采用多标准方法对阿富汗兴都库什地区（HKA）的危险冰川湖泊进行分类和评估

《Geomatics, Natural Hazards and Risk》：Classification and evaluation of dangerous glacial lakes in the Hindukush region of Afghanistan (HKA) using a multi-criteria approach

冰川湖溃决洪水（GLOF）灾害脆弱性评估：以阿富汗兴都库什-喜马拉雅地区为例，基于多准则分析（MCA）和层次分析法（AHP），考虑13个因素（如湖体特征、坝体条件、周边触发机制），筛选出162个候选湖，其中36个高脆弱性、54个中等脆弱性。小面积湖泊（0.01-0.04 km2）占比高，且多分布于 Upper Panj 和 Kokcha 流域。研究强调需纳入小型冰川湖监测，并为下游社区制定减灾措施。

　　### 中文解读

在气候变迁和冰川快速退缩的背景下，喜马拉雅-喀喇昆仑（Hindukush-Himalayan, HKH）地区的冰川湖迅速形成并扩张，这使得冰川湖溃决洪水（Glacial Lake Outburst Floods, GLOFs）的风险显著增加。为应对这一挑战，本文提出了一种评估冰川湖对GLOF灾害易感性的方法，旨在为下游社区提供灾害风险缓解的依据。该方法基于对冰川湖形态特征的分类，并结合多标准评估（Multi-Criteria Approach, MCA）对13个关键因素进行权重分配和排序，以构建一个“易感性指数”（Susceptibility to Hazard Index, SHI）。通过这一框架，将冰川湖分为高、中、低三个易感性等级。在阿富汗地区评估的162个冰川湖中，有36个被判定为高易感性，54个为中等易感性，这表明小尺寸的冰川湖可能在未来对GLOF风险产生更大影响。因此，定期监测和实地调查对于识别和管理这些潜在风险至关重要。

#### 冰川湖的分类

在研究过程中，首先对冰川湖进行了分类，以识别那些最可能引发GLOF的湖体。这些分类基于冰川湖的类型、形态特征及其与冰川的连接性。分类结果包括六种主要类型：岩基湖（BDGL）、滑坡湖（LDGL）、冰碛湖（MDGL）、冰坝湖（IDGL）、冰-碎屑湖（DIGL）以及其他类型（ODGL）。其中，岩基湖占据了61%的比例，而冰-碎屑湖和冰坝湖则虽然数量较少，但其易感性更高。这些湖体通常位于冰川附近，由于冰川退缩而迅速扩张，容易受到冰川崩解、碎屑流或雪崩等自然因素的影响。特别是冰-碎屑湖，其稳定性较低，容易因冰川活动或地表变化而发生溃决。

#### 多标准评估（MCA）与权重分配

为了更准确地评估冰川湖对GLOF的易感性，研究采用了多标准评估方法，结合了三种主要评估维度：冰川湖的水文-冰川特征、湖坝条件以及周边触发因素。这些因素包括湖泊的面积、流域面积、湖坝类型、湖岸坡度、湖体是否与其他湖泊形成连通系统、湖泊是否与冰川直接相连、湖泊是否具备排水通道、湖泊的扩张速度、湖坝的稳定性、周边地形是否容易发生滑坡或雪崩等。每个因素被赋予不同的权重，并通过专家评审进行排名，以确保其对GLOF易感性评估的科学性和合理性。

具体而言，研究采用了层次分析法（Analytical Hierarchy Process, AHP）和成对比较矩阵（Pairwise Comparison Matrix, PCM）来计算各因素的权重。AHP是一种半定量的多标准决策方法，通过专家的主观判断来确定各因素的相对重要性。这种方法在冰川湖易感性评估中已被广泛使用，尤其是在喜马拉雅地区。在本研究中，两个具有相关领域背景的专家对13个因素进行了评估，并根据其重要性赋予权重。这些权重反映了每个因素对GLOF风险的潜在影响。例如，湖泊是否与冰川相连被赋予最高权重，因为它直接影响湖泊的稳定性。此外，湖坝的结构特征（如湖坝高度、坡度）和周边触发因素（如滑坡、雪崩、降水）也被纳入评估体系中，以综合考虑冰川湖溃决的可能路径和触发机制。

通过AHP和PCM方法，研究团队计算了每个因素的权重，并构建了“GLOF易感性指数”（GLOF Susceptibility Index, GSI）。该指数由所有13个因素的加权值相加得出，作为评估冰川湖溃决风险的综合指标。之后，将每个湖泊的GSI值划分为三个等级：高易感性（指数值为2.08–2.40）、中等易感性（指数值为1.81–2.08）和低易感性（指数值为1.25–1.81）。这一分类方法不仅考虑了湖泊本身的特性，还结合了其与冰川的相互作用以及周边环境的动态变化。

#### 评估结果与分析

在对阿富汗地区的冰川湖进行评估后，研究发现，36个湖泊被归类为高易感性，54个为中等易感性，其余为低易感性。其中，小尺寸湖泊（0.01–0.04 km2）在高和中等易感性类别中占据主导地位，而大尺寸湖泊（0.1–0.5 km2）则较少。这一发现表明，小湖泊可能在未来成为GLOF的主要风险源，尤其是在冰川退缩和环境变化加剧的背景下。此外，研究还发现，湖泊的扩张速度和与冰川的距离是影响其易感性的关键因素。例如，某些湖泊在短时间内迅速扩张，增加了其溃决的可能性，而另一些湖泊由于距离冰川较远，且缺乏明显的触发因素，其风险相对较低。

从空间分布来看，高易感性湖泊主要集中在海拔4500–5000米的区域，其中一些湖泊位于喀布尔河和潘杰-阿穆河两大流域的子流域内。这些湖泊的高风险性与其形态特征和地理位置密切相关。例如，某些湖泊位于冰川附近，容易受到冰川崩解或雪崩的影响，而另一些湖泊则由于其湖坝结构的脆弱性，更容易发生溃决。此外，研究还发现，湖泊是否与其他湖泊形成连通系统（如湖泊链）是影响其溃决风险的重要因素，因为连通系统可能导致更大的水体释放。

#### GLOF易感性评估的验证

为了验证该评估方法的有效性，研究团队参考了过去在阿富汗地区记录的GLOF事件数据。通过将这些数据与评估结果进行对比，研究发现，某些高易感性湖泊确实与过去的GLOF事件相关联。例如，2018年发生的一次大规模GLOF事件与Kunj-Peshghor湖有关，而2021年的Bamtanab湖溃决事件也符合高易感性分类标准。此外，研究还发现，一些湖泊虽然在分类中被判定为高易感性，但其实际溃决情况可能受到其他因素的影响，如气候变化、地震活动或人类活动。因此，尽管该方法在一定程度上能够识别潜在的高风险湖泊，但其结果仍需结合其他因素进行综合分析。

#### 研究的局限性

尽管本研究采用了多种方法和技术手段，但仍存在一些局限性。首先，研究依赖于遥感数据，而这些数据可能存在一定的不确定性，尤其是在某些区域的DEM精度不足时。其次，缺乏地面观测数据可能会影响评估的准确性，特别是对湖坝稳定性、湖泊深度和下游地形的判断。此外，Landsat卫星影像的时间分辨率有限，可能无法准确识别季节性或短暂存在的湖泊。最后，某些湖泊的分类可能存在一定的主观性，特别是在区分冰-碎屑湖与冰碛湖时，由于形态特征相似，可能导致误判。

#### 结论与建议

综上所述，本研究首次系统地评估了阿富汗喜马拉雅地区的冰川湖对GLOF的易感性，并提出了一个基于多标准的评估框架。该框架不仅考虑了冰川湖的形态特征，还结合了其与冰川的连接性、湖坝条件以及周边环境的变化，从而为灾害管理提供了科学依据。研究发现，小尺寸湖泊在GLOF风险中扮演着重要角色，尤其是在冰川退缩和气候变化加剧的背景下。因此，未来的研究和管理措施应重点关注这些小湖泊，并通过定期监测和实地调查来及时发现潜在风险。

此外，研究还强调了多标准评估方法在数据稀缺地区的适用性。虽然该方法在某些情况下可能受到主观判断的影响，但通过合理选择权重和结合多种数据源，可以提高评估的准确性和可靠性。对于阿富汗这样的高海拔地区，由于其独特的地理和气候条件，建立完善的GLOF监测和预警系统至关重要。未来的研究可以进一步结合地面观测数据，以提高对冰川湖溃决风险的预测能力，并为下游社区的防灾减灾提供更具体的指导。

本研究的结果不仅对阿富汗地区的GLOF风险评估具有重要意义，也为其他高海拔地区的冰川湖监测和管理提供了参考。随着全球气候变暖的持续影响，冰川湖的扩张速度和溃决频率可能进一步增加，因此，建立长期的监测机制和综合的灾害评估体系，对于减少GLOF带来的潜在危害具有深远的意义。