学术报告：大语言模型技术在地质灾害防治领域的研究展望
一、 作者、机构、发表期刊及时间
本文由佟彬（中国地质环境监测院，自然资源部地质灾害技术指导中心）、殷跃平（中国地质环境监测院）、李昺（中国地质环境监测院）、唐继婷（中国矿业大学（北京）人工智能学院）、杨旭东（中国地质环境监测院）和徐子烜（北京师范大学国家安全与应急管理学院）共同撰写。论文发表于期刊《中国地质灾害与防治学报》（*The Chinese Journal of Geological Hazard and Control*），2025年第36卷第2期，页码1至12。
二、 论文主题与学术背景
本文是一篇关于人工智能（AI）大语言模型（Large Language Models, LLMs）在地质灾害防治领域应用的综述与展望性论文。其核心主题是探讨以DeepSeek为代表的LLMs技术如何赋能地质灾害的智慧防治，并提出了一个“AI+地质灾害”的新型研究范式。
学术背景：当前，以ChatGPT、DeepSeek等为代表的LLMs技术正经历快速迭代，其强大的多模态数据处理、复杂场景建模和知识融合能力，正在从通用领域向地球科学、生命科学等垂直专业领域加速渗透。在自然科学领域，已出现如AlphaFold（用于蛋白质结构预测）这样的颠覆性应用，标志着“AI-for-Science”新研究范式的兴起。在地球科学领域，AI技术正从数据分析、复杂建模和知识发现三个方面革新传统研究范式。然而，在地质灾害防治这一具体领域，智能化研究仍面临诸多瓶颈：多模态数据（遥感、文本、监测时序数据等）融合与对齐困难、高质量样本数据稀缺、复杂非线性关系的“黑箱”模型可解释性差、领域专家知识难以有效嵌入模型等。因此，如何缩小LLMs等先进AI技术与地质灾害防治实际需求之间的距离，让AI技术更深入、更有效地解决该领域的核心问题，催生出创新的研究思路与范式，成为一个紧迫且重要的课题。本文的目的正是系统梳理LLMs的技术特点，探讨其与地质灾害防治结合的路径，并构建一个前瞻性的研究框架，以推动我国防灾减灾工作向精准化、智能化方向发展。
三、 论文主要观点及论据
主要观点一：大语言模型（LLMs）的技术发展呈现出“从规模驱动向价值驱动”、“从通用领域向垂直领域深度拓展”的范式转变，其一系列关键技术突破为破解地质灾害防治难题提供了新思路。
- 论证与阐述：作者以DeepSeek模型的发展为例，详细梳理了LLMs的研发策略和关键技术。这些技术可归纳为三大方面，均对地质灾害研究具有重要启示：
- 数据层面：包括小样本学习（Small Sample Learning）、多模态数据融合（Multimodal Data Fusion）、数据噪声清洗与样本增强技术。例如，利用自监督去噪、生成对抗网络（GAN）等技术处理多源异构数据；采用CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）风范的技术实现影像、文本、时序数据的语义级对齐。这直接针对地质灾害研究中数据碎片化、多模态、样本少的问题，为构建高质量样本集提供了技术路径。
- 模型层面：包括模型轻量化（Lightweight Model） 与迁移应用（Transfer Application） 。具体技术如混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）、参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）、低秩自适应（Low-Rank Adaptation, LoRA）、知识蒸馏等。这些技术旨在减少模型参数、加速推理、缩小体积、增强跨任务迁移能力，有助于解决地质灾害模型计算资源消耗大、在边缘设备（如监测站）部署难的问题。
- 人机协同层面：核心是专家知识嵌入（Expert Knowledge Embedding）。通过人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）、交互式机器学习（Interactive Machine Learning, IML）等方法，将领域专家的经验、物理机理和规则逻辑整合到模型训练与决策过程中。这旨在提升AI模型的可解释性，使其从“黑箱”向“白箱”演进，克服单纯数据驱动模型的盲目性。
主要观点二：LLMs等AI技术可系统性地赋能地质灾害隐患智慧识别，形成一个涵盖“知识、数据、模型、服务”四个阶段的完整技术路径。
- 论证与阐述：作者展望并构建了一个由LLMs赋能的隐患智慧识别研究框架，将流程细化为四个阶段，并阐述了每个阶段的核心任务与技术思路：
- 阶段Ⅰ：知识蒸馏与动态图谱构建。基于文献和专家知识，构建具有时空属性的地质灾害知识图谱，并利用语义理解技术挖掘孕灾环境、诱发机制、演化路径的潜在关联规则。同时，利用知识蒸馏技术从已有模型中提炼关键特征，降低新模型训练成本。
- 阶段Ⅱ：多模态数据对齐与质量优化。依托“空-天-地”立体观测技术采集多元数据，利用跨模态对齐技术（如CLIP）实现影像、文本、时序数据的语义级映射与深度融合。建立数据噪声判识指标，采用自监督去噪等技术清洗数据，提升样本质量。
- 阶段Ⅲ：机理-数据双驱动模型构建优化。模型架构上，可采用MoE等动态路由机制，让不同专家模块（如Vision Transformer处理影像、BERT-GAT处理文本、LSTM-Transformer处理时序数据）处理不同类型数据。关键在于将物理损失函数、规则逻辑树等形式的领域知识嵌入模型，实现机理与数据双驱动，提升模型的科学性和泛化能力。
- 阶段Ⅳ：服务链条贯通与决策支撑。利用LLMs的自然语言理解和推理能力（如思维链Chain of Thought， CoT），不仅输出隐患识别结果，还能整合风险评估模型，生成包含风险等级、演化趋势、防治建议的立体化解决方案，实现从数据到定制化信息服务的“端到端”贯通。
主要观点三：未来“AI+地质灾害”研究应遵循“知识-数据-模型”互促协同的新范式，其核心可概括为“八化”原则，以实现AI技术在更深层次、更多场景赋能防灾减灾。
- 论证与阐述：在总结“AI+地球科学”协同发展趋势和LLMs关键技术的基础上，作者提出了一个更具普适性的“AI+地质灾害”研究范式。该范式强调“知识、数据、模型”三者的深度融合与互相促进。
- 知识层面：分析具体应用场景（如识别、评估、预警）中的关键问题，梳理其主控因素与因果（X-Y）关系，为数据采集和模型构建提供理论指导。
- 数据层面：围绕主控因素采集多模态数据，进行精细化表征，并建立数据质量评估体系，构建高质量样本，强化对问题特征的表达。
- 模型层面：基于多尺度、复杂非线性问题特征，通过架构优化和规则约束将领域知识嵌入模型，提升模型的可解释性、可迁移性和自学习能力。 作者将这一范式进一步精炼为“八化”原则：领域场景化、场景问题化、问题因果化（对应知识层）；数据多模化、样本精准化、特征定量化（对应数据层）；模型可解释化、人机协同化（对应模型与交互层）。这“八化”原则为AI技术与地质灾害研究的深度融合提供了清晰、可操作的理论框架。
主要观点四：通过一个典型应用场景——区域尺度崩滑碎屑灾害致灾范围精细计算，具体展示了“AI+地质灾害”研究范式的技术思路与实践路径。
- 论证与阐述：为验证所提出范式的可行性，作者以乌蒙山地区中小型高位崩滑灾害的致灾范围计算为例，进行了技术路线的详细推演。
- 知识层应用：基于领域知识，提炼出该地区灾害的三大主控因素：上陡下缓的“靴状”地形控制、飞仙关组与煤系地层的易滑组合、破碎岩体内随机分布的构造节理。这决定了后续数据采集的重点。
- 数据层应用：针对性采集高精度地形、地表覆盖、地层岩性等数据。通过遥感解译和数值模拟，重点提取滑源区、流动区、堆积区的地形地貌、地表覆盖及运移轨迹线几何特征，构建包含多模态特征的致灾范围样本数据集。
- 模型层应用：训练并筛选合适的机器学习或深度学习模型（如随机森林、神经网络）。关键步骤是将地形、地质等主控因素的物理规律（如碎屑流运动能量角规律）和易灾机理知识嵌入模型算法，优化其对局部地形控制下运移轨迹的计算精度，并通过实地案例进行校验和迭代优化。 这个案例表明，遵循“知识指导数据采集与特征提取，数据支撑模型训练，模型嵌入知识提升性能”的闭环思路，AI技术确实有望解决区域尺度上灾害致灾范围计算这一典型的复杂非线性难题。
四、 论文的意义与价值
本文具有重要的学术前瞻性和实践指导价值。
- 系统性梳理与前瞻性指引：论文首次系统地将快速发展的LLMs技术体系与地质灾害防治这一垂直领域的研究需求相结合，不仅梳理了关键技术，更构建了从隐患识别到综合应用的完整技术路径和宏观研究范式。为领域内研究者理解AI前沿、寻找结合点提供了清晰的“路线图”。
- 提出创新研究范式：提出的“知识-数据-模型”互促协同范式及“八化”原则，超越了简单技术嫁接的层面，强调机理认知、高质量数据与智能模型三者间的深度闭环融合。这为地质灾害研究从“经验驱动”、“计算模拟”向“数据与机理双驱动”的第四范式演进提供了理论框架，具有方法论意义。
- 强调“赋能”而非“替代”的核心立场：文章明确指出，AI“赋能”的本质是增强而非替代。地质灾害研究的核心基础仍是对孕灾-成灾机理的实地调查与理论创新。AI的作用在于扩展人类的数据处理与复杂建模能力边界，并通过人机协同模式，将不断更新的行业知识反馈给AI系统，共同提升防灾减灾的智慧水平。这一立场科学且务实。
- 推动跨学科交叉融合：本文架起了人工智能（特别是自然语言处理、计算机视觉）与工程地质、灾害学之间的桥梁，指出了通过“领域知识嵌入”解决AI模型可解释性这一共性难题的途径，对促进跨学科的实质性合作具有启发作用。
这篇论文立足于技术发展前沿与行业重大需求，观点清晰、论证有据、框架系统，不仅是对现状的综述，更是对未来研究方向的有力展望，对于推动我国地质灾害防治工作的智能化转型升级具有重要的参考价值。