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月震信号可用于探测月球地下水冰资源

美国马里兰大学、劳伦斯伯克利国家实验室和夏威夷大学等机构研究人员提出一种利用月震信号探测月球地下水冰的新方法，有望识别月球极地隐藏的冰资源，为未来月球基地建设和原位资源利用提供新的探测手段。近日，相关研究成果发表于《科学进展》。

月球水冰被认为是未来载人探月任务的重要资源。月球极地部分区域长期处于低温和永久阴影环境，使水分子能够以冰的形式长期保存。近年来，轨道遥感、撞击实验和探测任务已经提供了月球存在水冰的证据，但如何确定地下冰层的位置、厚度和储量仍是当前月球资源探测面临的重要问题。

研究人员提出利用月震产生的地震波作为识别地下冰层的重要信号来源。他们通过实验模拟、温度环境分析和地震波传播建模3种方式，研究冰存在条件下月球内部介质的地震响应特征。结果显示，冰能够增强月壤颗粒之间的结合程度，使地震波传播速度明显加快，并产生区别于干燥月壤的特征信号。当月震波穿过富含冰的区域时，其传播速度、振幅和反射特征会发生变化。通过分析这些变化，可以判断地下是否存在冰层，并进一步评估冰资源分布范围。研究团队进一步结合月球南极区域环境条件，对可能存在地下冰的区域进行了模拟分析。研究结果表明，相比仅依靠轨道遥感观测，地震探测能够提供地下结构信息，有助于提高对冰层深度、连续性和资源规模的认识。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1126/sciadv.adz7220

科学家借助人工智能模型高精度预测全球冰川储冰量

意大利威尼斯卡福斯卡里大学与意大利国家研究理事会极地科学研究所联合团队提出一种基于机器学习的全球冰川冰厚和储冰量估算模型IceBoost v2.0，利用全球超过700万组冰厚观测数据训练模型，并结合地形坡度、曲率、冰流速度和温度等26项物理与几何变量，对全球冰川冰厚和冰体积进行高分辨率模拟。近日，相关研究成果发表于《科学数据》。

冰川分布范围广、地形复杂，直接获取全球冰厚观测数据存在较大困难。传统冰川厚度测量主要依赖雷达探测、钻探和野外调查，覆盖范围有限，难以满足全球尺度研究需求。

研究团队利用来自全球不同区域的700多万组冰厚测量数据对IceBoost v2.0模型进行训练，并将模型应用于全球范围内应用最广泛的冰川数据库之一 ——兰道夫全球冰川清单（RGI）中的全部冰川。模型基于冰川轮廓、地形特征、冰流运动和气候条件等信息，对每一处冰川进行逐点冰厚模拟，从而计算冰川总体积。研究估算表明，全球冰川（不包括南极冰盖和格陵兰冰盖）约储存15万立方千米冰体，如果全部融化，将导致全球平均海平面上升约32.3厘米。该模型对冰川空间分布的模拟精度明显优于传统方法，部分区域与实地观测结果的匹配度提高约40%。

冰川融水是全球许多地区河流径流的重要来源，支撑生态系统、农业生产和居民用水。研究指出，全球约19亿人口生活在不同程度依赖冰川水资源的区域。更加准确的冰川厚度和储冰量估算有助于提高未来淡水资源变化预测能力，尤其是在南美部分干旱地区以及其他水资源压力较大的区域。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41597-026-07744-9

利用水文数字孪生技术提升洪水风险预测与气候适应能力

近日，美国加州大学伯克利分校智能基础设施实验室公布了其目前推进的“帕哈罗水文数字孪生项目”的详情。

帕哈罗水文数字孪生项目旨在利用数字孪生、人工智能、传感器网络和水文模拟技术，构建面向洪水风险管理的新型基础设施决策平台。该项目以加州蒙特雷县帕哈罗河流域为研究和应用场景，通过建立物理流域系统与数字模型之间的动态连接，实现对水文过程、基础设施状态和极端天气影响的实时分析，为社区洪水预警、防灾减灾以及未来气候适应性规划提供技术支持。

帕哈罗河流域长期面临洪水风险，极端降雨事件和气候变化进一步增加了区域防洪管理压力。项目团队认为，传统洪水管理方式主要依赖历史水文记录、工程标准和定期检查，在面对降雨模式变化、极端天气增加以及复杂流域环境变化时，难以及时提供动态风险评估。为此，帕哈罗水文数字孪生项目通过整合河流水位、降雨、地形、土地利用、遥感影像以及基础设施运行状态等多源数据，构建流域高精度数字模型，对不同气候和洪水情景进行模拟分析。

该数字孪生系统能够将实时观测数据持续输入虚拟模型，并根据流域状态变化更新预测结果。例如，在强降雨发生前，系统可以模拟不同降雨强度下洪水传播路径、水位变化以及防洪设施承载能力，帮助管理部门提前识别潜在风险区域并优化应急响应方案。同时，该项目也关注长期基础设施管理，通过持续积累运行数据，评估堤坝、排水设施等关键基础设施的性能变化，为未来防洪工程建设、维护投资和气候适应性规划提供依据。（刘文浩）