CMES 专辑征稿：AI赋能下的岩土灾害风险评估

随着城市化进程加快、气候环境变化及人类活动加剧，滑坡、泥石流、地面沉降及地震等地质灾害频发，且破坏力日益增强。此类灾害往往表现出强非线性、多源不确定性以及多尺度耦合特征，导致传统物理模型难以精准描绘其复杂机理。得益于计算智能、人工智能及数据驱动建模的飞速进步，岩土灾害的预测、预警及风险决策迎来了全新契机。机器学习、深度学习、物理约束神经网络以及多源数据融合等手段，正深刻改变着地质灾害研究的传统范式。尽管如此，模型的可解释性、泛化性能、不确定性量化以及物理规律融合等关键问题，仍需我们进行更深层次的探索与研究