《Progress in Disaster Science》：A sustainability-based framework for assessing dam failure impacts: Integrating AI-assisted Indicator extraction and application to the Fund?o case
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溃坝会产生长期的环境、社会和经济后果，挑战可持续恢复和治理。现有的评估方法通常关注单一领域或短期影响，限制了其捕捉相互依赖性和长期效应的能力。本研究开发了一个基于可持续性的溃坝影响框架（Sustainability-Based Dam Failure Impa
溃坝会产生长期的环境、社会和经济后果，挑战可持续恢复和治理。现有的评估方法通常关注单一领域或短期影响，限制了其捕捉相互依赖性和长期效应的能力。本研究开发了一个基于可持续性的溃坝影响框架（Sustainability-Based Dam Failure Impact Framework, SDFIF），以系统评估环境、社会和经济支柱的短期和长期后果。该框架整合了PRISMA指导的文献综述（88个来源）、AI辅助指标提取和层次分类，得到328个经过验证的指标。该框架应用于2015年Fund?o尾矿坝溃坝，揭示了社会和经济影响（归一化得分>0.9）在部分生态恢复后仍然持续，表明生计中断、文化损失和社区脆弱性持续存在。这些发现强调了在灾后评估中纳入时间持久性和跨领域相互作用的重要性。SDFIF提供了一个透明且可适应的工具，以支持恢复监测、监管评估、政策制定和以可持续性为导向的溃坝治理风险管理。
**论文解读：基于可持续性的溃坝影响评估框架——整合AI辅助指标提取与Fund?o案例应用**
**研究背景与问题**
大坝（包括水坝与尾矿坝）是现代基础设施的核心组成部分，承担防洪、发电、灌溉、供水及矿业废物储存等功能，对经济发展至关重要。然而，溃坝事件——由结构缺陷、管理失误、自然灾害或外部触发因素引起——会造成严重且持久的环环境、社会和经济后果。国际大坝委员会（International Commission on Large Dams, ICOLD）报告称，全球约36000座大型大坝中近300座发生过溃坝，且与溃坝相关的洪水占全球灾害的34%，其频率因气候变化和降雨增强而上升。尾矿坝因储存含重金属和化学残留物的细粒矿废，尤其脆弱，其溃坝后果更为严重；自1965年以来，全球已有超过4万人因溃坝死亡。现有评估方法多聚焦于单一领域（如环境或经济影响）或短期后果，缺乏整合环境、社会和经济三个可持续性支柱的综合框架，难以捕捉跨领域相互作用和长期影响。例如，2015年巴西Fund?o尾矿坝溃坝释放了4400万立方米尾矿，影响40个市镇和140万人，但此前尚无研究采用基于可持续性的综合框架来评估其跨时间维度的相互依赖影响。因此，本研究旨在开发一个基于可持续性的溃坝影响框架（Sustainability-Based Dam Failure Impact Framework, SDFIF），以系统评估短期和长期后果，并应用于Fund?o案例，以弥补现有评估方法的不足。
**研究概述与结论**
研究人员通过系统文献综述、AI辅助指标提取和层次分类，构建了SDFIF框架，并应用于2015年Fund?o尾矿坝溃坝案例。该框架整合了88个文献来源（包括72篇学术论文和16份灰色文献），最终得到328个经过验证的指标。案例研究表明，社会和经济影响（归一化得分>0.9）在部分生态恢复后仍持续存在，揭示了生计中断、文化损失和社区脆弱性的长期性。这一结论强调了在灾后评估中纳入时间持久性和跨领域相互作用的重要性。SDFIF提供了一个透明且可适应的工具，支持恢复监测、监管评估、政策制定和以可持续性为导向的溃坝风险管理。该论文发表在《Progress in Disaster Science》。
**关键技术与方法**
本研究采用以下关键技术方法：1）系统文献综述（Systematic Literature Review, SLR）：遵循PRISMA指南，检索ScienceDirect、Scopus和Google Scholar等数据库，筛选2000-2024年间发表的文献，最终纳入88个来源（包括学术文献和灰色文献）。2）AI辅助指标提取：测试11种AI工具，最终选用ChatDOC和Perplexity（准确率分别为80.2%和71.3%），从88篇文献中提取817个初步指标，经人工验证、去重和语义合并后得到328个唯一指标。3）层次分类与归一化：将指标按层次结构（指标→指数→类别→支柱）归类，采用min-max归一化将得分变换至[0,1]范围，并采用等权重聚合计算短期和长期影响得分。4）案例研究：应用SDFIF框架分析2015年Fund?o尾矿坝溃坝，数据来源包括14篇同行评审文献、13份技术报告（来自ANA、IBAMA、LACTEC和Renova Foundation等机构）及监测数据集，覆盖环境、社会和经济维度。
**研究结果**
**3.1 文献综述概述**：通过对62篇文献的分析，研究人员发现仅7项研究同时涵盖了环境、社会和经济三个维度，或尝试通过货币估值方法量化其相互联系。环境影响是研究最频繁的领域（出现在29篇文章中），社会影响在19篇文章中被探讨，而经济影响关注最少，常被间接提及。现有框架存在局限性，包括忽略时间变化、对级联影响分析不足、遗漏无形后果以及忽视大坝退役和拆除的影响。这表明环境指标主导了溃坝研究，而社会和经济长期影响（如文化损失、生计中断）因数据收集和标准化困难而代表性不足。
**3.2 框架开发与指标提取**：通过混合人工-AI流程，从88个来源中提取并验证了328个唯一指标。其中，环境支柱包含103个短期和10个长期指标，社会支柱包含80个短期和27个长期指标，经济支柱包含80个短期和28个长期指标。短期环境指标涵盖地质、生态、水和能源/碳类；短期经济指标包括直接损失、应急成本和次生影响（如农业破坏）；短期社会指标涉及生命损失、流离失所、公共卫生和服务获取。长期指标则扩展至基础设施修复、经济适应、社会凝聚力、文化损失和生计中断等。图3展示了SDFIF的最终层次结构（指标→指数→类别→支柱）。
**3.3 Fund?o大坝案例研究**：从95篇相关文献中筛选出14篇，并结合LACTEC技术报告，共整合110个指标（12个短期和6个长期经济指标；27个短期和3个长期社会指标；57个短期和5个长期环境指标）。计算归一化影响得分（表4和表5）：短期经济影响得分为0.46，长期经济影响为0.95；短期社会影响为0.42，长期社会影响为1.00；短期环境影响为0.48，长期环境影响为0.92。总体归一化影响得分为0.70，社会影响最高（0.71），其次为环境（0.70）和经济（0.69）。长期社会影响达到最大值（1.00），突出文化损失、身份错位和社区碎片化的持续性。长期经济影响（0.95）反映下游遗产损失、土地利用转变和长期修复成本。长期环境影响（0.92）与土壤和沉积物持续污染、生物多样性丧失及生态系统碎片化一致。尽管环境指标数据较丰富，但长期经济和社会指标（如应急响应成本、生计中断、心理创伤、文化遗产损失）仍存在显著数据缺口。
**讨论与结论**
**讨论部分总结**：SDFIF框架在政策和管理方面具有实际价值。首先，它支持灾后决策，通过识别需要持续监测和针对性干预的领域（如Fund?o案例中长期社会和环境后果）。其次，它为设计更公平、可持续的灾后恢复计划提供了结构化基础，可将影响指标与可持续性支柱及可持续发展目标（Sustainable Development Goals, SDGs）关联。第三，该框架通过整合到许可、监测和风险评估流程中，有助于加强监管过程，并可为保险承保、风险转移协议和企业问责框架提供信息。最后，它鼓励数据标准化和跨机构合作，以解决长期社会和经济指标数据稀缺的问题。
**研究结论翻译**：本研究开发并应用了基于可持续性的溃坝影响框架（SDFIF），以评估环境、社会和经济领域的短期和长期后果，并弥补现有溃坝评估方法中的公认不足。此前研究主要关注环境或经济影响，而本框架整合了多样且相互依赖的后果，包括无形和持久的影响，如文化侵蚀、生计中断和社区碎片化。混合人工-AI辅助指标提取过程实现了328个经过验证指标在可持续性支柱间的识别和分类。Fund?o溃坝案例研究表明，社会后果呈现最高的可持续性负担，其次是环境和经济影响。长期影响得分的高值，尤其在社会领域，反映了社会文化损失、心理创伤、服务中断和社区错位的持续性。这些发现强调了重新审视传统上对即时物理和经济损害的重视的必要性，这些损害往往忽视了具有显著复原力和恢复影响的长期和无形后果。该框架通过支持证据驱动的决策、恢复规划和可持续性监测，推进了环境管理实践。它使政策制定者和利益相关者能够识别需要灾后干预的关键领域，支持长期监测的可持续性指标开发，并使损害评估与可持续发展目标（SDGs）和减灾框架保持一致。此外，其灵活结构允许适应不同的大坝类型、区域背景和监管环境。本研究仅基于单一大规模案例进行了初步应用和验证，未来工作应扩展至多案例研究，整合时间恢复轨迹，并通过基于利益相关者的加权增强优先级排序。
