人工智能技術在地質災害中應用前景的分析

摘 要：人工智能技術是近年來信息技術發展的最新成果和最大熱點，各個行業都在探索應用人工智能技術的場景與成效，地質災害領域也不例外。介紹了人工智能技術和地質災害，并對地質災害領域應用的人工智能技術進行說明；從地質災害的預測與監測、風險評估、應急響應與救援、預防與管理等方面，對當前人工智能技術在地質災害中的應用情況開展說明，結合人工智能技術當前的發展情況，探討了所面臨的數據質量與隱私保護、技術集成與系統部署、法律與倫理問題等挑戰，并分析了其未來可能的發展方向。

關鍵詞：人工智能技術；地質災害；預測與防控

中圖分類號：P694 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）05–0-03

在自然界的力量面前，人類力量往往難以抗衡。在面對地質災害時，很多情況下預測、救援都面臨諸多困難。人工智能技術的出現，為地質災害的預防、監控、應急響應和救援管理等都提供了新可能。智能監控系統提高了地質災害監測準確性，無人機為物資運輸、救援準備提供便利，機器人在很大程度上克服了救援作業的空間限制。在人工智能技術的加持下，地質災害領域迎來快速發展。與此同時，人工智能技術的應用也面臨一些挑戰，除人工智能自身發展面臨的技術難題外，其在地質災害管理各個環節的應用過程也需要進一步的探索和深化，才能更好地發揮作用。

1 人工智能技術與地質災害概述

1.1 人工智能技術

人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術是一種通過模擬、延伸和擴展人類智能的能力，使計算機系統能夠執行類似于人類的認知任務的模擬人類智能技術[1]。

在地質災害管理中，人工智能技術的應用正在逐漸展現出巨大的潛力，從預測與監測到風險評估和應急響應，人工智能技術發揮的作用越來越大，其中較為常見的人工智能技術包括深度學習與神經網絡、機器學習算法、數據挖掘與預測分析、自然語言處理和圖像識別技術等。

深度學習是人工智能領域的一個分支，其核心是人工神經網絡。人工神經網絡正是基于生物腦神經結構開發而來的，其通過大量人工神經元模擬腦電傳遞進行信號傳遞，并各人工神經網絡節點完成信息處理。這些節點再構成深度學習單元，實現對復雜模型和抽象特征的識別和分析。在地質災害中，深度學習可以應用于圖像識別、地質數據分析和模式識別等任務中，加快信息識別與處理的速度。機器學習與深度學習一般是綁定的，不過機器學習強調學習算法的程序性與順序性，更多用于算法訓練、建模分析等方面。在地質災害中，機器學習算法可以用于災害預測、風險評估和應急響應等模型的構建方面[2]。數據挖掘是指從大規模數據中發現隱藏模式和規律的過程，預測分析則是基于這些模式和規律對未來事件進行預測和分析。數據挖掘和預測分析在地質災害管理中，分析地質災害發生的規律，提高災害預測的準確度和及時性，為應急響應和災后重建提供科學依據。

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）和圖像識別技術是人工智能的兩大重要應用領域。自然語言處理技術可以幫助計算機理解和處理人類語言，從而實現對文本信息的分析和挖掘。圖像識別技術則可以幫助識別和分析與地質災害相關的圖像數據，如遙感圖像、衛星圖像和攝像頭圖像等。

1.2 地質災害

地質災害是指由地球內部或地表活動引起的，如地震、泥石流、地面沉降、火山噴發等自然災害。地質災害往往規模大、破壞性強，會對人類生命財產造成嚴重威脅和損失。地質災害一般具有不可預測性、長期性、復雜性和多樣性等特點，為保護人民生命財產免受地質災害的威脅，國家會設置專門部門開展地質災害的預防、監測、預警、應急響應和災后重建等工作[3]。

預防是地質災害防治的重點，通過合理規劃城市布局、加強地質環境監測和評估、限制危險地區的開發等措施減少人因性地質災害的發生；監測與預警是指通過地質災害監測系統對地質災害的各類標志物、事前跡象與災害動態等進行監測，并根據地質災害等級情況向公眾發布預警信息、提供應對方案、減少損失；應急響應是指在地質災害發生后立即啟動的應急響應機制，通過快速組織人員開展搜救、救援、緊急疏散等，最大限度地控制災情和減少損失。災后重建是指災害后的重建過程，包括修復受損設施、恢復正常生活和生產等。

2 人工智能技術在地質災害中的應用與發展

2.1 人工智能在地質災害預測與監測中的應用

人工智能技術在地質災害預測與監控過程中的應用已經較為普遍，主要包括傳感技術、物聯網技術與數據驅動技術等。

首先，基于遙感技術的災害監測系統。遙感技術可以不受時間、天氣、空間的限制，利用電磁波原理隨時通過衛星、飛機等高空飛行器獲取地表信息。將遙感技術與自然語言處理和圖像識別技術相結合，能夠迅速將獲取的多源數據轉化為數字信息，用于地質災害特征分析，從而實現對較大范圍內地質災害的實時監測。同時，結合深度學習、機器學習等技術，遙感技術可以進一步擴大監測范圍，識別、分析更多無人區域內可能由地質災害導致的地形變化、植被覆蓋變化等，用于目標區域的地質災害的有效監測。

其次，基于數據驅動的地質災害預測模型構建。基于數據驅動的地質災害預測模型構建是指借助機器學習、數據挖掘與大數據分析等技術，通過對歷史災害數據、地質地形數據、氣象氣候數據等龐大信息的整合、分析，構建出更符合目標區域實際情況的地質災害預測模型[4]。同時，結合機器學習算法，并不斷錄入通過遙感技術獲取的最新地表信息，以及訓練、優化數據模型，提高模型的預測精度。

最后，遙感技術與物聯網技術相結合的地質災害監測與預警系統。遙感技術與物聯網技術相結合的地質災害監測與預警系統應用相對廣泛。物聯網技術可以實現對地質災害監測信息的實時性、精準性和全面性傳遞，以及預警信息與應急方案的向后傳達。傳感技術實時監測地表形變、地下水位、地震震動等參數變化，物聯網技術將所獲數據傳輸至數據中心，再結合深度學習技術初步分析和處理數據信息，最后提供給地質災害防控部門，用于支持之后預防決策。

2.2 人工智能在地質災害風險評估中的應用

地質災害風險評估是指通過系統評估地質災害發生的概率和可能造成的損失，以確定災害風險程度，并對防御措施做出提前安排，人工智能技術在地質災害風險評估中主要用于地質災害風險評估模型的構建過程。

與地質災害預測模型構建過程類似，構建地質災害風險評估模型需要對機器學習、數據挖掘與大數據分析等技術的綜合利用[5]。除了對歷史記錄、地形地質、一段時間內氣候氣象數據等信息的挖掘和處理，風險評估模型更加側重對實時數據的搜集和處理，以及對災害影響的綜合評估。地質災害風險評估模型通過對動態信息的捕捉和分析，再結合目標區域內城市布局、經濟建設、人口密度等信息分析地質災害可能造成的損害及對當地的綜合影響，評估災害風險程度，并協助相關部門制定相應防范與應對策略。在此過程中，以信息管理為核心的地質信息系統常被用于災害風險評估模型的數據基礎，再結合數據模型的可視化分析功能，兩者共同對災害風險的分布、變化趨勢進行預估，為后續的應急管理、資源配置提供決策支持。

2.3 人工智能在地質災害應急響應與救援中的應用

地質災害的突發性和破壞性是導致人民生命財產損失的最大原因，也是應急響應與救援需要克服的最大問題。人工智能技術在地質災害應急響應與救援中的應用主要包括智能決策支持系統、機器人技術等[6]。

智能決策支持系統的技術核心是數據挖掘與大數據計算，同時借助機器學習算法，進一步提高系統對海量數據的分析處理，從而幫助應急管理部門在短時間內快速了解災害發生情況、進程與后續可能發生的風險，并提供一系列決策建議。智能決策支持系統能夠實時獲取、整合地質災害數據，并借助計算機對多影響因素的作用性進行協同分析，從中算出最優的救援資源分配方案和救援行動路線，尤其是能夠為現場救災人員提供更科學決策和執行方案，最大限度地減少災害損失。同時，智能決策支持系統可以與指揮調度中心相連，實現對整個救援行動的監控和調度，從而提高救援效率。

機器人技術已經多次被用于地質災害救援的過程中，代替人力進行危險環境下的偵查、搜索、救援和清理工作。無人機、地面機器人等可以探測、搜索各類地質災害現場，尤其是一些由于地質形變而導致搜救人員難以進入或難以察覺的空間。無人機靈活高效，通過配備的高分辨率攝像機和傳感器可以快速采集大范圍內受災地區的信息。同時，無人機和機器人還可以攜帶救援設備、物資等進入狹窄、險峻地形，為被困者提供生存物資和資訊，提高救援成功率。此外，機器人還可以連續作業，完成移除道路堵塞、修復路基、清理災害現場等工作，為救援爭取更多時間。

2.4 人工智能在地質災害預防與管理中的應用

地質災害的預防與管理主要包括潛在地質風險的識別、應急預案的管理和調整、地質災害模型的構建與優化等內容。人工智能技術在這一過程中也發揮著重要作用，如地質災害信息管理系統、地質災害智能監測與預警系統中的大數據技術、數據挖掘和預測分析、機器學習技術等。

地質災害預測與監測是在較短的時間維度上對特定區域內地質災害的監控與預測，地質災害的預防與管理更多是從較長時間維度上、全局范圍下，從地質災害的發生原因、可能因素、危害避免的角度進行管理和防治，如在城市建設之初，嚴格論證城市的選址、開發方案等，避免對自然環境和地質環境造成不可逆損失和額外壓力。相較于地質災害預測與監控系統對各類數據的深入挖掘，在地質災害預防與管理上，系統側重對更大范圍內多源數據的整合、分析，強調對風險因素與風險區域的識別，以及對災害管理與相關決策的支持。此外，地質災害信息管理系統包括對社會輿情的監督與應對，應用大數據技術對媒體平臺的相關信息進行收集、整理，從而實時了解公眾情緒和反饋，及時公布救援情況、提供心理疏導等，提高救援的有效性。

3 人工智能技術應用的挑戰與未來方向

在當前的信息時代下，人工智能技術在各個領域的應用日益廣泛，為各行業的發展提供了更多可能。但與此同時也帶來一系列問題，如數據質量與隱私保護、法律與倫理、技術集成與系統部署等。人工智能技術要想獲得更長遠發展必須重視并克服這些挑戰，探索更多應用領域與技術方面的突破。

首先，在數據質量與隱私保護方面。所有互聯網世界的參與者每時每刻都在產生信息，這些信息轉變為海量數據并存于系統中。但不同來源的數據所蘊含的信息要素、信息準確性有所不同，要想通過對數據的處理得出正確、準確的結論，就必須篩選相關數據。深度學習、機器學習就是基于大數據技術對這一問題的積極探索。地質災害領域已經積極引入深度學習技術，并將其與災害預測與監測模型相結合，雖然已經取得一定成效，但在效果方面仍需要更多后續經驗的驗證。此外，信息時代的隱私保護也是一大難題，存在隱私泄露、個人信息濫用等問題。對于這一問題，很多計算機領域企業和研究機構已經開始探索除傳統防火墻技術之外的其他隱私保護技術，如差分隱私技術、聯合學習技術等，但應用效果還需要時間的驗證。

其次，法律與倫理問題。大數據分析技術使得很多個人信息被采集和使用，導致很多情況下公域信息與私域信息的區分變得十分模糊，隱私保護與數據完整度、數據模型構建經常發生沖突，從而引發法律和倫理問題。人工智能算法的不斷精進，使得信息繭房效應越發明顯，人們只能看到自己想要看到的內容，導致信息輸送的不公平、不平衡。要解決這一問題，人工智能技術的未來發展需要更加關注算法決策的審查與監管。

最后，技術集成與系統部署方面。人工智能技術的研發與應用都是多學科共同協作的結果，需要多方面技術與資源的整合調配，以及持續性的系統優化。但在不同領域、不同行業之間，人工智能技術與其他技術（如地質災害領域的傳感技術、物聯技術等）進行整合時，需要解決不同端口的兼容性問題。要想支持較大規模、更加完善的地質災害預測與監測模型，實現更系統、精確的地質災害預防與管理，人工智能算法所需的計算資源和存儲資源都極為龐大。如何進行資源調配，是地質災害管理部門需要深入研究的問題。而針對技術集成與系統部署方面的問題，人工智能領域也在探索更有效的解決方案，當前部分相關研究者都將研究重點放在自適應、自動化系統優化機制和集成化芯片研發等方面。

人工智能技術無疑會在很長一段時間內成為人類生產生活的重要工具，并對各個行業的生產模式、未來發展產生深遠影響。盡管當前階段人工智能在開發與應用面臨諸多挑戰，但隨著信息技術和材料工程的進一步發展，相關問題也會得到一一解決。此外，人工智能的發展方向還包括智能邊緣計算、自動化機器學習、認知智能等，相信隨著人工智能向更多領域的突破和發展，相關應用產品也會幫助各個行業突破發展瓶頸，促進地質災害領域的進一步發展。

4 結束語

人工智能技術在地質災害領域的應用已經較為普遍，為地質災害的預防、監測、應急救援、災后管理等都提供了新的可能，通過與遙感技術、地質災害信息系統、局域網等的結合，推動了人工智能技術在地質災害領域的應用，智能決策支持系統、智能監測與預警系統、無人機設備、機器人技術等的出現與應用，有效提高了地質災害預測與監控的準確性，提高了應急救援的成功率，同時也為地質災害的預防與管理提供更多思路和可能。但人工智能出現和發展的時間尚短，在地質災害領域的應用過程也難以進行重復驗證，人工智能也面臨著數據質量與隱私保護、法律與倫理、技術集成與系統部署等方面的問題，導致其與地質災害領域的組合協作仍面臨著一些難題。隨著社會各界關注度的不斷提高，人工智能的發展也將越發深遠，其對各個領域與行業、對地質災害管理方面的影響也會越來越大。

參考文獻

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[2] 蒙江，梁爽.礦山地質勘查中水文地質問題分析和水文地質災害防治[J].世界有色金屬，2023（17）：112-114.

[3] 郝婧，樊輝，莫宏嶸.貴州省地質災害倫理分析與風險防控[J].內蒙古石油化工，2023，49（12）：21-23，78.

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[6] 翟龍象，宋小慶，朱博勤，等.FAST保護區地質災害發育特征及形成機理與防治建議[J].鉆探工程，2023，50（5）：52-59.

作者簡介：應紅（1990—），女，遼寧錦州人，助教，研究方向為地質工程與地質災害。