A Basin‐Wise GLOF Susceptibility Assessment in the Western Himalayas: Integrating Remote Sensing‐ GIS and Multi‐Criteria Decision Analysis

方法

Sentinel-2A与LISS-IV影像编目1573个冰湖，AHP结合累积权重

发现

识别48个潜在危险湖，20个高危险；2000-2024年湖泊总面积增115%。

机会点

可将该易发性框架迁移至农业区山洪与冰湖下游耕地风险评估，结合实时监测构建预警。

摘要 冰湖溃决洪水（GLOFs）对全球高山环境构成日益严重的威胁，尤其是在喜马拉雅地区，气候变化正在加速冰川退缩和多年冻土退化。本研究通过将高分辨率遥感数据与多准则决策方法相结合，对西喜马拉雅地区涵盖萨特莱杰河、陈纳布河、杰赫勒姆河、比阿斯河和拉维河五大流域进行了详细的冰湖溃决洪水敏感性分析。利用Sentinel-2A和LISS-IV影像的人工解译，建立了包含1573个冰湖的详细编目。基于湖泊规模和坝体组成，识别出48个潜在危险湖泊。参照NDMA和GAPHAZ的指南，选取12个重要的物理和地貌参数，采用层次分析法（AHP）并结合累积权重技术（CWT）进行评估。AHP分析表明，20个湖泊为高危险等级，23个湖泊为中危险等级，5个湖泊为低危险等级。流域分析显示，萨特莱杰河和陈纳布河因存在大型且快速扩张的湖泊而尤为脆弱。对48个选定潜在危险湖泊2000年至2024年的时间评估显示，湖泊总面积增加了115%，凸显了其在气候变暖背景下的快速扩张。该敏感性框架通过7次历史冰湖溃决洪水事件进行了验证，所有事件的危险评分均>0.7，与本研究中识别的高敏感性湖泊一致。研究建议对高危险湖泊开展详细的实地调查，包括水深测量、冰碛稳定性评估和实时监测，以验证遥感结果并为预警系统提供依据。该方法提供了一个可推广且具有政策相关性的框架，可支持冰川区域的冰湖溃决洪水风险缓解和气候适应规划。本研究主要依赖遥感数据，湖泊识别的不确定性及缺乏实地验证可能影响敏感性分类。