智能決策支持系統在地質災害管理中的應用探索

摘 要：地質災害的發生會對人類的生命和財產構成極大的危害，既影響人們的生活，也不利于社會經濟的穩定發展。傳統地質災害管理在信息獲取方面存在一些不足，一旦發生災害無法及時采取處理措施，因此智能決策支持系統應運而生，其強大的數據分析和決策能力為地質災害管理提供了更好的解決辦法與思路，能夠幫助工作人員更準確、及時地獲取相關的災害信息，輔助工作人員進行風險評估、預警發布和應急響應，從而提高地質災害管理的效率和水平。闡述了智能決策支持系統的定義，介紹了智能決策支持系統關鍵技術、智能決策支持系統在地質災害管理中的應用，探討了智能決策支持系統在地質災害管理中的未來發展。

關鍵詞：智能決策支持系統；地質災害管理；傳感器技術

中圖分類號：P694 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）06–0-03

現如今，很多地區發生了各種各樣的自然災害，嚴重影響人們的生活和社會生態。同時，隨著氣候變暖，人類活動頻繁，地質災害的發生頻率也呈現出增長趨勢。因此，應對地質災害進行嚴格的管理，保證人們的生命安全。但是，傳統地質災害管理模式存在一定的不足，出現問題時應對不迅速，因此需要引入智能決策支持系統解決地質災害管理中的問題。該系統不僅集成了地質學、計算機科學和數據分析技術，還能夠對地質災害產生積極地響應，是一種符合當前社會發展的管理工具。因此，深入對智能決策支持系統在地質災害管理中的應用開展分析，旨在提高地質災害管理效率，能夠及時對地質災害問題進行預防。

1 智能決策支持系統的定義

智能決策支持系統是一種集齊了信息技術、人工智能、決策科學等領域知識的軟件系統，主要是通過使用數據分析模型，建立優化算法等方式，為決策者提供更精準全面的信息，輔助他們更好地完成決策。智能決策支持系統可以根據實際數據情況、預設的規則，快速、自動地進行決策推薦，讓工作人員可以通過界面直觀地看到結果，從而用于理解復雜的情況，保障其決策的科學性。

2 智能決策支持系統關鍵技術

2.1 數據挖掘與分析技術

數據挖掘與分析技術是智能決策支持系統中的關鍵技術之一，根據對大規模的數據分析挖掘，從中發現其中的模式與關聯，從而幫助工作人員深入理解背后的數據信息，為其作出決策提供科學的參考依據。將數據挖掘技術應用于地質災害管理，可以對地質災害的趨勢開展分析，也能對其進行風險評估，并對歷史的災害數據進行挖掘與分析，了解地質災害發生的規律和影響因素，從而為未來的地質災害預測提供一定的參考。此外，數據挖掘技術還可以根據地質監測數據、氣象數據等數據，構建多角度的地質災害預警模型，從根源上提高預警的準確性。

2.2 傳感器技術

智能決策支持系統中的傳感器技術可以實時采集地質災害有關的環境參數與數據，包括地震地質形態、氣象條件等變化的信息。將傳感器部署在地表、地下或者空中，覆蓋范圍廣，而且可以實時監測地質災害的動態變化，從而為決策者提供更精準的信息數據支持[1]。同時，借助傳感器技術，智能決策支持系統可以對地質災害進行預警，同時還可以結合無人機與衛星等技術手段，對地質災害的影響范圍進行高精度的監測與評估，從而為相關地質災害應急響應提供科學的參考。

2.3 人工智能算法

人工智能算法可以模擬人類智能，將收集到的大規模數據進行學習與分析，自動處理各數據之間的規律，使得工作人員可以更加準確、及時地作出判斷。人工算法應用于地質災害管理中包括地質災害的預測預警、風險評估、應急響應等。例如，機器學習的預測模型可以根據歷史災害數據開展分析，預測出未來地質災害的發生概率或可能產生的影響范圍，從而作出更加精準的地質災害預警。此外，人工智能算法還可以與地質監測數據和衛星遙感數據進行多源結合，方便對地質災害等進行綜合評估與管理，并為工作人員提供多樣化決策方案。

2.4 虛擬現實技術

智能決策知識系統中的心理現實技術可以模擬現實環境，提供一種沉浸式的體驗。用戶可以結合三維模擬交互式界面，在虛擬的環境中進行觀察和模擬，同時也能進行決策推演。將其應用于地質災害管理，可以模擬地質災害情況，并開展相應的模擬應急訓練，使得地質災害風險管理可視化。例如，心理現實技術中的地質模擬災害系統可以模擬地震、滑坡、泥石流等災害，讓工作人員可以親自體驗并觀察災害的發展過程和影響范圍，從而制定更加有針對性的預防性的策略。此外，虛擬現實技術可以結合遙感圖像對地理在海風險進行可視化展示，并對其進行動態監測，從而更好地輔助工作人員作出決策。

3 智能決策支持系統在地質災害管理中的應用

3.1 監測與預警

3.1.1 數據采集與傳感技術

為了更好地在地質災害管理中應用智能決策支持系統，可以利用數據采集傳感技術部署不同的傳感器設備，實時采集地質災害數據，為智能決策支持系統提供準確的信息。例如，對地震進行監測網絡時可將地震傳感器部署在地表和地下，從而實時監測地震活動，并精準掌握地震的發生時間、地點等信息，從而為地震預警系統的建立提供關鍵的決策信息。對滑坡進行監測時，可以利用傾角傳感器或位移傳感器設備，實時監測地表土體位置變化，一旦發現滑坡跡象，就可以提供預警，為地質災害評估提供重要數據支撐[2]。

此外，還可以使用一些新興的數據采集技術，如衛星遙感技術，可以高精度獲取地表的數據影像，全面監測地表的形態、植被覆蓋情況，從而為地質災害風險評估提供全面的圖像信息。激光雷達技術可以對復雜的地形地貌進行測量，識別地質構造情況與地形特征，從而幫助工作人員分析地質災害的形成原因。綜上，這些新興的數據采集技術不僅可以為工作人員提供精準的地質災害信息，還能夠實現對地質的多角度監測，提高整體的地質災害管理效率。

3.1.2 預警模型建立與優化

預警模型是根據歷史的監測數據和其他相關信息，借助不同的算法和模型建立起來的，主要用于預測地質災害可能發生的時間、地點和規模，并采取相應的預防措施，目的是減少地質災害造成的損失。例如，地震預警系統主要是根據地震監測的數據和地質模型，利用機器學習算法建立起地震發生的預警模型，一旦檢測到地震信號，系統就會立即發動預警，向可能受到地震影響的區域發送警報，從而讓居民有更多的時間逃跑和避難。隨著科學技術的發展，地震預警系統也在逐漸優化，整體的預警準確性和時效性大大得到提高，這對于避免地震災害工作有積極的推動作用。此外，根據地質構造情況、當地的地區地貌情況，可以使用傳感器監測土壤含水量情況、地表位移參數，全面監測滑坡形成的過程，一旦有風險就會提前發出預警信號，減少傷亡和損失。

由此可見，預警模型的建立與優化不僅是依賴數據算法，還要不斷地進行實地驗證與改進，與實際發生的地質災害事件進行對比，對模型參數進行優化，從而提高地質災害預警的準確性，為地質災害預防和救援工作提供更加科學的依據。

3.2 應急響應與救援

3.2.1 應急資源調配

在地質災害發生后，應急資源調配系統可以迅速調配應急資源，有效地減少災害造成的損失。智能決策支持系統可以借助整合多方的信息，運用優化算法，實現對應急資源的智能調配，從而提高救援的效率。

在地震發生后，智能決策系統可以根據地震地區的情況，實時分析各類應急資源的儲存與分布情況，利用相關算法確定最佳的資源調配方案，讓救援人員、醫療設備、食物等可以快速到達受災地區進行支援，從而減少地震后帶來的損失[3]。在發生泥石流災害后，智能決策支持系統可以根據監測和模擬結果，確定受災區域的物資需求情況，并結合實際進行應急資源調配。系統可以使用衛星圖像和無人機對受災地區的情況進行監測，確定地形的變化情況，從而為救援人員提供更加精準的救援路線。系統還可以根據大數據對受災群眾的實際需求情況進行分析，從而調配對他們更加有用的人力、物力和資源，提高整體的救援效率。

可見，應急資源調配功能可以提高整體的救援效率，減少資源的浪費，確保每項應急物資都可以滿足災區的需求。通過智能的調配，在災害發生后，應急資源調配功能還可以為受災群眾提供及時有效的援助，最大限度地減少人員傷亡與財產損失。

3.2.2 救援路徑規劃與優化

在地質災害發生后，交通、通信信號往往也會中斷，救援隊伍需要最快地推出救援規劃，才能盡量減少人員傷亡，避免時間與資源的浪費。智能決策支持系統可以利用地圖信息、交通狀況，并結合人工智能技術，根據地質的監測數據，智能化規劃救援路徑，方便救援人員到災區救援。

在地震發生后，救援人員需要以最快的速度抵達現場。智能決策系統可以根據實時監測到的路況，預測這段道路是否可以通行，并利用智能算法為救援人員設計最佳的救援方案，方便救援人員快速開展救援工作。在此基礎上，系統會考慮道路的距離、狀況以及地形地貌等特征，綜合對這些因素進行權衡分析，從而規劃出最安全，最快速的救援路徑。

泥石流災害發生后，災區道路可能會遭到損毀，導致交通中斷，限制救援工作的有序開展。應用智能決策支持系統可以對所在地區的地形地貌進行實時監測，并結合實際確定最佳的災區通行路徑。系統也會綜合考量交通救援物資的分布情況，為救援人員規劃出最佳救援方案與路徑。不僅如此，系統還可以根據現場的實際情況，調整救援方向，根據實際的受災情況不斷優化，確保救援隊伍能夠最大限度地減少災害造成的損失。

3.3 風險評估與管理

3.3.1 模型建立與驗證

對地質災害的風險評估需要根據多方面的數據和信息進行分析，包括地質構造、地形地貌、氣象氣候等因素，綜合建立一個科學、合理的預測模型，從而對可能發生的自然災害進行綜合評估與管理。智能決策支持系統將多種數據源整合并與先進的算法技術進行融合，能夠實現對地質災害的風險評估模型建立與驗證[4]。

對地震風險進行評估時，系統可以根據歷史的地震數據或者地質構造信息，建立地震概率模型，并分析出地震影響范圍。工作人員可以根據綜合的數據分析，確定地震發生的頻率，從而有針對性地建立地震發生概率模型。同時，系統也可以根據地質構造信息和地震波動，模擬地震的影響范圍，并對其災害影響程度進行預測，在此基礎上，也會對其結果進行實際驗證，從而確定模型的準確可靠，為今后的地震風險評估提供科學、可靠的依據。

3.3.2 風險管控策略制定

為了更好地制定地質災害風險管控策略，需要對地質的特征、氣象條件、人口分布、資源分配等因素開展綜合考量，結合實際制定科學、合理的應對措施，從根本上減少地質災害產生的損失。在地震風險管控時，智能決策支持系統可以根據地震發生的頻率等相關信息，結合地區人口密度、建筑物分布情況，制定針對性的地震防控策略。對于高風險地區，可以加強對建筑物的抗震設計和加固，讓該地區的人員增強地震意識，具備良好的地震應急能力。對于受到交通影響或通信的地區，可以制定相對應的地震修復計劃，以便于交通信號的快速恢復，從而讓風險防控策略發揮到最大作用。

在進行滑坡風險管控時，智能決策系統可以根據容易發生滑坡的地區特征、降雨量等因素，制定綜合的滑坡預警方案，并結合實際制定針對性的應對措施。例如，對于存在滑坡風險的地區，可以加強設備的監測與部署，實時監測地表位移與土壤濕度等參數，一旦發現有滑坡跡象就會發出警報，工作人員便可以采取相應的應對措施，從而減少滑坡帶來的損失。

4 智能決策支持系統在地質災害管理中的未來發展

4.1 智能化與自動化程度提升

隨著我國科學技術水平的快速發展，機器學習與人工智能也在不斷進步，這些技術應用在智能決策支持系統中可以讓該系統具有更強大的數據處理與分析能力，使其能夠自動識別和收集大量的地質災害數據，并對其進行預警和風險評估，從而減少人為干預需求，增強整體的地質災害風險管理效果[5]。可見，未來智能決策支持系統有望通過智能算法和模型優化，實現對地質災害的智能化管理，從而保護人民的生命財產安全。

4.2 多源數據整合與融合

地質災害數據來源于地質監測數據、氣象氣候數據、衛星遙感數據、社交媒體數據等方面，未來智能決策支持系統將通過先進的數據整合技術，將以上數據進行多元化的融合，建立更全面準確的地質災害信息庫。同時，通過對這些多元數據的綜合分析，系統可以更好地識別地質災害存在的風險，便于工作人員進行針對性的預防。綜合利用這些數據，在未來智能決策支持系統將成為地質災害管理中不可或缺的一部分，可以讓地質災害管理的水平得到有效提高。

4.3 預測與預警能力提升

在未來，智能決策支持系統可以引入更加先進的模型和算法，對地質災害更加精準地預測與預警。系統也可以利用大數據分析技術，結合多項數據建立完善的地質災害預測模型，從而提前判斷地質災害可能發生的時間、地點和規模，工作人員就可以做出更好的應對措施。此外，未來智能決策支持系統還可能實現預警信息的多渠道傳輸，讓人們可以在第一時間接收到災害信息，最大限度地減少災害發生的損失。

5 結束語

智能決策支持系統在地質災害管理中展現出巨大潛力，通過數據整合、模型優化和智能算法，提升了預警、應急響應和風險評估的效率和準確性。隨著技術的不斷發展，這一系統將更加智能化、自動化，成為地質災害管理的重要利器，為保障人民生命財產安全作出更大貢獻。

參考文獻

[1] 莊妙慧.口岸突發公共衛生事件輔助決策系統功能模塊設計[J].中國口岸科學技術，2023，5（12）：80-85.

[2] 石玉江，陳鋒，張志江，等.測井生產智能支持系統開發及應用[J].石油科技論壇，2023，42（6）：1-8.

[3] 劉曉慧.基于預案的突發地質災害智能應急決策支持模型研究[D].武漢：中國地質大學，2014.

[4] 張曉超，許模，劉建強.基于WSN和ANN的綜合遠程智能地質災害監測預警系統研究[J].太原理工大學學報，2011， 42（4）：403-407.

[5] 郭循釗.高速公路突發事件處置可視化智能決策支持系統研究[D].西安：長安大學，2011.

收稿日期：2024-01-10

作者簡介：應紅（1990—），女，遼寧錦州人，助教，研究方向為地質工程與地質災害。