西藏吉隆泥石流21人遇难541人失联：三维激光扫描在堆积体厚度分区与重点区域搜寻定位中的应用

9月2日20时，西藏自治区政府新闻办通报了吉隆“8·26”泥石流灾害的应急处置进展：截至2日12时，已造成21人遇难、541人失联，发现遗物847件。尼泊尔方面同期公布，北部地区泥石流造成的死亡人数升至1204人。

几个数字值得单拎出来看。核心区泥石流堆积物平均厚度4米、最高达16米，表面覆盖大量巨石和淤泥；搜救面积累计159.1万平方米；2日上午沿G216线通往吉隆口岸的陆路通道基本抢通，累计投入抢通人员1333人次、专业设备658台次。救援已转入分区搜寻，一边在浅层搜寻基础上用专业仪器做深度搜寻，一边对停车场、联检大楼、宿舍楼等建筑做重点搜寻。

这类灾害的难点不在人力，在信息。人埋在几米厚的堆积体下面，表层还压着巨石，盲目开挖慢，而且危险。往下挖多深、往哪个方向挖、挖到什么程度可以判定无发现，靠的都是空间数据。

先要知道原来地面在哪

算淤积厚度，方法本身很直接：拿灾前地形和灾后地形做差。真正的麻烦是灾前数据从哪来。

高分遥感影像能给出平面范围，高程精度不够用。我们做这类项目一般同时走两条路。一条是找历史测绘成果，国土部门的地形图、水利部门的河道断面资料、交通部门的公路竣工数据，能找到就先拿来用。另一条是用周边未受灾区域的实测数据做参照，同一条沟道上下游的坡度和沟床形态，推算受灾段的原始沟床线。

两条路都不完美，所以要把误差区间一起交付。给抢险指挥部的数据，我们从来不会只报一个厚度数字，而是给区间加置信说明。挖到3.5米没发现和挖到4.5米没发现，决策含义完全不同，前者还要继续，后者可能需要换区域。

无人机先扫面，地面站再补点

159万平方米的堆积区，作业必须分层做。

第一层用无人机。这个区域在喜马拉雅断裂带深切峡谷区，海拔高、坡度陡，人上不去的地方占多数。无人机激光雷达的优势是能穿透部分植被直接打到地面，把沟道形态和堆积体表面完整采下来。整个区域的厚度分布图靠这一层出。

第二层用地面站和手持设备补关键点。联检大楼、宿舍楼、停车场这些重点区域，需要知道建筑被淤埋到第几层、入口在哪个方位、结构变形到什么程度。地面扫描精度到毫米级，能给出建筑构件的具体状态。

第三层是机械作业面的实时复测。清淤机械进去之后，每天收工扫一次作业面，把当天挖到的深度和范围记下来，跟模型比对，避免重复开挖或者漏挖。

建筑被埋之后，坐标比图纸有用

停车场、联检大楼、宿舍楼这几个重点区域，救援要的是具体位置：楼有几层，各层大致标高多少，楼梯间在哪，出入口朝哪个方向。

这些信息设计图纸上有，可图纸和实际施工会有偏差，何况建筑已经被淤埋了一部分。我们的做法是先扫后推。用无人机把建筑露出地表的部分和周边地形一起采下来，确定平面位置和朝向；再结合灾前影像或者档案资料推算各层标高；最后在点云上把推算出的楼层线标出来，交给现场做分层搜寻参考。

这套流程有个前提，得拿到建筑的原始资料。这也是我们一直建议口岸、园区、厂矿这类单位在平时就把重要建筑做一次完整建档的原因。真到出事时临时翻图纸，时间根本不够。

次生灾害监测要固定基准

通报里提到，现场用滚石雷达、边坡雷达对周边山体、沟口、堆积体做24小时不间断监测，气象部门每6小时提供精细化预报，每个搜救作业点配备1名专职安全员，统一撤离信号和逃生路线。

雷达测的是位移速率，属于相对变化量。要把不同设备、不同时段的数据放到一起比较，必须有稳定的基准点。这个基准点不能设在堆积体上，堆积体本身在蠕动，几天就能变几厘米。基准要打在两侧稳定基岩上，并且定期用扫描复核基准点自身有没有动。

我们在类似的堆积体项目上踩过坑。第一次布点图省事，把标靶打在看起来很稳的大块石上，三天后发现整体数据漂移，只能返工重测。后来改成每个基准点都用地面扫描做一次周边地形快照，每次复测先核基准再读数据，这个顺序不能反。

清淤结束不是终点

8月30日堰塞湖已经自然泄流，风险排除，冰岩崩冲击形成的小型水体也已排空。这两条是已经确认的信息。

接下来要处理的是沟道。泥石流过后沟床抬高，过流能力大幅下降，同样的降雨量下一次可能漫到完全不同的位置。抢通之后应该尽快把新沟道完整测一遍，建立新的断面序列。这份数据是后续做治理设计、划危险区、定搬迁范围的依据。

吉隆口岸位于喜马拉雅断裂带深切峡谷区，灾害源区多分布在高海拔高位山体与悬冰川地带，部分灾害源位于境外，跨境联防联控难度大。这种条件下，全流域的地形底图比单点监测更有价值。有了底图，至少能说清楚水从哪来、可能走到哪。

云绘科技在深圳做激光三维扫描服务，精度做到2毫米以内，累计完成500多平方公里采集，服务过80多家机构。地质灾害应急测绘、堆积体方量测算、建筑淤埋层位定位这些项目我们做得比较多。技术流程见技术方案，历史项目见案例页。