תפקיד הנתונים הגדולים בחיזוי לנדפול

מפולות קרקעיות הן בין הסיכונים הטבעיים ההרסניים ביותר, מה שגורם לאלפים הרוגים ומילולי דולרים לנזק שנתי.שיטות חיזוי מסורתיות המבוססות על רשומות היסטוריות מוגבלות ותצפיות שדה מבוססות נקודה, לעתים קרובות וכתוצאה מכך מפות סיכון גיאולוגיות בעלות דיוק מוגבל.הופעתו של ניתוח נתונים גדול גם שינתה באופן יסודי את הפרדיגמה הזאת, מה שמאפשר למדענים ולמהנדסים לינאריים לעבד ולשלב נתונים מסיביים, מתחומים רבים של אנרגיה מטאורולוגית, אך לא צפויה, אך לא רק את ההשפעות של זמן רב, אלא גם את ההשפעות של נתונים קריטיות, אלא גם על פני קבוצות חיזוי גבוה, אלא גם של זמן, אלא גם של נתונים של נתונים של מחלות חיזוי גבוה, אך ורק של חומרים, אך ורק של אוכלוסיות, אך ורק של חומרים חיזוי גבוה, אך ורק של מחלות חיזוי גבוה, אך ורק של זמן, אך הן יכולות כיום, אך ורק של חומרים חיזוי, אך ורק של מחלות חיזוי גבוה, אך ורק של נתונים של נתונים של מחלות חיזוי זמן, אך ורק של חומרים חיזוי גבוה, אך ורק של נתונים של חומרים דרמטיות, אך לא יכולות כיום, אך ורק של מחלות חיזוי גבוה, אך ורק של נתונים של אוכלוסיות, אך ורק של נתונים של מודלים של חומרים חיזוי גבוה,

העיקרון הבסיסי מאחורי ניתוח נתונים גדול לחיזוי מפולת הוא היכולת לזהות דפוסים עדינים ותאים שהיו בלתי נראים בעבר.לדוגמה, אינטרפרומטריה מכ"ם לווייני (InSAR) יכול לזהות עיוות קרקע בקנה מידה בקנה מידה בקנה מידה על פני אזורים רחבים, בעוד רשתות תחנת מזג האוויר לספק נתונים אינטנסיביים של גשם מתמשך.כאשר נתונים דיסוציאטים אלה מתפוררים וניתחו באמצעות אלגוריתמי למידת מכונה, המודלים עלולים להתפתח תחזיות עם מקרים חסרי תקדים, וטכניקות דיוק ובדיקה מהירה.

מקורות נתונים מרכזיים לחיזוי לנדפול

מערכות חיזוי מפולת מודרניות שואבות מגוון רחב של מקורות נתונים, כל אחד מהם תורם מידע ייחודי על יציבות מדרדרונות.שילוב מקורות אלה הוא חיוני כי מפולות אדמה מופעלות על ידי שילוב של גורמים מעוררים (למשל, זווית מדרון, סוג אדמה) וגורמים מעוררים (למשל, גשם כבד, רעידות אדמה).

צילום: Satellite Imagery and Remote Sensing

לווינים מספקים נופים חוזרים ונשנים של פני כדור הארץ, מה שהופך אותם הכרחיים למחקרים מפולת.לוויינים אופטיים כמו לנדסאט וסנסנל-2 ללכוד תמונות רב-ספקטרוםיות המחשוף בריאות צמחייה, שינויים כיסוי הקרקע, ודרמוסולוגיה פני השטח.Synthetic Aperture Radar (SAR) , כגון Sentinel-1 ו- TerraSAR-X, יכולים לצלם באמצעות עננים וחושך, וחושך, לזהות את יכולות זיהוי מוקדם של פחת (למשל, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, הריסות) אסטריות).

נתונים גאולוגיים וגיאו-טכניים

Detailed geological maps, borehole logs, and geophysical surveys provide critical baseline information about subsurface conditions. This includes lithology (rock type), soil shear strength, fault line locations, weathering depth, and groundwater levels. High-resolution digital elevation models (DEMs) derived from LiDAR (Light Detection and Ranging) or photogrammetry allow calculation of slope angle, aspect, and curvature with 1-meter or better resolution. These data are combined to compute factor-of-safety maps using deterministic models, which can then be refined with statistical learning. An emerging approach uses hyperspectral remote sensing to map clay mineral content - a key control on slope stability in many regions.

מזג אוויר והנתונים ההידרולוגיים

גשם הוא הגורם הנפוץ ביותר למזעור, כל כך גבוה נתונים של משקעים הוא רב-חשיבות של רשתות מכ"ם מזג אוויר (למשל, NEXRAD בארצות הברית, OPERA באירופה) לספק הערכות כמותיות בהחלטות מרחביות של 1-4 ק"מ והחלטות זמניות כ- 5-10 דקות, בשילוב עם רשתות מד גשמים ומוצרים מילטון (למשל, GMM, TR), נתונים אלה לדגמי לחות חיזוי של תאים חשובים של מים.

רשתות חיישנים בזמן אמת

חיישנים מבוססי קרקע מספקים את נתוני הרזולוציה הזמנית הגבוהים ביותר עבור מערכות התראה מוקדמות.

  • (ב) ויקרא י"א: ויקרא י"ד, ו"ה' (ב"ב) ,"ב" (בראשית כ"ד).
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ 0 ⁇ וחיישנים אקוסטיים של LT:1) אשר מזהים רטטים וגלי קול הקשורים לתנועת המונים.
  • (ב) ,0) ,Rain Measures and Land moistחיישנים FIRLT:1) מותקן ישירות על מדרונות פגיעים.

רשתות חיישן אלחוטיות משדרות כעת נתונים בזמן אמת לפלטפורמות ענן, שם היא משולבת עם נתונים אחרים ומזינים לאלגוריתמים חיזויים.הפריסה של מערך חיישן חיישן מחסנית של 200-נודה באילינוי הוכיחה כי היתוך נתונים בזמן אמת יכול להפחית את שיעור האזעקה השקרית ב-40% בהשוואה לשיטות המבוססות על הסף.

ממציאים היסטוריים ונתוני Crowdsourced

מסד נתונים חזק של מפולת קרקע חיוני לאימון מודלים של למידת מכונות.ממציאים היסטוריים של מפולת שנאספו מדימויים לוויין, סקרי שדה ודיווחי חדשות מספקים את האמת הקרקע הדרושה כדי לאמת תחזיות.עם זאת, הממציאים האלה לעתים קרובות אינם שלמים, במיוחד באזורים מרוחקים.המקורות של נתונים מאפליקציות ורשתות חברתיות יכולים להשלים רשומות רשמיות, כפי שהוכחו על ידי LT:0A LandslideFalware, אשר מאפשר לענות על ידי תצפיות מהירות (I) לאחר תצפיות.

התקדמות ב-Data Analytics Techniques

השילוב של מקורות נתונים גדולים הוא רק חצי האתגר; החצי השני הוא תמצית תובנות ניתנות להפעלה באמצעות ניתוח מתקדם.התתתתתת הבאה מתארת את הטכניקות המשפיעות ביותר המשמשות בחיזוי מפולת אדמה מודרני.

מכונות למידה ומודלים למידה עמוקה

אלגוריתמי למידת מכונה הפכו לעמוד השדרה של חיזוי מפולת נתונים.גישות נפוצות כוללות:

  • (FLT:0Random Forests and Gradient Boosting Machines (למשל, XGBoost, LightGBM)BuildFLT:1) - שיטות האנסמבל האלה מצטיינים בטיפול בסוגי נתונים מעורבים (פרקטיים ורציונאליים) ויכולים מודל אינטראקציות לא ליניאריות.הם משמשים נרחב למיפוי רגישות, שבו המטרה היא לסווג יחידות שטח גבוהות, בינוניות או בסיכון נמוך על בסיס מספר חיזויים.
  • (FLT:0) מכונות Vector (SVMori)FLT:1 - יעיל לבעיות סיווג בינארי (פולת קרקע לעומת לא מפולת אדמה) כאשר מספר התכונות הוא גדול יחסית לדגימות. Kernel SVMs יכול ללכוד גבולות החלטה מורכבים.
  • (FLT:0)Deep Learning (CNN, LSTMsss) LSTMs) LSTMs) LSTMs (DEMs) , 1:1 - רשתות עצביות מהפכתיות (CNN) מתאימים במיוחד לניתוח נתונים מעוננים כגון תמונות לוויין ו- DEMs, באופן אוטומטי ללמוד תכונות מרחביות כמו קומנטים ותבניות ניקוזות של זיכרון לטווח קצר (LSTM) מוחלות על גבי נתונים של זמן קצר (LSTM) הסתברות של 15 שעות לאחר מכן, 000 שנים של נתונים של נתונים של הסתברות של פרוטוקולים של הסתברות של 15.
  • (FLT:0) רשתות נילי (PINNs) LT:1 - גישה חדשנית המשלבת חוקים פיזיים (למשל, משוואות זרימה במים קרקעיים) לתוך תפקוד אובדן של רשת עצבית, ומבטיחה תחזיות הן סבירות פיזית גם כאשר אימון נתונים הוא דליל.

להקות ו- Fusion Methods

אף מודל יחיד אינו מבצע את הטוב ביותר בכל האזורים או תחת כל התנאים. שיטות האנסמבל משלב תחזיות ממודלים מרובים כדי להפחית את השחלות ולשפר את האמינות.לדוגמה, יער אקראי עשוי לשמש לצד מודל ⁇ והתחדשות לוגיסטית, עם הפלט שלהם ממוצע או מעודכן על ידי ביצועים היסטוריים.אסטרטגיות היתוך גם משלב נתונים ממקורות שונים ברמת המאפיין או ברמה של מערכת הפעלה לאחרונה בהונג קונג משתמשת ב-48 שעות של חיזוי של כדור הארץ.

תחזיות לא ברורות ותחזיות הסתברותיות

מכיוון שתחזיות מפולת קרקעיות אינן ידועות באופן מהותי (הכניסה למגבלות נתונים, מודלים לפשטות, וגמישות טבעית), מתן תשובות ⁇ ⁇ כן/לא תשובות יכולות להיות מטעה.גישות מודרניות מדגישות תחזיות הסתברותיות שמדכאות אי ודאות, כגון חיזוי סיכוי של 30% של התרחשות מפולת אדמה בתוך אזור מוגדר בתוך אזור שצוין ב-24 שעות הבאות:

  • (ב) [[1924]]]]]] [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]
  • (ב) ,0) ,Quantile regression ForestFIRLT:1) כי פלט מרווחי חיזוי במקום הערכות נקודה.
  • (ב) ויקרא י"א: ויקרא י"ד: "ה', ויקרא י"ד, ו"ה', ו"ה', ו"ה'" (בראשית כ"ד).

הפלטים הפרוביביליסטיים הללו מאפשרים למנהלי חירום לקבל החלטות בעלות מודעות לסיכון, איזון עלויות הפינוי נגד ההסתברות של מפולת אדמה.ה-FLT:0) מערכת פלאש של שירות מזג האוויר הלאומי מבולת גווינדר 1 1 משלבת גישות דומות להסתברותיות שניתן להתאים לאזהרה מוקדמת.

יישומים אמיתיים ומקריות

ההתקדמות התיאורטית שתוארה לעיל תורגמה במערכות מבצעיות שכבר מגנות על קהילות.הדוגמאות הבאות מדגישות את המגוון של יישומים.

מערכות אזהרה מוקדמות: נפאל

בנפאל, מדינה שנפגעה קשות מפולות אדמה מונסון, המחלקה ל הידרולוגיה ומטאורולוגיה השיקה מערכת התראה מוקדמת של טייס בשנת 2021 המשלבת הערכות גשם לווייניים (GPM), תחזיות מזג אוויר מסולפות, ומודל למידת מכונה המאומנים ב-20 שנים של רשומות מפולת אדמה.מערכת סוגיות צבע קודקודות (ירוק, צהוב, כתום, אדום) ברמת הכפר במהלך 2023, ממשיכה כראוי עם 50 תחזיות של כדור הארץ.

הגנת תשתיות: רכבות ביפן

רשת הרכבות הנרחבת של יפן עוברת דרך שטח הררי נוטה למפלות במהלך גשם כבד וטייפונים. East Japan Railway Company (JR East) הקימה מערכת מבוססת נתונים גדולה שמשלבת נתונים מכ"ם מזג אוויר, חיישני עיוות בצד השני, וממציאי אדמה היסטוריים עם מודל חיזוי למידה עמוק.המערכת מפעילה תחנות רכבת אוטומטית ושולחת אזהרות בזמן אמת למרכזי בקרה ב-2022, לעומת 3 מסלולים קטסטרופליים שסוליים, אשר היו בסיכון גבוה.

מפת סיכונים עירונית: הונג קונג

המדרונות התלולים של הונג קונג ופיתוח עירוני צפופה הופכים את ניהול הסיכון למזעור בראש סדר העדיפויות של משרד ההנדסה הגיאולוגי (GEO) מפעילה את מערכת אזהרת הקרקע (LEWS), המשתמשת במודל למידת מכונה המאומנים ביותר מ 40,000 רשומות מפולת אדמה, יישומים עתירי פתרון גבוה של LiDAR, ומעקב מתמשך מ-150 מדדי גשם אוטומטיים.

אתגרים וכיוונים עתידיים

למרות ההתקדמות המרשימה, יש לטפל במספר אתגרים כדי לממש באופן מלא את הפוטנציאל של ניתוח נתונים גדול לחיזוי מפולת.

איכות נתונים וזמינות

איכות המודלים החיזוייים מוגבלת ביסודה על ידי איכות נתוני קלט.באזורים רבים של מפולת-פרון (למשל ההימלאיה, אנדס, מרכז אפריקה), בנתונים נבחרים היא חסינה או לא קיימת.נתוני לוויין עשויים להיות מוגבלים על ידי כיסוי ענן (עבור חיישנים אופטיים) או לשחזר את הזמנים (עבור SAR) לעתים קרובות מוטות כי הם רק אירועים סודיים של תיעוד של קבוצות נתונים, או מרכזי הגנה על פני השטח, כגון אזורים סטנדרטיים, כגון אזורים מפולת (F) או מרכזי מחסנים, כגון מחסנים, או מחסנים, או טרה-F) או מחסנים, או טרה-מדומים, או טרה-מדומים, או חיישנים אופטיים, או מחסנים, או טרה-מדומים, או טרה-מורדים (עבור טרה-מקודמים, לדוגמה, לדוגמה, על-מורדים, על-מורדים) או חיישנים אופטיים, על-מורדים) או SAR) או טרה-מורדים (עבור SAR) או SAR) או SAR) או טרה-מקלטים, על-מורדים, על-מורדים, על-מורדים (עבור חיישנים

סקלאלה משלימה ומעבד בזמן אמת

עיבוד של תמונות לוויין, זרמי חיישן בזמן אמת, ותפוקה של מודל מזג אוויר ברזולוציה גבוהה דורש משאבים חישוביים משמעותיים. בעוד פלטפורמות מחשוב ענן (AWS, Google Earth Engine) הפכו את זה לנגיש יותר, יש עדיין אתגרים פריסת מודלים קלים שיכולים לרוץ על מכשירים קצה עבור התראות בזמן אמת באזורים מרוחקים עם פתרונות מופחתים למידה, שבו הם מאומנים מודלים סטנדרטיים ללא דחיסות משותפות וטכניקות רק של גודל משותף.

שיתוף פעולה בין-תחומי ומודל Interpretability

חיזוי מפולת יעיל דורש שיתוף פעולה הדוק בין גיאולוגים, hydrologist, מדעני נתונים ומנהלי חירום.ד.ד.ליפוס ו פערי תקשורת יכולים למנוע שילוב של מומחיות שקיפות התחום לתוך זרימת ג'ימי עבודה אנליטית.יתר על כן, מודלים של מכונה מטופלים לעתים קרובות כמו "קופסאות שחורות", מה שמקשה על בעלי עניין לסמוך על הפלט התפעולי שלהם.

שילוב עם שינויי אקלים

שינויי האקלים משנים את דפוסי המשקעים, התכה של קרחוני, וההשפלה של permafrost, אשר ישפיעו על התדר והפצה העתידיים של הפללה.כדי לבצע הערכות סיכון מפולות חזקות בעשורים הקרובים, ניתוח נתונים גדול חייב לשלב תחזיות מודלים אקלים בקנה מידה נרחבים.זה מציב אתגרים נוספים כי מודלים אקלים יש פתרון אזורי רחב ותכנון משמעותי.

מסקנה

ניתוח נתונים גדול הפך באופן יסודי חיזוי סיכון מפולת של חיזוי סיכון באיכות גבוהה, תגובתי למדע כמותי, פרואקטיבי.על ידי שילוב תמונות לוויין, סקרים גיאולוגיים, נתונים מזג אוויר ורשתות חיישן בזמן אמת עם למידת מכונה מתקדמת וטכניקות למידה עמוקות, חוקרים וסוכנויות תפעוליות יכולות כעת לייצר אלגוריתמיות גבוהות יותר, אך אלגוריתמיות מתקדמות יותר עם דיוק מוכח.