【摘 要】
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青藏高原是世界上高海拔、中低纬度面积最大的多年冻土区。青藏高原气候持续变暖,引起多年冻土退化,表现为地表形变加剧、活动层变厚等,对青藏高原地区的生态环境、工程设施等产生一定影响。因此开展多年冻土区地表形变监测和活动层厚度反演研究为当地生态环境、地质灾害防治等方面提供重要的决策依据。传统的地表形变监测方法只能获得单点信息,且成本高。随着合成孔径雷达干涉测量技术的发展,可以从宏观、精细的角度获取形变信
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青藏高原是世界上高海拔、中低纬度面积最大的多年冻土区。青藏高原气候持续变暖,引起多年冻土退化,表现为地表形变加剧、活动层变厚等,对青藏高原地区的生态环境、工程设施等产生一定影响。因此开展多年冻土区地表形变监测和活动层厚度反演研究为当地生态环境、地质灾害防治等方面提供重要的决策依据。传统的地表形变监测方法只能获得单点信息,且成本高。随着合成孔径雷达干涉测量技术的发展,可以从宏观、精细的角度获取形变信息。多年冻土区的地表形变主要是由于活动层冻融过程引起的周期变化,该变化需要长时间序列监测,时序InSAR技术可以实现高精度、大范围、长时间序列监测。因此本文基于SBAS-InSAR技术在祁连山黑河流域上游野牛沟多年冻土区开展地表形变监测和活动层厚度反演等方面的研究,本文主要的工作和结论如下:（1）针对多年冻土区地表形变为长期变化趋势与季节周期性变化的组合,建立模型对InSAR形变结果进行分解,获得体现长期变化的垂向年均形变速率和周期变化的季节形变幅度结果。研究结果表明,研究区垂向年均形变速率为-40～30mm/a,季节形变幅度为10～60mm。分析环境因子对地表形变的影响,发现随着高程和坡度的不断增大,垂向年均形变速率和季节形变幅度都不断的减小;温度对形变的控制主要是影响冻胀、融化时间,继而影响融化深度;植被覆盖差异导致土壤含水量不同,土壤含水量大的区域季节形变幅度较大;水力侵蚀主要发生在冲蚀沟附近,地表形变过程表现为阶梯状,水流堆积作用在河流下游明显,具有明显的季节性特征。（2）针对SMAP数据在本文研究区具有偏干性,为了提高精度和分辨率,采用人工神经网络方法对SMAP数据进行降尺度,降尺度结果后平均相关系数为0.70,与原始SAMP数据相比平均提高0.41,RMSE平均值为0.05,与原始的SMAP数据精度相比,RMSE降低0.09。由于深层土壤含水量不是定值,随着深度增加土壤含水量产生变化,因此本文基于指数滤波法,采用区域均一化的最佳T值(Topt,optimum T),实现深层土壤含水量的估算。SMAP L4深层（1m）数据验证精度RMSE为0.20,本文得到的同深度土壤含水量结果精度RMSE为0.16,估算结果误差较小、空间分辨率远高于SMAP L4数据;不同深度土壤含水量验证结果表明估算精度随着深度的增加而逐渐降低。土壤含水量估算数据为后续活动层厚度反演提供重要数据。（3）针对影响多年冻土区地表形变的两大因素温度和土壤含水量,本文采用两种模型开展活动层厚度反演,比较两种模型在祁连山野牛沟地区的适用性。温度反演方法是利用InSAR形变结果推算多年冻土达到最大融化沉降时间与区域气温最高值的时间差,采用区域均一的参数反演获得活动层厚度结果,反演结果误差平均值为1.24m,中位数为1.15m,标准差为0.82m。土壤含水量反演方法是假设垂向地表形变都是由水冰相变体积变化引起的,利用季节形变幅度和土壤含水量估算结果反演获得,反演结果误差平均值为0.47m,中位数为0.28m,标准差为0.47m。对两种模型结果比较分析发现基于土壤含水量的反演方法精度更高,更适用与本文研究区。活动层厚度空间分布呈现东南高西北低,范围介于0.3至6.5m,平均值为2.47m。本文基于InSAR技术获取多年冻土区地表形变,探究环境因子对地表形变的影响;基于人工神经网络和指数滤波法获得“立体化”的高分辨率土壤含水量数据;结合InSAR技术,实现高分辨率活动层厚度反演,比较不同活动层厚度反演模型的反演精度。这些研究结果有助于理解多年冻土对气候的响应,对工程建设具有指导意义。
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