基于可解释人工智能技术的山洪灾害链预警模型研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 张紫琦1,4; 沈岗3; 李永坤2; 张孟斐4; 陈正航4; 付少坤4; 吴锋4 |
| 刊名 | 地球信息科学学报
 |
| 出版日期 | 2026-03-13 |
| 卷号 | 28期号:03页码:591-604 |
| 关键词 | 山洪灾害链 知识图谱 结构映射 数据挖掘 贝叶斯网络 大语言模型 概率推理 灾害链预警 |
| ISSN号 | 1560-8999 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 【目的】山洪灾害突发性强且常呈链式演化，现有预警模型在多源知识融合、建模自动化及全过程概率推理方面仍存不足。【方法】本研究构建了一种基于大语言模型深度挖掘、知识图谱驱动贝叶斯网络的山洪灾害链预警建模方法。研究利用大语言模型从3 000篇领域文献中抽取蕴含因果关系的三元组，构建了山洪灾害链知识图谱。该图谱经由一系列剪枝、节点聚合、离散化操作，被映射为有向无环的贝叶斯网络拓扑。研究对历史灾情报道进行结构化解析与状态赋值，在通过精确率等指标验证大语言模型各环节输出可靠性的基础上，构建了离散化数据集以支持参数学习，最终生成了可用于灾害链概率推理的预警模型。【结果】在典型案例验证中，模型准确预测了完整灾害链的演进路径与关键节点状态，总体平均Brier评分为0.160 8，证明了其良好的概率校准能力；批量案例测试Brier评分为0.184 6，进一步证实了模型在不同灾害链结构下的泛化稳定性。敏感性分析结果也揭示了多灾种叠加的非线性放大效应。【结论】该方法有效融合了领域先验知识与历史灾情数据，突破了传统建模的效率瓶颈，提升了灾害链预警的可解释性与智能化水平，为防灾减灾决策提供了新的理论路径。 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/221158]  |
| 专题 | 陆地表层格局与模拟院重点实验室_中文论文 |
| 通讯作者 | 吴锋 |
| 作者单位 | 1.中国农业大学土地科学与技术学院; 2.北京市水科学技术研究院 3.中国铁塔股份有限公司; 4.中国科学院地理科学与资源研究所; |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张紫琦,沈岗,李永坤,等. 基于可解释人工智能技术的山洪灾害链预警模型研究[J]. 地球信息科学学报,2026,28(03):591-604. |
| APA | 张紫琦.,沈岗.,李永坤.,张孟斐.,陈正航.,...&吴锋.(2026).基于可解释人工智能技术的山洪灾害链预警模型研究.地球信息科学学报,28(03),591-604. |
| MLA | 张紫琦,et al."基于可解释人工智能技术的山洪灾害链预警模型研究".地球信息科学学报 28.03(2026):591-604. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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