四川
10月18日，“全球山区灾害链智能预警与风险管控国际大科学计划”（下称M-CHAIN计划）在成都理工大学启动，将由地质灾害防治与地质环境保护全国重点实验室（下称实验室）牵头实施，联合意大利、尼泊尔、英国、荷兰、新西兰、瑞士、加拿大、秘鲁等多国研究机构协同推进。
M-CHAIN计划主席、实验室主任范宣梅在启动仪式上介绍，M-CHAIN计划将努力汇聚全球科研机构与政府部门的地质灾害防治力量，围绕跨境山区灾害链，在科学层面深化对灾害链形成、演化与风险传播机制的认识，在技术层面推动智慧监测预警体系建设。她结合“8·26”中尼冰岩崩—泥石流灾害（中尼边境吉隆口岸泥石流灾害）案例，展示了冰岩崩—碎屑流—泥石流—洪水的链式演化。
一周多前，范宣梅还带领团队在灾害现场进行调查，多次调查归来，他们都有哪些新发现？接下来的工作重点是什么？记者就上述问题专访了范宣梅。
“把上游源区到下游影响区系统走了一遍”
此次奔赴灾区，实验室团队有两个共识：尽可能多地从现场提取数据，尽可能多地为基础设施恢复重建、未来工程防灾设计提供理论支撑。
“过去一个多月，我们从吉隆口岸下游100多公里处开始，逐段向上游推进，把从上游源区到下游影响区系统走了一遍。”范宣梅介绍，在沿途多个典型断面上，团队测量了堆积体块石粒径、泥痕高度等数据，记录了侵蚀、堆积微地貌的变化，“可通过这些数据判断灾害影响高度与范围，分析侵蚀、搬运、堆积过程和灾害流体运动破坏特征，为灾害链全过程数值模拟提供约束和验证。”
谈及深入灾区一线的感受，范宣梅坦言，虽然已搜集了大量遥感影像、监测数据和居民视频，但真正站到河谷里时，感受完全不同，对运动过程和致灾机制的理解更深。她列出一组实验室推测的数据：此次灾害泥石流总体积约1.16亿立方米，其中约11%为冰川冰。“我们在尼泊尔境内看到，灾前河宽约30米，灾后扩大到约352米；吉隆口岸下游约15公里的斯亚布鲁贝西（音）沿河建筑大多被冲走，河道被大幅改造，老河流沉积物与此次泥石流带来的漂砾混杂。”范宣梅说。
“希望把技术移植到四川部分高原山区”
M-CHAIN计划是迄今中国地质灾害领域唯一获联合国教科文组织支持的科学计划，本次启动仪式标志着该计划进入全面实施阶段，将重点建设全球山区地质灾害链数据库，在喜马拉雅—青藏高原、阿尔卑斯、安第斯等典型山系布局智能预警试点，并面向南亚、东南亚等地区开展人才培养，为全球山区防灾减灾与可持续发展贡献中国智慧与国际合作力量。
M-CHAIN计划设置了5个优先方向：数据、支撑应急响应、一体化监测与早期预警、能力建设、知识转移，并给出三步路线图。“眼下最迫切的是搭建全球灾害链数据库和中尼联合监测与早期预警平台。”范宣梅说。
“此前我们已在青藏高原色东普流域部署预警系统，去年该流域发生的9次灾害事件全部成功预警。”范宣梅介绍了与M-CHAIN计划相关的基础数据，“下一步希望把技术移植到中尼两国相关流域，以及四川部分高原山区。”
“对四川而言，冰岩崩—泥石流灾害链并不遥远。”范宣梅说，四川多山，横断山区、鲜水河断裂带等区域地质环境相对复杂，汶川震区、泸定震区震后也存在链式灾害隐患，“如果M-CHAIN计划顺利推进，其成果有望服务于四川防灾减灾实践，重点是提升风险识别、早期预警和综合防控能力。”
范宣梅也谈到四川应对冰岩崩—泥石流灾害链，特别是做好监控和预防工作的一些建议。“关键是把卫星遥感、地面监测、灾害识别和风险研判融合衔接，让信息和数据发挥最大效果，提高响应速度、精准风险预判。”她给出了几个方向，比如依托全省监测预警系统，把现场泥痕、粒径等实测数据用于模型约束验证；在高风险流域布设视频监控和传感器，推动跨部门数据共享和预警响应联动；培养青年科研人员现场调查与跨学科能力，“四川可先从能打通的环节做起，把监测、识别、研判、响应串成闭环。”
在跨境合作上，范宣梅认为，现阶段跨境协同监测在技术上是可行的，难点在于合作机制、信息共享渠道和政策衔接，“需要重点解决数据谁提供、如何共享，风险信息如何通报，预警发布后如何协同响应等问题。”
来源：四川日报、四川应急
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
