摘要

本文介绍了一种基于物理信息神经网络（PINN）的滑坡预测方法，由Ashok Dahal和Luigi Lombardo提出。该方法旨在解决区域尺度滑坡预测问题，通过结合标准数据驱动架构和物理约束，解决Newmark斜坡稳定性方法中典型的永久变形问题。论文的核心在于利用神经网络从常见的代理变量中显式地提取地质技术参数，并通过与可用地震滑坡清单的损失函数最小化来优化模型。研究结果显示，该模型不仅在标准易感性输出方面表现出优异的预测性能，而且在过程中还生成了区域尺度的预期地质技术属性图。此外，作者公开分享了数据和代码，以促进实验的可重复性和可再现性。

原理

该论文提出的物理信息神经网络（PINN）方法通过在标准数据驱动架构中加入物理约束，实现了对地震滑坡预测的改进。具体来说，PINN方法通过神经网络从常见的代理变量中提取地质技术参数，然后利用这些参数通过物理约束的损失函数进行优化。这种方法不仅考虑了数据驱动模型的预测能力，还确保了模型输出的物理一致性。通过这种方式，PINN能够在区域尺度上提供物理上合理的滑坡预测，这在其他数据驱动或物理基础模型中是难以实现的。

流程

论文中描述的工作流程包括以下几个关键步骤：

1. 数据准备：选择并准备用于训练和评估PINN的数据集，该数据集来自2015年尼泊尔Gorkha地震引发的滑坡。
2. 模型构建：定义一个包含16个神经网络块的架构，每个块包含64个神经元，除了最后一个块外，还包括批量归一化层、 dropout层和ReLU激活函数。
3. 物理约束层：在模型中加入一个“滑坡物理”层，该层基于Newmark方法，考虑了永久位移、斜坡角度和峰值地面加速度等环境变量。
4. 损失函数：使用二元交叉熵损失函数来训练模型，通过最小化预测概率与实际滑坡发生情况之间的差异来优化模型参数。
5. 模型训练与验证：使用70%的数据进行训练，剩余30%的数据分为两部分，分别用于模型验证和测试。采用Adam优化器进行模型参数的更新。
6. 性能评估：通过随机交叉验证和空间交叉验证来评估模型的性能，使用ROC曲线下的面积（AUC）、平衡准确率和F1分数作为评价指标。

应用

该论文提出的PINN方法在滑坡预测领域具有广泛的应用前景。由于其结合了数据驱动和物理基础模型的优点，PINN不仅能够提供高精度的滑坡预测，还能生成物理上合理的中间参数，如地质技术参数和临界加速度比。这种模型特别适用于需要快速响应的紧急情况，如地震后的滑坡预测。此外，PINN方法还可以扩展到其他类型的滑坡，如降雨诱发的滑坡，以及不同的气候和地质场景。