乾旱區爲何頻發泥石流？科學家採用多源數據精準評估
近年來，隨着全球氣候變暖，極端天氣事件頻發，旱區降雨模式發生顯著變化，短時強降雨事件明顯增多，冰雪融水的增加使得旱區水文條件更爲複雜，這些變化導致乾旱地區泥石流的發生頻率和規模持續增大，對當地居民的生命財產安全構成嚴重威脅。
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傳統泥石流監測手段如人工實地調查、現場設備監測等，往往面臨着諸多挑戰。人工調查不僅耗費大量的人力、物力，而且在一些偏遠山區和交通不便的地區，數據採集難度極大。現場設備監測雖然能夠提供較爲精確的數據，但設備成本高，維護難度大，且只能覆蓋有限的範圍。在一些經濟欠發達地區，很難大規模部署這些監測設備。因此，在偏遠山區和廣闊的乾旱地區，獲取準確的泥石流數據變得異常困難。
爲了應對這些挑戰，中國科學院成都山地災害與環境研究所的科研人員一直在探索新的技術和方法，以實現對旱區泥石流活動性進行大範圍的快速定量評估。
近年來，衛星遙感技術和人工智能的發展爲解決這一問題帶來了新的希望。衛星遙感能夠提供大面積的地表信息，而人工智能則在圖像識別和數據分析方面展現出強大的能力，將兩者結合起來，有望爲乾旱地區的泥石流預報預警提供一種高效、低成本的解決方案。
崔鵬院士團隊便在這一領域取得了重要突破。研究員們開發了一種創新的泥石流評估方法，將衛星影像、數字高程模型（DEM）和 AI 圖像識別技術有機結合。這種方法能夠自動提取泥石流堆積扇和溝道的關鍵參數，爲泥石流預報預警提供了全新的視角。
創新方法：當泥石流遇上人工智能
衛星影像和數字高程模型提供了豐富的地表信息，包括地形地貌、植被覆蓋、水系分佈等。AI 圖像識別則能夠從這些海量數據中精準地識別出泥石流的溝道、扇體等特徵信息。通過深度學習算法，AI 可以學習泥石流活動的典型特徵，從而在衛星影像中快速準確地定位高頻泥石流易發區域。
在此基礎上，該團隊構建了“規模-活動性複合指數（SAC）”，用於量化泥石流的活動程度。SAC 指數綜合考慮了泥石流的規模和頻率兩個方面，通過主成分分析方法將多個泥石流活動性關鍵參數（包括溝道數量、扇體大小、最大臨界剪切應力和事件頻率等）集成到一個指數中，能夠全面反映泥石流的活動特徵和潛在危害。
利用多源數據結合AI構建SAC指標模型示意圖（圖片來源：中國科學院成都山地災害與環境研究所）
實地驗證：南天山的科學實驗場
爲了驗證這種新方法的有效性，研究員們選擇了新疆南天山乾旱半乾旱地區作爲研究區域（面積達 6751 平方公里），具有典型的內陸山區特徵，泥石流災害頻發，且地理環境複雜多樣，是進行科學研究的理想場所。
根據 SAC 指數的空間分佈，該團隊發現了南天山地區的泥石流活動性存在顯著的區域差異。具體來說，南天山南部的泥石流活動性顯著高於北部地區，這種差異與冰川分佈有着密切的關係。南部地區冰川融化產生的大量融水，爲泥石流的發生提供了充足的水源。這些融水與山區的鬆散物質相結合，在重力作用下形成泥石流，沿着溝道快速下泄，對下游地區構成嚴重威脅。
此外，研究還發現，在一些特定的氣候和地形條件下，泥石流的活動性會進一步增強。例如，在暴雨天氣下，大量的降水會加速冰川融化，使得山區的水文條件更加複雜，泥石流的發生頻率和規模都可能增大。而在一些地形陡峭、岩石破碎的區域，泥石流的破壞力也更爲顯著。
研究區域地質環境概覽（圖片來源：中國科學院成都山地災害與環境研究所）
應用價值：從實驗室到防災一線
這種基於衛星影像和 AI 技術的泥石流評估方法具有顯著的優勢和廣闊的應用前景。
首先，該方法具有高效性和低成本的特點。衛星遙感能夠快速覆蓋大面積區域，獲取豐富的地表信息。而 AI 技術的應用則大大提高了數據處理和分析的效率，能夠在短時間內完成對大量數據的處理和解讀。與傳統的人工調查和儀器監測相比，這種方法不僅節省了大量的人力、物力和時間成本，還能夠更及時地提供泥石流預警信息。
其次，這種方法具有很強的可推廣性。衛星影像和數字高程模型等數據來源相對容易獲取，且不受地理條件和人爲因素的限制。因此，這種方法可以廣泛應用於其他乾旱地區，爲當地的泥石流預警和防災減災工作提供技術支持。
在實際應用中，這種方法可以爲災害預測預警系統提供有力支持。通過定期獲取衛星影像並進行分析，及時發現泥石流的潛在風險區域，並提前發出預警信息。同時，它還可以爲防災減災決策提供科學依據，幫助相關部門制定合理的泥石流防治策略和措施。
泥石流規模與活動特徵分佈（圖片來源：中國科學院成都山地災害與環境研究所）
結語：科技守護生命線
該團體提出的這種結合衛星影像和 AI 技術的區域泥石流活動性評估方法，爲乾旱地區的泥石流預測預警提供了一種全新的解決方案。它不僅提高了泥石流活動性評估的效率和準確性，還降低了成本，具有廣泛的應用前景。
在未來，隨着衛星遙感技術和 AI 技術的不斷髮展和進步，我們有理由相信，這種技術將在災害防控領域發揮更加重要的作用。它將幫助我們更好地應對氣候變化帶來的挑戰，守護人民的生命財產安全。同時，這也提醒我們要更加關注前沿科技在實際應用中的轉化和推廣，讓科技的力量真正惠及社會。
參考文獻
[1] Jiang Z, Wang J, Zhang G, et al. An innovative approach to evaluate debris flow scale-activity across diverse aridity zones: Fusion of image recognition and geomorphometric analysis [J]. Catena, 2025, 250
策劃製作
出品丨科普中國
作者丨楊飛 王姣 蔣禎妮 中國科學院成都山地災害與環境研究所
監製丨中國科普博覽
責編丨張一諾
審校丨徐來、張林林
