泥石流顺着沟谷奔涌而下，裹挟泥沙巨石一路冲刷……电脑屏幕上，昆明市东川区蒋家沟泥石流暴发时惊心动魄的场景被精准复刻。这一幕，是基于“数字智能仿真实验室”生成的仿真场景。

　　近日，中国科学院成都山地灾害与环境研究所正式上线“数字智能仿真实验室”。该平台依托西南9个野外台站资源、整合超1500万条观测数据搭建而成，是集数字可视化、智能仿真于一体的实验平台。平台将泥石流、冰崩等山地灾害“装进”电脑，实现全流程模拟，让原本枯燥的数据得以立体化、具象化，科研人员在屏幕上就可看到动态演变特征。

智能模拟仿真 复刻典型地灾场景

　　打开“数字智能仿真实验室”页面，首先映入眼帘的是一张卫星影像图，上面清晰地标注着贡嘎山等野外台站的点位。记者点击东川站“蒋家沟泥石流模拟仿真”模块，专属数据页面即刻跳转，山地地貌与灾害过程被完整复刻进数字空间。

　　“平台收集了王朗、贡嘎山、东川、盐亭等9个野外台站的长期观测数据。”研发人员吴宇介绍，仅东川蒋家沟一处，就完整收录了1966年至2025年的242场泥石流的观测记录，涵盖洪峰流量、流变特性、沟道堆积高度等核心指标。

　　同时，盐亭紫色土农业生态、贡嘎山高山生态系统、波密冰川型泥石流等多维度观测数据，也悉数入库。原本枯燥零散的海量监测数据，被转化为三维热波图、动态趋势曲线等可视化成果，让抽象的数据变得直观可读。

　　“过去开展一次灾害模拟仿真，需要花大量时间读文献、调参数、做动画。现在只需在数字地形图上框选灾害区域，AI智能体就能结合地形自动匹配参数，还能联动视频生成模型输出动态动画，清晰展示灾害运动轨迹、流速变化、冲击范围与堆积方量，为研究灾害成因等提供参考，甚至能推演灾害可能威胁的村庄、道路与河道，为防灾规划提供量化参考。”吴宇介绍。

　　值得一提的是，平台仿真功能并不局限于观测站涉及的典型灾害场景。“只要具备数字高程地形图，任意区域都可以开展情景模拟，推演假设灾害发生后的破坏程度与影响范围。”吴宇说。

智能感知应用 用技术筑牢安全防线

　　除了对地质灾害的模拟推演外，针对山地学科野外观测与科研应用需求，“数字智能仿真实验室”还探索了多项智能感知技术应用。

　　研发团队整合人形目标识别、视频智能测速、多目立体测距等前沿感知技术，融合人工智能算法，优化形成高精度智能感知技术体系，为山地灾害全过程监测、冰崩雪崩早期风险预警提供坚实技术支撑。

　　山洪泥石流流速是研判灾害规模、预判演进态势的重要指标，传统流量计在大洪峰的冲击下容易被冲毁。为此，团队研发了视频智能测速试验算法。

　　“这套算法只需依托监控画面设置参考标记点，通过AI影像分析，就能算出实时流速。上游一旦捕捉到流速异常，就能为下游争取宝贵的避险窗口时间。”吴宇说，即使是应急救灾现场用手机拍摄的短视频，上传后也能完成定量测算，把过去靠专家经验估算的流速，变成可追溯的量化数据。

　　人形目标识别应用，则把技术的视角投向野外高风险区域的人员安全防范。西藏来古冰川冰湖区域，位于国道318沿线，不少游客会冒险走上结冰湖面打卡，冰面下暗藏的冰窟窿极易引发落水事故。

　　“平台基于开源人形检测模型进行算法增强，依托野外太阳能摄像头，即便拍摄距离远、画面中人物占比极小，也能精准识别人员。目前，这项技术还在测试中，未来或许可以扩大应用，复制到各类危险区域，以技术手段筑牢安全防线。”吴宇说。

　　据悉，目前平台网页端已面向科研人员及相关用户开放使用、实操体验。下一步，团队将持续扩充观测数据集，结合真实灾害案例优化模型，进一步完善风险预警能力，以数字科技为西南山地灾害防治、生态环境评估持续提供支撑。