摘要：冰川湖溃决洪水（GLOFs）在气候变化加速的背景下日益加剧，给高山社区和下游基础设施带来严重威胁。然而，当前的方法往往缺乏早期危险检测，无法模拟相关过程的完整级联。本研究提出了一种综合框架，将基于InSAR的3D冰川变形监测与多相数值建模相结合，以评估东南藏区的级联GLOF过程。对Sentinel-1 SAR数据的时间序列分析揭示了冰川末端消融率的四倍增长（2019年至2024年为10–50 cm/年），这标志着堆石坝的不稳定。该框架结合了三维计算流体动力学（CFD）模拟，捕捉危害链的完整过程，从堆石坝破裂到泥石流传播和沉积。在模拟的10米破裂场景下，最大排水量达到3581 m³ s⁻¹，在受限的下游河道中速度超过60 m s⁻¹。模拟捕捉了动态侵蚀-沉积模式和可变的冲击距离，突显了级联过程中非线性能量转移的特征。跨模型比较得出的最大排水量一致，但沉积模式不同，主要是由于流变学和夹带假设的差异。敏感性分析突出显示了坝高、河道坡度和沉积物夹带率作为关键驱动因素。基于时空建模输出，划定了影响区，早期预警时间可估计为短至5分钟。我们的结果提供了一种全球可转移的、基于物理的实时GLOF预测和气候适应风险缓解的方法，适用于以冰冻圈为主导的景观。
Dou et al. (Tue,) 研究了这个问题。