《Journal of Glaciology》：Glacial lake outburst flood susceptibility and potential downstream implications across the Kashmir Himalaya
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本研究针对克什米尔喜马拉雅地区冰湖溃决洪水(GLOF)风险，通过建立155个冰川湖的手工解译清单，采用层次分析法(AHP)综合评估了10个关键风险因子。研究发现冰接触前冰湖面积在1992-2024年间扩张26%，识别出5个极高风险湖泊威胁下游2704座建筑和关键基础设施。该研究为高山地区灾害风险管理提供了重要科学依据。
在全球气候变暖的背景下，高山地区的冰川正在加速消融，由此形成的冰川湖数量不断增加，规模持续扩大。这些看似宁静的高山湖泊却暗藏杀机，当冰碛坝或冰坝突然失稳时，蓄积的湖水可能在短时间内倾泻而下，形成破坏力极强的冰湖溃决洪水(Glacial Lake Outburst Flood, GLOF)。位于印度次大陆的克什米尔喜马拉雅地区，作为全球变暖的敏感响应区，其冰川消融速率显著高于喜马拉雅弧其他区域，但该地区的冰湖溃决洪水风险却长期缺乏系统评估。
由克什米尔大学地理信息学系的Syed Danish Rafiq KASHANI领衔的研究团队，在《Journal of Glaciology》上发表了关于克什米尔喜马拉雅地区冰湖溃决洪水敏感性的重要研究。该研究通过整合多源遥感数据和地理信息系统技术，建立了该地区1992年至2024年间155个冰川湖的精细清单，并采用层次分析法(Analytical Hierarchy Process, AHP)构建了区域特异性风险评估框架，为这一生态脆弱区的灾害防治提供了科学依据。
研究人员采用了多项关键技术方法开展本研究。利用Landsat系列卫星影像（包括TM和OLI-2传感器数据）进行冰川湖手工解译，结合SRTM数字高程模型(DEM)提取地形参数，通过Google Earth高分辨率影像进行验证。采用层次分析法(AHP)构建包含10个风险因子的评估体系，包括湖泊类型、面积、扩张率、坝体材料、长宽比、坝前坡度、最陡坡度、上游级联、冻土分布和地震活动性等参数。通过历史GLOF事件验证评估框架的可靠性，并使用基于均值和标准差的方法对敏感性进行分类。
研究区与湖泊动态
克什米尔喜马拉雅位于大喜马拉雅山脉和皮尔潘贾尔山脉之间（33°20'-34°40'N，73°40'-75°40'E），海拔范围1073-5236米。研究发现该区域共有155个海拔高于2500米的冰川湖，总面积1690±138公顷。根据与冰川的接触关系，这些湖泊被细分为6个冰接触前冰湖、17个非连接前冰湖和132个远源冰川起源湖。1992-2024年间，冰接触前冰湖面积显著增长26%，而冰川起源湖和非连接前冰湖仅分别扩张0.5%和0.3%。
GLOF敏感性评估框架
研究采用层次分析法(AHP)构建了包含10个因子的评估体系。各因子权重分析表明，最陡坡度(23.4%)、坝体材料(20.3%)和上游级联(16.5%)是影响GLOF敏感性的最关键因素。一致性比率(Consistency Ratio, CR)为0.07，满足AHP方法小于0.1的要求，表明权重分配合理。敏感性指数值呈现近似高斯分布，采用基于均值(μ)和标准差(σ)的分类方法将湖泊划分为五个风险等级。
高风险湖泊特征与下游影响
研究识别出5个具有极高GLOF敏感性的湖泊：Bramsar(GSI=0.69)、Nundkol(GSI=0.56)、Bhagsar(GSI=0.55)、Chirsar(GSI=0.54)和Gangabal(GSI=0.51)。这些湖泊具有不同的风险特征：Bramsar和Chirsar作为冰接触前冰湖，具有快速扩张和碎屑坝体特性；Nundkol和Gangabal则因与多个上游湖泊连通而增加级联风险；Bhagsar则因邻近冻土区而面临坝体稳定性挑战。下游暴露性分析显示，这些湖泊的潜在溃决将威胁2704座建筑、15座主要桥梁、道路和一座水电站。
讨论与验证
研究通过历史GLOF事件验证了评估框架的可靠性，8个曾发生溃决的历史湖泊均被正确归类为极高风险类别。与先前研究的对比表明，本研究的湖泊分类方案更加精细，特别是区分了冰接触与非接触前冰湖的不同风险特征。同时，研究也指出基于AHP的方法存在主观性限制，且坝体材料的遥感解译存在一定不确定性。
这项研究首次对克什米尔喜马拉雅地区的GLOF风险进行了系统评估，建立的评估框架和湖泊清单为区域灾害风险管理提供了重要基础。研究强调了对高风险湖泊进行优先监测和制定针对性减灾措施的必要性，特别是关注冰湖间的级联效应。在气候持续变暖的背景下，该研究成果对保护下游社区和关键基础设施安全具有重要实践价值，也为类似高山地区的冰湖溃决洪水风险评估提供了方法论参考。
