重要进展丨强震地质灾害机理与预测面临的挑战与应对
发布时间：2026年01月09日
发表期刊：《中国科学基金》
论文链接：https://www.sciengine.com/BNSFC/doi/10.3724/BNSFC-2025-0040
■ 创新视角 ■
构建“全生命周期”灾害链研究框架
研究首次明确提出，强震地质灾害并非孤立事件，而是遵循“同震响应—震后效应—长期效应”三个阶段、跨越分钟至千年时空尺度的全生命周期链生演化过程。
同震响应（分钟-天）：地震动直接触发大规模滑坡，受“地形放大效应”“坡向效应”“断层效应”等控制，可能瞬间堵塞江河，形成堰塞湖—溃决洪水灾害链。
震后效应（数年-数十年）：震区山体松动、物源剧增，在降雨等因素作用下，滑坡、泥石流活动频率显著升高，并随堆积体“自愈机制”而逐渐衰减，但其活跃周期可达十余年。
长期效应（百年以上）：强震重塑山区地貌，影响物质迁移与碳循环，通过改变河流侵蚀—沉积过程、扰动生态系统碳库，产生深远的地质环境与生态环境效应。
这一框架将灾害研究从“静态刻画”推向“动态演化”，从“单灾种分析”拓展至“多灾链耦合”，为系统揭示灾害机制奠定了理论基础。
▲强震地质灾害链生演化示意图(红色代表同震响应阶段,蓝色代表震后效应阶段,黄色代表长期效应阶段)
■ 核心突破 ■
揭示“机理与数据双驱动”的预测新范式
论文指出，当前预测方法存在明显局限，基于遥感和AI的深度学习模型虽能快速识别隐患，但缺乏物理机理支撑，可解释性与泛化能力不足；基于物理力学的机理模型则因过度简化、参数依赖性强、计算效率低，难以满足大区域快速预测需求。
为此，研究创新性提出 “机理与人工智能深度融合”的预测新范式：以地震动传播、斜坡动力响应等物理方程为约束，引导AI模型学习灾害内在规律；利用AI反演高精度地震动场与地质参数，为机理模型提供边界条件；通过高性能计算实现跨尺度、多过程、多灾种耦合的全链条高精度数值模拟，构建具有物理可解释性、跨区域泛化能力的智能预测大模型。
该范式有望实现从“事后复盘”到“事前模拟”、从“经验统计”到“机理推演”的根本转变，显著提升强震地质灾害风险的动态预警与情景预测能力。
■ 前瞻布局 ■
聚焦四大战略方向，支撑国家防灾体系建设
基于上述认识，论文提出四点关键建议，勾勒出未来研究与实践的行动路线图。
一是破解链生演化机理，从地球系统科学角度，探究构造—气候—地貌耦合作用下的成灾背景，开展跨尺度观测与试验，揭示“断层错动—山体破裂—物质运移”全链条动力学机制。
二是突破风险预测瓶颈，发展“空—天—地”协同监测与智能识别技术，建设动态更新的灾害本底数据库；深化机理与AI融合模型研发，构建基于数字孪生的灾害情景推演与风险智能预测平台。
三是探究长期环境效应，加强震区碳循环与地貌演化的多源监测，发展耦合模型，量化强震对陆地碳库的扰动机制与长期演化趋势，服务生态安全与“双碳”战略。
四是健全风险防控体系，推动多学科交叉、多部门联动，通过“预设地震”情景模拟支撑国土空间规划与重大工程选址，实现防灾端口前移；完善涵盖应急响应、监测预警、韧性防控的全流程风险管理体系，形成可推广的“中国案例”。
▲强震地质灾害机理与风险预测研究展望
■ 结语 ■
强震地质灾害防治是关乎国计民生的重大科技课题。该研究不仅系统整合了国内外前沿进展，更立足国家需求，提出了具有引领性的科学问题、技术路径与体系化建议。
通过深化链生机理认识、创新预测范式、统筹长短期效应、健全防控体系，我国有望在全球强震地质灾害防治领域贡献更多中国智慧与中国方案，为实现高效科学的自然灾害治理、保障高原山区安全与可持续发展提供坚实科技支撑。