原文链接：https://www.mdpi.com/2624-795X/7/2/40

论文标题：Toward Knowledge-Enhanced Geohazard Intelligence: A Review of Knowledge Graphs and Large Language Models

期刊名：GeoHazards

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/geohazards

研究背景

滑坡、地震、泥石流和洪水等地质灾害的形成与发展涉及地质、水文和人类活动的复杂交互。随着遥感、传感网络等多源地理空间数据的爆炸式增长，数据驱动的机器学习模型显著提升了灾害预测的精度，但其“黑箱”特性导致模型缺乏可解释性，难以捕捉和表达明确的因果机制与过程知识。如何将地学领域的专家知识、物理规律和语义理解有效整合到计算模型中，以提升预测模型的透明性、适应性和跨区域的泛化能力，是当前地质灾害智能研究面临的核心挑战。在此背景下，知识导向的研究范式逐渐兴起，通过构建知识图谱与运用大型语言模型，为融合结构化知识与数据驱动学习提供了新路径。本文旨在系统回顾知识图谱与大型语言模型在地质灾害智能研究中的融合应用，梳理其从早期本体工程到知识增强智能系统的演进脉络，并分析其如何推动可解释、自适应地质灾害智能系统的发展。

研究内容

本文通过文献计量分析，系统梳理了知识导向地质灾害研究自1990年以来的演进轨迹。早期阶段（1990-2000年代初期）的研究侧重于基于规则的专家系统和本体工程，旨在将专家对灾害机理的隐性知识形式化为机器可理解的符号结构，为地质灾害知识的表示奠定了基础。随着地理信息系统、遥感等空间信息技术的普及，研究进入早期增长期（2005-2014），重心转向将语义框架与空间数据管理和灾害制图实践相结合。2015年后，知识图谱的引入标志着研究进入加速期，知识图谱通过链接概念实体与真实世界的观测实例（如降雨事件、滑坡记录），支持跨异构数据源的因果与时空推理，实现了从抽象知识表示向证据关联推理的过渡。自2021年以来，大型语言模型和生成式人工智能的崛起推动了研究的指数级增长，研究前沿聚焦于将LLM的语义理解与生成能力与知识图谱等结构化知识相结合，以支持从非结构化文本中自动提取知识、进行多模态数据融合和生成式推理，标志着地质灾害智能向认知与知识增强范式转变。

知识表示与推理技术的进步，催生了多种知识增强的建模方法。这些方法的核心在于将领域知识以不同形式“注入”机器学习过程。一类是约束式知识注入，例如物理信息机器学习，它将达西定律、摩尔-库仑破坏准则等物理方程作为软约束或损失项嵌入神经网络，确保预测结果符合物理机制；而本体与规则约束学习则通过形式化的逻辑语句或语义关系，将专家启发性知识（如“土壤饱和会降低抗剪强度”）整合到模型训练中，以提升模型的因果透明度。另一类是结构与推理式混合框架，其知识更深层次地塑造了模型本身的结构与推理机制。例如，图神经网络可以直接将知识图谱中实体（如斜坡单元、岩性、触发因子）间的空间、地质和因果关系作为图结构先验进行学习；神经-符号协同推理框架则致力于在神经网络目标中嵌入可微分的逻辑规则，实现数据驱动模式识别与符号逻辑推理的联合优化。这些混合框架通过联合优化数据拟合、物理一致性和语义有效性，推动地质灾害分析从松散的知识感知预测，迈向约束更强、可解释且自适应的智能系统。

图1. 1990年至2024年的论文发表数量

图2. 知识增强型地质灾害建模的概念框架。该框架整合了三个层次：（1）多源地质灾害数据，（2）知识表示与注入，（3）预测建模与地质灾害应用。知识通过两条主要途径进入预测模型：基于约束的注入（包括物理信息约束学习及本体/规则约束学习）以及基于结构/推理的先验知识（包括知识图谱和图感知模型结构）。

研究总结

本文综述表明，知识图谱与大型语言模型的融合，正引领地质灾害研究从传统的数据驱动范式，向知识增强的智能范式深刻转型。这种融合不仅提升了模型预测的精度与可解释性，更重要的是推动了知识本身从静态的描述性背景，转变为能够参与推理、验证甚至假设生成的动态认知组件。然而，迈向成熟的地质灾害智能系统仍面临诸多挑战，包括跨数据源的语义碎片化与本体兼容性问题、机器学习模型因果解释性不足、极端事件数据稀缺以及大规模知识-物理-数据集成模型的计算可扩展性等。未来的发展需致力于构建统一的知识-数据-机制架构，开发尊重物理约束的因果发现与推理方法，并建立支持FAIR原则、可互操作的知识基础设施。通过推进人机协同的、可信赖且可解释的地质灾害智能系统，我们有望实现对灾害过程更深刻的理解、更精准的预测以及更有效的风险决策支持。

GeoHazards期刊介绍

主编：Prof. Dr. Zhong Lu, Roy M. Huffington Department of Earth Sciences, Southern Methodist University, Dallas, TX 75275, USA

Prof. Dr. Tiago Miguel Ferreira, Instituto Superior Técnico (IST), University of Lisbon, Av. Rovisco Pais, 1049-001 Lisbon, Portugal

期刊发表范围涵地球物理/地质灾害、气候及气候变化相关灾害、气象灾害、水文灾害、块体运动灾害以及人为和技术灾害等研究领域。自2020年创刊以来，被ESCI、Scopus、GeoRef等多个权威数据库收录。