ICEE特邀评论｜中尼跨境灾害暴露高山预警“断点”：如何打通从监测到行动的生命链？

2026年8月26日，尼泊尔—中国边境附近发生高海拔崩塌。冰、岩石、泥沙和水体沿狭窄山谷快速下泄，对中国西藏吉隆口岸及尼泊尔下游地区造成严重人员伤亡和基础设施破坏。

这是一次冰岩崩塌、泥石流，还是洪水？

从灾害演化过程看，它并不是一个可以用单一名称概括的事件。一次发生在高山源区的斜坡失稳，可能迅速演变为冰岩崩塌、泥石流、河道堵塞和下游洪水，并在第一次冲击之后继续产生堰塞湖溃决、松散堆积物再启动等次生风险。

灾害在传播中不断改变形态，而现有监测和管理体系却往往按照冰川、地质、气象、水文和基础设施等不同领域分别运行。下游居民面对的不是五种分别管理的灾害，而是一条迅速逼近的复合灾害链。

近日，上海理工大学张宏亮教授与清华大学徐明教授在Intelligent Climate and Eco-Environment（ICEE）发表特邀评论：

文章以此次中尼跨境灾害为切入点，讨论高山级联灾害预警中的一个关键问题：我们已经拥有越来越多的卫星、无人机、传感器和预测模型，但为什么异常信号仍然可能无法及时转化为保护生命的行动？

高山灾害很少按照单一类型发展。

斜坡失稳可能引发冰岩崩塌；崩塌物在下泄过程中裹挟泥沙和水体，形成高速泥石流；泥石流堵塞河道后，又可能形成堰塞湖和后续溃决洪水。

随着灾害向下游传播，其物理性质、影响范围和应对需求不断变化。然而，在实际管理中，不同监测数据和管理权限往往分散在不同部门。地质部门关注山体，水文部门关注河流，交通部门关注道路，应急部门负责人员转移，但灾害本身并不会按照部门边界运行。

因此，真正需要预警的并不是某一个孤立过程，而是一条可能迅速升级的“源区—通道—下游承灾体”灾害链。

灾害发生后，卫星遥感、无人机侦察、便携式卫星通信和三维激光扫描等技术被迅速用于灾情调查和应急救援。这些技术在道路和地面通信受损的地区发挥了重要作用。

但先进装备在灾后快速集结，并不等于已经建立了智能预警系统。

一个真正有效的预警系统，需要完成一系列连续的“接力”：

发现异常 → 判断灾害 → 预测传播 → 传递信息 → 作出决策 → 完成行动

传感器发现异常后，需要有人判断它意味着什么；初步判断需要及时转化为到达时间和影响范围；预测结果还必须传递给有权关闭道路、组织撤离、保护口岸或者调整救援部署的责任主体。

只要其中一环发生断裂，再多数据也可能只是事后的灾情记录，而不是事前的有效警报。

因此，评价预警系统不能只看模型精度，还应回答三个更直接的问题：

高山峡谷区不能只依靠一张静态风险图，而应被视为持续变化的动态系统。

InSAR可以识别斜坡变形，光学和热红外影像可以监测冰川运动、裂缝与融水变化，地震和次声记录则可能捕捉较小规模的失稳过程。机器学习可以帮助筛查大范围、多时相观测数据，将值得关注的异常及时提交给专家判断。

但是，预测不能完全脱离物理机制。仅根据历史滑坡数据训练的统计模型，在面对一个进入全新状态的冰岩系统时，可能恰恰最不可靠。

更可行的做法，是利用实时观测不断更新几个物理上合理的情景，例如不同的崩塌规模、物质裹挟程度和传播路径，而不是过早给出一个看似精确的唯一答案。

准备工作还应进一步延伸到具体行动：

这些问题不能等警报响起后再临时讨论，而应提前确定阈值、明确责任并反复演练。

大规模崩塌发生后，有效预警窗口可能只有几分钟。

这时，快速模型不必完整重现灾害的每一个物理细节，但必须尽快回答三个最紧迫的问题：

人工智能可以快速整合暴露信息、比较不同路线，并识别相互矛盾的现场报告，但不应在缺乏责任主体和专业审核的情况下自动发布撤离命令，更不能单独决定是否在不稳定堰塞体附近开展作业。

模型所依据的证据、预测的不确定性和可信的最坏情景必须保持透明。最终决定仍应由具有明确责任的专业人员和管理部门作出。

预警信息还必须通过多种渠道同时传递。卫星链路和通信中继无人机可以帮助恢复连接，但警报器、广播、地方管理人员和经过培训的社区联系人仍然不可替代。

在破坏性山谷灾害中，至少一种通信方式失效，应被视为必须提前考虑的情景，而不是意外情况。

搜索和救援开始时，山体和河道往往尚未完全稳定。

卫星和无人机可以识别道路中断、河道改变和孤立社区，但监测不能只关注已经受灾的区域，还必须持续观察上游：堰塞体是否稳定、积水是否继续上升、降雨是否会重新启动松散堆积物，以及源区是否仍可能发生新的崩塌。

因此，一张灾后风险图可能很快过时。堰塞体形态、水位和道路条件需要反复监测，溃决情景也应随着新数据不断更新。

救援人员本身同样属于风险暴露人群，也需要基于最新地形和水文条件的动态预报。

跨境灾害无法仅依靠一个国家独立应对。

中国和尼泊尔并不一定需要交换所有环境、遥感和基础设施数据，但应建立一个能够迅速传递的“最小运行信息包”，至少包括：

同时，跨境协议还应明确由谁核实信息、由谁对外发布预警，以及接收信息后由谁组织实际行动。否则，自动通知可能只是把不确定性从一个机构转移到另一个机构。

这些机制还需要通过联合演练加以检验。参与者不应只有国家级科研机构，还应包括边境口岸、水电设施、旅游经营者、地方政府和下游社区。

气候变暖正在改变高山亚洲的冰川、融水通道和多年冻土状态。与此同时，道路、水电站、旅游设施和居民点不断向狭窄山谷集中。即使某类高山灾害发生概率不高，也可能造成远超源区范围的严重后果。

此次灾害带来的启示，并不是每一条山谷都需要部署更多人工智能，而是观测、模型、通信和管理制度必须组成一条真正能够运行的预警生命链。

一个系统只有同时做到以下四点，才配得上“智能”二字：

归根到底，智能预警的价值不在于部署了多少先进设备，也不在于模型给出了多少位小数，而在于信息能否及时到达、责任能否顺利衔接、人们能否因此获得更多行动时间。

Intelligent Climate and Eco-Environment（ICEE）是一本面向智能技术、气候变化与生态环境交叉领域的国际英文期刊。

期刊关注人工智能、大数据、遥感、数值模拟和智能装备在气候与生态环境研究中的创新应用，尤其重视从环境感知、机理认识和预测模拟，进一步走向风险预警、决策支持与实际行动。

ICEE鼓励气候科学、环境科学、生态学、地球系统科学、数据科学、公共健康和环境治理等领域开展交叉合作，推动智能技术从单一算法和数据产品，转化为能够服务生态安全、气候韧性和人类福祉的科学能力。

本次特邀评论所讨论的，正是ICEE持续关注的核心问题之一：智能技术如何嵌入真实世界的复杂环境系统，并最终形成从科学发现到风险应对的完整闭环。

ICEE欢迎全球学者围绕智能气候与生态环境领域投稿原创研究、综述、观点、评论及短篇交流文章。