基于SBAS-InSAR技术的咸海南部风蚀监测：揭示盐尘排放动态与驱动机制

本研究针对咸海干涸盆地盐尘排放量化难题，采用SBAS-InSAR技术监测2019-2022年地表形变，结合Geodetector模型解析风蚀驱动因子。发现东部湖盆年沉降超20 mm yr-1，春季变形最显著（4月达12.39 mm），首次将区域划分为快速侵蚀/沉积等5类分区，证实土壤湿度（q=0.2227）与风速交互作用主导形变。为中亚粉尘治理提供毫米级动态观测新范式。

　　

咸海的生态悲剧已成为全球环境恶化的标志性案例。自1960年代以来，这片曾经的世界第四大湖因人类活动急剧萎缩，裸露的湖床形成了中亚最大的盐尘源区——阿拉库姆沙漠。每年数百万吨含盐粉尘被狂风卷起，不仅加速了土地荒漠化，更通过大气输送威胁着数百万人的呼吸健康。然而，传统监测手段面临两大困境：一是云层覆盖导致光学遥感失效，二是地面观测难以覆盖6.2×10⁴ km²的广阔干涸湖盆。更棘手的是，盐尘排放具有高度时空异质性，现有模型对粉尘通量的估算误差可达数量级，严重制约了区域环境治理决策。

针对这一科学难题，中国科学院的研究团队创新性地将小基线集干涉雷达(SBAS-InSAR)技术引入风蚀研究领域。他们分析了2019-2022年间1113景Sentinel-1A雷达影像，结合Terra气候数据集和地理探测器模型，首次实现了咸海南部盆地风蚀形变的毫米级动态监测。研究团队建立了包含5类分区的风蚀评估体系，并揭示了多因子耦合作用机制。

关键技术方法包括：1) SBAS-InSAR处理：设置120天时间基线和10景连接数阈值，采用最小成本流相位解缠；2) 模糊C均值聚类(FCM)划分5类风蚀区；3) 地理探测器模型量化土壤湿度(SM)、风速(WS)等因子贡献度；4) 真实阈值摩擦速度(u_*t)算法验证，基于Shao-Lu模型计算100 μm颗粒起动风速。

【地面形变速率与时空特征】
研究显示咸海南部湖盆呈现"东西双核"侵蚀格局：东部湖盆和西部湖岸线年沉降速率超20 mm yr^-1，2022年绝对形变达峰值（28.4 mm）。季节性分析揭示春季（3-5月）形变量占全年32.44 mm，其中4月单月贡献12.39 mm。值得注意的是，阿姆河口等区域出现年沉积量32.87 mm的反常现象，颠覆了传统认知中干涸湖盆纯作为尘源区的假设。

【风蚀分区与驱动机制】
通过FCM聚类将研究区划分为：快速侵蚀区（1677 km²，形变>40 mm/yr）、慢速侵蚀区（3759 km²）、稳定区（7874 km²）、慢速沉积区（10023 km²）和快速沉积区（1925 km²）。地理探测器显示土壤湿度(q=0.2227)是首要抑制因子，而风速与土壤湿度交互作用(q=0.3449)最具解释力。特别发现当表层沙含量<50%时，细颗粒物更易被扬起，证实了盐壳破碎机制的重要性。

【案例验证与技术优势】
以2020年3月22日沙尘事件为例，SBAS-InSAR成功捕捉到5 mm级瞬时形变，与Sentinel-2气溶胶数据空间匹配度达89%。真实阈值摩擦速度计算显示，新裸露湖床的u_*t比老沙漠区低18%，解释了东部湖盆的高侵蚀率。与传统NOAA AVHRR观测相比，该技术可穿透云层监测，弥补了三分之二沙尘事件发生在阴天的观测盲区。

这项研究建立了风蚀形变与粉尘排放的定量关系，其创新价值体现在三方面：1) 首次实现盐漠区风蚀沉积全过程动态监测，修正了单纯尘源区的认知偏差；2) 揭示土壤湿度-风速非线性耦合是盐尘暴发的关键开关；3) 为IWEMS等风蚀模型提供了地面验证新方法。研究结果已直接应用于哈萨克斯坦-乌兹别克斯坦边境的生态屏障选址，未来可通过融合无人机激光扫描进一步提升低相干区监测精度。论文提出的"侵蚀-沉积"二元评估框架，为全球干旱区土地退化研究提供了范式转移。