多年冻土作为全球冰冻圈的关键组成部分，具有广泛的分布范围，蕴含大量地下冰和碳库。其退化不仅对基础设施安全构成严重威胁，还会释放大量长期封存的温室气体，同时影响珍贵的淡水资源储备。然而，由于多年冻土隐藏于地表之下，科学界一直缺乏有效的遥感监测手段来精确检测其水热状态变化。传统地面观测方法虽然精确，但难以实现大范围监测。合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术通过捕捉微小的地表形变，能够间接反映冻土的水文热力动态过程，因此成为当前冻土监测的关键技术手段。然而，传统的InSAR时序模型尚未充分考虑冻土区独特而显著的季节形变特征，这一局限性严重制约了监测精度和可靠性。解决这一技术瓶颈，对于准确评估多年冻土变化及其环境影响具有重要意义。

近日，兰州大学资源环境学院牟翠翠教授研究团队在遥感领域知名期刊《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》（影响因子：10.6）发表重要研究成果《Time-Series Models for ground subsidence and heave over permafrost in InSAR Processing: A comprehensive Assessment and new Improvement》，现已开放获取（链接：https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.02.019）。该研究针对多年冻土区独特的季节性地表形变特征，提出了创新性的时序模型改进方案，不仅优化了冻融循环导致的地表形变的表达能力，还首创了一套基于物理机制的冻土区参考点自动选取算法，显著提升了InSAR监测的精度与可靠性，为冻土区地表形变监测提供了关键的技术突破与方法学支持。

研究团队针对InSAR冻土信号处理能力进行了优化，分别改进了一个数学模型、一个物理模型。具体而言，在正弦函数模型中引入半年度周期分量，使其不仅能够表征季节性形变特征，还能捕捉“冬季完全冻结阶段”的特征，从而显著提升对冻土区冻融循环形变的表达能力。该数学模型以其简洁高效的特性，被强烈推荐替代InSAR处理软件中常见的线性或二次函数模型，以减少多年冻土地表形变信号的丢失。此外，基于Stefan方程的物理模型得到了优化，通过深化冻融循环与地表形变之间的理论联系，并构建两种冻融周期的无缝拼接方法，有效增强了冻土区地表形变动态过程的模拟精度。

为验证模型的可靠性，研究团队开展了全面的对比分析，将InSAR反演形变、模型模拟形变与倾斜仪（tiltarm）实测地表形变数据进行系统比对。结果表明，改进模型在冻胀期和冬季完全冻结期的模拟结果与实测数据展现出极高的一致性，有力证实了模型的准确性。然而，研究团队也观察到改进模型在融沉期的模拟结果与实测数据存在一定偏差，这种差异很可能由秋季冻结过程中活动层中的未冻水不等量迁移现象引起的。这一发现不仅为深入理解冻土区地表形变动态过程提供了宝贵的科学依据，同时也凸显了获取更多实测的地面形变数据的紧迫性，得以为未来模型的发展提供充实的理论根基和验证条件。

InSAR反演形变、模型模拟形变与倾斜仪（tiltarm）实测地表形变比对

研究成果以兰州大学为第一单位，博士研究生范成彦为第一作者、牟翠翠教授与香港中文大学刘琳副教授为共同通讯作者，张廷军先生为研究提供了重要支持。