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基于人工智能(AI)的地质灾害防控体系建设

更新时间：2019-12-30 17:18:53 大小：4M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：人工智能AI地质灾害防控体系 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

近年来,人工智能(AI)技术得到快速发展,并日益融入到经济社会各个领域,成为当代创新发展的新标志,智能防灾减灾将成为未来发展的趋势和研究的热点。在回顾AI发展现状与趋势的基础上,系统梳理出以往地质灾害风险防控的数据依据和传统技术方法,分析了可能采用的潜在AI方法,初步搭建了基于AI的地质灾害风险防控体系建设方案。研究表明,AI技术为地质灾害风险防控提供了新的技术途径,但目前尚无可照搬或可移植的成熟技术或解决方案。智能防灾减灾体系包括早期识别、风险评估、风险防控等3个主要环节,其中最重要的环节是早期识别,传统方法与AI技术融合的关键参数为斜坡失稳概率或泥石流发生概率;根据所依据的数据资料将早期识别方法归纳为图像识别、形变识别、位移识别、内因识别、诱因识别和综合识别等6种方法;提出了从数据层、方法层和应用层3个层次构建基于大数据智能混合优化的地质灾害风险防控平台。认为数据驱动的智能模型与理论驱动的物理模型融合是地质灾害风险防控发展的趋势。


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西ꢀ北ꢀ地ꢀ质  
ＮＯＲＴＨＷＥＳＴＥＲＮ ＧＥＯＬＯＧＹ  
ꢀ
第
卷 第  
期
２
５２  
Ｖｏｌ．５２ Ｎｏ．２  
ꢀ
ꢀ
（
年 总  
）
期
（
２０１９Ｓｕｍ２１２  
）
２０１９  
２１２  
：
／
ｊ
／
ＤＯＩ１０．１９７５１ ．ｃｎｋｉ．６１－１１４９ ．２０１９．０２．０１１  
ｐ
（ ）  
的地质灾害防控体系建设  
ＡＩ  
基于人工智能  
１
，
１
，
２
，
１
， ，  
张茂省 贾俊 王毅 牛千 毛伊敏 董英  
３
１
（
／
，
，
中国地质调查局西安地质调查中心 西北地质科技创新中心 自然资源部黄土地质灾害重点实验室  
１．  
；
西北大学 陕西 西安  
７１００５４２．  
，
；
，
）
３４１０００  
陕西 西安  
江西理工大学 江西 赣州  
７１００６９３．  
ꢀ
ꢀ
ꢀ
： ， （ ）  
要 近年来 人工智能 技术得到快速发展 并日益融入到经济社会各个领域 成为当代创  
ＡＩ  
，
，
摘
ꢀ
， 。  
新发展的新标志 智能防灾减灾将成为未来发展的趋势和研究的热点 在回顾  
发展现状与趋  
ＡＩ  
， ，  
势的基础上 系统梳理出以往地质灾害风险防控的数据依据和传统技术方法 分析了可能采用的潜  
，
方法 初步搭建了基于  
ＡＩ  
。
，
的地质灾害风险防控体系建设方案 研究表明  
ＡＩ ＡＩ  
在
技术为地质灾  
， 。  
害风险防控提供了新的技术途径 但目前尚无可照搬或可移植的成熟技术或解决方案 智能防灾  
、 、 ， ，  
减灾体系包括早期识别 风险评估 风险防控等 个主要环节 其中最重要的环节是早期识别 传统  
３
；
技术融合的关键参数为斜坡失稳概率或泥石流发生概率 根据所依据的数据资料将早  
方法与  
ＡＩ  
、 、 、 、 ；  
期识别方法归纳为图像识别 形变识别 位移识别 内因识别 诱因识别和综合识别等 种方法 提  
６
、
出了从数据层 方法层和应用层 个层次构建基于大数据智能混合优化的地质灾害风险防控平台  
３
。
。
认为数据驱动的智能模型与理论驱动的物理模型融合是地质灾害风险防控发展的趋势  
： ；  
关键词 大数据 人工智能  
；
ｙ
；
智能防灾减灾 地质灾害 防控体系  
Ｐｔｈｏｎ  
； ；  
：
：
Ａ
：
文章编号  
１００９６２４８２０１９０２０１０３１４  
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（
）
中图分类号  
文献标志码  
Ｐ６９４  
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－
－
－
ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆＧｅｏｌｏｉｃａｌＤｉｓａｓｔｅｒＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＳｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＡＩ  
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１
１
２
１
３
１
，
，
，
，
ＺＨＡＮＧ Ｍａｏｓｈｅｎ ＪＩＡＪｕｎ ＷＡＮＧ Ｙｉ ＮＩＵ Ｑｉａｎ ＭＡＯ Ｙｉｍｉｎ ＤＯＮＧ Ｙｉｎ  
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，
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（
，
，
／
１．Ｋｅ Ｌａｂｏｒａｔｏｒ ｆｏｒＧｅｏｈａｚａｒｄｓｉｎＬｏｅｓｓＡｒｅａ ＭＮＲ ＸｉａｎＣｅｎｔｅｒｏｆＣｈｉｎａＧｅｏｌｏｉｃａｌＳｕｒｖｅ  
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， ， ，  
ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＣｈｉｎａＣｅｎｔｅｒｆｏｒＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅＩｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｘｉａｎ７１００５４ Ｓｈａａｎｘｉ Ｃｈｉｎａ  
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；
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，
，
，
２．ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔ Ｘｉａｎ７１００６９ Ｓｈａａｎｘｉ Ｃｈｉｎａ ３．ＪｉａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔ  
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；
ꢀ
ｙ
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，
， ，  
Ｇａｎｚｈｏｕ３４１０００ Ｊｉａｎｘｉ Ｃｈｉｎａ  
ꢀ
）
ｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏ  
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：
，
（ ）  
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎｒｅｃｅｎｔ ｅａｒｓ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｅｎｃｅ ＡＩ ｔｅｃｈｎｏｌｏ ｈａｓｄｅｖｅｌｏｅｄｒａｉｄｌ ａｎｄｉｓｉｎ  
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ｃｒｅａｓｉｎｌ ｉｎｔｅｒａｔｅｄｉｎｔｏｖａｒｉｏｕｓｆｉｅｌｄｓｏｆｅｃｏｎｏｍ ａｎｄｓｏｃｉｅｔ ．Ｉｔｈａｓｂｅｃｏｍｅａｎｅｗｓ ｍｂｏｌｏｆ  
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ｃｏｎｔｅｍ ｏｒａｒ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎａｎｄｄｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔ．Ｉｎｔｅｌｌｉｅｎｔｄｉｓａｓｔｅｒ ｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｍｉｔｉａｔｉｏｎｗｉｌｌｂｅ  
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ｃｏｍｅｔｈｅｆｕｔｕｒｅｄｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔｔｒｅｎｄａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｈｏｔｓｏｔ．Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｒｅｖｉｅｗｉｎ ｔｈｅｓｔａｔｕｓａｎｄ  
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（ ）  
，
ｔｒｅｎｄｏｆ ＡＩ ｄｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔ ｔｈｉｓ ａｅｒｓｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌ ｓｏｒｔｓｏｕｔｔｈｅｄａｔａｂａｓｉｓａｎｄｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｔｅｃｈ  
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，
ｎｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓｏｆ ｒｅｖｉｏｕｓ ｅｏｌｏｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｒｉｓｋ ｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ ａｎａｌｚｅｓｔｈｅ ｏｔｅｎｔｉａｌ  
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，
ＡＩｍｅｔｈｏｄｓｔｈａｔｍａ ｂｅｕｓｅｄ ａｎｄｉｎｉｔｉａｌｌ ｂｕｉｌｄｓａａｎＡＩｂａｓｅｄ ｅｏｌｏｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｒｉｓｋ ｒｅｖｅｎ  
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：
；
：
修回日期  
２０１９０３２６  
收稿日期  
２０１９０２０４  
－ －  
－
－
：
基金项目 国家重点研发项目  
（
），  
国家自然科学基金重点项目  
（ 、 ），  
中国地质调查局项目  
４１６４１０１１ ４１５３０６４０  
２０１８ Ｙ ＦＣ１５０４７００  
（
、
、
）
联合资助  
Ｄ Ｄ２０１６０２６１ Ｄ Ｄ２０１８９２７０ Ｄ Ｄ Ｔ２０１９０４６３  
：
作者简介 张茂省  
（
１９６２－  
）， ， ， ， ，  
男 陕西咸阳人 研究员 博导 主要从事水工环地质调查与研究  
。
：
Ｅ ｍａｉｌｘａｚｍｓ １２６．ｃｏｍ  
－ ＠  
西
北
地
质
年
２０１９  
ꢀ
ＮＯＲＴＨＷＥＳＴＥＲＮ ＧＥＯＬＯＧＹ  
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ  
１０４  
ꢀ
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ꢀ
ｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｓｓｔｅｍ．ＲｅｓｅａｒｃｈｓｈｏｗｓｔｈａｔＡＩｔｅｃｈｎｏｌｏ  
ꢀ ꢀ ꢀｙ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
ｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｗｔｅｃｈｎｉｃａｌａ ｒｏａｃｈ  
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ꢀ
，
ｆｏｒｔｈｅ ｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆ ｅｏｌｏｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｒｉｓｋｓ ｂｕｔｔｈｅｒｅａｒｅｎｏｍａｔｕｒｅｔｅｃｈｎｏｌｏｉｅｓｏｒ  
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ｓｏｌｕｔｉｏｎｓｔｈａｔｃａｎｂｅｃｏｉｅｄｏｒ ｏｒｔａｂｌｅ．Ｔｈｅ ｒｏｏｓｅｄｉｎｔｅｌｌｉｅｎｔｄｉｓａｓｔｅｒ ｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｍｉｔｉａ  
ｇ
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，
，
ｔｉｏｎｓｓｔｅｍｉｎｃｌｕｄｅｓｔｈｒｅｅｍａｉｎ ａｒｔｓ ｅａｒｌ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ａｎｄｒｉｓｋ ｒｅｖｅｎｔｉｏｎ  
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，
ａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ．Ｔｈｅｋｅ ｏｉｎｔｉｓｅａｒｌ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｗｈｉｌｅｔｈｅｋｅ ａｒａｍｅｔｅｒｆｏｒｔｈｅｆｕｓｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎ  
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ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓａｎｄＡＩｔｅｃｈｎｏｌｏ ｉｓｔｈｅ ｒｏｂａｂｉｌｉｔ ｏｆｓｌｏｅｉｎｓｔａｂｉｌｉｔ ｏｒｔｈｅ ｒｏｂａｂｉｌｉｔ ｏｆ  
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；
，
ｄｅｒｒｓｆｌｏｗｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ Ａｃｃｏｒｄｉｎ ｔｏｔｈｅｄａｔａ ｔｈｅｅａｒｌ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｉｎ  
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：
，
，
ｔｏｓｉｘ ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｍａｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎ ｄｉｓｌａｃｅｍｅｎｔｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎ ｉｎｔｅｒｎａｌ  
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，
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，
ｆａｃｔｏｒｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎ ｉｎｃｅｎｔｉｖｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｃｏｍ ｒｅｈｅｎｓｉｖｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓ ａｅｒ ｒｏｏｓｅｓａ  
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ｅｏｌｏｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｒｉｓｋ ｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ ｌａｔｆｏｒｍｂａｓｅｄｏｎｂｉ ｄａｔａｉｎｔｅｌｌｉｅｎｔｈｂｒｉｄｏｔｉ  
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，
ｍｉｚａｔｉｏｎｆｒｏｍｔｈｒｅｅｌｅｖｅｌｓ ｄａｔａｌａｅｒ ｍｅｔｈｏｄｌａｅｒａｎｄａ ｌｉｃａｔｉｏｎｌａｅｒ．Ｉｔｉｓｂｅｌｉｅｖｅｄｔｈａｔｔｈｅ  
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ｆｕｓｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｄａｔａｄｒｉｖｅｎｉｎｔｅｌｌｉｅｎｔｍｏｄｅｌｓａｎｄｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｌ ｄｒｉｖｅｎ ｈｓｉｃａｌｍｏｄｅｌｓｉｓｔｈｅｔｒｅｎｄ  
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ｏｆ ｅｏｌｏｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｒｉｓｋ ｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｄｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔ．  
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；
；
Ｋｅｗｏｒｄｓ ｂｉ ｄａｔａ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｅｎｃｅ Ｐｔｈｏｎ ｉｎｔｅｌｌｉｅｎｔｄｉｓａｓｔｅｒ ｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄ ｍｉｔｉａ  
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ｔｉｏｎ ｅｏｌｏｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｓ ｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｓｓｔｅｍ  
ｐ
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ｇ
ꢀ
ꢀ ꢀ  
（ ）、 、 、 、  
博弈论 心理学 神经科学 计算机科学 控制论以  
， 。  
及语言学等 同时也是一组技术的统称 人工智能  
引言  
０
ꢀ
技术的迅猛发展为地质灾害风险防控提供了全新的  
，
年 的 达 特 茅 斯 会 议 上 人 工 智 能  
早在  
，
技术途径和解决 方案 并将 打 开一 个崭 新的世 界  
。
１９５６  
（ ） ，  
的概念便被正式提出 距今已经  
ＡＩ  
，
个年头 而  
６０  
，
等相关技术进展的基础上 系统梳  
笔者在回顾  
ＡＩ  
人工智能的爆发却始于  
年
２０１６ ＡｌｈａＧｏ  
ｐ
打败围棋  
理出以往地质灾害风险防控的数据依据和传统技术  
。
大师李世石和柯洁之后 在新一轮科技革命与产业  
，
方法 分析了可能采用的潜在  
，
方法 提出了传统  
ＡＩ  
，
变革的历史进程中 人工智能将扮演着越来越重要  
，
技术融合的切入点和纽带 初步搭建了  
方法与  
ＡＩ  
， （  
的角色 甚 至 可 以 颠 覆 现 有 的 治 理 体 系 吴 飞 等  
，
基于大数据智能混合优化的地质灾害风险防控体系  
）。  
，
建设方案 提出数据驱动的人工智能技术与理论驱  
人工智能系统会基于大规模的数据和更强  
２０１８  
， ，  
的计算能力 在这些垂直领域内不断优化 直至达到  
，
动的地质灾害形成演化过程物理模型结合 将会在  
（
或超过人类专家的水平 龚健雅  
，
）。  
。
地质灾害风险防控领域催生一系列颠覆性技术  
２０１８  
，
地球科学需要处理大量且迅猛增长的数据 在  
、
复杂地球系统的预测 建模和理解等方面提供更准  
人工智能发展现状与趋势  
１
ꢀ
、 。  
确 更少不确定性以及与物理一致的推论 一般来  
， 《  
月 世界人工智能大会发表了 世界  
， ， ，  
说 机器学习 尤其是深度学习 为构建地球系统各  
年
２０１８  
９
，
组成部分新的数据驱动模型 从而增进我们对地球  
》，  
人工智能产业发展蓝皮书 蓝皮书将智能化定义为  
，
的 认 识 提 供 了 一 种 颇 有 前 景 的 途 径  
（
“ ”，  
第四次工业革命 成为人工智能发展的一座里程  
ＭＡＲＫＵＳ  
，
ＲＥＩＣＨＳＴＥＩＮ．ｅｔａｌ２０１８  
ꢀ
）。  
（
）。  
碑 图  
１
、
地质灾害风险早期识别 风险评估和风险减缓  
人工智能从  
年提出概念以来经历了漫长  
１９５６  
的发展历程 经过两次高峰期 两次低谷期 而带来  
发展起伏的是计算机软硬件技术的发展与人工智能  
）。 ，  
世纪 机器学习算法中  
、 、  
措施优选等是一项十分复杂 难度很大 涉及工程技  
，
、
，
，
术与管理两个交叉学科的工作 面对来自不同渠道  
、
， 、 、 、  
不同物理场等庞杂的信息 以及分析 加工 运算 判  
（
算法的变迁 图  
进入  
２
２１  
、 ，  
断 决策和实施等复杂的环节 人类显得力不从心并  
，
年出现了重大突破 多伦多  
的神经网络技术在  
２００６  
。
需要借助人工智能的力量 人工智能是一个非常笼  
“
”
大学教授  
提出了 深度学习  
）。  
在 接 下 来 的 几  
ＧＥＯＦＦＲＥＹ Ｈｉｎｔｏｎ  
ꢀ
， ， 、 、  
统的概念 属于交叉学科 包括哲学 数学 经济学  
（
，
ꢀ
的概念  
ＨＩＮＴＯＮ Ｇ．ｅｔａｌ２００６  
ꢀ

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