基于机器学习的技术用于城市地区的土地沉降模拟
Jianxin Liu1, Wenxiang Liu2, Fabrice Blanchard Allechy3
1School of Geosciences and Info-physics, Central South University, Changsha, Hunan, 410083, China; Hunan Key Laboratory of Nonferrous Resources and Geological Hazards Exploration, Changsha, Hunan, 410083, China.
使用像XGBR和LSTM这样的机器学习模型改进了土地沉降 (LS) 预测. 降低地下水位和建筑影响可能会在2040年前显著降低LS.
科学领域:
- 地质科学 地质科学
- 环境科学 环境科学
- 城市规划 城市规划
背景情况:
- 土地沉降 (LS) 对城市基础设施和可持续发展构成重大风险.
- 准确预测LS对于有效的缓解策略至关重要.
研究的目的:
- 使用先进的机器学习模型分析和预测土地沉降 (LS).
- 确定关键影响因素及其对LS的影响.
- 在政策干预的基础上预测未来的LS趋势.
主要方法:
- 使用极端梯度增强回归器 (XGBR) 和长短期内存 (LSTM) 进行LS预测.
- 确定了地下水位 (GWL) 和建筑物度 (BC) 作为LS的主要驱动因素.
- 在场景模拟和预测分析中使用德尔塔率 (Δr) 计算.
主要成果:
- 无论XGBR和LSTM模型都表现出强大的预测准确度,XGBR显示R2为0.90,LSTM R2为0.84.
- 证实GWL和BC是影响LS的关键因素.
- 对GWL和BC影响的模拟80%的减少表明,到2040年,LS将大幅减少.
结论:
- 机器学习模型为LS预测和管理提供了可靠的工具.
- 针对GWL和BC的战略城市和环境政策可以有效地减轻LS.
- 这项研究支持可持续城市发展和资源管理的数据驱动战略.
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