础设施的安全，还能为环境保护和可持续发展提供重要参考。本研究提出的“过去-现在-未来”监测框架，通过整合多种观测手段和分析方法，能够更全面地揭示冻土区地表变形的演化机制，为冻土环境下的基础设施建设与维护提供科学支持。

本研究的成果具有重要的现实意义和应用价值。首先，它为冻土区的基础设施稳定性评估提供了一种新的技术路径，通过多源数据融合和先进算法的应用，能够更准确地识别地表变形的热点区域，并预测其发展趋势。其次，该研究揭示了冻土退化与地表变形之间的复杂关系，为理解气候变化对冻土环境的影响提供了新的视角。最后，研究提出的预警模型和方法，可以为其他类似地区的冻土监测和灾害预防提供参考，有助于提升全球范围内冻土区基础设施的安全性和韧性。

在实际应用中，这种多源数据融合的监测框架可以被广泛用于冻土区的基础设施评估和管理。例如，可以用于监测铁路、桥梁、隧道等交通设施的稳定性，以及评估建筑群、水库等工程项目的潜在风险。此外，该框架还可以为冻土区的生态保护和资源管理提供支持，帮助制定更加科学和合理的应对策略。随着遥感技术和数据分析方法的不断进步，未来有望实现更高精度和更广泛覆盖的冻土监测系统，从而为全球气候变化背景下的基础设施建设与维护提供更加可靠的技术保障。

在方法论上，本研究的创新之处在于其综合运用多种技术手段，实现了对冻土区地表变形的全面监测和分析。通过将InSAR数据与无人机摄影测量和电导率成像技术相结合，研究团队能够更精确地识别地表变形的空间分布特征，并评估其与气候因素之间的相互作用。这种多源数据融合的方法不仅提高了监测的分辨率和精度，还增强了对复杂环境条件的适应能力。此外，研究还引入了先进的分析算法，如GeoDetector模型和小波变换，用于解析地表变形的驱动因素和滞后响应机制。这些算法的应用使得研究能够更深入地理解冻土退化对地表变形的影响，并为未来的监测和预警系统提供理论支持。

从研究的实际意义来看，本研究不仅有助于提升对冻土区地表变形的认知，还为相关工程项目的稳定性评估提供了科学依据。通过识别高风险区域，并建立预警模型，研究团队能够为基础设施的维护和改造提供决策支持。例如，可以针对高风险区域采取加固措施、调整设计参数或实施定期监测，以降低冻土退化对基础设施的潜在威胁。此外，研究还强调了冻土变化对生态环境的影响，这为相关政策制定和环境保护措施提供了重要参考。在气候变化加剧的背景下，这种跨学科的研究方法能够更全面地评估冻土区的环境变化，并为可持续发展提供科学支持。

综上所述，本研究通过多源数据融合和先进分析算法，构建了一个全面的监测框架，用于评估冻土区基础设施的稳定性。该框架不仅能够识别地表变形的热点区域，还能够预测其未来发展趋势，从而为基础设施的维护和改造提供科学依据。同时，研究揭示了冻土退化与地表变形之间的复杂关系，为理解气候变化对冻土环境的影响提供了新的视角。随着技术的不断进步，这种多源数据融合的方法将在未来的冻土监测和预警系统中发挥更加重要的作用，为全球范围内冻土区的基础设施建设和环境保护提供有力支持。