黄发明副教授在区域滑坡危险性智能评价领域取得重要学术成果

本网讯（工程建设学院）近日，我校黄发明副教授在区域滑坡危险性智能评价领域取得重要学术成果。

滑坡灾害危险性定量评价是全球学者广泛关注的热点和难点课题，对区域滑坡灾害预警和防治具有重要的理论与工程实践意义。黄发明针对滑坡危险性相关空间数据集的不确定性问题及智能评价精度提升的需求，深入研究了空间数据获取困难和致灾环境因子选取等不确定性因素对滑坡危险性评价的影响规律，提出了“数据准确、类型齐全、机制明确、操作可行且避免重复”的滑坡致灾环境因子优化组合原则；基于高分影像面向对象解译思路创新开发了多尺度分割算法，实现了高效准确的区域斜坡单元划分；揭示了滑坡边界和致灾环境因子误差对滑坡易发性结果的影响，并提出滑坡边界精确绘制方法和环境因子误差减缓的低通滤波方法；率先提出降雨诱发滑坡的连续概率降雨阈值模型，有效提升了滑坡危险性智能评价的准确率和时空辨识度（图1）。针对滑坡危险性智能评价中的“黑箱作业”问题，探索了SHAP (Shapley Additive exPlanations) 方法进行建模事后解释的可行性，提出了机器学习的综合可解释性算法以全面揭示滑坡易发性智能预测的内在运行机制。

图1. 基于斜坡单元的考虑致灾环境因子空间变异性的滑坡易发性智能预测结果对比分析

上述研究成果形成了较为完整的区域堆积层滑坡危险性智能评价体系，得到了国家自然科学基金面上项目（NO. 42377164）和江西省杰出青年基金项目（NO. 20242BAB23052）的支持。相关论文中有7篇入选ESI热点论文，11篇入选ESI高被引论文。根据中国工程院2023年发布的“全球工程前沿报告”，南昌大学在“巨型地质灾害链时空分布与智能化评估”这一研究前沿的核心论文影响力中全球排名第三，黄发明、蒋水华和姚池等水工结构岩土团队研究人员发表的滑坡危险性相关高被引论文为该排名提供了关键支撑。黄发明开发的“地灾风险智能评价系统V3.0”已被江西省自然资源政策调查评估中心等单位采纳，应用于县域地灾风险评价并取得了显著的社会经济效益（图2）。

图2. 地灾风险智能评价系统V3.0

此外，黄发明于2024年初获聘为SCI期刊 Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering （中国科学院一区，IF=""9.4）和" Journal of Earth Science （中科院二区，IF=""4.2）的科学编辑，与意大利帕多瓦大学Filippo" Catani教授、澳洲纽卡斯尔大学Jinsong Huang教授和成都理工大学范宣梅教授等国内外著名学者保持密切合作。

编    辑：王  葳

责任编辑：许  航

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