土体的冻融作用会导致季节性冻土地区的铁路路基发生冻胀和融沉等病害,严重危害了铁路的运营安全。因此,研究季节性冻土地区的高铁路基冻胀变形,对高速铁路的建设及运营具有重要意义和实用价值。本文引入数据同化的思想和方法对高铁路基冻胀变形进行研究,在考虑数据时空分布、观测场误差和背景场误差的基础上,在数值模型的动态运行过程中不断融合新的观测数据,逐步更新模型参数,以提高模型的估计和预测精度。主要研究如下:1)总结雷达干涉测量技术的研究进展及其在高铁变形监测中的应用情况,基于2019年10月至2021年11月的33幅影像数据,使用永久散射体方法提取铁路沿线的地表形变信息,获得兰新高铁军马场段的形变速率和沉降量情况,并结合温度数据对特征点的变形规律进行分析。结果表明,该段铁路沿线整体形变情况较为稳定,但部分区域出现了沉降和抬升交替的现象。2)建立了冻胀变形分析的集合卡曼滤波数据同化系统。针对高铁路基冻胀变形研究中模型状态的估计和更新问题,在对数据同化概念和同化过程进行理解的基础上,梳理集合卡尔曼滤波算法的具体步骤和同化过程中的参数设置。选取Lorenz-96模型作为同化算法的过程模型,通过集合卡尔曼滤波不断融合观测数据来自动调整Lorenz-96模型的运行轨迹,实时更新模型参数,从而提高Lorenz-96模型的估计和预测精度。对计算结果进行分析,验证该算法的同化效果。然后以路基冻胀变形数据为观测数据,变形运动学方程为预报模式,设计冻胀变形分析的集合卡尔曼滤波同化框架并进行同化计算。结果表明,集合卡尔曼滤波能够通过不断同化冻胀数据来调整预报模型的运行轨迹,使模型的运行轨迹更接近真实情况,可以用于高铁路基冻胀变形的同化研究中。3)建立了基于Kalman-AR模型的冻胀数据同化预测方法。针对单一模型在高铁路基冻胀变形预测中存在局限性,本文先将AR模型作为卡尔曼滤波顺序同化算法的预测模型,对AR模型的预测结果进行实时更新,建立Kalman-AR模型,然后使用多项式拟合代替差分法提取趋势项,建立基于曲线拟合的Kalman-AR模型。结合路基冻胀变形数据,在AR模型、Kalman-AR模型以及基于曲线拟合的Kalman-AR模型之间进行验证。结果表明,本文建立的基于曲线拟合的Kalman-AR模型具有较高的预测精度,可为高铁路基的冻胀变形监测提供有效参考。