利用先进技术，南加州大学多恩西弗分校的科学家们发现了导致灾难的各种因素之间的致命相互作用。 他们的研究结果旨在确定其他面临类似洪水风险的地区。这些发现可以为灾害管理、基础设施规划和全球公众意识提供指导，尤其是在气候变化加剧极端天气事件风险的情况下。
暴雨带来的异常大量融雪导致尼泊尔洪水泛滥。 图片来源：Chan-Mao Chen
今年 9 月底和 10 月初，尼泊尔南部加德满都地区的特大暴雨引发了致命的洪水和山体滑坡。 这场灾难发生在该国梅拉姆奇山谷发生类似灾难事件三年多之后，当时毁灭性的洪水释放出岩石、树木和泥石流，造成数千人流离失所，并在当地社区造成广泛破坏。
现在，研究人员利用先进技术，对 2021 年 6 月梅拉姆奇洪水的影响进行了精确评估，并得出了有助于预测--或许还能预防--未来灾难性洪水的见解。
这项研究由南加州大学多恩西弗文学、艺术和科学学院地球科学和环境研究教授乔希-韦斯特（Josh West）和博士生陈昌茂（Chan-Mao Chen）领导、 发表在Nature Geoscience上的这项研究结合了最先进的卫星图像、山谷地貌数字模型和实地数据，对洪水的触发因素进行了详细分析。 研究人员通过这种方法研究了降雨、融雪和陡峭地形是如何共同作用引发这场强大洪水的。
洪水和泥石流的完美风暴
研究显示，梅拉姆齐洪灾是由多种因素共同作用的结果，这些因素为灾难的发生埋下了伏笔。
韦斯特说："我们知道，气候变化正在加剧极端天气事件的发生频率和严重程度，这次洪灾就是一个教科书式的例子，说明了多种力量是如何共同造成灾难性洪灾的。暴雨引发了融雪。 这加剧了洪水，并最终导致山体滑坡，该地区陡峭的地形和不稳定的斜坡加剧了洪灾。"
研究人员发现，异常猛烈的季风降雨与山谷上游过量的融雪相结合，使该地区的河流系统不堪重负。
灾难性洪水的数字模型
研究小组通过分析十年来收集的高分辨率卫星图像，以前所未有的精度绘制了洪水前后的地貌变化图。 然后，他们利用复杂的软件绘制了该地区高度详细的三维地图，称为数字地表模型（DSM）。
通过分析 DSM，他们确定了山谷中侵蚀和沉积物沉积的重要模式--这是洪水破坏力的关键指标。
"陈说："监测洪水的传统方法依赖于测量仪和实地观测，但这些方法在偏远或难以到达的地区受到限制。有了卫星图像，我们就能更全面地了解洪水是如何改变地貌的。"
通过 DSM，研究人员可以估算出侵蚀和沉积的规模，这对于了解洪水对地貌和当地基础设施影响的严重程度至关重要。
在某些地区，地貌发生了翻天覆地的变化，整段河床都被重塑了。此外，研究小组还检查了河床中的巨石，以估算洪水的威力。 通过测量这些巨石的大小和移动情况，他们能够计算出移动这些巨石需要多少水量，从而深入了解洪水的运输能力。
陈解释说："我们可以知道洪水的能量有多大，以及移动这些碎片需要付出多大的代价。"
对防洪政策和准备工作的全球影响
研究结果对尼泊尔和全球类似地区的灾害管理和政策制定具有深远影响。
韦斯特说："像我们这样详细的洪水分析对于设计预警系统非常重要。 更好地了解引发这类洪水事件的因素，有助于当局预测下一次洪水事件可能发生的时间和地点。"
研究人员还强调了利用这些数据为土地利用和基础设施规划提供信息的重要性。 需要绘制洪水易发地区的地图并了解这些地区，不仅要了解当前的风险，还要了解随着气候的不断变化，这些风险在未来将如何演变。
对于公众来说，这项研究加强了人们对脆弱地区洪水风险的认识，尤其是山区和野火肆虐的地区，天气的急剧变化会产生巨大的影响。
随着地球持续变暖，极端天气事件越来越频繁，这项研究为科学家如何更好地预测和减轻洪水和其他自然灾害的影响提供了宝贵的见解。
随着气候变化的加剧，像梅兰奇山谷这样的洪灾可能会变得更加常见。 研究人员希望他们的研究以及其他类似的研究能够在未来降低相关风险，拯救生命。
编译自/ScitechDaily