印度尼西亚Slamet火山近源熔岩流模拟路径对DEM产品选择的敏感性

《Geosciences》：Sensitivity of Simulated Proximal Lava-Flow Routing to DEM Choice at Mount Slamet, Indonesia

　　

数字高程模型（DEM）选择可能改变随机熔岩流路径（stochastic lava-routing）结果，因为火山口边缘、洼地和狭窄通道在不同DEM中的表征方式不同。研究人员在Slamet火山比较了四个源位置测试：一条解译的西南向通道、中央火山口、西缘和南部火山口。所用高程产品包括0.530 m无人机（UAV）衍生地表高程模型、印度尼西亚8.29 m国家DEM（DEMNAS）和30 m航天飞机雷达地形测绘任务（SRTM）数据。每个DEM–源位置组合均以每重复1500条轨迹运行4次。分析区分原生网格汇总与共同30 m支撑，并报告访问加权（visitation-weighted）径向可达范围、轨迹最大运移距离（trajectory runout）、方向集中度（directional concentration）、收敛性和终止情况。通道测试在三个产品上均保持集中的西南向分布。其他UAV测试均保持接近其源单元且方向集中度弱，因此其方位不能定义清晰的优势方向。区域产品通常产生更宽和更长的分布，但响应随源位置变化，且不随单元大小单调变化。频繁的路径异常（routing-exception）停止和不同尺度的固定路径校正（fixed routing corrections）识别出尚未解决的数值效应。该比较表明固定输入条件下结果对DEM选择具有敏感性；它并未建立UAV优越性、喷发概率或经验证的淹没范围。

研究背景与问题：熔岩流灾害评估将喷发位置与时间假设同地形上的流动传播模拟结合，流向可因浅洼地、通道边缘、陡坎或低起伏障碍而改变，后续流单元又会改造控制 later pathways 的地表，因此模型公式与地形表征均影响模拟淹没；基准与敏感性研究建议评估数值假设、地形不确定性和网格分辨率，而非把单次模型实现视为确定性。区域与全球DEM便于火山体尺度分析，但会概化狭窄通道和低起伏分水岭；无人机（UAV）运动恢复结构与多视图立体（SfM-MVS）摄影测量可提供亚米级表面模型，但细像素间距本身不证明高位置精度，需相机校准、影像网络几何、地面控制点（GCP）、独立检查点和光束法平差。Slamet为人口密集爪哇的活层状火山，山顶由重叠火山口、陡边缘、局部洼地和西南向上翼通道组成，2009与2014年活动集中于山顶，且UAV、DEMNAS、SRTM同区覆盖，适合评估对DEM产品选择的敏感性。研究人员设置四个受控源位置测试而非概率喷口预测，并用Q-LavHA（随机熔岩流路径模型）联合FLOWGO（热流变路径长度约束程序）模拟；栅格值为条件访问频率，概率灾害图还需喷发发生、源位置和事件规模或持续时间概率。研究问题为：不同产品对哪些山顶尺度地貌表征不同；四个固定山顶源测试的模拟支撑、径向可达范围和方向集中度如何随产品变化；哪些差异在随机重复、收敛检查、源单元位移、共同支撑评估和终止诊断中持续；新颖性在于产品级比较，暴露地貌与数值依赖，而非把网格间距当作单一因果变量。

关键技术方法（不超过250字）：2025年5月15日，研究人员在Slamet火山山顶用DJI Mavic 2 Pro获取UAV影像，4个航线组合正射与倾斜视角，约200 m离地高度，前/侧重叠89%/75%，规划面积3.99 km²；经RealityCapture的SfM-MVS流程生成点云、纹理表面、正射影像和0.530 m栅格，因安全限制未设GCP和独立检查点，地理配准依赖机载GNSS。对比DEMNAS（约8.29 m）与SRTM（约30 m），重投影至WGS 84/UTM 49S（EPSG:32749）。以Q-LavHA v3联合FLOWGO，对4个固定源位置各做4个配对种子重复、每重复1500条轨迹；在原生网格和共同30 m网格计算A1%、P95_vis（访问加权95%径向百分位）、P95_traj（个体轨迹最大径向距离95百分位）、d_c（质心位移）、R_θ（访问加权角度合成量），并做终止审计和η=h_c/(sΔ)诊断。

研究结果：4.1 UAV覆盖与地形细节：对交付的UAV DEM（6.48 km²有效、0.530 m、内部空洞）与DEMNAS、SRTM在统一光照和范围下比较全图及700 m窗口，发现三者在全图均显示主要火山口和排水格局，但UAV山体阴影分辨窄侵蚀纹理和突变地形不连续，区域产品保留较宽坡度与排水格局；匹配剖面用于考察边缘、通道和洼地。结论是UAV空间细节更丰富，但垂向基准和时相未统一，不能据此评价定量高程差或垂向精度。4.2 从UAV DEM解译山顶形态：基于UAV山体阴影识别陡西缘陡坎与可能裂隙、西南向推定通道和山顶局部低洼；匹配剖面显示UAV具尖锐局部峰、中央槽和突变尖峰，区域产品较宽且位置不同；B-B′最大槽亏缺UAV 21.7 m、DEMNAS 4.9 m、SRTM 5.9 m，但为描述性，不是验证深度或储集能力；尖峰可能含摄影测量伪影，线性去趋势后残差幅度不能解释为绝对高程误差；不证明封闭洼地或验证单条路径。4.3 模拟路径的DEM产品敏感性：对四个源测试运行Q-LavHA/FLOWGO集成，通道测试在三产品均保持集中西南向分布，UAV沿窄走廊，区域产品同大方向更宽更长；中央、西缘、南部UAV足迹紧凑且弱集中，其方位不定义可靠优势方向；DEMNAS/SRTM通常外坡更远，但响应非单调，如中央SRTM路线最长但共同1%支撑少于DEMNAS，南部DEMNAS可达和支撑大于SRTM；终止审计显示非通道UAV多数以路径异常停止，区域产品多达到FLOWGO停止；η诊断提示UAV网格h_c相对局部单格降尺度更大，属潜在数值尺度效应但不能量化贡献；收敛检查中11/12组合首重复P95_vis在1000–1500轨迹间变化≤4.1%，中央SRTM变化6.0%，西UAV P95_traj变化21.5%，说明收敛依指标和场景而异。结论：固定输入下路径结果对DEM产品敏感，但不能据此证明UAV优越性或物理淹没范围。

讨论部分总结：围绕三问，作者认为UAV细节更尖锐，但无GCP和处理诊断不能排序高程保真度；产品间差异还受时相、基准、插值、网格原点、源吸附、邻域几何、h_c/h_p和NoData配置影响；共同30 m网格只能均衡记录位置的单元支撑，不能均衡原生传播步长、栅格掩膜和记录位置间穿越单元；P95_vis与P95_traj不可互换；终止异常限制物理解释；操作上建议测试NoData与洼地处理、平滑及h_c/h_p，但非自动改进；未来需GCP约束表面、固定掩膜与原点的受控聚合实验及源位置和流变扰动。意义是提供产品级敏感性比较，而非喷发概率、验证淹没边界或禁区依据。

研究结论翻译：第一，UAV表面比DEMNAS和SRTM表征更尖锐的局部边缘和通道起伏及更多短波长山顶变化；更细采样不证明绝对精度更高，山顶突变可能含重建伪影；西南向特征为解译路径而非填图历史熔岩通道，山顶低剖面不证明封闭储集几何。第二，在固定Q-LavHA/FLOWGO配置下，测试DEM产品产生不同条件轨迹支撑和径向可达分布；通道测试保持大致西南向且集中；其他紧凑弱集中UAV足迹的方位不定义可靠优势方向；等面积共同支撑制图显示对比持续；终止和η诊断识别未解决数值尺度效应，使对比不能完全归因地形表征。第三，稳定性取决于源位置和指标；通道测试跨产品和重复保持集中西南向分布，西UAV轨迹运移仍可变，中央SRTM访问加权可达在最终检查点间仍变化；应明确报告有效源位置、d_c和R_θ及方位、两个径向百分位、共同支撑频率、检查点覆盖和终止分类；对Slamet，这些输出支持探索性敏感性比较，不是喷发概率、验证淹没边界或某一DEM物理优越性的证据。