近日，《国家科学评论》在线发表了清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室崔一飞副教授和李尧助理研究员以及德国地学研究中心（GFZ）唐辉研究员关于冰冻圈灾害预警平台的观点文章“A digital-twin platform for cryospheric disaster warning”。
全球气候变暖是当前人类生存面临的共同挑战。不断升高的气温与频发的极端气象事件，对冰冻圈环境，特别是冰川产生了显著影响。据统计，全球高寒地区共分布有约20万条冰川，其中大部分正经历加速物质损失过程。退缩的冰川不仅促进了悬冰川发育，也导致冰湖扩张、冰碛物暴露，为冰岩崩、冰湖溃决-洪水、冰川泥石流等灾害发育提供条件。这些灾害事件对高亚洲、安第斯、阿尔卑斯等山区数以亿计依赖冰川融水生产生活的居民造成严重威胁。因此，建立有效的冰川灾害监测预警平台，已成为冰冻圈防灾减灾的迫切需求。
作者首先从传统灾害监测预警的角度，总结了当前灾害监测预警的现状与瓶颈：预警模型自我更新能力弱，灾害全过程、多阶段、分级预警自动化程度低。基于以上瓶颈，结合冰冻圈灾害独特的发育演化特征，作者进一步概括了冰冻圈灾害预警平台构建需要面临的四大挑战：（1）建立多源传感器共联、高速稳定信息传输机制；（2）建立基于多源实时数据的灾害信息提取算法库与高效数据存储平台；（3）构建基于灾害全过程、多阶段反演信息的物理过程模拟方法；（4）实现灾害中长期预测、灾中快速模拟、定量风险评估、预警决策分析、预警发布等完整的可视化工作流程。
针对以上挑战，作者建议引入数字孪生技术构建冰冻圈灾害预警平台。该平台不仅可集成灾害发育、运动、致灾全过程实时监测、信息提取、过程模拟和风险分析模块，还能为算法高速稳定执行、可视化渲染提供超级算力支撑，保障基于灾害风险的全过程预警需求。然而，当前关于冰川灾害形成演化、运动致灾过程的认识局限，是阻碍平台构建与顺利实施的主要瓶颈。因此，作者展望未来的工作主要包括（但不局限于）以下几个方面：建立可拓展/开放式平台基础框架、优化现有多源数据监测方案、加强复杂环境冰冻圈灾害弱信息提取算法研发、构建基于非接触震动信号的数值模拟技术等。
基于数字孪生平台的冰冻圈灾害预警系统概念框架
研究表明，全球气候变暖在未来仍将持续驱动冰川地貌失稳过程，扩大冰冻圈灾害风险。该观点文章提出的灾前预测、灾中预警、灾后评估的全过程数字孪生平台解决方案，为冰冻圈灾害预警提供了新思路，有望为未来气候变化下冰冻圈灾害风险防控提供支撑。
该工作得到了国家自然科学基金、青藏第二次科学考察、中国博士后基金等项目支持。
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Cui et al. A digital-twin platform for cryospheric disaster warning.
National Science Review, 2024, 11: nwae300.
https://doi.org/10.1093/nsr/nwae300
