2025-05-12 4497 0
近日,成都理工大學(xué)范宣梅教授團(tuán)隊(duì)在全球地震誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害智能預(yù)測(cè)方面取得重要進(jìn)展,相關(guān)成果以“Deep learning can predict global earthquake-triggered landslides”為題,發(fā)表在國(guó)際頂級(jí)期刊National Science Review(《國(guó)家科學(xué)評(píng)論》,NSR,影響因子16.3)。

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發(fā)表期刊
National Science Review
發(fā)表時(shí)間
2025.05.09
這項(xiàng)研究基于過去50年來38次強(qiáng)震誘發(fā)的40余萬處滑坡,建立了目前全球最大的地震誘發(fā)滑坡數(shù)據(jù)庫(kù),結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法研發(fā)了智能預(yù)測(cè)模型,能夠實(shí)現(xiàn)一分鐘內(nèi)預(yù)測(cè)全球任何地震誘發(fā)滑坡的空間概率,平均精度達(dá)82%。 該成果可以在震前對(duì)地震高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)進(jìn)行災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)情景推演,也可在震后快速評(píng)估地質(zhì)災(zāi)害空間分布,為震前防災(zāi)規(guī)劃和震后應(yīng)急救援提供重要科技支撐。這一成果不僅為全球強(qiáng)震地質(zhì)災(zāi)害研究提供了寶貴的數(shù)據(jù)支持,更為減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)提供了可推廣的有效工具和全球示范。
強(qiáng)震誘發(fā)滑坡 全球視角下的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn) 01 全球強(qiáng)震頻發(fā),過去20年全球平均每月都會(huì)發(fā)生一次7級(jí)以上強(qiáng)震,累計(jì)奪去了約75萬人的生命。山區(qū)強(qiáng)震誘發(fā)次生地質(zhì)災(zāi)害是造成地震傷亡的重要因素,例如2008年汶川7.9級(jí)地震誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害造成的死亡人數(shù)逾2萬人,占到了地震總死亡人數(shù)的約1/3;2015年尼泊7.9級(jí)地震滑坡造成的傷亡占總傷亡的40%以上。 這些地質(zhì)災(zāi)害不僅造成直接傷亡,還往往阻斷道路和通信,嚴(yán)重影響震后應(yīng)急救援。我國(guó)是世界上地震災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)最高的國(guó)家,精準(zhǔn)預(yù)測(cè)強(qiáng)震誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害,對(duì)提升我國(guó)應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的能力具有重要意義。
從“物理機(jī)理”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)” 地震誘發(fā)滑坡近實(shí)時(shí)智能預(yù)測(cè)模型 02 從全球尺度來看,強(qiáng)震誘發(fā)次生地質(zhì)災(zāi)害是否具有普適性的發(fā)育分布規(guī)律和控制因素?是否可以建立一個(gè)適用于全球不同地質(zhì)環(huán)境條件的強(qiáng)震誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)模型?是地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域的國(guó)際前沿科學(xué)問題。 傳統(tǒng)基于物理機(jī)理的Newmark方法,由于對(duì)物理力學(xué)參數(shù)的要求較高,僅適用于小范圍評(píng)估。近年來,隨著遙感等觀測(cè)數(shù)據(jù)的增加,部分研究采用統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí),建立歷史滑坡樣本和控制因素的經(jīng)驗(yàn)映射,雖然解決了對(duì)物理力學(xué)參數(shù)高度依賴的問題,但也面臨樣本代表性與跨區(qū)域泛化能力不足的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。 全球地震誘發(fā)滑坡數(shù)據(jù)庫(kù) 為實(shí)現(xiàn)真正意義上的全球預(yù)測(cè),研究團(tuán)隊(duì)從1970年以來全球范圍內(nèi)6級(jí)以上地震中篩選出38次典型事件,結(jié)合遙感智能識(shí)別與人工核驗(yàn),解譯了近40萬處滑坡樣本,構(gòu)建了迄今規(guī)模最大、質(zhì)量最高的全球地震誘發(fā)滑坡數(shù)據(jù)庫(kù)(圖1)。 ▲圖1 1970年以來全球地震誘發(fā)滑坡事件的空間分布和地震帶-氣候分區(qū) 進(jìn)而,將地震事件劃分為環(huán)太平洋和阿爾卑斯—喜馬拉雅兩大地震帶,及寒帶、溫帶與赤道帶三大氣候區(qū),以提升不同區(qū)域地質(zhì)環(huán)境條件下模型的泛化能力。 全球尺度地震誘發(fā)滑坡普適性控制因素 該研究基于對(duì)強(qiáng)震誘發(fā)滑坡機(jī)理的認(rèn)識(shí),對(duì)17項(xiàng)影響因子進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)地面峰值加速度(PGA)、坡度與巖性是全球范圍內(nèi)地震誘發(fā)滑坡的主控因素:PGA直接反映地震動(dòng)能量釋放強(qiáng)度,坡度決定斜坡自身穩(wěn)定性閾值,巖性則影響巖土體的物理力學(xué)特性。 值得注意的是,不同地震帶—?dú)夂騾^(qū)的滑坡控制因子呈現(xiàn)顯著空間分異性(圖2):寒區(qū)以PGA和距斷層距離為主控因子;赤道地區(qū)地形—地震動(dòng)耦合作用主導(dǎo)滑坡觸發(fā);溫帶地區(qū)則表現(xiàn)為PGA—坡度—巖性并列核心的態(tài)勢(shì)。這種區(qū)域分異特征反映了地質(zhì)背景與氣候外營(yíng)力協(xié)同作用對(duì)滑坡動(dòng)力過程的差異化影響,突破了傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型“一刀切”的局限,為模型的分區(qū)優(yōu)化提供了開拓性啟示。 ▲圖2 全球和不同分區(qū)地震誘發(fā)滑坡控制因素的重要性分析 全球地震誘發(fā)滑坡預(yù)測(cè)的分鐘級(jí)推理 該研究創(chuàng)新設(shè)計(jì)了多尺度全卷積回歸網(wǎng)絡(luò),結(jié)合通道—空間注意力模塊,實(shí)現(xiàn)了誘發(fā)滑坡關(guān)鍵特征的自動(dòng)提取、聚焦與融合。模型采用“全球—區(qū)域雙軌制”部署策略(圖3、圖4):在赤道和溫帶等事件和數(shù)據(jù)充足的區(qū)域采用區(qū)域模型,通過區(qū)域化訓(xùn)練充分優(yōu)化參數(shù),獲得更高的預(yù)測(cè)精度;而在事件和樣本匱乏的寒區(qū)場(chǎng)景則采用全球模型,憑借海量多樣的訓(xùn)練樣本能夠保障穩(wěn)健的預(yù)測(cè)下限,有效避免過擬合風(fēng)險(xiǎn)。 ▲圖3 全球5個(gè)地震帶—?dú)夂騾^(qū)典型強(qiáng)震誘發(fā)滑坡空間概率預(yù)測(cè) ▲圖4 基于全球和分區(qū)模型的地震誘發(fā)滑坡預(yù)測(cè)精度評(píng)價(jià)與對(duì)比 與傳統(tǒng)機(jī)理和統(tǒng)計(jì)模型相比,該方法在準(zhǔn)確率和計(jì)算效率上均有顯著突破,平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)82%,比國(guó)際現(xiàn)有模型準(zhǔn)確率提高了約20%,計(jì)算時(shí)間由原來的數(shù)天,縮短到小于1分鐘,實(shí)現(xiàn)了地震誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的近實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。



展 望 03 研究將通過探索“機(jī)理與數(shù)據(jù)聯(lián)合驅(qū)動(dòng)”方法,進(jìn)一步提升模型預(yù)測(cè)精度和響應(yīng)速度。未來有望將降雨預(yù)報(bào)和余震分析等更多觸發(fā)條件納入預(yù)測(cè)模型,同時(shí)結(jié)合人口、房屋、基礎(chǔ)設(shè)施等數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)多因素驅(qū)動(dòng)的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)大模型,為全球防災(zāi)減災(zāi)提供中國(guó)方案。
亮 點(diǎn) 04 該研究構(gòu)建了首個(gè)全球地震誘發(fā)滑坡數(shù)據(jù)庫(kù),系統(tǒng)揭示了全球和不同地震帶—?dú)夂騾^(qū)的滑坡發(fā)育分布規(guī)律和關(guān)鍵控制因素,創(chuàng)新了基于深度學(xué)習(xí)算法的地震誘發(fā)滑坡近實(shí)時(shí)智能預(yù)測(cè)模型,是人工智能在地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域應(yīng)用的成功示范,為全球地震災(zāi)害的震后應(yīng)急處置和震前科學(xué)規(guī)劃提供了重要支撐。 后記:十七載地震誘發(fā)滑坡探索的初心 17年前 范宣梅走進(jìn)汶川震區(qū) 親眼目睹了山崩地裂、滿目瘡痍 17年后 她帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì) 將這些“記憶”轉(zhuǎn)化成 高精度的數(shù)字化預(yù)測(cè)圖 從深入災(zāi)區(qū)的勘察腳印,到構(gòu)建世界級(jí)的地震滑坡預(yù)測(cè)平臺(tái),這條道路既有泥土的厚重,也有代碼的鋒利。他們以科學(xué)精神與堅(jiān)韌執(zhí)著,為全球地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)提供了“上帝視角”。如今,這一成果正從中國(guó)走向世界,成為地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的領(lǐng)航標(biāo)桿。 (點(diǎn)擊圖片查看詳情)
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