智能决策支持系统在地质灾害管理中的应用探索

摘 要：地质灾害的发生会对人类的生命和财产构成极大的危害，既影响人们的生活，也不利于社会经济的稳定发展。传统地质灾害管理在信息获取方面存在一些不足，一旦发生灾害无法及时采取处理措施，因此智能决策支持系统应运而生，其强大的数据分析和决策能力为地质灾害管理提供了更好的解决办法与思路，能够帮助工作人员更准确、及时地获取相关的灾害信息，辅助工作人员进行风险评估、预警发布和应急响应，从而提高地质灾害管理的效率和水平。阐述了智能决策支持系统的定义，介绍了智能决策支持系统关键技术、智能决策支持系统在地质灾害管理中的应用，探讨了智能决策支持系统在地质灾害管理中的未来发展。

关键词：智能决策支持系统；地质灾害管理；传感器技术

中图分类号：P694 文献标志码：B 文章编号：2095–3305（2024）06–0-03

现如今，很多地区发生了各种各样的自然灾害，严重影响人们的生活和社会生态。同时，随着气候变暖，人类活动频繁，地质灾害的发生频率也呈现出增长趋势。因此，应对地质灾害进行严格的管理，保证人们的生命安全。但是，传统地质灾害管理模式存在一定的不足，出现问题时应对不迅速，因此需要引入智能决策支持系统解决地质灾害管理中的问题。该系统不仅集成了地质学、计算机科学和数据分析技术，还能够对地质灾害产生积极地响应，是一种符合当前社会发展的管理工具。因此，深入对智能决策支持系统在地质灾害管理中的应用开展分析，旨在提高地质灾害管理效率，能够及时对地质灾害问题进行预防。

1 智能决策支持系统的定义

智能决策支持系统是一种集齐了信息技术、人工智能、决策科学等领域知识的软件系统，主要是通过使用数据分析模型，建立优化算法等方式，为决策者提供更精准全面的信息，辅助他们更好地完成决策。智能决策支持系统可以根据实际数据情况、预设的规则，快速、自动地进行决策推荐，让工作人员可以通过界面直观地看到结果，从而用于理解复杂的情况，保障其决策的科学性。

2 智能决策支持系统关键技术

2.1 数据挖掘与分析技术

数据挖掘与分析技术是智能决策支持系统中的关键技术之一，根据对大规模的数据分析挖掘，从中发现其中的模式与关联，从而帮助工作人员深入理解背后的数据信息，为其作出决策提供科学的参考依据。将数据挖掘技术应用于地质灾害管理，可以对地质灾害的趋势开展分析，也能对其进行风险评估，并对历史的灾害数据进行挖掘与分析，了解地质灾害发生的规律和影响因素，从而为未来的地质灾害预测提供一定的参考。此外，数据挖掘技术还可以根据地质监测数据、气象数据等数据，构建多角度的地质灾害预警模型，从根源上提高预警的准确性。

2.2 传感器技术

智能决策支持系统中的传感器技术可以实时采集地质灾害有关的环境参数与数据，包括地震地质形态、气象条件等变化的信息。将传感器部署在地表、地下或者空中，覆盖范围广，而且可以实时监测地质灾害的动态变化，从而为决策者提供更精准的信息数据支持[1]。同时，借助传感器技术，智能决策支持系统可以对地质灾害进行预警，同时还可以结合无人机与卫星等技术手段，对地质灾害的影响范围进行高精度的监测与评估，从而为相关地质灾害应急响应提供科学的参考。

2.3 人工智能算法

人工智能算法可以模拟人类智能，将收集到的大规模数据进行学习与分析，自动处理各数据之间的规律，使得工作人员可以更加准确、及时地作出判断。人工算法应用于地质灾害管理中包括地质灾害的预测预警、风险评估、应急响应等。例如，机器学习的预测模型可以根据历史灾害数据开展分析，预测出未来地质灾害的发生概率或可能产生的影响范围，从而作出更加精准的地质灾害预警。此外，人工智能算法还可以与地质监测数据和卫星遥感数据进行多源结合，方便对地质灾害等进行综合评估与管理，并为工作人员提供多样化决策方案。

2.4 虚拟现实技术

智能决策知识系统中的心理现实技术可以模拟现实环境，提供一种沉浸式的体验。用户可以结合三维模拟交互式界面，在虚拟的环境中进行观察和模拟，同时也能进行决策推演。将其应用于地质灾害管理，可以模拟地质灾害情况，并开展相应的模拟应急训练，使得地质灾害风险管理可视化。例如，心理现实技术中的地质模拟灾害系统可以模拟地震、滑坡、泥石流等灾害，让工作人员可以亲自体验并观察灾害的发展过程和影响范围，从而制定更加有针对性的预防性的策略。此外，虚拟现实技术可以结合遥感图像对地理在海风险进行可视化展示，并对其进行动态监测，从而更好地辅助工作人员作出决策。

3 智能决策支持系统在地质灾害管理中的应用

3.1 监测与预警

3.1.1 数据采集与传感技术

为了更好地在地质灾害管理中应用智能决策支持系统，可以利用数据采集传感技术部署不同的传感器设备，实时采集地质灾害数据，为智能决策支持系统提供准确的信息。例如，对地震进行监测网络时可将地震传感器部署在地表和地下，从而实时监测地震活动，并精准掌握地震的发生时间、地点等信息，从而为地震预警系统的建立提供关键的决策信息。对滑坡进行监测时，可以利用倾角传感器或位移传感器设备，实时监测地表土体位置变化，一旦发现滑坡迹象，就可以提供预警，为地质灾害评估提供重要数据支撑[2]。

此外，还可以使用一些新兴的数据采集技术，如卫星遥感技术，可以高精度获取地表的数据影像，全面监测地表的形态、植被覆盖情况，从而为地质灾害风险评估提供全面的图像信息。激光雷达技术可以对复杂的地形地貌进行测量，识别地质构造情况与地形特征，从而帮助工作人员分析地质灾害的形成原因。综上，这些新兴的数据采集技术不仅可以为工作人员提供精准的地质灾害信息，还能够实现对地质的多角度监测，提高整体的地质灾害管理效率。

3.1.2 预警模型建立与优化

预警模型是根据历史的监测数据和其他相关信息，借助不同的算法和模型建立起来的，主要用于预测地质灾害可能发生的时间、地点和规模，并采取相应的预防措施，目的是减少地质灾害造成的损失。例如，地震预警系统主要是根据地震监测的数据和地质模型，利用机器学习算法建立起地震发生的预警模型，一旦检测到地震信号，系统就会立即发动预警，向可能受到地震影响的区域发送警报，从而让居民有更多的时间逃跑和避难。随着科学技术的发展，地震预警系统也在逐渐优化，整体的预警准确性和时效性大大得到提高，这对于避免地震灾害工作有积极的推动作用。此外，根据地质构造情况、当地的地区地貌情况，可以使用传感器监测土壤含水量情况、地表位移参数，全面监测滑坡形成的过程，一旦有风险就会提前发出预警信号，减少伤亡和损失。

由此可见，预警模型的建立与优化不仅是依赖数据算法，还要不断地进行实地验证与改进，与实际发生的地质灾害事件进行对比，对模型参数进行优化，从而提高地质灾害预警的准确性，为地质灾害预防和救援工作提供更加科学的依据。

3.2 应急响应与救援

3.2.1 应急资源调配

在地质灾害发生后，应急资源调配系统可以迅速调配应急资源，有效地减少灾害造成的损失。智能决策支持系统可以借助整合多方的信息，运用优化算法，实现对应急资源的智能调配，从而提高救援的效率。

在地震发生后，智能决策系统可以根据地震地区的情况，实时分析各类应急资源的储存与分布情况，利用相关算法确定最佳的资源调配方案，让救援人员、医疗设备、食物等可以快速到达受灾地区进行支援，从而减少地震后带来的损失[3]。在发生泥石流灾害后，智能决策支持系统可以根据监测和模拟结果，确定受灾区域的物资需求情况，并结合实际进行应急资源调配。系统可以使用卫星图像和无人机对受灾地区的情况进行监测，确定地形的变化情况，从而为救援人员提供更加精准的救援路线。系统还可以根据大数据对受灾群众的实际需求情况进行分析，从而调配对他们更加有用的人力、物力和资源，提高整体的救援效率。

可见，应急资源调配功能可以提高整体的救援效率，减少资源的浪费，确保每项应急物资都可以满足灾区的需求。通过智能的调配，在灾害发生后，应急资源调配功能还可以为受灾群众提供及时有效的援助，最大限度地减少人员伤亡与财产损失。

3.2.2 救援路径规划与优化

在地质灾害发生后，交通、通信信号往往也会中断，救援队伍需要最快地推出救援规划，才能尽量减少人员伤亡，避免时间与资源的浪费。智能决策支持系统可以利用地图信息、交通状况，并结合人工智能技术，根据地质的监测数据，智能化规划救援路径，方便救援人员到灾区救援。

在地震发生后，救援人员需要以最快的速度抵达现场。智能决策系统可以根据实时监测到的路况，预测这段道路是否可以通行，并利用智能算法为救援人员设计最佳的救援方案，方便救援人员快速开展救援工作。在此基础上，系统会考虑道路的距离、状况以及地形地貌等特征，综合对这些因素进行权衡分析，从而规划出最安全，最快速的救援路径。

泥石流灾害发生后，灾区道路可能会遭到损毁，导致交通中断，限制救援工作的有序开展。应用智能决策支持系统可以对所在地区的地形地貌进行实时监测，并结合实际确定最佳的灾区通行路径。系统也会综合考量交通救援物资的分布情况，为救援人员规划出最佳救援方案与路径。不仅如此，系统还可以根据现场的实际情况，调整救援方向，根据实际的受灾情况不断优化，确保救援队伍能够最大限度地减少灾害造成的损失。

3.3 风险评估与管理

3.3.1 模型建立与验证

对地质灾害的风险评估需要根据多方面的数据和信息进行分析，包括地质构造、地形地貌、气象气候等因素，综合建立一个科学、合理的预测模型，从而对可能发生的自然灾害进行综合评估与管理。智能决策支持系统将多种数据源整合并与先进的算法技术进行融合，能够实现对地质灾害的风险评估模型建立与验证[4]。

对地震风险进行评估时，系统可以根据历史的地震数据或者地质构造信息，建立地震概率模型，并分析出地震影响范围。工作人员可以根据综合的数据分析，确定地震发生的频率，从而有针对性地建立地震发生概率模型。同时，系统也可以根据地质构造信息和地震波动，模拟地震的影响范围，并对其灾害影响程度进行预测，在此基础上，也会对其结果进行实际验证，从而确定模型的准确可靠，为今后的地震风险评估提供科学、可靠的依据。

3.3.2 风险管控策略制定

为了更好地制定地质灾害风险管控策略，需要对地质的特征、气象条件、人口分布、资源分配等因素开展综合考量，结合实际制定科学、合理的应对措施，从根本上减少地质灾害产生的损失。在地震风险管控时，智能决策支持系统可以根据地震发生的频率等相关信息，结合地区人口密度、建筑物分布情况，制定针对性的地震防控策略。对于高风险地区，可以加强对建筑物的抗震设计和加固，让该地区的人员增强地震意识，具备良好的地震应急能力。对于受到交通影响或通信的地区，可以制定相对应的地震修复计划，以便于交通信号的快速恢复，从而让风险防控策略发挥到最大作用。

在进行滑坡风险管控时，智能决策系统可以根据容易发生滑坡的地区特征、降雨量等因素，制定综合的滑坡预警方案，并结合实际制定针对性的应对措施。例如，对于存在滑坡风险的地区，可以加强设备的监测与部署，实时监测地表位移与土壤湿度等参数，一旦发现有滑坡迹象就会发出警报，工作人员便可以采取相应的应对措施，从而减少滑坡带来的损失。

4 智能决策支持系统在地质灾害管理中的未来发展

4.1 智能化与自动化程度提升

随着我国科学技术水平的快速发展，机器学习与人工智能也在不断进步，这些技术应用在智能决策支持系统中可以让该系统具有更强大的数据处理与分析能力，使其能够自动识别和收集大量的地质灾害数据，并对其进行预警和风险评估，从而减少人为干预需求，增强整体的地质灾害风险管理效果[5]。可见，未来智能决策支持系统有望通过智能算法和模型优化，实现对地质灾害的智能化管理，从而保护人民的生命财产安全。

4.2 多源数据整合与融合

地质灾害数据来源于地质监测数据、气象气候数据、卫星遥感数据、社交媒体数据等方面，未来智能决策支持系统将通过先进的数据整合技术，将以上数据进行多元化的融合，建立更全面准确的地质灾害信息库。同时，通过对这些多元数据的综合分析，系统可以更好地识别地质灾害存在的风险，便于工作人员进行针对性的预防。综合利用这些数据，在未来智能决策支持系统将成为地质灾害管理中不可或缺的一部分，可以让地质灾害管理的水平得到有效提高。

4.3 预测与预警能力提升

在未来，智能决策支持系统可以引入更加先进的模型和算法，对地质灾害更加精准地预测与预警。系统也可以利用大数据分析技术，结合多项数据建立完善的地质灾害预测模型，从而提前判断地质灾害可能发生的时间、地点和规模，工作人员就可以做出更好的应对措施。此外，未来智能决策支持系统还可能实现预警信息的多渠道传输，让人们可以在第一时间接收到灾害信息，最大限度地减少灾害发生的损失。

5 结束语

智能决策支持系统在地质灾害管理中展现出巨大潜力，通过数据整合、模型优化和智能算法，提升了预警、应急响应和风险评估的效率和准确性。随着技术的不断发展，这一系统将更加智能化、自动化，成为地质灾害管理的重要利器，为保障人民生命财产安全作出更大贡献。

参考文献

[1] 庄妙慧.口岸突发公共卫生事件辅助决策系统功能模块设计[J].中国口岸科学技术，2023，5（12）：80-85.

[2] 石玉江，陈锋，张志江，等.测井生产智能支持系统开发及应用[J].石油科技论坛，2023，42（6）：1-8.

[3] 刘晓慧.基于预案的突发地质灾害智能应急决策支持模型研究[D].武汉：中国地质大学，2014.

[4] 张晓超，许模，刘建强.基于WSN和ANN的综合远程智能地质灾害监测预警系统研究[J].太原理工大学学报，2011， 42（4）：403-407.

[5] 郭循钊.高速公路突发事件处置可视化智能决策支持系统研究[D].西安：长安大学，2011.

收稿日期：2024-01-10

作者简介：应红（1990—），女，辽宁锦州人，助教，研究方向为地质工程与地质灾害。