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我国是世界上滑坡灾害最为频发的国家之一（图1a），根据中国地质调查局发布的2010-2020年地质灾害通报统计结果，近11年间全国共发生地质灾害12.9万起，其中滑坡灾害9.2万起，占灾害总量的71.3%，在各类地质灾害中占比最大（图1b）。与此同时，近十年来，全国地质灾害共造成近500亿元的直接经济损失及大量人员伤亡（图1c）。因此，研究人员已经采用多种科学手段进行滑坡防灾减灾工作。随着“3S”技术、大数据、人工智能、数字孪生、物联网及5G通讯技术的创新与发展，新技术能够实现海量多场观测数据的实时传输，从而建立多层次、多层级地质灾害数据库。然而，由于传统的数据处理技术效率低、精度不高，同时滑坡地质灾害应用也存在着不确定性，因而需要借助机器学习算法提高处理海量复杂数据时的鲁棒性、高效性及自主学习能力，实现基于地质灾害数据库的深度信息挖掘及高效处理，消除信息的不确定性，以便更好地应用于地质灾害防治中。
图1 （a）全球滑坡分布；（b）全国不同地质灾害类型占比；（c）近11年地质灾害统计
《机器学习在滑坡智能防灾减灾中的应用与发展趋势》一文系统阐述了机器学习在滑坡灾害早期识别、易发性评价及预测预报等方面的具体应用，三者遵循层层递进的逻辑关系，其应用路线如图2所示，同时也综述了多种机器学习算法在滑坡早期识别、易发性评价及预测预报中运用的优劣，最终对机器学习在滑坡灾害中未来的发展趋势进行了展望。
图2 机器学习在滑坡灾害中应用的流程
在滑坡智能识别方面，由于滑坡影响因素较多，且不同地区地质环境、地形水文、人类活动等因素差别较大、滑坡样本库不足、多源异构海量遥感大数据的特征融合难等问题，导致机器学习模型的适用性较差。因此，如何增加滑坡的正样本对抗数量，提高滑坡识别精度，从而进一步推进滑坡检测工作的智能化、规模化和应用业务化的发展。
在滑坡易发性评价方面，评价过程中存在诸多不确定性因素，例如数字高程模型的质量、滑坡编录库的表达、致灾影响因子及其空间分辨率的选择、斜坡评价单元的选取、模型训练测试集的比例等（图3a），这一系列影响因素都会影响到易发性评价的精度。基于机器学习的滑坡易发性评价获取了滑坡发生的空间概率，结合滑坡发生的时间概率，综合开展滑坡危险性评价；通过易损性评价及承灾体潜在损失计算，最终开展滑坡风险评价，其成果将为滑坡的防灾减灾提供重要的理论依据。
在滑坡智能预测预报方面，对于算法可解释性仍然缺乏统一的认识，相关研究仍处于初级阶段。可解释性的研究旨在帮助人们从事前（ante‐hoc）和事后（post‐hoc）去理解机器学习算法的复杂逻辑及内部的工作机制，主要从滑坡地质灾害的模型和运行结果两个方面开展可解释性研究（图3b）。黑盒模型无法估计每个特征对模型预测结果的重要性，更不能理解不同特征之间的相互作用关系，而白盒模型易于理解，具有更好的可解释性，并且内部的工作原理也更容易解释。因此，通过合适的可解释性技术，使得复杂模型具备一定的可解释性，进而融合黑盒模型和白盒模型的优势，提升模型预测精度。
图4 “天-空-地-深”多场一体化滑坡灾害观测技术架构
人工智能（AI）由第一代的知识驱动，到第二代的数据驱动，随着AI的混合驱动（知识-数据）、区块链、高精度数字孪生、元宇宙等技术进一步发展，深度学习、迁移学习、强化学习、对抗学习将会成为推动滑坡灾害隐患识别向智能化、自动化方向发展的利器.同时，针对地质灾害演化机理与机器学习相互脱节的科学问题，也需要综合地质灾害样本的特征，提出和改进深度学习算法，构建滑坡“知识-数据-机理”三驱动的智能耦合分析方法，通过可解释的机器学习建立数据间的因果逻辑来解释和解决当前复杂条件下滑坡地质灾害的科学难题，期望突破现有方法准确性低、泛化能力不强和数据依赖高的技术瓶颈，为滑坡灾害风险智能识别及科学管控提供有效解决方案。
窦杰, 向子林, 许强, 郑鹏麟, 王协康, 苏爱军, 刘军旗, 罗万祺, 2023. 机器学习在滑坡智能防灾减灾中的应用与发展趋势. 地球科学, 48(5): 1657-1674. doi: 10.3799/dqkx.2022.419
Dou Jie, Xiang Zilin, Xu Qiang, Zheng Penglin, Wang Xiekang, Su Aijun, Liu Junqi, Luo Wanqi, 2023. Application and Development Trend of Machine Learning in Landslide Intelligent Disaster Prevention and Mitigation. Earth Science, 48(5): 1657-1674. doi: 10.3799/dqkx.2022.419
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