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近年来，随着冰－ 岩崩研究逐步增多，许多学者针对冰－ 岩崩灾害的下游区域进行了现场调查                                         ［１４，５６］ 。
              尽管当前技术条件下冰－ 岩崩源区的直接勘测仍具挑战性，但这些成果仍为冰－ 岩崩灾害的研究积累了
              宝贵的经验。鉴于无人机技术在极端环境应用中的不断进步和突破，未来研究可探索将无人机技术应用
              于高寒山区冰－ 岩崩源头的勘测中，以弥补传统勘测方法的不足，推动冰－ 岩崩灾害研究的深入发展。
              ４．２．２ 遥感技术 现代遥感技术起源于 １９６０年代，已成为人类开展地球系统科学研究和多领域空间
              信息应用的核心技术手段            ［５７］ 。相比传统勘测，遥感技术具有巨大的时间和成本优势，其对于自然条件
              恶劣、地面工作难以开展的山区具有广泛的应用前景。
                  以卫星遥感、航空遥感以及地面雷达技术为依托的 “天 － 空 － 地” 观测体系在地质灾害识别与评
              价中发挥了重要作用。刘文等              ［２９］ 基于卫星光学遥感技术对藏东南区域冰崩隐患进行了调查，建立了冰
              崩隐患点和已发生冰崩灾害的遥感解译标志，总结了冰崩的基本特征及分布规律，并对识别的冰崩隐
              患进行了评价和划分。周玉杉等               ［１１］ 利用高分影像并结合 ＤＥＭ 数据分析了印度杰莫利冰 － 岩崩灾害周
              边的冰川变化，总结了此次冰－ 岩崩灾害的可能发生原因。汤明高等                               ［３６］ 基于高分影像对青藏高原地区
              冰崩隐患进行识别，建立了冰崩隐患数据库。Ｋｂ等                        ［５８］ 基于卫星遥感及 ＤＥＭ数据对西藏阿汝冰崩进
              行了分析，得到了阿汝冰崩灾害发生后的形变运动特征。Ｈｕｇｇｅｌ等                              ［５９］ 基于当时分辨率最高的多光谱
              遥感影像（精度 ０．６ｍ）估算了 Ｋｏｌｋａ冰崩灾害的体积，评估了此次灾害运动特征。高分卫星遥感影像
              在各种地质灾害的大范围调查监测中，目前仍受到空间分辨率、时效性以及天气条件的明显制约。
                  合成孔径雷达干涉测量（ Ｉｎｔｅｒ － ｆｅｒｏｍｅｔｒｉｃｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ，ＩｎＳＡＲ）是一种利用微波合成孔径
              雷达图像数据，可对地表重复观测计算地表形变的技术，其凭借可穿透云雾遮蔽成像、连续观测能力
              强、覆盖范围广和测量精度高等优势而被广泛应用。Ｇｏｌｄｓｔｅｉｎ等                          ［６０］ 在 １９９３年首次利用 Ｄ － ＩｎＳＡＲ技术
              监测了南极冰川的运动速度，随后 Ｄ － ＩｎＳＡＲ技术被广泛应用于冰川监测中。２０００年 ＰＳ － ＩｎＳＡＲ技术首
              次成功应用于意大利 Ａｎｃｏｎａ地区滑坡监测中                   ［６１ － ６２］ ，随后诸多学者开始用 ＩｎＳＡＲ技术监测滑坡灾害。
              在此期间我国也开展了一系列的 ＩｎＳＡＲ技术灾害监测工作。李军等                             ［６３］ 通过 ＩｎＳＡＲ解译了则隆弄冰－ 岩
              崩灾害后的地质地貌特征，得到了高位地质灾害链的物源及分区特征。李尧等                                     ［１７］ 采用多源高分遥感影
              像及 ＩｎＳＡＲ技术获得了色东普沟冰川移动速度，分析了色东普冰 － 岩崩灾害的形成原因。董继红等                                          ［６４］
              采用 ＩｎＳＡＲ技术对加拉白垒峰周边冰川位移开展了监测研究，结果表明该冰川在 ６３０天内最大累积位
              移了 ６０ｍ。这些研究表明，ＩｎＳＡＲ技术可以精确地监测地质灾害的形变特征和运动规律，为灾害监测
              和评估提供重要的技术支撑。
                  此外，航空遥感技术也凭借其高精度性和便捷性在低空地质灾害监测、分析与评价方面也发挥了
              重要作用     ［６５ － ６６］ 。近些年来随着传感器的不断轻小化，以合成孔径雷达（ＳＡＲ）、激光雷达（ＬｉＤＡＲ）以及
              光学相机为代表的数据采集设备在航空平台上得到了广泛应用                              ［６７ － ６８］ ，极大地拓宽了地质灾害监测的数
              据来源与精度范围。然而，航空遥感技术在地质灾害调查方面的解译时效性和高空复杂条件监测等方
              面仍存在较大的劣势，未来亟需开发能兼容高时效、高精确度及高适用性的航空遥感设备与技术。这
              不仅要求技术创新在硬件层面实现传感器性能的飞跃，也需要在数据处理算法、自动化解译软件及实
              时通讯技术等方面取得突破性进展，为地质灾害预警与防治提供更加坚实的技术支撑。
              ４．２．３ 数值模拟 随着计算机硬件的快速发展，数值模拟技术被广泛应用于各类难以开展试验和监测
              的工程问题中。为了研究冰岩崩－ 堰塞湖－ 洪水－ 泥石流等灾害链的形成机理和特征，众多学者                                         ［６９ － ７０］ 采
              用数值模拟方法开展了研究。
                  Ｃｈｒｉｓｔｅｎ等  ［７１］ 开发了首个将数值雪崩动力学模型引入的计算软件 ＡＶＡＬ － １Ｄ，通过模拟实例与实
              际结果对比验证了软件的准确性。在 ＡＶＡＬ － １Ｄ模型的基础上，瑞士联邦森林研究所和瑞士联邦雪崩
              研究所于 ２００５年进一步开发了 ＲＡＭＭＳ模型，该模型更加适用于冰崩、雪崩、泥石流及滑坡等多种地
              质灾害的模拟，并在后来得到了广泛的应用                     ［７２］ 。Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒ等  ［７３］ 采用基于等效流体原理的 ＲＡＭＭＳ模
              型对冰－ 岩崩灾害进行了模拟，通过将 ＲＡＭＭＳ与 ＩＢＥＲ模型相结合评估了冰 － 岩崩冲击引起冰湖溃决
              洪水的级联过程。Ｓｃｈａｕｂ等           ［１２］ 在 Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒ研究基础上，采用 ＡＮＯＶＯ对 ＲＡＭＭＳ模型进行了评估分
              析，提出了冰－ 岩崩模型的构建方法，并进一步推进了冰 － 岩崩灾害链过程的模拟。田杨杨等                                          ［３４］ 基于

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