LOC3G项目框架下国际学术交流活动在克劳斯塔尔工业大学成功举办

特里布文大学是尼泊尔历史最悠久、规模最大、影响力最广泛的综合性大学之一，也是尼泊尔高等教育和科学研究体系中的核心机构。学校长期承担尼泊尔全国范围内高等教育和专业人才培养的重要任务，在校学生规模约40万人，约占尼泊尔高校学生总数的80%，在该国教育、科研和社会发展中具有举足轻重的地位。其地质学、工程地质和地质灾害研究面向喜马拉雅山区复杂地质环境、重大自然灾害防治、基础设施建设和区域可持续发展需求，为尼泊尔地质灾害风险评估、山区工程安全和防灾减灾体系建设培养了大量专业人才，也为国际社会认识和研究喜马拉雅地区地质灾害问题提供了重要学术支撑。

LOC3G项目全称为“地球物理、地质灾害与地质工程中的局部化研究”（Localization in Geophysics, Geohazards and Geoengineering），是欧盟玛丽·居里学者交流计划资助的国际合作项目。项目聚焦复杂地质环境中的局部化变形问题，结合多尺度、多物理场建模、实验研究、地质调查和工程应用，推动地质灾害识别、风险评估和工程安全预测方法的发展。项目汇聚了来自欧洲和亚洲多所高校、科研机构及工程企业的合作伙伴，通过科研人员互访、联合研究、学术培训、博士生学校和野外考察等形式，促进不同学科、地区和研究传统之间的交流合作。

作为项目的重要参与单位，克劳斯塔尔工业大学积极参与LOC3G相关研究，并持续推动与国际合作伙伴在地下工程安全、地质灾害防控、能源地质和多场耦合数值模拟等方向开展深入合作。此次Thapa教授来访，不仅是一次面向师生的专题学术报告，也是LOC3G项目框架下欧洲与南亚合作伙伴持续交流的重要组成部分，进一步加强了项目团队在地质灾害研究、工程地质调查、数值模拟方法、人工智能应用和青年科研人员培养等方面的合作联系。

侯正猛教授主持交流活动并回顾尼泊尔合作基础

克劳斯塔尔工业大学地下能源系统研究所侯正猛教授主持本次学术交流活动，并对Thapa教授的到来表示热烈欢迎。侯正猛教授长期从事地下能源开发、岩土工程、岩石力学、多场耦合过程、地下储能、地热开发及二氧化碳地质封存等领域研究，在地下能源系统与工程地质相关方向具有丰富的科研经验和广泛的国际合作基础。

近年来，侯正猛教授积极推动克劳斯塔尔工业大学与LOC3G项目国际合作伙伴之间的学术联系，并曾赴尼泊尔开展学术访问、科研交流和喜马拉雅山区工程地质野外考察。相关访问进一步增进了双方对喜马拉雅山区复杂地质环境、工程地质条件及地质灾害挑战的共同认识，也为后续开展联合研究、师生互访与项目合作奠定了良好基础。

侯教授在活动中表示，地质灾害防治、地下工程安全和能源地质研究都高度依赖跨学科视角与国际合作。面对山区地质灾害频发、极端天气事件增多以及基础设施建设对工程安全提出更高要求的现实背景，加强地质学、岩土工程、数值模拟、人工智能和灾害管理之间的融合具有重要意义。此次Thapa教授来访，为双方在LOC3G项目框架下继续深化合作、拓展科研网络和加强青年人才培养提供了新的契机。

聚焦喜马拉雅山区地质灾害研究前沿

报告中，Thapa教授结合其长期在尼泊尔喜马拉雅山区开展的科研工作和野外调查经验，系统介绍了该地区复杂的地质构造背景、动态山地系统特征及典型地质灾害的形成机制。尼泊尔喜马拉雅地区地处全球构造活动最强烈的造山带之一，受板块碰撞、构造抬升、强降雨、河流侵蚀、地震活动及人类工程建设等多重因素影响，长期面临滑坡、崩塌、泥石流、河谷堵塞和山地灾害链等风险。Thapa教授指出，喜马拉雅山区地质灾害具有显著的空间差异性和过程复杂性，其形成与演化受地形地貌、岩性组合、断裂构造、降雨格局、土地利用及道路工程活动等因素共同控制。因此，对该地区地质灾害进行科学识别和风险评估，需要将传统地质调查、工程地质分析与遥感、GIS、数值模拟及数据驱动方法相结合，开展多源信息综合研究。

围绕山区地质灾害风险识别与预测，报告展示了从滑坡清单数据库构建、野外调查、地形因子提取、地质图件整理到多模型分析与风险制图的完整研究流程，体现了从现象识别、机理分析到模型预测和风险管理的系统化研究思路。在研究方法方面，Thapa教授重点介绍了GIS空间分析、三维地质建模、有限元数值模拟以及机器学习等技术在滑坡灾害研究中的综合应用。报告展示了基于遥感影像、地形图、地质图、野外调查数据和滑坡清单数据构建地质灾害数据库的过程，并介绍了坡度、坡向、高程、曲率、土地利用、工程地质条件、道路距离、河流距离、地形湿度指数、植被指数和水流能量指数等关键因子的提取与处理方法。通过ArcGIS Model Builder等自动化工具，研究团队将复杂、重复的空间数据处理步骤转化为可复用工作流，提高了多区域、多情景和多因子分析效率，也说明数据采集、数据库建设和特征工程是地质灾害智能预测模型可靠性的关键基础。

在数值模拟方面，报告介绍了极限平衡法（LEM）、有限元法（FEM）和粒子有限元法（PFEM）等方法在边坡稳定性分析和滑坡运动过程模拟中的应用。通过对不同坡高、含水条件和材料参数下安全系数及滑坡运动过程的模拟，相关模型能够揭示坡体失稳前后的力学行为、滑动速度演化和堆积过程，为理解滑坡灾害的物理机制提供支撑。在机器学习应用方面，Thapa教授介绍了逻辑回归、随机森林、支持向量机、人工神经网络等模型在滑坡易发性评价中的应用，并通过ROC曲线、AUC指标和交叉验证等方法对模型性能进行比较。报告还引入可解释人工智能（Explainable Artificial Intelligence, XAI）方法，利用SHAP等工具分析工程地质条件、地形湿度指数、坡度、道路距离、河流侵蚀和土地利用等因素对模型输出的贡献，从而增强机器学习结果的透明度和工程可信度。

除模型方法外，Thapa教授还分享了尼泊尔在地质灾害监测预警和社区防灾减灾方面的实践经验，介绍了面向山区社区的滑坡早期预警系统（Early Warning System, EWS）建设情况，包括灾害信息采集、风险等级判断、移动端信息发布和社区响应机制等内容。报告强调，地质灾害研究不能停留在风险图或模型指标层面，真正具有应用价值的成果需要转化为可理解、可传播、可执行的预警信息和管理措施。因此，将科学模型与实际预警系统、社区参与机制和灾害管理流程相结合，是地质灾害研究走向实际应用的重要环节。

现场讨论热烈，促进跨学科思考与青年学者交流

在交流讨论环节，与会师生围绕机器学习模型的泛化能力、数据质量与特征工程在智能预测中的作用、传统数值模拟与数据驱动方法的融合路径、模型可解释性以及地质灾害预警系统在不同区域推广应用的可行性等问题展开了热烈讨论。侯正猛教授结合自身在岩土工程、地下能源系统、多场耦合过程和国际合作研究中的经验指出，滑坡灾害的形成与演化是一个受多因素共同控制的复杂过程，不能仅从坡度、地形地貌、降雨和土地利用等表层因素进行理解，还应充分考虑区域构造地质、地层结构、岩性组合、断裂发育、地下水活动以及工程扰动等深部和长期控制因素。特别是在喜马拉雅这类构造活动强烈、地形起伏剧烈、极端降雨频发的山区，构造地质条件往往决定了斜坡体的基本稳定性和潜在破坏模式，而气候变化和极端天气事件则可能进一步触发或放大滑坡、泥石流等灾害风险。因此，在开展滑坡灾害风险识别、智能预测和预警系统建设时，应进一步加强构造地质背景、工程地质条件、气候变化影响和水文地质过程之间的综合分析。

围绕地质灾害监测与预警问题，侯正猛教授进一步提出，未来可在传统野外调查和地面监测基础上，结合无人机、卫星遥感、光纤监测、地面传感器和多源环境监测等技术，构建空天地一体化、连续化和多尺度的山区地质灾害监测体系。例如，无人机可用于高分辨率地形测绘、灾后快速调查和局部危险区域精细识别；卫星遥感可用于大范围地表形变、地貌变化、植被覆盖变化和潜在风险区的长期连续监测；光纤监测技术可用于获取边坡内部及关键部位的位移、变形和应力变化等信息；地面传感器和现场监测系统则可持续记录降雨量、地下水流速、孔隙水压力、温度变化以及其他水文地质参数。通过将空中遥感、卫星观测、现场监测和地下监测数据相结合，可以更加全面地刻画斜坡体从缓慢变形到失稳破坏的演化过程，为滑坡风险识别、过程分析和预警判断提供更加可靠的数据支撑。

在预测方法方面，侯正猛教授建议，未来可进一步将多源监测数据、构造地质模型、工程地质参数、气候与极端天气信息以及有限元数值模拟方法纳入统一分析框架，建立更具物理基础和工程解释力的综合预测模型。通过将构造地质条件、地下水变化、强降雨过程、坡体位移变形、应力演化和历史滑坡清单等信息进行融合，不仅可以提升机器学习模型的预测精度，也有助于避免模型仅停留在统计相关层面。特别是在复杂山区地质灾害研究中，数据驱动方法应与机理认知、数值模拟和现场监测相互补充，从而推动预测模型从单纯输出风险等级进一步走向灾害演化过程理解、预警阈值确定和工程防控决策支持。

侯正猛教授还指出，在全球气候变化和碳中和目标背景下，地质灾害研究与地下能源系统安全、地热资源开发、二氧化碳地质封存和地下工程长期稳定性等问题之间存在更加紧密的联系。一方面，气候变化可能导致强降雨、极端天气和水文地质条件变化加剧，从而增加山区滑坡、泥石流和边坡失稳风险；另一方面，地下能源开发、地热利用和二氧化碳地质封存等工程活动也需要充分认识地下岩体结构、地应力状态、渗流过程和长期稳定性问题。因此，将地质灾害风险评估、地下能源系统安全评价、智能监测技术和数值模拟方法相结合，不仅有助于提升山区灾害预警能力，也能够为复杂地质环境下的能源开发与工程安全提供重要支撑。

讨论中，师生们也进一步关注机器学习方法在工程地质应用中的实际价值。一方面，机器学习模型能够在大范围区域内快速识别潜在风险区，并为遥感、地形、地质、水文和土地利用等多源数据融合提供灵活框架；另一方面，模型预测效果仍高度依赖滑坡清单质量、地质背景理解、空间采样策略和环境因子构建，难以脱离扎实的地质调查、监测数据和工程经验独立发挥作用。相关讨论表明，地质灾害研究需要在数据驱动方法与机理认知之间建立更紧密的联系，将机器学习、可解释人工智能、有限元模拟、构造地质分析、空天地一体化监测和工程实践需求有机结合，推动相关研究从模型性能评价进一步走向过程解释、风险管理和实际应用。

本次报告内容涵盖地质调查、GIS分析、数值模拟、机器学习、可解释人工智能和灾害预警实践等多个层面，为不同学科背景的青年研究人员提供了良好的交流机会。通过报告和讨论，与会者不仅加深了对喜马拉雅山区复杂地质灾害问题的认识，也进一步理解了构造地质条件、极端天气事件、地下水活动、多源监测数据和智能算法在复杂地质系统研究中的协同作用。

面向未来：持续推进国际合作与青年人才培养

报告结束后，侯正猛教授代表LOC3G项目团队对Thapa教授的精彩报告和深入交流表示感谢。随后，Thapa教授在侯教授及研究团队成员陪同下，在地下能源系统研究所周边进行了参观交流，并进一步了解研究所在地下能源开发、地热利用、二氧化碳地质封存和岩土工程实验研究等方向的科研工作。双方围绕相关研究基础、未来联合科研项目、学生交流和长期合作机制等议题进行了进一步探讨。

此次国际学术交流活动不仅加深了与会师生对尼泊尔喜马拉雅地区地质灾害特征及相关研究前沿的了解，也进一步拓展了克劳斯塔尔工业大学与特里布文大学之间的学术联系。活动充分体现了LOC3G项目在促进科研人员流动、推动跨学科融合、拓展国际合作网络和培养青年科研人才方面的重要作用。未来，双方将继续依托LOC3G等国际合作平台，在地质灾害风险评估、地下能源系统安全、智能预测方法、可解释人工智能、数值模拟和青年科研人员培养等领域开展更加深入和广泛的合作，共同推动相关学科发展，为复杂地质环境下的工程安全与灾害风险防控贡献科研力量。