近年来，随着全球气候变暖，极端天气事件频发，旱区降雨模式发生显著变化，短时强降雨事件明显增多，冰雪融水的增加使得旱区水文条件更为复杂，这些变化导致干旱地区泥石流的发生频率和规模持续增大，对当地居民的生命财产安全构成严重威胁。
传统泥石流监测手段如人工实地调查、现场设备监测等，往往面临着诸多挑战。人工调查不仅耗费大量的人力、物力，而且在一些偏远山区和交通不便的地区，数据采集难度极大。现场设备监测虽然能够提供较为精确的数据，但设备成本高，维护难度大，且只能覆盖有限的范围。在一些经济欠发达地区，很难大规模部署这些监测设备。因此，在偏远山区和广阔的干旱地区，获取准确的泥石流数据变得异常困难。
为了应对这些挑战，中国科学院成都山地灾害与环境研究所的科研人员一直在探索新的技术和方法，以实现对旱区泥石流活动性进行大范围的快速定量评估。
近年来，卫星遥感技术和人工智能的发展为解决这一问题带来了新的希望。卫星遥感能够提供大面积的地表信息，而人工智能则在图像识别和数据分析方面展现出强大的能力，将两者结合起来，有望为干旱地区的泥石流预报预警提供一种高效、低成本的解决方案。
崔鹏院士团队便在这一领域取得了重要突破。研究员们开发了一种创新的泥石流评估方法，将卫星影像、数字高程模型（DEM）和 AI 图像识别技术有机结合。这种方法能够自动提取泥石流堆积扇和沟道的关键参数，为泥石流预报预警提供了全新的视角。
创新方法：当泥石流遇上人工智能
卫星影像和数字高程模型提供了丰富的地表信息，包括地形地貌、植被覆盖、水系分布等。AI 图像识别则能够从这些海量数据中精准地识别出泥石流的沟道、扇体等特征信息。通过深度学习算法，AI 可以学习泥石流活动的典型特征，从而在卫星影像中快速准确地定位高频泥石流易发区域。
在此基础上，该团队构建了“规模-活动性复合指数（SAC）”，用于量化泥石流的活动程度。SAC 指数综合考虑了泥石流的规模和频率两个方面，通过主成分分析方法将多个泥石流活动性关键参数（包括沟道数量、扇体大小、最大临界剪切应力和事件频率等）集成到一个指数中，能够全面反映泥石流的活动特征和潜在危害。
实地验证：南天山的科学实验场
为了验证这种新方法的有效性，研究员们选择了新疆南天山干旱半干旱地区作为研究区域（面积达 6751 平方公里），具有典型的内陆山区特征，泥石流灾害频发，且地理环境复杂多样，是进行科学研究的理想场所。
根据 SAC 指数的空间分布，该团队发现了南天山地区的泥石流活动性存在显著的区域差异。具体来说，南天山南部的泥石流活动性显著高于北部地区，这种差异与冰川分布有着密切的关系。南部地区冰川融化产生的大量融水，为泥石流的发生提供了充足的水源。这些融水与山区的松散物质相结合，在重力作用下形成泥石流，沿着沟道快速下泄，对下游地区构成严重威胁。
此外，研究还发现，在一些特定的气候和地形条件下，泥石流的活动性会进一步增强。例如，在暴雨天气下，大量的降水会加速冰川融化，使得山区的水文条件更加复杂，泥石流的发生频率和规模都可能增大。而在一些地形陡峭、岩石破碎的区域，泥石流的破坏力也更为显著。
应用价值：从实验室到防灾一线
这种基于卫星影像和 AI 技术的泥石流评估方法具有显著的优势和广阔的应用前景。
首先，该方法具有高效性和低成本的特点。卫星遥感能够快速覆盖大面积区域，获取丰富的地表信息。而 AI 技术的应用则大大提高了数据处理和分析的效率，能够在短时间内完成对大量数据的处理和解读。与传统的人工调查和仪器监测相比，这种方法不仅节省了大量的人力、物力和时间成本，还能够更及时地提供泥石流预警信息。
其次，这种方法具有很强的可推广性。卫星影像和数字高程模型等数据来源相对容易获取，且不受地理条件和人为因素的限制。因此，这种方法可以广泛应用于其他干旱地区，为当地的泥石流预警和防灾减灾工作提供技术支持。
在实际应用中，这种方法可以为灾害预测预警系统提供有力支持。通过定期获取卫星影像并进行分析，及时发现泥石流的潜在风险区域，并提前发出预警信息。同时，它还可以为防灾减灾决策提供科学依据，帮助相关部门制定合理的泥石流防治策略和措施。
结语：科技守护生命线
该团体提出的这种结合卫星影像和 AI 技术的区域泥石流活动性评估方法，为干旱地区的泥石流预测预警提供了一种全新的解决方案。它不仅提高了泥石流活动性评估的效率和准确性，还降低了成本，具有广泛的应用前景。
在未来，随着卫星遥感技术和 AI 技术的不断发展和进步，我们有理由相信，这种技术将在灾害防控领域发挥更加重要的作用。它将帮助我们更好地应对气候变化带来的挑战，守护人民的生命财产安全。同时，这也提醒我们要更加关注前沿科技在实际应用中的转化和推广，让科技的力量真正惠及社会。
参考文献
[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
策划制作
出品丨科普中国
作者丨杨飞 王姣 蒋祯妮 中国科学院成都山地灾害与环境研究所
监制丨中国科普博览
责编丨张一诺
审校丨徐来、张林林
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