人工智能可监测山体异动并发出滑坡与雪崩预警

在尼泊尔中部山村金塘（Kimtang），地面正在极其缓慢却持续地移动：房屋台阶出现裂缝，树木歪斜生长，肉眼难以察觉的位移正在累积为潜在灾难。 来自墨尔本大学的数学家安托瓦内特·托德西拉斯（Antoinette Tordesillas）通过视频连线展示了一幅彩色卫星图像——在整片蓝色山坡中，村庄脚下有一大片区域被人工智能系统标成刺眼的红色，意味着这片居民世代耕作、居住的坡地正处于严重失稳状态，随时可能演变成毁灭性的滑坡， 讽刺的是，金塘村民曾因2019年附近滑坡被整体搬迁，而新安置点却被AI评估为整个区域中最不稳定的一块地。

在传统印象中，山体滑坡往往是不加预警的瞬间灾害，但雷达卫星图像揭示了另一幅图景：在大规模坍塌发生前的数日、数周乃至数年，地表颗粒已开始以毫米级缓慢“松散分离”，仿佛舞者按某种“隐形编舞”移动。 通过对这些微小形变的长期监测，人工智能可以在灾难前很久捕捉到肉眼看不见的征兆。 研究显示，在气候变化、基础设施建设和采矿等多重因素影响下，全球滑坡发生频率正在上升，仅在美国，每年滑坡就导致25至50人死亡，并造成数十亿美元经济损失；在全球范围内，每年死亡人数以“成千上万”计。 2025年10月，尼泊尔山地多发滑坡，造成约60人死亡，再次凸显高山国家的脆弱性。

要在大范围内识别这种“前灾难状态”，单靠人力几乎不可能。 托德西拉斯团队依托的是欧洲“哨兵一号”（Sentinel‑1）雷达卫星——这颗卫星以每秒约2000次的频率向地表发射雷达脉冲，获取精细地形和位移信息。 恰好这颗卫星以合适的入射角多次飞越金塘地区，为AI提供了足够优质的数据，使其从海量影像中“读出”那片异常活跃的坡体。 最新用于分析的图像来自2025年1月，截至目前，当地尚未发生大规模滑坡，但AI给出的高风险预警已经让研究团队得以提前介入，与村民和地方政府一起制定地面监测方案、讨论可能的撤离路线和应急集结点。

人工智能生成的风险图不仅指出了危险，也帮助寻找相对安全的“锚点”。 例如，算法显示金塘当地的中学恰好位于坡体中最稳定的区域之一，这一信息已经被研究人员明确告知村长和政府官员，作为未来紧急避险和资源调配的重要依据。 托德西拉斯强调，他们使用的是带有物理约束的机器学习：研究团队将多年对“边坡失稳物理机制”的理解融合进模型，而非将任务完全交给“黑箱”，以降低误判风险。 即便如此，AI仍可能出错，因此关键在于持续校准与地面实测相互印证。

类似的技术正被应用于更大范围的地质隐患排查中。 英国地质调查局（BGS）的阿莱桑德罗·诺韦利诺（Alessandro Novellino）正在利用AI处理覆盖整个大不列颠岛的Sentinel‑1雷达数据，分析约30万处斜坡的形变情况。 结果显示，其中约3000处斜坡存在“持续缓慢移动”，年位移量只有毫米级，人眼几乎察觉不到，却可能预示着未来发生大规模滑坡的风险。 即便这些斜坡从未完全崩塌，持续形变也足以在多年间严重影响交通基础设施——研究估算，这类活动斜坡关联约1.4万公里公路和360公里铁路路段，需要提前纳入养护与加固规划。

诺韦利诺指出，若由分析师逐幅比对、解释这些卫星图像，工作量将以“年”为单位计，而机器学习系统则可以在数分钟至数小时内完成同样任务，从而催生“过去根本没法做的新科学”。 当前这项工作并未使用实时数据，因为实时访问成本高昂，但一两年前的历史数据依然有价值：只要长期趋势清晰，就能为中长期风险评估提供依据。 在另一些场景中，BGS也会在灾害发生后迅速调动最新遥感数据，以辅助应急响应，例如在印尼苏门答腊岛致命滑坡发生后，他们在短时间内完成了约4000处滑坡的自动制图，为当地科研与政府机构提供哪条道路仍可通行、哪些区域受灾最重的关键参考。

基础设施运营方同样开始把AI视为地质安全“放大镜”。 负责大不列颠大部分铁路网的Network Rail表示，其通过“AI赋能分析”整合轨边传感器、无人机巡检、专用检测列车和人工巡检的数据，用于识别并管理沿线滑坡和地基失稳风险，使维护团队能够提前发现问题并快速干预，降低线路中断甚至脱轨事故的可能性。

在高山地区，类似技术也被移植到雪崩预警领域。 过去一个冬季，仅欧洲阿尔卑斯山脉的雪崩就已造成逾百人死亡，而在美国加州太浩湖地区，2月一场雪崩夺走了9名滑雪者的生命。 洛桑联邦理工学院硕士生詹姆斯·福克斯（James Fox）注意到，阿尔卑斯山区遍布网络摄像头，他与合作者开发了一套基于深度学习的图像识别系统，专门从这些公共监控画面中自动“抓取”雪崩发生瞬间。 为训练这套系统，他们人工标注了约4000张雪崩照片，使神经网络学会在复杂山景中辨识雪崩的轮廓与动态特征。

福克斯表示，深度学习在这类“肉眼难以抽象成规则”的视觉任务上具有明显优势，但系统绝不能完全“无人值守”。 他强调，AI识别结果应作为预警信号，由人工研判后再决定是否启动救援，而不能让“电脑自动报警”。 这项技术已在奥地利蒂罗尔州雪崩预警服务中进行实地测试，尽管当地机构认为其“前景可观”，但目前误报率仍偏高，尤其容易将融雪后裸露出来的岩石错判为雪崩，因此短期内仍需持续优化与人机协同。

在气候变暖不断削弱高山永冻层的背景下，雪崩、落石与山体滑坡风险都在上升，AI工具被寄望于成为监测这一“隐性加速器”的核心手段之一。 通过长期对比山体、冰川、岩壁等区域的影像变化，研究人员可以更早发现冰体松动、岩层开裂等迹象，从而调整登山路线、关闭危险区段或加固关键设施。

有趣的是，人工智能并非只会“划出更多红线”，在某些地方，它反而帮城市“松绑”。 哥伦比亚帕斯夸尔·布拉沃大学工程师英格丽·娜塔莉亚·戈麦斯‑米兰达（Ingry Natalia Gómez‑Miranda）团队，收集并分析了麦德林市1981年至2019年间180多起滑坡记录以及精确地理坐标，通过机器学习重新绘制城市滑坡易发区，并按风险等级细分。 结果表明，一些长期被划作“禁建区”的坡地，在更新后的模型中显示风险较低，或许可以在严格规范下重新开放建设，为住房紧张的城市释放更多合法、安全的用地空间。

但对长期与滑坡数据打交道的科学家而言，最深刻的改变也许是“心理层面”的。 他们发现，人们习惯视为“永固不动”的山脉，其实始终在缓慢起伏——地壳碰撞抬升、侵蚀削弱、重力重分配，这些过程从未停止，只是速度极慢。 “现在，每次到尼泊尔旅行，我都很难完全放松，”托德西拉斯说，如今她再看山，已再也无法只把它当成静止风景，而更像是一部缓慢翻页的地质剧本，只是需要AI的“放大镜”，人类才能读懂其中的暗涌。