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在全球气候变化、极端降水频发与人类工程活动的共同影响下，山洪灾害呈现高发、突发态势，对人民生命财产安全、生态环境及基础设施构成严重威胁。系统开展山洪灾害的形成机制与智慧防控研究，是降低灾害损失、保障国土安全的关键途径。近年来，随着多源卫星观测、智能监测及数据融合产品的日益丰富，山洪灾害预警与防控方法呈现出多源、多维、多态的特点，为灾害的全过程精准模拟与动态管控提供了较为可靠的技术支持。同时，以深度学习和基础模型为代表的人工智能算法，有效提升了山洪灾害风险评估、监测预警及应急处置的能力。
为进一步提升我国山洪灾害智慧化防控水平，服务国家防灾减灾救灾重大战略需求，推动多源数据与人工智能等前沿技术在山洪灾害过程模拟、风险评估与防控实践中的深度交叉与融合，促进新理论、新方法、新技术与新模式在灾害防控实践中的转化应用。《地球科学》（EI收录，入选中国科技期刊卓越行动计划项目）特设“多源数据与AI驱动的山洪灾害智能预警与风险评估”专辑，现面向国内外专家学者公开征稿。
一、专辑主题与征稿方向
本专辑围绕“多源数据与AI驱动的山洪灾害智能预警与风险评估”主题进行征稿，具体研究方向包括且不限于：
1. 山洪灾害的演变规律及成因分析；
2. 山洪灾害制图、危险性区划及风险评估；
3. 极端降水下山洪与崩塌、滑坡、泥石流的耦合演化机制及关联性研究；
4. 智慧水利与山洪灾害链防控的多源数据融合技术研究；
5. 人工智能驱动的山洪灾害预测预警模型研究；
6. 山洪灾害链韧性评估与优化提升；
7. 数字孪生山洪灾害场景构建理论与关键技术；
8. 气候变化背景下山洪灾害链的应急决策支持与智能响应；
二、征稿要求及注意事项
1.投稿截止日期：2026年10月20日，请严格遵守提交截止日期，过期将不再接收首次投稿。
2.论文应属于作者的原创成果，数据真实、可靠，未在正式出版物上公开发表，严禁一稿多投。
3.投稿方式：通过《地球科学》编辑部投稿系统https://mc03.manuscriptcentral.com/es进行投稿，投稿时选择“多源数据与AI驱动的山洪灾害智能预警与风险评估”专辑。
4. 论文格式：按照《地球科学》最新的投稿要求，请参考投稿指南http://www.earth-science.net/news/tougaozhinan.htm。
5.稿件被录用后，版面费由作者自理。
6.本专辑为正刊出版发行，所有稿件的审稿、编辑和出版由编辑部严格按程序执行，通过本刊主编终审后方可发表，不符合送审要求的稿件将在初审时被退回，录用后的稿件会优先在线出版。
7. 涉密内容请经过单位的保密审查后投稿；涉及敏感重大工程名称等时，须回避具体名称。
三、专辑召集人及联系人
1.专辑召集人：
王力哲，教授，清华大学深圳国际研究生院，lizhe.wang@foxmail.com
关庆锋，教授，中国地质大学（武汉），guanqf@cug.edu.cn
窦杰，教授，中国地质大学（武汉），douj888@gmail.com
罗显刚，教授，中国地质大学（武汉），luoxg@ecgis.cn
田济扬，教授级高工，中国水利水电科学研究院，tjyshd@126.com
王景芸，教授，湖北工业大学，3198134823@qq.com
罗津，教授，江西师范大学，gislj@126.com
李江，教授级高工，湖北省自然资源厅信息中心，johnlee1124@126.com
2.专题联系人：
张炎，博士，中国地质大学（武汉），2202310328@cug.edu.cn
