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冰川湖泊溃决洪水（GLOF）是一种被研究人员广泛认识的自然灾害,其爆发后的巨大破坏能力对自然生态环境和人造基础设施安全等都构成严重威胁。因此,进行GLOF风险评估是非常必要的,特别是在有水电站的流域内,如果不进行GLOF风险评估,可能会造成巨大的社会经济损失。此外,还需要综合汇编水文、地质、地貌和气候数据,以便对水电站等重要项目进行可行性研究和设计研究。值得注意的是,文献中已有很多方法可用于评估冰湖溃决洪水。这些方法通过方法构造的类型、评价特征的数量和选择、评价过程中所需的输入数据和主观性比率来区分,有些是适应环境设计的,有些是设计来适应的。评价程序对输入数据的要求和主观性的要求通常被认为是其重复使用的根本障碍。最近的一项研究考察了这些方法在高山环境中的适用性。结果表明,所采用的方法均不满足所有规定的标准,且需要耗费大量的人力、时间和成本,因此,需要一种新的方法来适用于高山环境中水电项目安全性评估。此外,由于现有的GLOF风险评估方法的主客观局限性,我们提出了一种新的、易于应用的基于历史冰湖溃决洪水流量和影响规模的四步筛选方法,应用范围更广,不需要根据主题区域进行适应变化,这也允许成本效益和时间效益重复使用这个模型,因为它不保证一个大的团队,数月的分析,昂贵的设备和现场旅行和样品收集。在这项研究中,我们的工作重点是在阿伦河流域的上阿伦水电站项目（UAHEP）,除了建立水文、地质、地貌和气候数据库之外,我们还采用了一种新的、更全面的方法来确保水电站的安全项目。在本研究第一阶段,确定了49个面积大于0.1km2的冰川湖,以供进一步分析。对这49个冰川湖进行了1990-2018年间的地理描述和地貌分析,以便在根据本研究提出的新模型进行严格筛选之前,在初步阶段更好地了解在自然和人为环境下冰川湖的性质。在第二阶段,取消或增加气候变化因子及其对研究区冰川湖泊详细风险评估的影响是非常重要的,因此,我们分析了该地区气温、降水趋势与记录的GLOF事件的发生之间的关系,发现GLOF的规模随降水量和温度的增加而增加可能是影响研究区冰川湖泊详细风险评估的主要因素。然而,从1960年到2018年的气候分析表明,气候变化与全球变暖频率之间的关系尚不清楚;在第三阶段,补充编制水文、地质、地貌和气候数据资料,以协助基础设施的设计和建设,具体如下:据此计算,UAHEP坝址处的年平均流量约为217 m3/s。100年一遇的大坝和发电站坝址洪水预计分别为2620 m3/s和2980 m3/s。编制了SWAT模型,并用于模拟大坝和发电站现场的可能最大洪水（PMF）。UAHEP坝址处的PMF洪峰估计为4990 m3/s。UAHEP厂房址处的PMF洪峰估计为6060 m3/s。区域地质研究表明,研究区位于下喜马拉雅中陆单元。这一地区存在诸如MCT、std、MBT、MFT和MHT等冲断层。其中,MCT向北延伸,位于拟建坝址的东侧和西侧。MCT与项目坝址之间的最短距离为3至5公里。根据最新的地震危险性评估,坝址和厂房址的OBE峰值地面加速度（PGA）分别为0.12和0.11g。坝址SEE的PGA为0.74g。储层地质分析表明,储集盆地基岩以片麻岩为主。库区为微风化、新鲜岩体,预计渗透性低,阿伦河谷为区域最低排水点。坝址基岩主要为ZG1区（Ⅱ级）,为微风化新鲜片麻岩。由于该区岩体强度高,通常选作坝址基础。1960-2019年的滑坡分布表明,在273个滑坡中,有15个可能是沿UAHEP主河道的滑坡坝。根据其发生时间进行进一步审查,确定其中5个是相对于2010年的新滑坡,因此,这5个滑坡可能需要进一步研究其对UAHEP的影响。在第四个阶段,基于历史GLOF事件记录的受影响长度和体积,我们提出了一个新的方法来用于识别4个潜在的关键湖泊;并根据历史GLOF事件进行最坏情况的情景模拟,根据受影响的长度范围对湖泊进行筛选,并假设每个湖泊都有爆发的可能性,因为在评估的初步阶段如果多标准评估排除了一些湖泊,但由于这些标准本身的不确定性,导致结果可能仍然是有问题的。另一方面,如果多标准评估确定某些湖泊具有潜在危险,而这些冰川湖泊也不对重点地区构成威胁,这可能是因为它们即使爆发后的洪水路径与大坝/电厂现场之间能达到安全距离。在第五阶段,根据多准则评价、触发因素和破坏机制,确定了爆发概率,继而对湖泊进行了深入细致的研究。通过研究发现在四个冰川湖泊中,下巴伦湖和强中克措湖为临界湖泊。一旦确定易受突发洪水影响的湖泊,洪水模拟和濒危区域的划定是风险管理程序的下一步。在第六阶段,利用MIKE 11软件进行了大坝/电站断面可能流量的数值模拟,专家们认为该方法更适合在喜马拉雅地区应用,并将计算结果与广泛使用的经验方法和历史湖泊观测结果进行了对比分析突出事件,进一步讨论了确定的重点水电站设计推荐临界湖泊的物理性质、触发因素和突出概率。巴伦冰川下湖的GLOF模拟结果表明,该湖的爆发可能引起洪峰高达10144m3/s的洪水流量,洪峰在溃决发生后1小时1分钟到达发电厂址时将衰减到8478m3/s左右。强钟克措冰川湖的GLOF模拟结果表明,强钟克措冰川湖的溃决可能引起8983m3/s的洪峰流量,溃决发生后约1小时14分钟到达坝址时,洪峰将衰减到7576m3/s左右。泄洪发生后约1小时30分钟到达厂址,泄洪流量进一步减弱至6935m3/s左右。两个冰川湖的估计洪峰流量与历史上爆发洪峰流量比较接近。将已确定的两个临界湖泊的突出洪峰估计值与不同经验模型和观测到的历史湖泊突出事件的结果进行比较,结果表明,该估计值与这些结果吻合得很好,事实上,在可接受的范围内,略偏于保守或安全的一面。因此,利用该方法建立的临界湖泊及其溃决洪水的识别模型是合理可行的。此外,虽然本分析所采用的方法和方法是新的,但本研究的结果与世界银行（WB）、尼泊尔电力局（NEA）、Claque和Connor以及ICIMOD一致。2019年10月,我们走访了中国西藏日喀则地方水利局,发现青藏宗阁措浩湖被确定为潜在的危险冰川湖,这与本次研究的结果也是一致的。通过与现有的冰湖溃决洪水敏感性评价方法的比较,我们认为该方法具有以下优点和潜力:基于历史格洛夫影响长度和体积的新模型更适合于工程产品,因为研究单个湖泊的前提条件是最小化,这是由现有文献中的常规方法建议的;可重复性,它允许对冰湖溃决洪水敏感性及其时间演变进行倒退、现在和近期的评价;多重结果原则,允许识别每个湖最可能的GLOF场景,并允许省略在特定情况下不起作用的特征（场景、决策树）;另外,从经济和时间效益上本研究介绍的评估方法并不需要数百万美元的预算、庞大的团队、多年的分析、昂贵的设备以及到冰川湖的现场旅行等,正如在一般大型水电项目的建设,只需要常规的全球环境足迹分析。为了实现这些目标,我们进行了一系列密集和综合的案例研究、数据收集以及GLOF模拟和分析。