殷跃平院士团队: 地质灾害人工智能大语言模型研究展望

链接：https://www.zgdzzhyfzxb.com/article/doi/10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202503007

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近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，尤其是大语言模型（LLMs），在多模态数据分析、复杂场景建模及领域知识融合等方面取得了重大突破。这些技术推动了AI从通用领域向各类专业领域的渗透，极大地降低了应用门槛，并催生出新的研究范式。在地球科学领域，LLMs等AI技术正逐步改变传统的研究方法，提升数据处理能力、模型构建精度以及知识发现效率。特别是在地质灾害防治领域，AI技术的引入能够优化灾害隐患识别、风险评估及监测预警等环节，为提升地质灾害智慧防治的精准性和可靠性提供新的技术路径。

然而，当前地质灾害研究仍面临诸多挑战，包括数据来源的多模态性与异构性、样本数量有限、复杂非线性问题难以建模，以及专家知识难以有效嵌入智能模型中等问题。传统的数据驱动方法在应对高维、多尺度和复杂地质环境方面存在局限性，而LLMs的快速发展为解决这些问题提供了可能。通过数据-模型-知识的协同融合，AI技术可以更精准地刻画地质灾害孕灾特征和成灾机理，提升对地质灾害隐患的智能识别能力，并推动地质灾害防治从经验依赖向智能化、数据驱动的方向发展。

大语言模型（LLMs）在地质灾害智慧识别中的应用主要围绕数据、模型和知识的协同融合展开，以提升灾害隐患的智能识别能力。首先，在知识层面，LLMs可以构建涵盖时空属性的知识图谱，通过语义理解技术挖掘灾害孕灾环境、诱发机制和演化路径的潜在关联，为模型提供理论支持。同时，利用知识蒸馏技术，将已有隐患识别模型的关键参数和算法特征提炼，以降低训练数据成本并提高模型推理效率。此外，通过自监督学习持续优化模型，使其能够更准确地识别和提取灾害隐患特征。

在数据和模型层面，LLMs技术可有效应对多模态数据融合与对齐的问题，集成遥感影像、无人机航测、地表监测数据等异构信息，并利用跨模态数据对齐技术实现语义级映射，提升隐患特征表达的完整性。同时，LLMs采用机理-数据双驱动建模策略，将物理约束规则和专家知识嵌入模型中，以提升其科学性和泛化能力。在决策支持方面，LLMs结合自然语言理解和语义推理技术，能够从灾害报告、监测数据等信息源中提取关键信息，并通过CoT（Chain of Thought）推理生成全面的风险评估和应急对策建议，从而增强地质灾害防治工作的智能化水平。

“AI+地质灾害”研究范式基于知识、数据和模型的协同融合，旨在解决地质灾害研究中的多模态数据处理、复杂非线性建模和专家知识嵌入等关键问题。该范式提出了“领域场景化、场景问题化、问题因果化、数据多模化、样本精准化、特征定量化、模型可解释化、人机协同化”的核心思路，即首先明确地质灾害防治的具体场景及核心问题，然后提炼灾害的主控因素及其因果关系，进而围绕这些因素优化数据采集、样本制备和模型构建，以提高AI模型的智能化和可解释性。同时，该范式强调从传统的“黑箱预测”向“白箱推理”转变，通过专家知识的嵌入和人机协同机制，使AI在灾害防治中的决策更加透明和可信。

在技术路径上，该研究范式围绕“知识-数据-模型”展开，通过数据清洗、数据融合、知识对齐、特征提取、模型微调和自学习优化等关键环节，增强AI在地质灾害防治中的适应能力。例如，在地质灾害隐患识别方面，LLMs可以利用自然语言理解技术构建动态知识图谱，自动提取孕灾环境、诱发因素和灾害演化路径的关键信息，同时结合多模态数据（如遥感影像、地面传感器数据等）进行语义级对齐，提高隐患识别的精度。在灾害预警方面，AI可以借助因果推理技术，对历史灾害事件进行分析，提炼灾害影响因素，并结合实时监测数据，预测潜在的滑坡、崩塌或泥石流风险，为精准预警提供智能支撑。

该研究范式的典型应用场景包括区域尺度崩滑碎屑灾害的致灾范围计算。通过知识层面分析孕灾机理，数据层面精准采集灾害特征，模型层面结合机器学习与深度学习技术优化灾害轨迹计算，最终实现对灾害致灾范围的智能预测。例如，在乌蒙山区，中小型高位崩滑灾害频发，AI技术可以利用遥感影像、地质调查数据和数值模拟结果，优化灾害运移轨迹计算，提高风险评估的精细化程度。该研究范式的提出，不仅推动AI技术更深入地融入地质灾害防治工作，也为构建智能化、精准化的灾害防治体系提供了新的研究方向。

1.推动地质灾害研究范式的智能化转型：通过大语言模型（LLMs）等AI技术的引入，提升地质灾害研究从经验驱动向数据-机理双驱动转型，提高灾害隐患识别、风险评估和监测预警的精准度。

2.突破多模态数据融合与智能建模的技术瓶颈：利用LLMs的跨模态数据对齐和知识嵌入能力，解决地质灾害研究中的数据异构性、样本有限性和复杂非线性建模问题，提高灾害演化过程的智能推理能力。

3.构建AI+地质灾害研究的新范式：提出基于“知识-数据-模型”协同融合的研究框架，强化领域知识的嵌入，提高智能模型的可解释性和迁移能力，为地质灾害防治提供新思路。

4.提升地质灾害预警与决策支持的智能化水平：通过AI技术优化灾害监测数据的解析能力，实现隐患点的精准识别、风险预测及防灾策略的智能化推荐，提高地质灾害应急响应的效率和科学性。

5.促进地质灾害防治工作的精准化与高效化：借助AI技术改进数据采集、建模与分析流程，提高灾害致灾范围计算的精度，优化灾害防治资源的配置，推动防灾减灾向更加高效、智能的方向发展。

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