[7月30日·译文] Landslides | 基于遥感分析印度查莫利县乔希马特镇地表加速形变——深部重力斜坡过程初步研究

Remote sensing–based analysis of accelerated surface movements in Joshimath Town, Chamoli, India: first insights into deep-seated gravitational slope processes欢迎点击关注或者关注wx公众号“搬砖小趴菜”快人一步获取最新科研成果。2026年7月30日Shobhana Lakhera、Michel Jaboyedoff、Marc-Henri Derron、Leo Letellier、Charlotte Wolff、Ajanta Goswami、S. P. Pradahan 研究团队在期刊 Landslides在线发表英文题目为《Remote sensing–based analysis of accelerated surface movements in Joshimath Town, Chamoli, India: first insights into deep-seated gravitational slope processes》的最新研究成果。印度喜马拉雅乔希马特镇坐落于大型岩崩堆积体RA之上近十年连续经历冰湖溃决洪水、2021 年岩–冰–崩泥石流及 2021–2023 年大范围地表形变危机逾千栋建筑受损。既往研究多将形变归因沉陷对滑坡几何、运动学机理与泥石流侵蚀效应缺乏定量刻画。研究集成无人机激光雷达、多时相卫星影像与野外验证建立首套综合滑坡编目图应用局部倾斜基准面SLBL方法首次实现三维失稳滑面建模构建 Sentinel-1 合成孔径雷达干涉测量InSAR三重框架解析滑坡运动学并发展滑面分析模型与极限平衡–有限元双稳定性评价。研究识别出三处活动深层滑坡承载于岩崩堆积体之上最大失稳深度约 350 m首次量化 2021 年泥石流诱发坡脚切蚀的加速效应证实孔隙水压力上升与坡脚侵蚀为关键失稳驱动因子。模型对 LS1、LS2 的位移再现一致性达 r² 0.76–0.92孔隙水压力升高使稳定安全系数下降约 18–22%前缘最低。具体数值见下方数据卡片。该成果为数据匮乏的高风险喜马拉雅山区提供了可迁移的遥感–几何–运动学–稳定性统一解释框架对城镇地质灾害早期评估与减灾具直接应用价值。 译文左右滑动翻阅温馨提示本译文由 AI 自动生成仅供快速阅读参考学术引用、正式研读与数据核对请务必以英文原文为准。← 左右滑动查看完整中文译文共 23 页→ 参考文献Lakhera S, Jaboyedoff M, Derron M H, Letellier L, Goswami A, Wolff C, Pradahan S P (2026) Remote sensing–based analysis of accelerated surface movements in Joshimath Town, Chamoli, India: first insights into deep-seated gravitational slope processes. Landslides. DOI: 10.1007/s10346-026-02803-zIF: 7.4 Q1 B2⚖️ 版权声明本文基于开源学术论文完成中文专业解读所有图表、数据、结论均完全来自原文版权归原作者及所属期刊所有。学术引用规范如需引用本文研究数据或结论请务必检索、核对并引用原始期刊论文不可直接引用本公众号推文。免责说明本文为非商用学术知识传播仅用于科研学术普及交流不代表原作者与期刊认可本公众号二次解读内容本文解读力求精准但正式科研使用请务必核对原文原始数据。禁止未经授权商用转载、二次售卖本文内容。衷心感谢原作者 Shobhana Lakhera, Michel Jaboyedoff, Marc-Henri Derron, Leo Letellier, Charlotte Wolff, Ajanta Goswami, S. P. Pradahan 完成的原创研究工作同时感谢期刊《Landslides》原名不翻译搭建专业学术传播平台为本研究领域提供规范、权威的文献查阅渠道支撑本文完成文献梳理与对比分析工作。 点击阅读全文查阅原文更多推荐阅读