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喜马拉雅山脉及其周边地区拥有巨大的冰川，可与极地地区的冰川媲美，为印度河，恒河和婆罗门河提供重要的融化，为饮酒，权力和农业的下游居民提供支持。随着加速冰川熔体的变化模式，这些盆地中的理解和投射冰川流过程是必须的。本综述评估了喜马拉雅山脉各种冰川流浪学模型中的演变，应用和关键挑战，在复杂的阶段，例如消融算法，冰川动力学，Ice Avalanches和Dermafrost等复杂性。以前的发现表明，与恒河和布拉马普特拉相比，印度河中年度runo的冰川融化贡献更高，在21世纪中叶之前，后者盆地的耐药性峰值在后一个盆地的峰值熔融较小，与由于其较大的糖化区域而导致的印度河流预期的延迟。在喜马拉雅盆地中模拟的runo效分中，不同的建模研究仍然存在很大的不确定性；未来冰川融化的预测在不同的耦合模型对比层层培养项目（CMIP）方案下，在不同的喜马拉雅山子basins处的预测在不同的喜马拉雅山子basins中有所不同。我们还发现，缺乏可靠的气象强迫数据（尤其是降水误差）是喜马拉雅盆地中冰川 - 溶糖建模的主要不确定性来源。此外，多年冻土降解使这些挑战更加复杂，从而使对未来淡水的可用性的评估变得复杂。这些努力对于这个关键的冰川依赖性生态系统中的知情决策和可持续资源管理至关重要。紧急措施包括建立全面的原位观察，创新的遥感技术（尤其是对于多年冻土冰监测），以及推进冰川 - 氢化学模型以整合冰川，雪和多年冻土过程。
在喜马拉雅山中建模冰川流过程
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