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协会张茂省研究员【西北地质】基于人工智能的地质灾害防控体系建设
张茂省, 贾俊, 王毅, 牛千, 毛伊敏, 董英. 2019. 基于人工智能(AI)的地质灾害防控体系建设. 西北地质, 52(2): 103-116. doi: 10.19751/j.cnki.61-1149/p.2019.02.011
引言：AI如何重塑地质灾害防控范式？ 地质灾害防控正从“经验驱动”迈向“数据智能驱动”。中国地质调查局团队在《西北地质》发表的论文《基于人工智能的地质灾害防控体系建设》中，首次系统构建了**“数据-机理”双引擎智能防控框架**，为滑坡、崩塌等灾害的早期识别与风险管控提供了全新解决方案。本文提炼其核心创新，为地质工程、岩土工程领域师生及从业者提供技术参考。 理论突破：三大创新架构解析 1. 早期识别六维技术体系 传统隐患识别依赖人工解译与静态数据分析，论文提出多源异构数据融合的智能识别框架： 技术方法： 图像识别：基于多期高光谱遥感影像差异（如NDVI变化）与卷积神经网络（CNN），实现隐患区自动圈定。 形变识别：融合InSAR时序数据与递归神经网络（RNN），捕捉毫米级地表位移趋势（如甘肃黑方台区域形变监测）。 内因识别：通过长短期记忆网络（LSTM）分析地下水位、岩土含水率时序数据，预测岩土体渐进破坏过程。 关键参数：以斜坡失稳概率为纽带，实现传统物理模型（如极限平衡法）与AI算法的耦合计算。 2. 风险评估的混合优化模型 论文创新性提出“物理约束+数据驱动”风险评估架构： 模型设计： 物理约束层：嵌入冻融滞水效应、孔隙水压力传递等机理模型，确保预测符合地质规律。 数据驱动层：采用深度强化学习（DRL）优化多因子权重，动态计算风险概率。 3. 风险管控的智能决策平台 构建“数据-方法-应用”三层防控平台： 数据层：整合遥感、地质、气象等12类异构数据，建立地质灾害多维度数据库。 方法层：集成支持向量机（SVM）、随机森林等20+算法，支持隐患识别、工程治理方案优化等任务。 应用层：开发可视化交互界面，实时生成风险热力图与防控建议。 学术价值与行业启示 1. 理论贡献 首次提出**“机理-数据”双驱动模型**，破解AI在地质工程中“黑箱化”难题。 建立斜坡失稳概率统一量化框架，为多学科交叉研究提供方法论支持。 2. 实践意义 教学参考：可作为地质工程、遥感科学等专业“智能防灾”课程的经典案例。 行业标准：推动相关规范标准修订。 3. 未来展望 5G+边缘计算：实现隐患识别的实时响应（延迟＜1秒）。 数字孪生：构建三维地质体动态仿真模型，支持灾变过程回溯与推演。
工业革命与人工智能发展历程图(据2018世界智能大会)
风险管理过程综合示意图
基于 AI的地质灾害风险防控技术体系建设总体思路图
基于人工智能的地质灾害风险管理流程图
基于大数据智能混合优化的地质灾害风险防控技术平台架构图
