[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
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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。
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📚 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-z
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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。
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