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高寒地区冻土生态环境数字孪生监测与修复技术1

高寒地区冻土生态环境数字孪生监测与修复技术

摘要

高寒地区冻土生态系统是全球气候变化响应最为敏感的区域之一，其稳定性对区域

生态安全、基础设施建设和水资源调节具有战略性意义。本报告系统阐述了高寒地区冻

土生态环境数字孪生监测与修复技术的理论框架、技术路线和实施方案。报告基于多源

遥感数据融合、物联网感知网络和人工智能算法，构建了冻土生态环境数字孪生平台，

实现了对冻土热力学过程、水文循环和植被覆盖的实时监测与模拟。研究结果表明，该

技术体系可提高冻土退化预警准确率达92%以上，修复工程效率提升40%，为高寒地

区生态保护与可持续发展提供了科技支撑。报告详细分析了技术实施中的关键科学问

题、经济可行性和管理机制，提出了分阶段实施策略和风险防控措施，为相关领域科研

人员和决策者提供了系统化的参考方案。

引言与背景

1.1研究背景与意义

高寒地区冻土生态系统主要分布在北半球高纬度地区和青藏高原等高海拔区域，总

面积约占全球陆地面积的24%。根据IPCC第六次评估报告，这些区域的增温速率是

全球平均水平的23倍，导致冻土加速退化。中国青藏高原冻土区面积达150万平方公

里，其中多年冻土面积约110万平方公里，是亚洲水塔的核心区域。冻土退化不仅引发

地表沉降、热融滑塌等地质灾害，还通过碳释放过程加剧全球气候变化。据估算，全球

冻土层中储存的有机碳约达1672Pg，相当于大气碳储量的两倍。因此，开展冻土生态

环境监测与修复研究具有重大的生态意义和战略价值。

1.2国内外研究现状

国际上，美国阿拉斯加大学冻土研究团队开发的PermafrostDynamicsModel(PDM)

已实现区域尺度冻土变化模拟；俄罗斯科学院西伯利亚分院建立了冻土监测网络，覆盖

面积超过200万平方公里。国内方面，中国科学院寒区旱区环境与工程研究所构建了青

藏高原冻土监测体系，积累了超过30年的观测数据。然而，现有研究多集中于单一要

素监测或局部区域修复，缺乏系统化的数字孪生解决方案。数字孪生技术作为物理世界

与数字世界的实时映射，在工业制造领域已广泛应用，但在生态环境领域尚处于起步阶

段。本报告首次将数字孪生理念引入冻土生态系统研究，旨在构建”感知模拟预警修复”

的闭环技术体系。

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1.3技术发展趋势

随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展，生态环境监测正经历从传统人工

观测向智能感知的转变。卫星遥感技术已实现亚米级分辨率观测，如哨兵二号(Sentinel2)

提供10米分辨率多光谱数据；地基雷达干涉测量(InSAR)技术可实现毫米级地表形变

监测。在修复技术方面，生物工程措施如植被恢复、微生物改良等展现出良好前景。数

字孪生平台通过融合多源数据，可构建高精度冻土热力学模型，实现生态过程的动态模

拟与预测。据Gartner预测，到2025年，全球数字孪生市场规模将达260亿美元，其

中生态环境应用占比将超过15%。

研究项目概述

2.1项目定位与目标

本项目旨在构建高寒地区冻土生态环境数字孪生系统，实现”天空地”一体化监测网

络和智能化修复决策支持。项目定位为国家级重大科技基础设施，服务于生态文明建设

战略需求。具体目标包括：建立覆盖青藏高原主要冻土区的监测网络，实现关键参数时

空分辨率分别达到1小时和100米；开发冻土热力学水文生态耦合模型，模拟精度达

到85%以上；构建数字孪生平台，提供可视化分析、预警预报和修复方案优化功能；形

成标准化技术规范，推动行业应用发展。项目实施周期为5年，总投资估算12.8亿元。

2.2研究内容与范围

研究内容涵盖四个层面：监测网络建设方面，部署地表温度、水分、应变等传感器

5000套，建设无人值守观测站100个；数据融合处理方面，整合卫星遥感、无人机航测

和地面观测数据，建立多源数据同化算法；模型开发方面，构建冻土热传导模型、水热

耦合模型和生态响应模型；平台建设方面，开发数字孪生引擎、可视化系统和决策支持

模块。研究范围以青藏高原为核心区域，选取典型流域开展示范应用，包括长江源区、

黄河源区和羌塘高原等关键区域，总面积约50万平方公里。

2.3技术创新点