哥伦比亚大学地球研究所 更大的地图(图一)显示了从喜马拉雅山流入孟加拉湾的这条河
地震仪的位置用黄点标出
插图(B)放大了A中红色方框内的区域，指示了冰湖溃决洪水开始的区域和下游90公里处普那卡村的位置
信用:Maurer等人
/科学进步2020 根据今天发表在《科学进展》上的一项研究，地面的振动可能有助于提高对冰川融化导致的突发洪水的预警
1994年10月7日，一座阻挡冰川湖的天然大坝决口，洪水冲向下游的不丹村庄普那卡
这场突如其来的洪水造成21人死亡，摧毁了816英亩的庄稼和6吨储存的食物，冲走了房屋和其他基础设施
由哥伦比亚大学拉蒙特-多尔蒂地球观测站的研究人员领导的这项新研究发现，当地的地震设备在冰湖溃决洪水到达村庄前五个小时不知不觉地记录了这场洪水
冰湖溃决洪水在山区变得越来越频繁，破坏性越来越大
随着冰川融化，水汇集成湖泊，被困在由岩石冰川碎片和冰塞构成的大坝后面
当大坝移位或背后压力过大时，湖水会以灾难性的爆发形式冲出，对下游社区构成威胁
随着地球变暖，冰川湖变得越来越大，越来越常见，从而增加了冰川湖爆发洪水的可能性
在这项由拉蒙特-多尔蒂大学研究生乔什·莫勒领导的研究中，研究人员发现，距离冰川湖约100公里的地震计阵列在大约凌晨1点45分记录了清晰的高频信号，大约在大坝决堤的时候
他们假设，当大坝破裂时，强大而突然的水流和/或沉积物冲击河床，导致地震仪捕捉到的振动
该小组能够利用地震数据重建洪水，因为洪水向下游90公里，大约在早上7点到达普那卡村
目前，仪器监测一些冰川湖的当地水位，如果水位突然下降，就会向当地社区发出警报，表明是GLOF
然而，已知这种系统有些不可靠，并且在过去已经发出了错误的警报
研究作者建议，通过一些改进，实时地震监测可以与水位监测系统相结合，以最大限度地减少误报和最大限度地延长警告时间
此外，几个战略性放置的地震传感器有可能在大范围内监测全球定位系统，而水位监测器必须逐湖安装
作者指出，在地震GLOF监测器准备部署之前，还需要更多的研究
该团队希望找到并探索地震仪捕捉GLOF事件的其他实例，以更好地理解如何实时读取和分析信号
他们还警告说，普那卡洪水非常大，所以信号在数据中很明显；未来，他们希望更好地了解这项技术是否能够可靠地探测到较小的冰湖溃决洪水，这些洪水仍然会造成严重的破坏
通过重建普那卡洪水，研究人员还能够测试洪水预计如何流经该地区的各种模型，表明地震数据有助于改进洪水建模
此外，该论文使用GLOF前后的卫星图像来评估其对该地区的影响
没有参与这项研究的专家，包括地理学家西蒙·艾伦和冰川学家霍尔格·弗雷(均来自苏黎世大学)，表示这项研究代表着向基于地震学的早期预警系统迈出了有希望的第一步
艾伦说，还需要更多的研究，因为这项技术到目前为止只在一个湖上测试过。他警告说，在喜马拉雅山或其他地方维持实时地震监测网络将带来财政和技术挑战
“算法需要非常可靠，”弗雷说
“必须检测所有事件，但同时需要尽一切办法避免错误警报
“他还强调，让受影响社区的人参与此类系统的设计和实施，对于决定这些系统最终是否成功至关重要
GFZ德国地质科学研究中心的地质学家克里斯汀·库克没有参与这项研究，他说:“这项研究很好地证明了远距离地震探测大型突发洪水的潜力。”
“这种地震探测具有重要的意义，既可以及时回顾过去，验证洪水模型，更好地了解突发洪水的过程，如果能够开发地震预警系统，也可以及时向前推进
突发洪水是喜马拉雅山的一个大问题，尤其是随着河流走廊沿线的开发增加和湖泊的增多，因此更强有力的预警和更好的建模都将产生显著的社会效益
" 这项研究的其他作者包括:哥伦比亚大学的乔尔格·谢弗、约书亚·拉塞尔和尼古拉斯·杨；犹他大学的萨默·伯顿·鲁普；不丹水、气候和环境政策中心的诺布·王迪；缅因州大学的亚伦·普特南
由GLOF引发并被远处地震仪探测到的地震:在凌晨1点45分首次爆发
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，洪水在凌晨2:15变得更强
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，并在7:15后逐渐减少
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信用:Maurer等人
/科学进步2020 在与研究合著者乔尔格·谢弗的简短问答中，了解更多关于该研究的信息，如下所示
这项研究的想法最初是如何形成的？ 这一切都始于我们在GLOF湖前研究保存完好、近乎完整的冰碛序列的时候
它们在1994年GLOF的路径上，铍年代测定显示它们很老了，大约有4000年了
我感到困惑的是，这样一个毁灭性的GLOF是如何通过这些古老的冰川地貌而不破坏它们，把它们冲走的
我让研究生乔希·莫勒检查间谍卫星图像和随后的遥感图像，寻找洪水前后湖泊和冰碛的照片
他做到了，我们记录了1994年GLOF的爆发和早期阶段
我们了解到，洪水一开始并不是超级剧烈的，只是摧毁了终端冰碛区的一小部分
这是一个惊人而可怕的提醒，从这些高海拔开始的萤火虫在下山的路上通过重力获得毁灭性的能量
乔希意识到了这种可能性，我们开始怀疑GLOF信号是否应该在地震仪记录中不可见
乔希和乔希·拉塞尔取得了联系，他是一名哲学博士
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拉蒙特大学的地震学学生，他们一起工作并应用了一种叫做“基于互相关的地震分析”的技术，通过这种技术，他们可以用地震仪跟踪GLOF的演变，而地震仪离实际的洪水只有100公里远
他们发现洪水信号非常清晰，并将地震数据与目击者报告和一个下游测量站合成一个数值洪水模型
我们还使用洪水前后的遥感图像来估计下游河谷的沉积物沉积，以评估损害，并追踪植被恢复的速度
这可能是我有幸参与的最具创新性的地球科学论文
我在其中的主要角色是支持这些优秀研究生的工作
你在这个项目的开发中遇到了什么障碍吗？如果是，它们是什么？你是怎么克服的？ 乔希和乔希在他们的交叉相关分析中遇到了各种各样的问题，但他们作为一个团队工作出色而有效
一旦所有的结果都摆在桌面上，我们花了一段时间来组织来自许多不同学科的作品，以形成一个连贯的地球科学手稿，并认识到和制定这一技术的潜力，新一代GLOF预警系统
你认为其他冰川湖在未来的研究中如何被优先考虑？ 这种方法的最大优势之一是区域适用性
例如，我们可以使用这个工具包来询问地震仪记录系统中是否有类似的“GLOF型信号”
而且，利用乔希的卫星图像处理技术，我们可以在该地区搜索过去40年里可能发生的类似洪水的源头
能够跟踪湖泊的形成、增长，特别是水位随时间的增长，是评估和确定该地区最危险湖泊的关键
该地区不同的GLOF易发河谷的地形和沉积物的可用性可能是相似的，但我们绝对应该制作一张地图，突出人类住区和对他们的生计至关重要的地区，以应对喜马拉雅山更高位置的GLOF危害
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