InSAR技術在多年凍土區形變監測的應用

劉世博， 趙 林， 汪凌霄， 鄒德富， 周華云，謝昌衛，喬永平，岳廣陽，史健宗

（1.中國科學院西北生態環境資源研究院冰凍圈科學國家重點實驗室藏北高原冰凍圈特殊環境與災害國家野外科學觀測研究站，甘肅蘭州730000；2.南京信息工程大學地理科學學院，江蘇南京210044；3.中國科學院大學，北京100049）

0 引言

多年凍土主要分布于環北極的高緯度地區和中低緯度的高海拔地區，面積約為23×106km2，占北半球陸地面積的25%［1-3］。巖土層中冰的存在是多年凍土的主要特征，由于冰的密度約比水小9%［4-5］，故隨著活動層中水分的季節凍結和融化，地表會發生周期性凍脹和融沉。氣候變暖會導致活動層融化深度增大，多年凍土上限附近地下冰融化，致使地表出現下沉的趨勢［6-8］。地表的凍脹融沉對寒區工程建筑的影響一直是凍土學的主要研究方向之一。在過去幾十年，由于人為活動的干擾和氣候變化的共同作用，地表形變已經導致青藏公路、東北鐵路的破壞率達到30%以上［9-12］，嚴重危害了寒區的交通運輸安全。因此長期且連續的地表形變監測不僅可以獲取多年凍土對氣候變化的響應，還可以對多年凍土區工程的建設與維護提供寶貴的信息。

地表形變的傳統監測手段主要以埋設儀器、水準 測量、差 分GPS（global positioning system）為主［13-16］。在蘭州的馬銜山［17］，通過多次水準觀測并結合溫度與土壤水分數據，發現該地區地表10月開始凍脹，4月開始融沉，形變的較大值一般出現在凍土發育良好的小湖灘附近。水分遷移是導致該地區出現凍脹的主要因素。水準測量是監測多年凍土區道路形變的主要手段，在我國的青藏公路和哈大高速鐵路都對不同結構的路基進行長期水準監測［18-19］，獲得的形變信息為道路維護提供幫助。差分GPS在監測多年凍土地表形變也具有極大的潛力，在阿拉斯加中北部地區利用DGPS技術獲取了該地區2001—2002年多年凍土地表形變狀況。相比較于水準測量，內置的高精度大地坐標系統和快速連續的測量是其主要優勢［16］。在西伯利亞勒拿河流域，將樹脂玻璃板用金屬管水平固定在地表（可由地表垂直移動），通過反復測量深入多年凍土內部的鋼管頂部與地面上的有機玻璃板之間的距離來測量地表形變，作為InSAR結果的驗證數據［20］。上述傳統方法可以獲取連續準確的形變信息，但不能滿足大面積、大范圍、長時間序列的形變監測需求［21］。

隨著InSAR技術的不斷發展［22-25］，利用其獲取多年凍土區地表形變逐漸成為研究熱點。其中DInSAR技術在加拿大北部［26］、阿拉斯加［27］和青藏高原［28］等多年凍土區都得到了較為準確的多年凍土地表形變信息。但D-InSAR技術的監測精度受到時空失相干和大氣延遲的影響［29］，且無法獲取研究區域地表形變的時間序列。為了彌補D-InSAR的不足，Berardino等［30］于2002年提出時間序列InSAR的小基線技術，可以獲取長時間連續準確的多年凍土地表形變信息。InSAR時間序列方法目前主要分為三種：①永久散射體技術（persistent scatter，PS）［31-32］，此方法在生成差分干涉相位后僅對高相干的目標進行建模和形變解算；②小基線技術（small baseline subset，SBAS）［30，33］，通過識別單元內觀測目標的相位和強度均值作為此像素觀測量，處理多個干涉對來獲取各影像獲取時刻相對于初始時刻的形變量；③臨時相干點技術（temporal coherent point，TCP）［34］，相比于PS技術，此方法增加了觀測目標密度，不只是選取高相干目標。還有將上述三種方法相互組合進行形變計算，例如StaMPS算法結合PS和SBAS技術，將PS點作為觀測目標，計算各目標的形變時序解，在形變監測中也有著較多的應用［35］。

近年來，許多學者利用InSAR技術實現了對多年凍土區地表形變監測的研究，獲取了較為可靠的地表形變結果，證實了該技術在多年凍土區探測地表形變的能力［36］。Liu等［37］利用InSAR技術獲取了阿拉斯加多年凍土區北坡地表的形變信息，結果顯示在1992—2000年間由于多年凍土上限地下冰融化而導致該地區發生了1～4 cm的沉降。這一結果也很好的解釋了該地區多年凍土溫度升高，活動層厚度卻沒有增厚的原因。在青藏高原多年凍土區，利用InSAR技術監測多年凍土的形變量為公路鐵路的路基維護提供了快捷準確的信息［28，38］，節省了大量的人力物力。利用InSAR技術得到的準確、連續、大范圍的地表形變信息不僅可以使人們更好地了解氣候變暖下多年凍土的變化，而且隨著研究不斷的深入，根據形變結果模擬活動層厚度變化、地下冰融化狀態等方面有著很好的應用［39-41］。

1 InSAR及多年凍土形變原理

1.1 多年凍土形變原理

多年凍土地表季節形變主要由活動層中水分相變引起地表凍脹融沉所致。如圖1所示，活動層的凍融過程可分為四個階段，分別為夏季融化、秋季凍結、冬季降溫和春季升溫［9］。夏季融化階段活動層處于吸熱狀態，熱量傳輸由上向下，融化鋒面逐漸向下遷移，其附近的自由水在重力作用下遷移至0℃附近，由此導致的融水再凍結使得在融化初期地表有可能出現輕微的抬升。隨著活動層不斷吸收熱量，地表的融沉量逐漸增大。在秋季凍結階段，活動層融化至最大深度后由底部向上開始凍結，而此時活動層上部白天吸收熱量，晚上放出熱量，此時地表處于較為穩定的狀態。隨著溫度的降低，活動層進入雙向凍結過程，也就是進入“零幕層”階段，此時地表形成穩定凍結層，融化層上部凍結鋒面快速向下移動，水分不斷向凍結鋒面遷移和凍結，此時地表多為抬升的趨勢。隨著凍結鋒面向下遷移速度變緩，活動層進入相對穩定的凍結階段。而冬季降溫過程是冰分凝過程與冷縮過程共同作用，地表以凍脹為主。到了春季升溫階段，活動層溫度升高，地表會出現輕微的白天融化下沉，夜晚凍結抬升的情況。

圖1 活動層季節凍融過程Fig.1 Seasonal freeze-thaw process of active layer

如圖2所示，多年凍土地表的年際形變主要是由其上限附近的地下冰融化導致。研究表明，多年凍土上限附近的地下冰是由于重復分凝作用造成的，具體地說，它是由正凍土中的成冰作用、已凍土中的成冰作用、正融土中的成冰作用、未凍水的不等量遷移規律、冰的自凈作用和冰的共生生長等多種作用的綜合并重復發生的結果［42］。

圖2 多年凍土年際形變原理及趨勢Fig.2 Principles and trends of interannual deformation for permafrost

當活動層中存在溫度梯度，就會產生自由能梯度，從而引起水分向溫度低的方向移動。當多年凍土發生自上而下凍結時，水分向多年凍土上限聚集，形成地下冰。這種水分遷移不僅在正凍土中出現，在已凍土和正融土中同樣存在。多年凍土中還存在未凍水，當溫度梯度為正值時，未凍水將發生向上的遷移。由于這種遷移發生在非劇烈相變區，故其遷移量較小；而當溫度梯度為負值時，水分將向下遷移，且發生在劇烈相變區，故其遷移量較大。夏季由負梯度造成的向下的遷移水量顯然要大于冬季由正梯度造成的向上遷移的未凍水量，因此水分的向下遷移并在多年凍土上部積聚，使其含冰量增加［43］。同時冰的自凈作用使未凍水向下積聚而土顆粒向上積聚，這種作用的逐年重復使含冰量繼續提高。最后，冰的共生生長作用致使多年凍土上限附近含冰量進一步增加。

在氣候變暖的背景下多年凍土上部活動層增厚，溫度升高［44］，其上限厚層地下冰逐漸融化，地表在長期狀態下多呈現下沉趨勢。多年凍土地表形變是季節形變和年際形變共同作用的結果，活動層土壤含水量和多年凍土上限地下冰融化速度決定著地表的形變狀態。多年凍土的自上而下融化可能引起地表大面積的沉降［10］，致使多年凍土土壤基底承載強度降低，對多年凍土區工程的穩定性造成較為嚴重的影響［45-46］。

1.2 InSAR技術原理

干涉測量的本質就是依靠地面目標兩次后向散射回波信號的高相干性，求取兩次信號在傳播過程中的相位差φ。如圖3所示，假設衛星兩次通過地面點P，而衛星過境時的位置分別為A1和A2，目標點P到衛星傳感器的斜距分別為R和R+ΔR。圖中z為P相對于參考橢球的高程。A1和A2之間的距離B被稱為基線，α為基線與水平面的夾角。由于衛星的高度在運算時已知，假設A1到參考橢球的高程為H。由圖中幾何關系可得，如果求解P的高程，首先要解決衛星在A1位置時的入射角θ。信號在兩次傳播過程中的相位差φ可以表示為

圖3 InSAR獲取地表形變原理Fig.3 Principle of InSAR to obtain the surface deformation

式中：λ為雷達發射信號的波長。

從圖3中的幾何關系可得

由于R?B，R?ΔR，將式（1）代入式（2）得

如果已知φ、α、B、λ以及H，即可計算P點的高程z。

由式（1）可知波長是計算相位差的重要參數，而SAR影像是衛星發射的電磁波與地物目標相互作用的結果，不同波長的電磁波與地物目標相互作用會有不同的表現。SAR數據的波長與衛星雷達天線的設計密切相關，從圖4可以看出，星載SAR衛星主要以C、L和X波段為主。不同波長的數據對于地表的穿透能力也不同，因此在多年凍土區的適用性也有所差異。

圖4 不同波段SAR產品Fig.4 SAR products for different bands

在加拿大育空地區的赫歇爾島，Short等［47］針對TerraSAR-X（X波段），RADARSAT-2（C波段）和ALOS-PALSAR（L波段）三種不同波長的SAR產品在連續多年凍土區監測地表形變的能力進行比較。TerraSAR-X較高的時空分辨率，在數據處理過程中降低了失相干現象出現的可能，可以更好地監測一些突發事件，如滑塌造成的地表形變的動態變化。而較高的空間分辨率在監測道路形變等較小目標物上有著很好地應用。但較短的波長更容易受到空氣中水汽的干擾，較差的穿透力在植被覆蓋度高的區域往往會受到干擾。TerraSAR-X數據目前處于收費階段，盡管數據時間較長，但獲取仍較為困難。而波長較長的L波段數據具有更強的穿透力，在植被覆蓋高、土壤含水量大和地勢較為復雜的地區有著更好的應用，可以提供更為完整準確的形變結果，也具有長時間監測多年凍土形變的優勢。但由于ALOS數據基線較長，誤差相較于其他數據可能會更高，所以對DEM數據的準確性要求更精確。在高緯地區電離層對L波段的SAR數據影響較大，會對信號的傳播帶來較大的干擾。同時較長的重訪周期在長時間形變監測中會漏掉很多有用的信息，尤其是在凍融初始階段，對短期的季節形變和突發性形變監測有著較大的影響。而C波段波長介于L波段和X波段之間，兼顧了二者的優勢與不足，是目前使用最為廣泛的波段。目前有ERS1/2、Sentinel-1、RADARSAT等衛星，在多年凍土區形變監測方面都取得了較好的結果，在該區域的研究中RADARSAT數據的表現也是最為穩定的。

2 InSAR在多年凍土區形變監測的應用

2.1 季節形變

由于多年凍土所處的緯度、海拔、局地氣候條件不同，其季節形變也有著不同的特征。圖5顯示目前通過InSAR技術獲取的多年凍土區季節形變特征表現為，青藏高原北麓河地區［48］、黑龍江北黑公路沿線［49］和俄羅斯勒拿河三角洲地區［50］為高值區，地表的最大季節形變量可達100 mm。北麓河地區于3月地表達到最大的抬升量，而北黑公路較該區融化時間更早，且凍脹量相比沉降量較小，高分辨率的TerraSAR-X數據在公路形變研究中有著較好的應用，可以獲得更高的形變信息。Zhang等［48］發現在北麓河的草甸區域發育了許多凍融湖，劇烈的凍融作用致使該地區形變量高值多出現在熱融湖塘周圍，Strozzi等［50］在勒拿河三角洲地區也發現了同樣的現象。季節形變量較小的區域主要出現在青藏高原北部地區［51］和格陵蘭島東北部［52］，干旱的氣候致使這些地區土壤未凍水含量較低，加之較短的暖季和較少的人類活動造成了這些地區地表季節形變量分別只有12 mm和7.4 mm。

圖5 多年凍土區的季節形變量Fig.5 Seasonal deformation in permafrost areas

在青藏高原北部，形變量較大的地區主要分布在東西走向山脈之間的狹長盆地，地勢平坦地區的季節形變量往往大于陡坡地區。季節形變量較大區域融化開始時間往往要比形變量較小區域早1～2個月，Daout等［51］認為是由于土壤水分不飽和導致水分主要集中在活動層底部，對于氣溫變化響應有所延遲。在南極的利文斯頓島，InSAR結果顯示在2016年12月至2017年4月期間發生了20～30 mm的凍脹［50］，且表現出了明顯的空間異質性。Strozzi等［50］認為這是由于該區域靠近海洋，土壤中鹽分含量差異造成了形變的不同。同時土壤沉積物顆粒差異也造成了凍脹量的不同，細顆粒地表往往具有更大的凍脹量。在加拿大的馬更些河山谷，根據RADARSAT的數據結果顯示在2006年7月至10月該地區發生過滑坡或火燒現象的區域的地表融沉量可達13～18 mm，而沒有出現火燒現象的區域其融沉量只有3～7 mm，火燒現象明顯增加了該區域的融沉量，且發生火燒現象的區域地表沉降的結束時間也要晚于其他地區，Singhroy等［53］認為是由于燃燒后產生的黑色腐殖質使土壤吸收更多的熱量，更深的融化深度造成了更大的下沉量。綜上所述，多年凍土區的地形和土壤質地通過控制水分和熱量影響著季節形變量的大小。

Envisat數據顯示，青藏鐵路拉薩—當雄試驗路段2007年6—8月期間的最大沉降量達到30 mm，從9月至次年的2月最大凍脹量可達40 mm［54］，從山頂至山底形變振幅總體呈增大趨勢。青藏公路沿線附近區域的季節形變量更大［55］，在該區域的公路沿線融化季地表下沉量接近80 mm。青藏公路沿線季節形變量也有著明顯的空間異質性，根據ALOS數據顯示兩道河地區季節形變量最大值只有20 mm，相對于拉薩當雄段公路形變量較小［56］。在阿拉斯加的Prudhoe Bay地區，根據ERS1/2數據［37］和全球差分定位系統（DGPS）［16］監測結果顯示，該區域季節融沉量在10～40 mm之間，港口和石油開采區是該地區形變的高值區域。在格陵蘭島西部，由于較多的人類活動使其季節形變量要遠遠大于東部，最大值可達30 mm［50］。從上述幾個例子可以看出，人類活動加劇了多年凍土地表形變的發生。

通過上述多年凍土區形變研究發現，多年凍土地表季節形變受到地形、土壤質地、未凍水含量和人類活動的影響，表現出明顯的空間差異性，地表融沉開始和結束時間也有所不同。在歐洲的格陵蘭島東北部，該區域1995—1999年間融化季地表形變量在0.4～6.1 mm之間，而在2006—2009年間則增加到2.3～7.4 mm之間，該地區多年凍土的季節融化深度也有著明顯的增加。在全球氣候變暖的背景下，多年凍土區的季節形變量也有增加的趨勢，對氣候變暖有著很好的反饋［52］。

2.2 年際形變

隨著SAR數據的不斷增加和時序InSAR技術的發展，可以獲取較長時間的多年凍土形變信息。由表1可知，多年凍土年際形變的高值區主要集中在青藏高原的北麓河［57-58］、五道梁［59］地區和俄羅斯的勒拿河三角洲地區［60］。多年凍土上限附近的地下冰融化速率較快導致了較高的年間沉降量，五道梁地區年際沉降量可達10.28 mm。地表年際形變量較小的地區主要分布在青藏高原的西北部［51，61］、格陵蘭島東北部［52］和西藏當雄縣附近［54］，這些地區多年凍土上限附近地下冰含量往往較低，地表年際形變量多在3 mm以下［51-52，54］。多年凍土的年際形變也有明顯的空間差異性，2003—2010年45景Envisat數據顯示北麓河高山地區多年凍土地表狀態較為穩定，年平均形變量只有-0.75 mm。而地勢較低的稀疏植被區多年凍土地表形變較大，年形變量可達-16～0 mm之間。

表1 多年凍土區的年際形變量Table 1 Interannual deformation in permafrost areas

北麓河地區鐵路沿線地表下沉量為每年1.01 mm，公路附近區域年沉降量為1.47 mm，更好的保護措施和更高的通車標準使得鐵路沿線年際形變量要低于公路。青藏高原的其他區域也很好地顯示了出這一特征，根據2007—2010年Envisat數據顯示，青藏鐵路西藏當雄縣沿線多年凍土年平均形變量為-0.14 mm，而公路年平均形變量為-0.52 mm，公路附近的形變量要遠大于鐵路。多年凍土區的交通運輸對地表年際形變也會產生較大影響，研究人員認為交通運輸線的鋪設改變了多年凍土區下墊面性質，人類活動進一步加劇了地表的形變，因此運輸沿線地區年際形變一般要高于其他地區［54］。

在格陵蘭島東北部地區，利用ERS1/2及Envisat數據監測了該地區兩個時間段的地表形變狀況，結果顯示在1995—1999年間該區域多年凍土區年平均形變量數值為-2.4～-0.3 mm，而2006—2009年間地表下沉量增長到0.8～2.7 mm·a-1，氣候變暖導致多年凍土上限地下冰融化速度加快，年際形變量增大。阿拉斯加北部地表的長期下沉也很好地解釋了該地區盡管氣溫升高凍土退化但活動層卻沒有明顯增加的原因，地表形變信息相比于活動層厚度數據可以更好地反映該地區多年凍土的退化趨勢。但是在氣候變暖及多年凍土區地表年際普遍發生下沉的趨勢下，還是有一些區域會出現一些異常的情況。例如在勒拿河三角洲地區2017年融化季地表形變相對于2016年發生了10 mm左右的上升，Chen等［60］根據氣溫統計發現這很可能是由于2017年夏季融化開始時間延遲所導致，2017年7月的平均溫度要比2016年7月低0.6℃。多年凍土年際形變對于氣候的長期變化趨勢有著很好的反饋，對于氣候變化研究是極有意義的。

2.3 不同下墊面的形變

下墊面情況的差異造成了多年凍土區地表形變的異質性。青藏高原現存多年凍土的總面積約為106萬km2［62］，由于其土壤含水量、氣溫、海拔、植被覆蓋度的不同，其地表形變特征也有所也差異，以青藏高原唐古拉和兩道河這兩個觀測場為例。

唐古拉觀測場位于青藏高原多年凍土區腹地，由表2可知該地區多年凍土未凍水含量和植被覆蓋度較低。而兩道河地區位于多年凍土區南界邊緣，土壤含水量和植被覆蓋度均高于唐古拉地區。通過InSAR反演和水準實測都顯示這兩個地區出現了緩慢的長期沉降趨勢，且年間形變量差距不大。而由于不同土層含水量的不同，兩道河地區季節形變量明顯要大于唐古拉地區。通過表2可知，在4月和7月兩道河地區各層土壤質量含水量均遠遠高于唐古拉地區，較高的未凍水含量導致了較大的季節形變量。唐古拉的降水主要集中在活動層融化階段，孔隙度較大的礫質砂壤土會導致降水或融水下滲到活動層融化鋒面以下，再次凍結導致活動層中冰體積的增加而使得地表高程輕微增加。而同樣土壤孔隙度較大的兩道河地區卻沒有出現類似的現象，很可能由于該區域活動層土壤在融化期間其含水量較高，導致降水不會繼續下滲而是轉化為地表流走或者蒸發［56］。地形的起伏通過影響土壤含水量也對季節形變產生了影響，通過對兩道河地區的觀測發現在個別地勢較低且平緩的觀測點，兩個月的形變量可達153 mm，遠遠高于其他地區，造成了該地區內部地表形變的異質性。

表2 唐古拉和兩道河觀測場植被覆蓋度及土壤含水量Table 2 Vegetation coverage and soil water content in Tanggula and Liangdaohe study sites

多年凍土區地表季節形變主要由土壤含水量決定。隨著高原降雨量的增加，降水或者融水下滲對多年凍土區水文過程、感熱和潛熱通量變化有很大影響，對地表形變狀態也會產生很大的不確定性。較高的未凍水含量往往伴隨著較好的植被覆蓋度，結果顯示C波段數據在兩道河地區結果與水準實測數據及凍融規律不太符合，較高的未凍水含量導致復雜的相位變化，會造成較大的誤差。植被生長過程中的變化也會影響地表形變的反演結果，而波長較長的L波段數據在植被覆蓋較高的地區較C波段數據效果更好。

2.4 活動層厚度模擬

活動層是指覆蓋在多年凍土之上的夏季融化，冬季凍結的土層［63］。活動層是多年凍土區地層水熱交換最為頻繁的區域［64］，其厚度的變化是地氣能量交換的直接結果，是影響寒區生態環境最活躍的因素。同時活動層厚度變化也直接影響多年凍土區的水文特征和植物生態環境，在多年凍土研究中有重要意義［65］。

活動層厚度的獲取方法主要以實測和模型反演為主［66］。實測是通過在野外埋設相關儀器記錄地下土層溫度信息或坑探的方式來獲取多年凍土的融化和凍結深度。野外實測數據精度高，作為模型模擬的精度驗證數據極為重要，但其空間分辨率受到限制，只能得到小范圍內的信息。而模型模擬方法綜合考慮積雪、植被、土壤含水量等多種因素，可以獲得大范圍的活動層厚度信息。但模型反演法原理復雜，需要考慮眾多的影響因子，獲取準確的活動層厚度信息較為困難。

隨著InSAR技術的發展，人們已經不限于利用其獲得多年凍土區地表形變信息，還根據多年凍土季節形變與活動層厚度之間的關系，計算出了較為可靠活動層厚度數據。Liu等［39］假設多年凍土地表季節沉降完全是由活動層水分相變所致，通過1992—2000年ERS1/2數據獲取的融化季沉降信息，結合土壤含水量、孔隙度、飽和含水率和土壤水分相變導致的體積差，獲取了阿拉斯加北坡8 000 km2的多年凍土最大融化深度，也就是活動層厚度。可表示為

式中：H為融化深度；P為土壤孔隙度；S為飽和土壤含水率；ρw為水的密度；ρi為冰的密度；d為地表沉降量。文獻［39］默認該地區活動層土壤含水量飽和，即S=1。

將模擬結果與該地區CALM觀測的活動層厚度數據進行比較，結果較為一致，證明了InSAR監測多年凍土活動層厚度的潛力。隨后，李珊珊［54］、Jia等［61］等利用類似的反演模型并對土壤孔隙度和土壤飽和度進行了簡化，反演了青藏高原地區的活動層厚度，均取得了較好的結果。但上述方法沒有考慮土壤濕度的影響，或假設土壤水分處于飽和狀態，這種簡單的處理會引起較大的誤差。張正加［67］在進行青藏高原活動層厚度反演時發現不同地形地貌的土壤含水量具有差異性，同時地下土壤水分隨深度而變化，如果不充分考慮土壤含水量的話，會導致活動層厚度的估計結果存在誤差。因此根據不同土壤類型和土壤含水量的情況，建立了適合青藏高原多年凍土區的活動層厚度反演模型，并使用兩個實測點數據對北麓河地區反演的結果進行驗證，誤差分別為0.3 m和0.5 m。模擬結果均取得了較好的結果，彌補了氣象站點監測空間性不足的缺陷。

3 討論

InSAR技術在多年凍土區地表形變監測方面取得了較多的成果，但目前還是存在一些問題亟待解決，其中失相干現象是限制InSAR技術在多年凍土區應用的主要問題。在差分干涉測量時，由于兩影像獲取的衛星天線中心與觀測目標的連線并不完全重合，這種幾何結構差異就引起幾何失相干。而兩幅SAR數據時間間隔較長進而導致地面目標的介電常數變化較大時，會引起時間失相干。同時大氣條件、基線長度以及軌道輕微不平行、變形運動過快等情況都會導致相位的失相干，尤其是冬季積雪會對形變反演帶來極大的困難。失相干現象降低了相位結果的相干性，導致后續解纏的困難和失敗，影響研究區信息的準確性與完整性。盡管近年來發展了永久散射體技術、小基線子集等方法大大緩解了失相干現象的發生，例如在2019年邁阿密大學推出最新的時序算法Mintpy［68］開源軟件包，可以讀 取ISCE、ARIA、FRInGE、SNAP、GAMMA和ROI_PAC等主流InSAR軟件格式數據，可以生成三維的地表形變結果。該算法通過加權最小二乘法進行時間序列反演，利用最小樹橋接、相位閉合減小干涉圖的積分模糊度和基于相干的網絡修正等方法減小了相位解纏結果地誤差且內置的PYAPS模塊可以對結果進行大氣校正，減小大氣對時序結果造成的誤差。但目前失相干情況還是較為普遍的存在，尤其是波長較短的SAR數據在含水量較高，植被覆蓋的較好的地區更為明顯。此外，相位解纏也是數據處理中的難點，由于地面狀況的復雜性和干涉像對本身的質量差異，使得相位成功解纏的難度很大。目前提出了如瞬時頻率算法（IFA）、卡爾曼濾波算法、自動抑制全局擴散誤差的算法［69］以及SNAPHU［70］算法大大提高了解纏成功率，為多年凍土區地表形變監測提供了更為準確完整的信息。

實測數據的缺失對遙感反演的驗證造成了很多困擾。目前很多形變反演結果并沒有相應的實測數據驗證，只能根據是否符合凍脹融沉規律來判斷結果的準確性。但在青藏高原多年凍土區的長期監測結果發現地表形變并不一定完全符合融化季下沉，凍結季抬升的規律。例如在唐古拉地區2015年5月至7月中旬和2016年6月至10月地表出現輕微抬升，正常情況下處于融化季多年凍土區地表應處于融沉的狀態。這一反常現象可能是由于活動層融化階段降水或融水下滲到凍結鋒面導致再次凍結，從而引起地表出現輕微抬升而導致。這些現象已經在實驗室或者野外實驗中證實，Cheng［71］在青藏高原多年凍土區、Mackay［72］在北極西海岸多年凍土區均有發現。因此，單純以符合凍融規律作為驗證標準并不一定能反映結果的準確性。

盡管InSAR技術在多年凍土區的應用仍存在一定的問題，但該技術有著極為廣闊的前景，越來越多的人將目光投到了該技術對多年凍土的監測中。目前處理SAR數據軟件和算法多樣，生成的數據格式也不同，得到的結果數據格式和文件類型等都有較大差異，在進行時序運算時會由于格式和內容的不同造成很多麻煩。因此，數據輸出格式的統一和各軟件間相互支持是日后不斷發展的趨勢。同時，大范圍、長時間、高分辨率的SAR產品在自然條件較為惡劣的多年凍土區有著較大的應用需求，地表形變產品的推出會加速多年凍土形變的研究。最后，隨著研究的不斷深入，InSAR不僅僅局限于對多年凍土形變監測的應用，還要不斷挖掘其潛力，應用于更多的研究領域中。地表形變對于多年凍土退化［73-74］、全球變暖［75］、碳源碳匯轉變［76］研究都有著重要的意義，值得不斷深入的研究與探索。

4 結論

由于SAR數據種類的不斷增多和算法的不斷進步，InSAR技術在多年凍土區有著廣闊的應用前景。因此，對于多年凍土區大范圍連續的地表形變監測及形變原理研究迫在眉睫。通過總結前人的研究，發現：

（1）InSAR技術在多年凍土區地表形變監測方面有著較好的應用，在歐洲、中國青藏高原、俄羅斯、美國阿拉斯加、加拿大等地都獲取了大范圍的多年凍土形變結果，且具有明顯的空間異質性。多年凍土地表季節形變量大的區域主要集中在土壤含水量大或人類活動較多的公路鐵路沿線地區，而氣候較為寒冷干燥土壤含水量低的地區季節形變量較小。年際形變量較大的地區主要分布在富冰多年凍土區，多年凍土上限附近的地下冰在氣候變暖背景下不斷融化造成了地表出現年際下沉的趨勢，例如阿拉斯加北部及青藏高原北麓河地區。隨著SAR衛星產品的不斷增加及InSAR技術的不斷進步，人們可以獲取更高的時空分辨率及更加準確的多年凍土區地表形變信息。

（2）由于多年凍土區下墊面條件有所差異，因此不同波段的SAR數據在不同區域的適用效果是不同的。波長較短的SAR產品在土壤干燥、植被覆蓋度較低的地區效果較好。而波長較長的SAR產品在含水量高、植被條件較好的地區準確性更高，在地形起伏較大或融凍泥流造成較大形變的情況下會有更好的表現，但對DEM數據的精度要求更高，同時高緯度地區電離層對L波段的SAR數據影響較大。因此選取合適的SAR產品在形變研究中極為重要。

（3）隨著衛星產品的不斷增加和處理技術的不斷進步，InSAR在多年凍土區有著更好的應用前景，但也存在著許多問題亟待解決。失相干、相位解纏錯誤及大氣對信號的干擾等問題都需要科學家對算法不斷改進，尋求更優的方案。同時多年凍土區形變研究也需要更好的數據獲取渠道及下載速度，由于一些產品處于收費的狀態，影響了數據在形變監測中的應用。最重要的是，利用InSAR技術在多年凍土區監測地表形變需要掌握必要的多年凍土理論知識，對于多年凍土形變及活動層變化的機理及過程有著較為清楚地認識，這樣才能不斷推動這項技術在多年凍土區應用、進步和發展。