人工智能技術在地質(zhì)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(fā)展的最新成果和最大熱點，各個行業(yè)都在探索應用人工智能技術的場景與成效，地質(zhì)災害領域也不例外。介紹了人工智能技術和地質(zhì)災害，并對地質(zhì)災害領域應用的人工智能技術進行說明；從地質(zhì)災害的預測與監(jiān)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(zhì)災害中的應用情況開展說明，結合人工智能技術當前的發(fā)展情況，探討了所面臨的數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護、技術集成與系統(tǒng)部署、法律與倫理問題等挑戰(zhàn)，并分析了其未來可能的發(fā)展方向。

關鍵詞：人工智能技術；地質(zhì)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(zhì)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(xiàn)，為地質(zhì)災害的預防、監(jiān)控、應急響應和救援管理等都提供了新可能。智能監(jiān)控系統(tǒng)提高了地質(zhì)災害監(jiān)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(yè)的空間限制。在人工智能技術的加持下，地質(zhì)災害領域迎來快速發(fā)展。與此同時，人工智能技術的應用也面臨一些挑戰(zhàn)，除人工智能自身發(fā)展面臨的技術難題外，其在地質(zhì)災害管理各個環(huán)節(jié)的應用過程也需要進一步的探索和深化，才能更好地發(fā)揮作用。

1 人工智能技術與地質(zhì)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(tǒng)能夠執(zhí)行類似于人類的認知任務的模擬人類智能技術[1]。

在地質(zhì)災害管理中，人工智能技術的應用正在逐漸展現(xiàn)出巨大的潛力，從預測與監(jiān)測到風險評估和應急響應，人工智能技術發(fā)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(jīng)網(wǎng)絡、機器學習算法、數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡。人工神經(jīng)網(wǎng)絡正是基于生物腦神經(jīng)結構開發(fā)而來的，其通過大量人工神經(jīng)元模擬腦電傳遞進行信號傳遞，并各人工神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點完成信息處理。這些節(jié)點再構成深度學習單元，實現(xiàn)對復雜模型和抽象特征的識別和分析。在地質(zhì)災害中，深度學習可以應用于圖像識別、地質(zhì)數(shù)據(jù)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(diào)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(zhì)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(shù)據(jù)挖掘是指從大規(guī)模數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏模式和規(guī)律的過程，預測分析則是基于這些模式和規(guī)律對未來事件進行預測和分析。數(shù)據(jù)挖掘和預測分析在地質(zhì)災害管理中，分析地質(zhì)災害發(fā)生的規(guī)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(jù)。

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(xiàn)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(zhì)災害相關的圖像數(shù)據(jù)，如遙感圖像、衛(wèi)星圖像和攝像頭圖像等。

1.2 地質(zhì)災害

地質(zhì)災害是指由地球內(nèi)部或地表活動引起的，如地震、泥石流、地面沉降、火山噴發(fā)等自然災害。地質(zhì)災害往往規(guī)模大、破壞性強，會對人類生命財產(chǎn)造成嚴重威脅和損失。地質(zhì)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(chǎn)免受地質(zhì)災害的威脅，國家會設置專門部門開展地質(zhì)災害的預防、監(jiān)測、預警、應急響應和災后重建等工作[3]。

預防是地質(zhì)災害防治的重點，通過合理規(guī)劃城市布局、加強地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測和評估、限制危險地區(qū)的開發(fā)等措施減少人因性地質(zhì)災害的發(fā)生；監(jiān)測與預警是指通過地質(zhì)災害監(jiān)測系統(tǒng)對地質(zhì)災害的各類標志物、事前跡象與災害動態(tài)等進行監(jiān)測，并根據(jù)地質(zhì)災害等級情況向公眾發(fā)布預警信息、提供應對方案、減少損失；應急響應是指在地質(zhì)災害發(fā)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(chǎn)等。

2 人工智能技術在地質(zhì)災害中的應用與發(fā)展

2.1 人工智能在地質(zhì)災害預測與監(jiān)測中的應用

人工智能技術在地質(zhì)災害預測與監(jiān)控過程中的應用已經(jīng)較為普遍，主要包括傳感技術、物聯(lián)網(wǎng)技術與數(shù)據(jù)驅(qū)動技術等。

首先，基于遙感技術的災害監(jiān)測系統(tǒng)。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(wèi)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(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息，用于地質(zhì)災害特征分析，從而實現(xiàn)對較大范圍內(nèi)地質(zhì)災害的實時監(jiān)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(jiān)測范圍，識別、分析更多無人區(qū)域內(nèi)可能由地質(zhì)災害導致的地形變化、植被覆蓋變化等，用于目標區(qū)域的地質(zhì)災害的有效監(jiān)測。

其次，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)災害預測模型構建?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)災害預測模型構建是指借助機器學習、數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析等技術，通過對歷史災害數(shù)據(jù)、地質(zhì)地形數(shù)據(jù)、氣象氣候數(shù)據(jù)等龐大信息的整合、分析，構建出更符合目標區(qū)域?qū)嶋H情況的地質(zhì)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(yōu)化數(shù)據(jù)模型，提高模型的預測精度。

最后，遙感技術與物聯(lián)網(wǎng)技術相結合的地質(zhì)災害監(jiān)測與預警系統(tǒng)。遙感技術與物聯(lián)網(wǎng)技術相結合的地質(zhì)災害監(jiān)測與預警系統(tǒng)應用相對廣泛。物聯(lián)網(wǎng)技術可以實現(xiàn)對地質(zhì)災害監(jiān)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(jiān)測地表形變、地下水位、地震震動等參數(shù)變化，物聯(lián)網(wǎng)技術將所獲數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)中心，再結合深度學習技術初步分析和處理數(shù)據(jù)信息，最后提供給地質(zhì)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(zhì)災害風險評估中的應用

地質(zhì)災害風險評估是指通過系統(tǒng)評估地質(zhì)災害發(fā)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(zhì)災害風險評估中主要用于地質(zhì)災害風險評估模型的構建過程。

與地質(zhì)災害預測模型構建過程類似，構建地質(zhì)災害風險評估模型需要對機器學習、數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析等技術的綜合利用[5]。除了對歷史記錄、地形地質(zhì)、一段時間內(nèi)氣候氣象數(shù)據(jù)等信息的挖掘和處理，風險評估模型更加側重對實時數(shù)據(jù)的搜集和處理，以及對災害影響的綜合評估。地質(zhì)災害風險評估模型通過對動態(tài)信息的捕捉和分析，再結合目標區(qū)域內(nèi)城市布局、經(jīng)濟建設、人口密度等信息分析地質(zhì)災害可能造成的損害及對當?shù)氐木C合影響，評估災害風險程度，并協(xié)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(zhì)信息系統(tǒng)常被用于災害風險評估模型的數(shù)據(jù)基礎，再結合數(shù)據(jù)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(xù)的應急管理、資源配置提供決策支持。

2.3 人工智能在地質(zhì)災害應急響應與救援中的應用

地質(zhì)災害的突發(fā)性和破壞性是導致人民生命財產(chǎn)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(zhì)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(tǒng)、機器人技術等[6]。

智能決策支持系統(tǒng)的技術核心是數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)計算，同時借助機器學習算法，進一步提高系統(tǒng)對海量數(shù)據(jù)的分析處理，從而幫助應急管理部門在短時間內(nèi)快速了解災害發(fā)生情況、進程與后續(xù)可能發(fā)生的風險，并提供一系列決策建議。智能決策支持系統(tǒng)能夠?qū)崟r獲取、整合地質(zhì)災害數(shù)據(jù)，并借助計算機對多影響因素的作用性進行協(xié)同分析，從中算出最優(yōu)的救援資源分配方案和救援行動路線，尤其是能夠為現(xiàn)場救災人員提供更科學決策和執(zhí)行方案，最大限度地減少災害損失。同時，智能決策支持系統(tǒng)可以與指揮調(diào)度中心相連，實現(xiàn)對整個救援行動的監(jiān)控和調(diào)度，從而提高救援效率。

機器人技術已經(jīng)多次被用于地質(zhì)災害救援的過程中，代替人力進行危險環(huán)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(zhì)災害現(xiàn)場，尤其是一些由于地質(zhì)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(nèi)受災地區(qū)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(xù)作業(yè)，完成移除道路堵塞、修復路基、清理災害現(xiàn)場等工作，為救援爭取更多時間。

2.4 人工智能在地質(zhì)災害預防與管理中的應用

地質(zhì)災害的預防與管理主要包括潛在地質(zhì)風險的識別、應急預案的管理和調(diào)整、地質(zhì)災害模型的構建與優(yōu)化等內(nèi)容。人工智能技術在這一過程中也發(fā)揮著重要作用，如地質(zhì)災害信息管理系統(tǒng)、地質(zhì)災害智能監(jiān)測與預警系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)技術、數(shù)據(jù)挖掘和預測分析、機器學習技術等。

地質(zhì)災害預測與監(jiān)測是在較短的時間維度上對特定區(qū)域內(nèi)地質(zhì)災害的監(jiān)控與預測，地質(zhì)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(zhì)災害的發(fā)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(fā)方案等，避免對自然環(huán)境和地質(zhì)環(huán)境造成不可逆損失和額外壓力。相較于地質(zhì)災害預測與監(jiān)控系統(tǒng)對各類數(shù)據(jù)的深入挖掘，在地質(zhì)災害預防與管理上，系統(tǒng)側重對更大范圍內(nèi)多源數(shù)據(jù)的整合、分析，強調(diào)對風險因素與風險區(qū)域的識別，以及對災害管理與相關決策的支持。此外，地質(zhì)災害信息管理系統(tǒng)包括對社會輿情的監(jiān)督與應對，應用大數(shù)據(jù)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(zhàn)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(yè)的發(fā)展提供了更多可能。但與此同時也帶來一系列問題，如數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護、法律與倫理、技術集成與系統(tǒng)部署等。人工智能技術要想獲得更長遠發(fā)展必須重視并克服這些挑戰(zhàn)，探索更多應用領域與技術方面的突破。

首先，在數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護方面。所有互聯(lián)網(wǎng)世界的參與者每時每刻都在產(chǎn)生信息，這些信息轉(zhuǎn)變?yōu)楹Ａ繑?shù)據(jù)并存于系統(tǒng)中。但不同來源的數(shù)據(jù)所蘊含的信息要素、信息準確性有所不同，要想通過對數(shù)據(jù)的處理得出正確、準確的結論，就必須篩選相關數(shù)據(jù)。深度學習、機器學習就是基于大數(shù)據(jù)技術對這一問題的積極探索。地質(zhì)災害領域已經(jīng)積極引入深度學習技術，并將其與災害預測與監(jiān)測模型相結合，雖然已經(jīng)取得一定成效，但在效果方面仍需要更多后續(xù)經(jīng)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(yè)和研究機構已經(jīng)開始探索除傳統(tǒng)防火墻技術之外的其他隱私保護技術，如差分隱私技術、聯(lián)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(shù)據(jù)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(qū)分變得十分模糊，隱私保護與數(shù)據(jù)完整度、數(shù)據(jù)模型構建經(jīng)常發(fā)生沖突，從而引發(fā)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(fā)明顯，人們只能看到自己想要看到的內(nèi)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(fā)展需要更加關注算法決策的審查與監(jiān)管。

最后，技術集成與系統(tǒng)部署方面。人工智能技術的研發(fā)與應用都是多學科共同協(xié)作的結果，需要多方面技術與資源的整合調(diào)配，以及持續(xù)性的系統(tǒng)優(yōu)化。但在不同領域、不同行業(yè)之間，人工智能技術與其他技術（如地質(zhì)災害領域的傳感技術、物聯(lián)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(guī)模、更加完善的地質(zhì)災害預測與監(jiān)測模型，實現(xiàn)更系統(tǒng)、精確的地質(zhì)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(diào)配，是地質(zhì)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(tǒng)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(tǒng)優(yōu)化機制和集成化芯片研發(fā)等方面。

人工智能技術無疑會在很長一段時間內(nèi)成為人類生產(chǎn)生活的重要工具，并對各個行業(yè)的生產(chǎn)模式、未來發(fā)展產(chǎn)生深遠影響。盡管當前階段人工智能在開發(fā)與應用面臨諸多挑戰(zhàn)，但隨著信息技術和材料工程的進一步發(fā)展，相關問題也會得到一一解決。此外，人工智能的發(fā)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(fā)展，相關應用產(chǎn)品也會幫助各個行業(yè)突破發(fā)展瓶頸，促進地質(zhì)災害領域的進一步發(fā)展。

4 結束語

人工智能技術在地質(zhì)災害領域的應用已經(jīng)較為普遍，為地質(zhì)災害的預防、監(jiān)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(zhì)災害信息系統(tǒng)、局域網(wǎng)等的結合，推動了人工智能技術在地質(zhì)災害領域的應用，智能決策支持系統(tǒng)、智能監(jiān)測與預警系統(tǒng)、無人機設備、機器人技術等的出現(xiàn)與應用，有效提高了地質(zhì)災害預測與監(jiān)控的準確性，提高了應急救援的成功率，同時也為地質(zhì)災害的預防與管理提供更多思路和可能。但人工智能出現(xiàn)和發(fā)展的時間尚短，在地質(zhì)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(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護、法律與倫理、技術集成與系統(tǒng)部署等方面的問題，導致其與地質(zhì)災害領域的組合協(xié)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(fā)展也將越發(fā)深遠，其對各個領域與行業(yè)、對地質(zhì)災害管理方面的影響也會越來越大。

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