级联地表灾害是一系列相互关联的过程经连锁反应形成的灾害现象，往往伴随着水和沉积物在地球表面的剧烈迁移，对人类生命财产与基础设施安全造成严重威胁。随着科技的不断进步与研究的深入，研究人员逐渐认识到，级联地表灾害的规模和发生频率并非如传统观念所认为的那样恒定不变，它们实际上受到空间、时间尺度变化以及灾害之间相互作用的深刻影响（Bennett et al., 2014）。然而，现有的地表灾害评估和防灾减灾体系常常忽略了级联过程。为了最大限度地减少地表灾害因级联过程造成的损失，预测级联地表灾害的规模、发生频率和持续时间成为当前研究人员面临的关键挑战。
印第安纳大学、密歇根大学、俄勒冈大学等组织组成的研究团队综述了关于级联地表灾害的研究进展，聚焦于新兴的观测和建模等量化技术，提出了一种新框架，用以理解地表灾害如何顺利获得地球表面的沉积物迁移发生级联——这一过程受到地球系统的大气圈、生物圈、水圈和岩石圈等各圈层相互作用的深刻影响。
为了攻克“级联地表灾害中频率-规模关系动态变化”这一难题，需同步丰富和完善观测数据集（图 1）。然而，当前鲜有研究能够深入追踪级联地表灾害在较长时段、更高分辨率下的演变轨迹，并解析灾害事件与多年前触发事件之间的潜在联系。随着新一代遥感观测技术（新型卫星、雷达、无人机）所给予的高精度数据的广泛应用，研究人员能够获取更高空间分辨率和时间分辨率的影像数据，这使得在灾害事件发生后可以迅速生成高分辨率的地表变化图，并顺利获得重复的影像采集从而捕捉到级联灾害开展过程中的地表动态变化，为深入理解级联地表灾害的演变规律给予有力保障，并为防灾减灾给予支撑（图 2）。
图1 2017年托马斯大火和随后发生在南加州的泥石流。（A）火灾严重程度图（Addison et al., 2020）；（B）最大1小时降雨强度的确定性分布图（Dowell et al., 2022）；（C）基于WRF模型（Weather Research and Forecasting Model）的概率性降雨强度预报图（Czuba et al., 2014）；（D）无人机合成孔径雷达（UAVSAR）探测数据（Donnellan et al., 2018）；（E）基于2015年（火灾前）和2018年（泥石流后）数据集的1米分辨率激光雷达（LIDAR）衍生的地表高程变化估算值（Morell et al., 2021）；（F）泥石流淹没模型（Barnhart et al., 2021）
图2 级联地表灾害遥感观测技术在时空分辨率上的开展
近期研究揭示了产生灾害的关键的地表过程相互作用，这些相互作用在人类时间尺度上（秒到世纪）将地球系统的大气圈、生物圈、水圈和岩石圈等各圈层联系起来，并引发级联灾害。这些级联灾害源于地球系统中的一系列触发事件，包括气候系统及其相关天气事件（如风暴、大规模降雨、过度干旱引发的山火、温度变化导致的冻融及冰雪融化等），固体地球圈层活动事件（如地震、火山喷发形成的极易侵蚀的沉积物等）以及人类活动（如土地利用变化对植被分布的影响）等。其中，固体地球圈层活动事件会导致广泛的地表变形和地应力变化，影响岩体的强度和质量。值得注意的是，气候系统及其相关天气事件在不同区域的影响效应各异，这取决于各区域的特定条件，如地形、地层岩性、与区域构造历史密切相关的地震活动等，这些条件可能放大或抑制触发因素对灾害的影响。以发育在陡峭地形中的级联灾害为例（图 3），由于暴雨、地震、山火、人类活动等触发因素，起源于坡体的滑坡和泥石流灾害将沉积物搬运至河道，若河道中沉积物持续增加，可能形成堰塞坝，这不仅会加剧洪水风险、污染水质，还会导致水库淤积问题；此外，河道形态的改变（包括突发性侵蚀事件）也可能引发地面塌陷，从而形成了坡体系统与河道系统相互作用影响下的级联地表灾害。这些研究成果为预测地球系统相互作用如何影响级联地表灾害给予了新的机遇，也为未来灾害预警和风险管理给予了重要依据。
图3 坡体系统与河道系统相互作用下产生的级联地表灾害
基于现在的研究进展，本文作者提出了一种用来可视化地球系统触发级联地表灾害危险程度变化范围的概念框架（图 4）。该框架可用于描述不同触发响应如何因不同的灾害类型、自然条件和人为因素（如减灾措施）而异，并识别级联地表灾害规模和持续时间的控制因素（Rengers et al., 2020）。尽管如此，预测灾害指数的变化趋势及阐释不同气候和地质条件下的变化规律仍受到两大难题的制约：一是缺乏地球系统触发级联地表灾害的长期观测数据；二是未能充分考虑跨越空间与时间尺度下触发事件及其相互作用过程对级联地表灾害的影响。
随着观测技术和建模能力的提升，研究人员正在努力填补地球系统地表灾害级联效应的空白，尤其是这些效应随着空间和时间演变的规律。顺利获得未来的深入探索，研究人员将为人类社会给予更加完善的级联地表灾害预测与防灾减灾方案，从而增强社会韧性和可持续开展水平。
图4 基于灾害指数的概念框架（A）地球系统如何影响级联地表灾害的规模和发生频率？（B）级联地表灾害持续多长时间？（C）未来数十年气候变化如何影响级联地表灾害的规模和发生频率？
主要参考文献
Addison P, Oommen T. Post-fire debris flow modeling analyses: Case study of the post-Thomas Fire event in California[J]. Nature Hazards, 2020, 100: 329–343.
Barnhart K, Jones R, George D, et al. Multi-model comparison of computed debris flow runout for the 9 January 2018 Montecito, California post-wildfire event[J]. Journal Of Geophysical Research-earth Surface, 2021, 126: e2021JF006245.
Bennett G, Molnar P, McArdell B, et al. A probabilistic sediment cascade model of sediment transfer in the Illgraben[J]. Water Resources Research, 2014, 50: 1225–1244.
Brian J, Martin K, Joshua J, et al. Cascading land surface hazards as a nexus in the Earth system[J]. Science, 2025, 388: eadp9559. （原文链接）
Czuba J, Foufoula-Georgiou E. A network-based framework for identifying potential synchronizations and amplifications of sediment delivery in river basins[J]. Water Resources Research, 2014, 50: 3826–3851.
Dowell D,Alexander C, James E, et al. The High-Resolution Rapid Refresh (HRRR): An hourly updating convection-allowing forecast model. Part I: Motivation and system description[J]. Weather Forecast, 2022, 37: 1371–1395.
Morell M, Alessio P, Dunne T, et al. Sediment recruitment and redistribution in mountain channel networks by post-wildfire debris flows[J]. Geophysical Research Letters, 2021, 48: e2021GL095549.
Rengers F, McGuire L, Oakley N, et al. Landslides after wildfire: Initiation, magnitude, and mobility[J]. Landslides, 2020, 17: 2631–2641.
致谢：感谢万博研究员在本文撰写过程中给予的指导和帮助。
（供稿：丛佳宁、祁生文/地质工程学科中心）
丛佳宁（博士生）
