基于InSAR形变监测的多年冻土活动层土壤含水量定量反演研究

　　针对多年冻土活动层土壤含水量(ALWD)空间量化难题，中国科学院研究人员创新性地利用Sentinel-1 SBAS-InSAR技术监测地表形变，构建水深度-形变模型，首次在青藏高原高寒草甸环境实现有效活动层水深度(EALWD)估算。研究发现EALWD较实际水深度低估255 mm，揭示未冻水对形变贡献的关键影响，为冻土区水文热力过程建模提供新方法，成果发表于《Journal of Hydrology》。

　　

在全球变暖背景下，多年冻土退化引发的生态水文效应日益凸显。作为冻土区关键参数，活动层土壤含水量(Active Layer Water Depth, ALWD)直接影响冻融过程持续时间、热传导效率及碳氮循环速率。然而，传统监测手段受限于恶劣环境条件，难以获取高空间分辨率数据，而遥感反演又面临深层土壤水分异质性和模型假设不确定性的双重挑战。

中国科学院团队选择青藏高原沱沱河区域为研究对象，创新性地将合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术应用于ALWD估算。通过Sentinel-1卫星的小基线集(SBAS-InSAR)分析获取地表形变时序数据，结合60条探地雷达(GPR)剖面和3个原位监测站数据，构建了水深度-形变理论模型。研究发现：

1. 形变特征与地貌关联
   SBAS-InSAR监测显示季节性形变幅度与地貌单元显著相关，盆地和坡脚区域形变量可达其他区域的2倍，印证了这些区域较强的持水特性。

2. EALWD估算差异机制
   模型估算的有效活动层水深度(EALWD)与实际ALWD存在~255 mm差异（相关系数0.6），主要源于冻结期未冻水(约0.1 m³
   /m³
   体积含水量)未参与相变。

3. 模型性能评估
   纳什效率系数(NSE)分析表明，当NSE>0.65时，形变主要受水冰相变控制，此时EALWD估算误差可控制在15%以内。

关键技术包括：1) SBAS-InSAR时序形变监测；2) 基于GPR和钻孔的ALWD地面验证；3) 水深度-形变理论模型构建；4) NSE不确定性量化方法。

研究结论
该研究首次证实InSAR形变数据可定量反演活动层相变水量，建立了形变-含水量转换的理论框架。发现未冻水是导致估算偏差的关键因素，为改进冻土水文模型提供了实测依据。成果对理解冻土区水热耦合过程、预测气候变暖下的碳释放具有重要科学价值，技术方法可推广至北极等类似冻土区监测。

讨论启示
研究揭示了InSAR技术在冻土水文参数反演中的独特优势：既能捕捉空间异质性，又能反映深层水分相变过程。未来结合多频段SAR数据和机器学习算法，有望进一步提升ALWD和活动层厚度(ALT)的联合反演精度。该工作为全球多年冻土监测网络建设提供了新的技术范式。