人工智能技术在地质灾害中应用前景的分析

摘 要：人工智能技术是近年来信息技术发展的最新成果和最大热点，各个行业都在探索应用人工智能技术的场景与成效，地质灾害领域也不例外。介绍了人工智能技术和地质灾害，并对地质灾害领域应用的人工智能技术进行说明；从地质灾害的预测与监测、风险评估、应急响应与救援、预防与管理等方面，对当前人工智能技术在地质灾害中的应用情况开展说明，结合人工智能技术当前的发展情况，探讨了所面临的数据质量与隐私保护、技术集成与系统部署、法律与伦理问题等挑战，并分析了其未来可能的发展方向。

关键词：人工智能技术；地质灾害；预测与防控

中图分类号：P694 文献标志码：B 文章编号：2095–3305（2024）05–0-03

在自然界的力量面前，人类力量往往难以抗衡。在面对地质灾害时，很多情况下预测、救援都面临诸多困难。人工智能技术的出现，为地质灾害的预防、监控、应急响应和救援管理等都提供了新可能。智能监控系统提高了地质灾害监测准确性，无人机为物资运输、救援准备提供便利，机器人在很大程度上克服了救援作业的空间限制。在人工智能技术的加持下，地质灾害领域迎来快速发展。与此同时，人工智能技术的应用也面临一些挑战，除人工智能自身发展面临的技术难题外，其在地质灾害管理各个环节的应用过程也需要进一步的探索和深化，才能更好地发挥作用。

1 人工智能技术与地质灾害概述

1.1 人工智能技术

人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术是一种通过模拟、延伸和扩展人类智能的能力，使计算机系统能够执行类似于人类的认知任务的模拟人类智能技术[1]。

在地质灾害管理中，人工智能技术的应用正在逐渐展现出巨大的潜力，从预测与监测到风险评估和应急响应，人工智能技术发挥的作用越来越大，其中较为常见的人工智能技术包括深度学习与神经网络、机器学习算法、数据挖掘与预测分析、自然语言处理和图像识别技术等。

深度学习是人工智能领域的一个分支，其核心是人工神经网络。人工神经网络正是基于生物脑神经结构开发而来的，其通过大量人工神经元模拟脑电传递进行信号传递，并各人工神经网络节点完成信息处理。这些节点再构成深度学习单元，实现对复杂模型和抽象特征的识别和分析。在地质灾害中，深度学习可以应用于图像识别、地质数据分析和模式识别等任务中，加快信息识别与处理的速度。机器学习与深度学习一般是绑定的，不过机器学习强调学习算法的程序性与顺序性，更多用于算法训练、建模分析等方面。在地质灾害中，机器学习算法可以用于灾害预测、风险评估和应急响应等模型的构建方面[2]。数据挖掘是指从大规模数据中发现隐藏模式和规律的过程，预测分析则是基于这些模式和规律对未来事件进行预测和分析。数据挖掘和预测分析在地质灾害管理中，分析地质灾害发生的规律，提高灾害预测的准确度和及时性，为应急响应和灾后重建提供科学依据。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和图像识别技术是人工智能的两大重要应用领域。自然语言处理技术可以帮助计算机理解和处理人类语言，从而实现对文本信息的分析和挖掘。图像识别技术则可以帮助识别和分析与地质灾害相关的图像数据，如遥感图像、卫星图像和摄像头图像等。

1.2 地质灾害

地质灾害是指由地球内部或地表活动引起的，如地震、泥石流、地面沉降、火山喷发等自然灾害。地质灾害往往规模大、破坏性强，会对人类生命财产造成严重威胁和损失。地质灾害一般具有不可预测性、长期性、复杂性和多样性等特点，为保护人民生命财产免受地质灾害的威胁，国家会设置专门部门开展地质灾害的预防、监测、预警、应急响应和灾后重建等工作[3]。

预防是地质灾害防治的重点，通过合理规划城市布局、加强地质环境监测和评估、限制危险地区的开发等措施减少人因性地质灾害的发生；监测与预警是指通过地质灾害监测系统对地质灾害的各类标志物、事前迹象与灾害动态等进行监测，并根据地质灾害等级情况向公众发布预警信息、提供应对方案、减少损失；应急响应是指在地质灾害发生后立即启动的应急响应机制，通过快速组织人员开展搜救、救援、紧急疏散等，最大限度地控制灾情和减少损失。灾后重建是指灾害后的重建过程，包括修复受损设施、恢复正常生活和生产等。

2 人工智能技术在地质灾害中的应用与发展

2.1 人工智能在地质灾害预测与监测中的应用

人工智能技术在地质灾害预测与监控过程中的应用已经较为普遍，主要包括传感技术、物联网技术与数据驱动技术等。

首先，基于遥感技术的灾害监测系统。遥感技术可以不受时间、天气、空间的限制，利用电磁波原理随时通过卫星、飞机等高空飞行器获取地表信息。将遥感技术与自然语言处理和图像识别技术相结合，能够迅速将获取的多源数据转化为数字信息，用于地质灾害特征分析，从而实现对较大范围内地质灾害的实时监测。同时，结合深度学习、机器学习等技术，遥感技术可以进一步扩大监测范围，识别、分析更多无人区域内可能由地质灾害导致的地形变化、植被覆盖变化等，用于目标区域的地质灾害的有效监测。

其次，基于数据驱动的地质灾害预测模型构建。基于数据驱动的地质灾害预测模型构建是指借助机器学习、数据挖掘与大数据分析等技术，通过对历史灾害数据、地质地形数据、气象气候数据等庞大信息的整合、分析，构建出更符合目标区域实际情况的地质灾害预测模型[4]。同时，结合机器学习算法，并不断录入通过遥感技术获取的最新地表信息，以及训练、优化数据模型，提高模型的预测精度。

最后，遥感技术与物联网技术相结合的地质灾害监测与预警系统。遥感技术与物联网技术相结合的地质灾害监测与预警系统应用相对广泛。物联网技术可以实现对地质灾害监测信息的实时性、精准性和全面性传递，以及预警信息与应急方案的向后传达。传感技术实时监测地表形变、地下水位、地震震动等参数变化，物联网技术将所获数据传输至数据中心，再结合深度学习技术初步分析和处理数据信息，最后提供给地质灾害防控部门，用于支持之后预防决策。

2.2 人工智能在地质灾害风险评估中的应用

地质灾害风险评估是指通过系统评估地质灾害发生的概率和可能造成的损失，以确定灾害风险程度，并对防御措施做出提前安排，人工智能技术在地质灾害风险评估中主要用于地质灾害风险评估模型的构建过程。

与地质灾害预测模型构建过程类似，构建地质灾害风险评估模型需要对机器学习、数据挖掘与大数据分析等技术的综合利用[5]。除了对历史记录、地形地质、一段时间内气候气象数据等信息的挖掘和处理，风险评估模型更加侧重对实时数据的搜集和处理，以及对灾害影响的综合评估。地质灾害风险评估模型通过对动态信息的捕捉和分析，再结合目标区域内城市布局、经济建设、人口密度等信息分析地质灾害可能造成的损害及对当地的综合影响，评估灾害风险程度，并协助相关部门制定相应防范与应对策略。在此过程中，以信息管理为核心的地质信息系统常被用于灾害风险评估模型的数据基础，再结合数据模型的可视化分析功能，两者共同对灾害风险的分布、变化趋势进行预估，为后续的应急管理、资源配置提供决策支持。

2.3 人工智能在地质灾害应急响应与救援中的应用

地质灾害的突发性和破坏性是导致人民生命财产损失的最大原因，也是应急响应与救援需要克服的最大问题。人工智能技术在地质灾害应急响应与救援中的应用主要包括智能决策支持系统、机器人技术等[6]。

智能决策支持系统的技术核心是数据挖掘与大数据计算，同时借助机器学习算法，进一步提高系统对海量数据的分析处理，从而帮助应急管理部门在短时间内快速了解灾害发生情况、进程与后续可能发生的风险，并提供一系列决策建议。智能决策支持系统能够实时获取、整合地质灾害数据，并借助计算机对多影响因素的作用性进行协同分析，从中算出最优的救援资源分配方案和救援行动路线，尤其是能够为现场救灾人员提供更科学决策和执行方案，最大限度地减少灾害损失。同时，智能决策支持系统可以与指挥调度中心相连，实现对整个救援行动的监控和调度，从而提高救援效率。

机器人技术已经多次被用于地质灾害救援的过程中，代替人力进行危险环境下的侦查、搜索、救援和清理工作。无人机、地面机器人等可以探测、搜索各类地质灾害现场，尤其是一些由于地质形变而导致搜救人员难以进入或难以察觉的空间。无人机灵活高效，通过配备的高分辨率摄像机和传感器可以快速采集大范围内受灾地区的信息。同时，无人机和机器人还可以携带救援设备、物资等进入狭窄、险峻地形，为被困者提供生存物资和资讯，提高救援成功率。此外，机器人还可以连续作业，完成移除道路堵塞、修复路基、清理灾害现场等工作，为救援争取更多时间。

2.4 人工智能在地质灾害预防与管理中的应用

地质灾害的预防与管理主要包括潜在地质风险的识别、应急预案的管理和调整、地质灾害模型的构建与优化等内容。人工智能技术在这一过程中也发挥着重要作用，如地质灾害信息管理系统、地质灾害智能监测与预警系统中的大数据技术、数据挖掘和预测分析、机器学习技术等。

地质灾害预测与监测是在较短的时间维度上对特定区域内地质灾害的监控与预测，地质灾害的预防与管理更多是从较长时间维度上、全局范围下，从地质灾害的发生原因、可能因素、危害避免的角度进行管理和防治，如在城市建设之初，严格论证城市的选址、开发方案等，避免对自然环境和地质环境造成不可逆损失和额外压力。相较于地质灾害预测与监控系统对各类数据的深入挖掘，在地质灾害预防与管理上，系统侧重对更大范围内多源数据的整合、分析，强调对风险因素与风险区域的识别，以及对灾害管理与相关决策的支持。此外，地质灾害信息管理系统包括对社会舆情的监督与应对，应用大数据技术对媒体平台的相关信息进行收集、整理，从而实时了解公众情绪和反馈，及时公布救援情况、提供心理疏导等，提高救援的有效性。

3 人工智能技术应用的挑战与未来方向

在当前的信息时代下，人工智能技术在各个领域的应用日益广泛，为各行业的发展提供了更多可能。但与此同时也带来一系列问题，如数据质量与隐私保护、法律与伦理、技术集成与系统部署等。人工智能技术要想获得更长远发展必须重视并克服这些挑战，探索更多应用领域与技术方面的突破。

首先，在数据质量与隐私保护方面。所有互联网世界的参与者每时每刻都在产生信息，这些信息转变为海量数据并存于系统中。但不同来源的数据所蕴含的信息要素、信息准确性有所不同，要想通过对数据的处理得出正确、准确的结论，就必须筛选相关数据。深度学习、机器学习就是基于大数据技术对这一问题的积极探索。地质灾害领域已经积极引入深度学习技术，并将其与灾害预测与监测模型相结合，虽然已经取得一定成效，但在效果方面仍需要更多后续经验的验证。此外，信息时代的隐私保护也是一大难题，存在隐私泄露、个人信息滥用等问题。对于这一问题，很多计算机领域企业和研究机构已经开始探索除传统防火墙技术之外的其他隐私保护技术，如差分隐私技术、联合学习技术等，但应用效果还需要时间的验证。

其次，法律与伦理问题。大数据分析技术使得很多个人信息被采集和使用，导致很多情况下公域信息与私域信息的区分变得十分模糊，隐私保护与数据完整度、数据模型构建经常发生冲突，从而引发法律和伦理问题。人工智能算法的不断精进，使得信息茧房效应越发明显，人们只能看到自己想要看到的内容，导致信息输送的不公平、不平衡。要解决这一问题，人工智能技术的未来发展需要更加关注算法决策的审查与监管。

最后，技术集成与系统部署方面。人工智能技术的研发与应用都是多学科共同协作的结果，需要多方面技术与资源的整合调配，以及持续性的系统优化。但在不同领域、不同行业之间，人工智能技术与其他技术（如地质灾害领域的传感技术、物联技术等）进行整合时，需要解决不同端口的兼容性问题。要想支持较大规模、更加完善的地质灾害预测与监测模型，实现更系统、精确的地质灾害预防与管理，人工智能算法所需的计算资源和存储资源都极为庞大。如何进行资源调配，是地质灾害管理部门需要深入研究的问题。而针对技术集成与系统部署方面的问题，人工智能领域也在探索更有效的解决方案，当前部分相关研究者都将研究重点放在自适应、自动化系统优化机制和集成化芯片研发等方面。

人工智能技术无疑会在很长一段时间内成为人类生产生活的重要工具，并对各个行业的生产模式、未来发展产生深远影响。尽管当前阶段人工智能在开发与应用面临诸多挑战，但随着信息技术和材料工程的进一步发展，相关问题也会得到一一解决。此外，人工智能的发展方向还包括智能边缘计算、自动化机器学习、认知智能等，相信随着人工智能向更多领域的突破和发展，相关应用产品也会帮助各个行业突破发展瓶颈，促进地质灾害领域的进一步发展。

4 结束语

人工智能技术在地质灾害领域的应用已经较为普遍，为地质灾害的预防、监测、应急救援、灾后管理等都提供了新的可能，通过与遥感技术、地质灾害信息系统、局域网等的结合，推动了人工智能技术在地质灾害领域的应用，智能决策支持系统、智能监测与预警系统、无人机设备、机器人技术等的出现与应用，有效提高了地质灾害预测与监控的准确性，提高了应急救援的成功率，同时也为地质灾害的预防与管理提供更多思路和可能。但人工智能出现和发展的时间尚短，在地质灾害领域的应用过程也难以进行重复验证，人工智能也面临着数据质量与隐私保护、法律与伦理、技术集成与系统部署等方面的问题，导致其与地质灾害领域的组合协作仍面临着一些难题。随着社会各界关注度的不断提高，人工智能的发展也将越发深远，其对各个领域与行业、对地质灾害管理方面的影响也会越来越大。

参考文献

[1] 刘玉.矿山地质勘查中水文地质问题分析与水文地质灾害防治探讨[J].世界有色金属，2023（15）：163-165.

[2] 蒙江，梁爽.矿山地质勘查中水文地质问题分析和水文地质灾害防治[J].世界有色金属，2023（17）：112-114.

[3] 郝婧，樊辉，莫宏嵘.贵州省地质灾害伦理分析与风险防控[J].内蒙古石油化工，2023，49（12）：21-23，78.

[4] 王佳璐.时序InSAR地质灾害隐患排查及防控系统探索[J].经纬天地，2023（6）：51-54，64.

[5] 孙冰舍，赵一帆，郭荣博，等.试析矿山水文地质勘查的问题及主要防治策略[J].世界有色金属，2023（24）：167-169.

[6] 翟龙象，宋小庆，朱博勤，等.FAST保护区地质灾害发育特征及形成机理与防治建议[J].钻探工程，2023，50（5）：52-59.

作者简介：应红（1990—），女，辽宁锦州人，助教，研究方向为地质工程与地质灾害。