滑坡拓扑揭示失效运动
机器学习
2023-10-17 v1
摘要
尽管预测建模取得进展，滑坡造成的死亡人数与经济损失持续上升。这些模型的预测能力有限，因为用于训练和评估模型的滑坡数据库常缺失关键信息，例如潜在失效类型。在此，我们提出一种基于运动（如滑动与流动）利用 3D 滑坡拓扑识别失效类型的方法。我们观察到拓扑代理揭示了嵌入在滑坡形态或形状中的质量运动力学普遍特征，例如检测复杂滑坡中的耦合运动风格。我们发现相同失效类型展现相似拓扑属性，将其作为预测因子，可在来自意大利、美国太平洋西北地区、丹麦、土耳其和中国等不同地貌与气候背景的历史与事件特定（含多时相）滑坡数据库中以 80% 至 94% 的准确率识别失效类型。为展示该方法的实际应用，我们将其应用于来自中国的两个未记录数据集，并公开发布这些数据集。这些新见解可显著提升滑坡预测模型与影响评估的性能。此外，我们的工作引入了通过滑坡拓扑视角研究滑坡形状以理解潜在过程的新范式。
引用
@article{arxiv.2310.09631,
title = {Landslide Topology Uncovers Failure Movements},
author = {Kamal Rana and Kushanav Bhuyan and Joaquin Vicente Ferrer and Fabrice Cotton and Ugur Ozturk and Filippo Catani and Nishant Malik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.09631},
year = {2023}
}
备注
23 pages, 11 figures