该研究聚焦青藏高原南部冰湖溃决洪水灾害，系统分析冰川与冰湖分布特征，综合运用遥感影像、地理信息系统（GIS）及机器学习技术，剖析历史冰湖溃决事件规律。研究团队创新整合支持向量机（SVM）和多层感知机（MLP）算法，构建冰湖溃决易发性评估体系，精准量化区域内冰湖溃决风险。结果显示，6月至9月为冰湖溃决高发期，冰崩、冰碛坝失稳及强降水为主要诱因，约17.4%的冰湖处于高或极高风险等级，中部和东部子区域风险尤甚。该研究为青藏高原及类似高山地区防灾减灾提供了科学方法与技术支持。