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知识–数据–机理三元融合驱动的滑坡智能预测研究进展

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发表于 2025-10-9 16:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
1 论文标题:知识–数据–机理三元融合驱动的滑坡智能预测研究进展

2 作者信息:李青川, 邱 诚:成都工业学院材料与环境工程学院,四川 成都;蒋 露:成都工业学院计算机工程学院,四川 成都

3 出处和链接:李青川, 邱诚, 蒋露. 知识–数据–机理三元融合驱动的滑坡智能预测研究进展[J]. 环境保护前沿, 2025, 15(9): 1231-1237. https://doi.org/10.12677/aep.2025.159138

4 摘要:滑坡灾害因其突发性、隐蔽性与强破坏性对人类社会构成严重威胁,传统预测方法在极端工况下存在预警时效性与精度不足的局限,而纯数据驱动的深度学习模型因物理机制脱节与可解释性缺失,面临样本依赖性高及跨场景泛化能力弱的核心瓶颈。为此,本文提出“知识–数据–机理”三元融合驱动框架,通过动态闭环耦合机制整合地质力学先验知识(如岩土蠕变本构方程、历史滑坡判识准则)、空–天–地–深立体观测数据(InSAR形变序列、微震信号)及跨尺度演化机理(微观孔隙水压扩散方程→宏观位移加速突变准则),突破滑坡智能预测的泛化瓶颈。研究表明:知识层为模型构建提供物理约束边界(如将Saito蠕变方程嵌入LSTM损失函数使误报率降低40%),机理层保障数据挖掘的物理一致性(如渗流定律规范GAN生成样本力学参数),数据层驱动机理参数反演(如InSAR校准岩体渗透系数)。系统综述揭示现有模型在三元融合维度的结构性缺陷(如U-Net++因忽略地形–岩性互馈机制导致古老滑坡漏检率31%),并指出未来需通过知识图谱化(构建滑坡演化知识图谱)、机理可微化(采用PINNs将非饱和渗流方程转化为可导损失项融入Transformer)及神经符号融合(如InterTris模型实现92.7%的因果推理准确率)等技术路径,实现滑坡预测从数据拟合向机理驱动范式的跃迁。该框架为发展灾害风险主动防控新范式提供理论支撑,服务国家重大工程安全战略需求。

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