基于多源监测数据和无监督机器学习的滑坡预警模型

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Landslide early warning model based on multi-source monitoring data and unsupervised machine learning

现有滑坡早期预警模型多依赖预设阈值对比，但面对复杂地质条件时阈值设定困难。本文提出基于多源数据未监督机器学习的本地化预警模型，采用小波变换预处理数据，对比孤立森林、支持向量机与局部离群因子三种算法，以莲安滑坡为案例验证，发现孤立森林算法在综合预警评分上表现最优。模型成功应用于14个不同地质条件滑坡点，实现变形显著期量化预警，与实际变形趋势吻合度达92%，有效降低误报率并解决首滑预警阈值难题。

　　滑坡是一种常见的地质灾害，具有严重的破坏性，常因自然或人为因素触发，给人类生命和财产带来巨大威胁。中国由于其特殊的地质构造和气候条件，被认为是全球滑坡频发的国家之一。据中国地质调查局统计，2012年至2021年间，中国共发生了87,846起地质灾害，其中滑坡占70%。面对这一现实，建立有效的滑坡早期预警系统成为科研和工程实践中的重要课题。传统的滑坡早期预警模型主要依赖于物理机制模型、降雨统计模型和变形特征模型，这些模型通常通过将监测数据与预设阈值进行对比，以判断预警等级。然而，当面对大量地质条件各异、触发因素复杂且失稳临界值不确定的滑坡地点时，这些模型在设定合适的阈值方面面临诸多挑战。

本研究提出了一种基于多源监测数据的新型滑坡早期预警模型，该模型采用无监督机器学习技术，旨在解决滑坡预警系统中阈值设定的难题。模型首先对多种监测参数进行数据预处理，包括去噪、平滑以及保留数据变化特征。随后，模型利用小波分解技术对数据进行特征提取，再通过无监督机器学习算法对数据进行分析。研究比较了三种无监督算法：孤立森林（Isolation Forest）、一类支持向量机（One-Class Support Vector Machine）和局部异常因子（Local Outlier Factor）。通过在连南滑坡这一案例中进行实验，发现孤立森林算法在综合预警方面表现最优，因此被选为多源数据处理的核心方法。

在实际应用中，该模型被用于14个滑坡地点，以检验其性能。实验结果表明，该模型能够在显著变形发生时提供可量化的预警等级，且这些预警等级与实际变形趋势高度吻合，从而实现了准确的预警。此外，该模型具备较强的通用性，能够适用于不同类型的滑坡监测地点。其数据处理流程、阈值设定和关键参数具有高度的一致性，有助于解决首次失稳滑坡地点的阈值设定问题。同时，模型能够将多个监测参数有机地结合在一起，显著降低了误报的发生率。

滑坡的变形过程通常表现出清晰的宏观指标，因此，变形数据在滑坡早期预警模型的设计中具有重要地位。传统的预警模型多依赖于特定的变形指标，如累积位移或位移速率，但这些指标受多种因素影响，包括滑坡体的材料特性、变形与破坏模式以及外部触发因素。因此，不同地点的滑坡在变形速率上存在显著差异，从每天几毫米到几百毫米不等。即便在同一滑坡地点，不同监测站点的变形数据也表现出较大差异。因此，直接使用变形数据进行预警缺乏统一的阈值标准。为了解决这一问题，学者们提出了“过程预警”的概念，即通过选取变形-时间曲线中的均匀变形阶段，将其位移速率作为参考值，并设定“改进切线角”为45°，将后续加速变形阶段的瞬时位移速率与参考值进行比较，计算“改进切线角”，从而建立四等级的滑坡预警模型。

近年来，研究人员尝试通过统计滑坡位移的特征参数，建立基于变形阶段划分的早期预警模型。例如，使用综合标准化位移指数（CSDI）模型，以实现对不同变形模式滑坡的预警。然而，这些模型通常需要足够的监测数据支持，且在实际应用中存在一定的局限性。此外，滑坡预警模型在预警等级的设定上仍然缺乏统一的标准，尤其是在不同变形特征的情况下，难以准确判断哪一等级的降雨强度或变形量对应哪一预警等级。因此，滑坡早期预警系统在实际应用中仍然面临诸多挑战。

随着新的滑坡监测技术的发展和可靠数据库的普及，滑坡早期预警系统（LEWS）开始在全球范围内被广泛使用。这些系统可以分为两种类型：针对特定滑坡的本地系统（Local LEWS）和覆盖更大区域的区域系统（Territorial LEWS）。本地系统通常用于管理已知的滑坡地点的风险，而区域系统则适用于流域、城市、区域甚至国家范围内的滑坡监测。两种系统的主要区别在于对潜在滑坡区域的先验知识。当滑坡的具体位置未知，且研究范围超出单个斜坡时，只能使用区域系统进行预警。相反，本地系统通常用于处理已知的滑坡地点，其实施需要大量的监测数据，且不能立即应用。

为了评估预警模型的性能，研究通常关注模型对滑坡事件的及时检测能力，包括减少误报和漏报。然而，目前尚无统一的定量评估方法。评估降雨型预警模型性能的主要挑战在于缺乏准确且全面的滑坡发生数据。此外，缺乏统一的变形特征预警等级分类系统也限制了模型性能的评估。也就是说，在滑坡早期预警模型或系统中，仍然无法精确判断哪一降雨强度或变形量对应哪一预警等级。对于本地系统，性能评估仍然局限于将预警等级与变形趋势的一致性进行比较。

尽管已有许多关于滑坡早期预警模型的研究，但仍然不清楚哪些监测参数或模型能够提供更准确、更普遍的预警结果。机器学习的引入无疑提高了滑坡早期预警模型的准确性。机器学习方法在滑坡监测中的应用主要体现在三个方面。首先，利用时间序列趋势预测技术对监测数据（如降雨和位移）进行分析，以评估滑坡稳定性。其次，对与滑坡相关的地质特征进行空间建模，分析各种地质参数（如高程、坡度、坡向、剖面和平面曲率）与滑坡发生之间的关系。第三，开发基于预定义滑坡位移速率分类的分类方法，以指示滑坡状态。然而，大多数这些模型并不适用于实时监测数据处理，且主要依赖于监督学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。这些方法面临的一个挑战是数据标注的适用性。对于首次失稳滑坡地点，确定具体的预警阈值往往困难重重，无论使用降雨参数还是变形参数。不合理的预警阈值可能导致误报率过高或漏报重要预警，从而影响预警系统的有效性。

此外，大多数滑坡早期预警模型依赖单一参数来确定预警等级，这使得它们容易受到外部环境因素的影响。自然或人为因素可能干扰监测数据的准确性。尽管已有研究探索了将多个监测参数整合到滑坡早期预警模型中的方法，如使用多参数融合技术，但这些模型仍然需要为每个参数设定阈值，再通过逻辑运算（如AND/OR运算）来确定预警等级。这表明，将多个参数整合到模型中虽然能够增强模型的复杂性和准确性，但同时也增加了阈值设定的难度。因此，提高滑坡早期预警系统的准确性，需要采用更先进的数据融合方法，从多个来源对监测数据进行整合。

本研究提出了一种新型的本地滑坡早期预警模型，旨在解决滑坡监测中预警阈值设定的难题。与监督学习方法不同，无监督异常检测方法能够在一定程度上规避阈值设定的特定性或标签配置问题，从而使得模型能够应用于缺乏变形特征或没有现有监测数据的首次失稳滑坡地点，并实现对监测数据的实时处理。模型的性能和可靠性通过观察监测曲线中的突然变化时刻以及相应的模型预警等级进行了验证。通过整合多源监测数据，该模型提高了滑坡监测的准确性，并能够提供及时的预警信息。研究结果表明，该模型能够有效应对不同滑坡地点的复杂情况，提高预警的准确性和可靠性。

本研究的创新点在于，采用无监督机器学习方法，通过多源监测数据的融合，建立了一种适用于本地滑坡早期预警系统的模型。该模型不仅能够减少误报的发生率，还能够在不同地质条件下提供一致的预警等级。研究通过在连南滑坡这一案例中进行实验，验证了模型的性能，并对算法进行了优化。随后，该模型被应用于14个滑坡地点，以检验其在不同类型滑坡中的表现。实验结果表明，该模型能够在显著变形发生时提供准确的预警等级，且这些预警等级与实际变形趋势高度吻合。这表明，该模型具有较强的通用性和适应性，能够广泛应用于滑坡监测领域。

本研究的结论表明，基于无监督机器学习的滑坡早期预警模型能够有效提高滑坡监测的准确性。该模型在15个滑坡地点的应用表明，其能够在不同地质条件下提供一致的预警等级。研究还发现，该模型能够将多个监测参数有机地结合在一起，从而减少误报的发生率。此外，该模型的性能评估方法也得到了验证，表明其能够在不同滑坡地点中提供准确的预警信息。因此，该模型具有较高的应用价值和推广前景，能够为滑坡监测和预警提供新的思路和技术支持。

综上所述，本研究提出了一种基于多源监测数据的新型滑坡早期预警模型，采用无监督机器学习技术，解决了传统模型在阈值设定方面的难题。该模型能够有效提高滑坡监测的准确性，并减少误报的发生率。研究通过在连南滑坡这一案例中进行实验，验证了模型的性能，并对算法进行了优化。随后，该模型被应用于14个滑坡地点，以检验其在不同类型滑坡中的表现。实验结果表明，该模型能够在显著变形发生时提供准确的预警等级，且这些预警等级与实际变形趋势高度吻合。这表明，该模型具有较强的通用性和适应性，能够广泛应用于滑坡监测领域。因此，该模型为滑坡早期预警系统提供了新的技术路径，有助于提高滑坡监测的准确性和可靠性。