考虑热传导能力时空异质性的泛北极地区月尺度土壤冻结深度新型制图方案MSFDmap

推荐：针对现有土壤冻结深度(SFD)制图方案难以捕捉时空异质性且缺乏物理约束的问题，研究人员开发了考虑热传导因子(HTF)时空异质性的月尺度SFD制图方案MSFDmap。该方案耦合简化Stefan方程与随机森林模型，利用2123个站点月观测数据，实现RMSE 19.21 cm、R2 0.91的高精度制图，较传统方案提升24-55%，为冻土退化研究提供新工具。

　　

冻土作为冰冻圈关键组分，对气候变化高度敏感。泛北极地区包含季节性冻土和多年冻土区，其季节性冻融层动态深刻影响着区域温度调节、水文过程、植被动态和碳循环。土壤冻结深度(SFD)作为量化冻土变化的核心指标，其准确制图对理解气候变化下的冻土响应机制至关重要。然而，现有SFD制图方案主要聚焦年最大值，忽视月尺度变异，且难以同时兼顾时空异质性和物理约束。传统简化Stefan方程(TU-Stefan)虽具物理基础但简化了热传导因子(HTF)的时空变异性，而机器学习模型(RF-SFD)虽能捕捉异质性却缺乏物理约束。这种矛盾促使北京师范大学团队在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》发表创新研究。

研究团队整合泛北极地区60个站点20年的2123组站点-月观测数据，耦合简化Stefan方程与随机森林模型，开发了新型月尺度SFD制图方案MSFDmap。关键技术包括：(1)基于土壤温度插值获取准真实SFD；(2)通过累积冻结指数(AFI)计算站点尺度月HTF；(3)利用土壤黏粒含量、降水等6个环境因子构建随机森林HTF预测模型；(4)结合HTF分布图与AFI数据实现物理约束下的SFD制图。

4.1 估计值精度

MSFDmap展现出卓越的估计性能，月SFD预测R²达0.91，RMSE仅19.21 cm，较TU-Stefan(RMSE 42.87 cm)和RF-SFD(RMSE 25.19 cm)分别提升55%和24%。空间分析显示，阿拉斯加和西西伯利亚低纬度地区误差最小(<15 cm)，而东亚低纬度区域误差相对较高但仍显著优于对照方案。

4.2 时间动态准确性

站点平均月SFD序列与准真实值呈现极强相关性(r=0.99)，RMSE仅9.13 cm。单站点分析表明，83%站点r≥0.80，显著高于TU-Stefan(62%)和RF-SFD(57%)，证明其卓越的时序捕捉能力。

4.3 空间格局准确性

制图结果显示典型的纬度与海拔梯度：阿拉斯加北坡和加拿大北极群岛SFD最深，欧洲北极最浅，西伯利亚呈现明显海拔分异。与ERA5-Land参考数据的空间相关性(r=0.60)优于RF-SFD(r=0.51)，且比TU-Stefan更能刻画细节异质性。

5.1 方案优势

MSFDmap的创新性体现在三方面：首先突破年尺度限制实现月分辨率制图；其次通过HTF建模同时满足物理约束(Stefan方程)与异质性表达(随机森林)；最后采用累积月均值处理环境变量，保持与AFI的时间一致性。Shapley分析证实HTF模型符合物理规律，如黏粒含量通过改变土壤接触度影响热传导，降水通过积雪隔热效应调控HTF。

5.3 应用前景

当前限制主要源于东亚地区观测稀疏和土壤温度测量深度不足(≤160 cm)。未来可通过嵌入更精细的物理过程模型、分区建模策略以及拓展至融化锋面监测等方向优化。该研究为评估冻土退化对北极水文生态的影响提供了突破性工具，对理解气候变暖下冻土-气候反馈机制具有重要科学价值。