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地质灾害风险防控中的机器学习方法应用研究

地质灾害,机器学习,风险防控,滑坡,危岩,塌陷

随着全球气候变化与人类工程活动加剧，地质灾害风险防控面临日益复杂的挑战，我们迫切需要对地质系统的运行机制进行准确的理解，而这种理解将通过对越来越庞大的地质数据集的分析来获得，其中我们面临的挑战是如何尽可能从这些数据中提取有用的信息，并从中获得新的见解，而快速发展的机器学习技术将在这一努力中发挥关键作用，它提供了在高维空间中发现变量之间关系的手段。因此，机器学习方法正在逐渐被应用于地质灾害机制探索、数据分析、调查识别、风险评估、模拟预测、监测预警、风险管控等多个方面。本研究利用Random Forest随机森林、XGboost极端梯度提升树、LSTM长短期记忆网络、U-net语义分割网络等机器学习（深度学习）算法，分别针对基于数据挖掘的降雨及库水位耦合作用下滑坡变形机理、基于可解释机器学习模型的多尺度滑坡灾害风险评估方法、机理-数理融合的降雨诱发滑坡智能反演及预测方法、岩溶山区地面塌陷灾害智能化预警技术、基于语义分割模型的消落带岩体裂隙识别技术，以及基于DBSCAN-SE-RF的隐式三维地质建模方法开展了应用性研究。研究结果表明，机器学习（深度学习）算法的应用，使得地质灾害评价的准确性、识别的精度，以及预测的可靠性，在传统方法的基础上都有了较大的提升，且融合能力更强、适用范围更广、效率更高，可解释性也取得了突破。因此，本研究成果将为地质灾害风险防控工作提供更加科学高效的技术支撑，推动地质灾害防治从传统经验驱动向数据智能驱动转型升级。