在印控克什米尔的喜马拉雅山脉中，那些数百年来滋养生态系统和人类生活的冰川，正以惊人的速度萎缩。这里拥有超过1.2万条冰川，冰层位于偏远、高海拔地带，传统上监测十分困难。

科学证据表明，气温上升、降水模式变化以及人类活动正在加速冰川消退，喜马拉雅地区的变暖速度超过全球平均水平。在这种变化面前，科学家开始借助人工智能（AI）来更好地理解这场危机，甚至寻找缓解之道。

从基于卫星的算法到预测性洪水模型，AI正在变革这个世界上最偏远、气候最脆弱地区的冰川科学。克什米尔大学地理信息学系教授兼主任伊尔凡·拉希德告诉阿纳多卢通讯社：“人工智能是游戏规则改变者。它能让研究人员精确掌握冰川现状，并为预警系统提供信息，发现潜在风险。”拉希德领导了该地区多项冰冻圈监测研究，目前正利用AI模型和卫星数据集改进冰川、冰湖和永久冻土的测绘。

他说：“AI能识别气候、积雪和地表温度的规律，预测永久冻土可能出现的地方，即使在偏远且数据匮乏的地区也能做到。”在一项研究中，拉希德考察了科哈莱冰川，该冰川常被称为克什米尔的“水塔”，他发现六十年间它的表面积损失了近四分之一。自1978年以来，冰川末端退缩了约900米，反映出更广泛的区域趋势。

这些发现与喜马拉雅地区的总体研究结果相符。2019年发表在《科学进展》上的一项研究发现，该地区冰川自2000年以来的冰损失速度是前几十年的两倍。国际山地综合发展中心数据显示，即使全球变暖限制在1.5摄氏度内，到2100年，多达三分之一的喜马拉雅冰川可能消失。

风险上升，湖泊扩张

冰川退缩最直接的后果之一是冰湖的快速形成和扩张。一项长期区域研究记录显示，这类湖泊的数量从1990年的253个增加到2018年的324个，突显出融冰加速和风险上升。这些湖泊可能引发冰川湖溃决洪水，这种突发且可能具有灾难性的事件能摧毁下游社区。在整个喜马拉雅地区，估计有近100万人生活在高风险湖泊附近。克什米尔大学教授兼研究员哈利德·穆尔塔扎告诉阿纳多卢通讯社：“冰湖是自然形成的，但需要仔细监测和管理。必须尽早识别风险因素，以防止灾难发生。”

最新研究强调AI在这一领域日益重要的作用。包括卷积神经网络和随机森林模型在内的机器学习技术，正越来越多地被用于利用卫星数据绘制冰川边界、检测冰损失和识别冰湖。对印度喜马拉雅地区的研究表明，与传统方法相比，基于AI的模型显著提高了冰川和湖泊检测的速度和准确性。AI最有前景的应用之一是预测冰冻圈相关灾害。通过将卫星图像与气候和地面观测数据相结合，AI模型能识别不稳定的冰湖并模拟可能的洪水情景。这些系统在脆弱山区的预警网络中被视为核心。包括由“山区冰川与永久冻土灾害”、NASA和欧洲空间局等组织支持的国际研究显示，AI驱动模型能显著提高冰川融化及相关风险预测的准确性。对于河流严重依赖冰川融水的克什米尔来说，这类预测能力对灾害准备和长期水安全保障至关重要。

克什米尔的实验室走向数字化

在克什米尔大学等机构，科学家将传统野外工作与先进计算工具相结合。通过整合卫星图像、实地观测和气候数据集，研究人员正在追踪冰川结构、物质平衡和运动的长期变化。研究员塔里克·阿卜杜拉告诉阿纳多卢通讯社：“实地观测仍然必不可少，但AI驱动的遥感技术正在帮助弥合关键数据缺口。在像克什米尔这样交通不便的山区，这些工具是无价的。”主要冰川的消退已经影响到灌溉农业、生物多样性和淡水资源供应。科学家警告，持续的冰损失还可能显著改变为下游数百万人口提供水源的河流系统。

在全球范围内，类似的方法正获得认可。发表在《环境遥感》和《冰冻圈》等期刊上的研究表明，AI辅助遥感能监测冰川动态、预测融化速率并评估未来水资源状况。拉希德说：“AI本身不是解决方案，但它正成为一种关键工具——帮助研究人员在气候变化面前行动更快、看得更远、规划得更好。”