俄罗斯卡宁半岛首个退化冻土滑坡(RTS)数据库的建立及其对北极多年冻土退化的监测意义

本研究针对北极多年冻土退化过程中关键的退化冻土滑坡(RTS)现象，首次建立了俄罗斯卡宁半岛的RTS空间数据库。研究人员通过高分辨率卫星影像手动数字化了900个RTS多边形，将其分为633个非活动性和267个活动性特征，为机器学习模型训练提供了高质量数据集。该研究不仅填补了俄罗斯西北部多年冻土区RTS研究的空白，更为区域尺度监测多年冻土退化、评估温室气体排放及土著居民迁徙路线影响提供了重要基础数据。

　　

在北极地区快速变暖的背景下，多年冻土(permafrost)退化正引发一系列连锁反应。作为典型的多年冻土地貌，退化冻土滑坡(Retrogressive Thaw Slumps, RTS)通过暴露地下冰层引发持续的地表塌陷，已成为北极景观变化的重要驱动力。这种现象不仅威胁基础设施安全，还通过释放封存的碳 dioxide(CO₂)和甲烷(CH₄)加剧全球变暖，更直接影响着涅涅茨人等土著民族的驯鹿迁徙路线。然而，作为北极最大非冰川区的俄罗斯北部，其RTS分布特征长期缺乏系统性研究。

针对这一科学空白，挪威文化遗产研究所(Norwegian Institute for Cultural Heritage Research, NIKU)的Ionut Cristi Nicu团队联合挪威地质调查局等机构，在《Scientific Data》发表了首个卡宁半岛RTS综合数据库。研究团队采用2022年ESRI Wayback卫星影像，通过1:1000比例尺的人工解译，创新性地将900个RTS划分为活动型(267个)和非活动型(633个)两类，并建立了包含13项形态和地形参数的标准化数据集。

关键技术方法包括：基于高分辨率(<1m)卫星影像的人工数字化；根据植被覆盖度和滑坡后壁形态进行活动性分类；采用5m数字高程模型(DEM)衍生地形参数(高程、平面曲率等)；通过频率-面积分布(FAD)和形状指数(球形度、延伸率)进行统计分析。

主要研究结果包括：

1. 数据记录：建立的矢量数据库包含多边形面积(Area)、球形度(Sphericity)、最大距离(Maximum Di)等13项参数，其中活动型RTS平均坡度(MeanSlo)略高。
2. RTS形态特征：活动与非活动RTS在尺寸分布上呈现相似性(幂律指数分别为-2.29和-2.90)，且均呈现近似圆形特征(平均球形度0.7)。
3. 环境控制因素：两类RTS均集中分布于20-60m海拔区间，但活动型更倾向出现在西西南坡向(MeanAsp)，且与平面曲率(MeanPlc)呈弱相关性。

讨论部分指出，该数据库的价值体现在三个维度：科学层面，为理解RTS发育机制提供了基准数据；技术层面，支持机器学习模型开发以实现自动化监测；应用层面，可评估温室气体通量、土著居民迁徙路线风险等。特别值得注意的是，海岸带活动型RTS最大延伸达2.5km，显著高于内陆区域，暗示海洋作用可能加速RTS发育。研究也承认了时空分辨率限制，强调未来需结合地面验证进行动态更新。

这项研究填补了俄罗斯西北部多年冻土监测的关键空白，其创新性分类方法(如通过植被覆盖判定活动性)为北极其他区域研究提供了范式。随着气候变暖持续，该数据库将成为量化多年冻土-气候反馈的重要工具，特别是在评估碳释放和生态影响方面具有独特价值。