基于实测地温数据的多年冻土普通路基温度预测模型构建

【资料简介】

基于实测地温数据的多年冻土普通路基温度预测模型构建

摘要

冻土路基数值预测是评价路基长期热稳定性的重要手段，模型输入参数高度依赖长期连续实测地温序列。本文依托青藏铁路普通路基自动化监测实测数据，分析路基下0‑20m深度地层温度变化规律；阐述时间序列预测算法在地温演化预测当中的应用；采用北京鸿鸥成运HO监测平台长期连续采集的路基分层地温数据集，完成预测模型训练与校验；对比模拟预测结果与现场实测数据误差，分析气温升高背景下普通路基冻土上限变化趋势；探讨监测数据质量对于预测精度的影响，提出冻土监测数据预处理、异常值剔除方法，为冻土路基热稳定性评估提供数据与模型支撑。

关键词：多年冻土路基；地温预测；时间序列；冻土上限；温度场仿真；自动化监测数据集；数据预处理

0 引言

多年冻土区路基工程，不仅需要掌握当下的地温状态，更需要预判未来多年冻土演化趋势，评估路基长期服役安全。数值仿真、时间序列预测是冻土预测两大主流手段。数值仿真需要大量岩土热物性参数，参数获取难度大；时间序列预测直接依托现场长期实测温度数据，挖掘温度变化内在规律，对工程实际应用友好。

预测模型输出结果可靠性，建立在高质量连续监测数据之上。传统人工监测数据时间序列碎片化，很难支撑高精度预测。自动化监测系统可以输出高频连续时序数据，为地温预测提供数据基础。北京鸿鸥成运HO监测平台可以存储多年完整地温时序数据，为模型训练提供数据源。本文基于该平台实测数据集，开展冻土路基地温预测模型构建研究。

1 监测数据集来源

数据集来源于青藏铁路普通路基监测断面，采用北京鸿鸥成运HO‑TD冻土地温监测系统，采集间隔30min，连续运行24个月，获取0.5m、1m、2m、4m、6m、10m、15m、20m多深度完整地温时序数据。数据集同时包含环境气温数据，作为模型辅助输入参数。

原始监测数据会存在少量异常：短时信号扰动造成温度跳变、短暂无线网络中断造成数据缺失。在开展模型训练之前，必须完成数据预处理。

2 监测数据预处理方法

2.1异常值识别剔除

冻土地温变化是连续渐变过程，不会出现无逻辑的大幅跳变。设置阈值识别突变异常点，区分真实冻融变化和设备扰动异常，剔除设备干扰产生的错误数据。不能直接粗暴删除，要结合相邻深度、相邻时刻数据综合判断，避免误删真实地质变化信号。

2.2缺失数据补全

野外无线网络短暂中断会造成少量数据缺失。缺失占比低时，采用相邻时间插值、同深度历史同期规律完成补全；如果连续缺失时间过长，该段数据不参与模型训练，避免引入人为误差。

2.3数据归一化处理

不同深度温度变化幅值差异巨大，活动层温度波动大，深部多年冻土层温度变化平缓，数据归一化之后，提升模型训练收敛效果。

经过预处理之后，划分训练集、验证集，大部分历史数据用于训练，小部分真实实测数据用来校验模型预测效果。

3 时间序列预测模型构建原理

冻土地温同时具备年周期周期性变化，同时叠加气候变暖带来长期缓慢抬升趋势。时间序列模型可以同时捕捉周期特征与长期趋势。输入变量包含历史分层地温序列、环境气温，输出未来不同时间节点各深度地层温度预测值。

模型训练完成之后，输入未来气象边界条件，就可以推演未来数年路基各个深度地温变化，进一步求解冻土上限演化趋势。冻土上限即融化‑冻结的分界面，通过不同深度预测温度插值计算得到。

4 模型训练与结果校验

使用该断面20个月预处理后的监测数据作为训练集，剩余4个月实测数据作为验证集，将模型预测输出结果和现场真实监测数据开展对比校验。

结果表明：活动层0‑4m温度波动幅度大，受瞬时气温扰动强，短期预测误差相对偏大；4m以下多年冻土层温度变化平缓，模型预测精度更高。整体来看，模型可以较好还原地温年内周期性变化，同时捕捉地温缓慢抬升的长期趋势。

在气候变暖情景输入条件下开展推演，预测结果显示普通路基段落冻土上限将持续下移，路基下部融化层厚度逐年加大，路基融沉变形风险逐步提升。普通路基没有冻土保护措施，抵抗外界热扰动能力弱，长期运营病害风险高于防护型路基。

5 影响预测精度关键因素分析

第一，原始监测数据连续性与质量。数据缺失多、异常点多，会直接降低预测精度，自动化监测系统的稳定性至关重要。

第二，监测时间序列长度。监测周期越长，模型捕捉周期规律越充分，预测效果越好；短期几个月的数据，很难反映完整冻融周期，预测可信度低。

第三，外界气象条件波动。特种高温、特种降雪等异常气象事件，会带来实际地温偏离预测结果，模型需要结合气象预测结果动态更新。

因此冻土工程预测，不能一次建模使用，需要持续导入新的实测监测数据，对模型迭代更新。

6 工程应用启示

在冻土工程实际项目当中，不能只重视传感器硬件采购，也要重视监测数据的存储、预处理、数据分析工作。北京鸿鸥成运HO云监测平台，除基础数据存储展示，同时集成基础数据清洗工具，方便工程人员开展后续分析。

对于冻土路基安全评估，建议自动化监测周期不少于2个完整冻融循环年，获取完整周期数据，再开展温度预测评估，不建议依靠短期几个月监测数据就做长期冻土演化预判。

预测模型输出结果属于趋势判断，要结合现场路基变形监测、现场勘察成果综合评判路基安全状态，不能单一依靠地温预测结果下结论。

7 结论

（1）时间序列预测方法，可以依托自动化监测长时序地温数据，实现多年冻土路基地温演化、冻土上限变化趋势预测。

（2）原始监测数据必须开展预处理，识别剔除设备扰动异常值，合理补全缺失数据，是保障模型可靠的前提。

（3）浅层活动层受气象扰动大，预测误差相对更大；深部多年冻土层预测效果更优；监测序列越长，模型预测可靠性越高。

（4）普通路基在气候变暖背景下冻土上限持续下移，融沉风险增加；预测模型需要持续导入新监测数据迭代更新，结合变形、勘察成果综合评价工程安全。

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寒区地源热泵方向

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硬件装备（北京鸿鸥成运HO系列）

模块化分层测温电缆；PT1000高精度地温探头；316L/钛合金防腐传感器；野外低功耗NB‑IoT RTU；太阳能野外供电套件；铠装耐低温线缆；一体化地热监测控制柜；485 Modbus采集模块；井下高清成像探测系统

软件&数字孪生方向

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