人工智能在复杂数据处理与模式识别方面展现出突出潜力,逐渐成为推动滑坡监测与预警的重要动力。在全面收集并梳理前人研究成果的基础上,利用VOSviewer与CiteSpace工具对Web of Science数据库收录的2015—2024年相关953条文献开展可视...人工智能在复杂数据处理与模式识别方面展现出突出潜力,逐渐成为推动滑坡监测与预警的重要动力。在全面收集并梳理前人研究成果的基础上,利用VOSviewer与CiteSpace工具对Web of Science数据库收录的2015—2024年相关953条文献开展可视化分析,并结合研究现状深入探讨人工智能在地面监测设备支持下的单体滑坡预警实践。总结发现,人工智能技术主要围绕传感器异常检测、多源数据关联性分析、模型参数优化、位移预测以及预警模型构建等环节展开,并逐步形成了由“异常检测-数据关联-参数优化-位移预测-动态预警”构成的技术链条,这一体系显著提高了监测与预警的准确性。但当前研究仍面临异常样本稀缺、异常类型复杂、多源数据跨时空耦合能力弱以及模型输入缺乏关键地质信息等瓶颈,导致预警模型的鲁棒性、可解释性与环境适应性仍显不足。未来人工智能在滑坡监测预警中的研究需推动数据驱动与物理机制融合发展,探索多模型集成、生成式人工智能与代理式人工智能的协同应用,以构建具备机理约束、动态调整能力的可信滑坡预警体系,进一步增强其跨场景泛化能力与实用价值。展开更多
文摘人工智能在复杂数据处理与模式识别方面展现出突出潜力,逐渐成为推动滑坡监测与预警的重要动力。在全面收集并梳理前人研究成果的基础上,利用VOSviewer与CiteSpace工具对Web of Science数据库收录的2015—2024年相关953条文献开展可视化分析,并结合研究现状深入探讨人工智能在地面监测设备支持下的单体滑坡预警实践。总结发现,人工智能技术主要围绕传感器异常检测、多源数据关联性分析、模型参数优化、位移预测以及预警模型构建等环节展开,并逐步形成了由“异常检测-数据关联-参数优化-位移预测-动态预警”构成的技术链条,这一体系显著提高了监测与预警的准确性。但当前研究仍面临异常样本稀缺、异常类型复杂、多源数据跨时空耦合能力弱以及模型输入缺乏关键地质信息等瓶颈,导致预警模型的鲁棒性、可解释性与环境适应性仍显不足。未来人工智能在滑坡监测预警中的研究需推动数据驱动与物理机制融合发展,探索多模型集成、生成式人工智能与代理式人工智能的协同应用,以构建具备机理约束、动态调整能力的可信滑坡预警体系,进一步增强其跨场景泛化能力与实用价值。
