墨尔本大学(University of Melbourne)的研究人员已经开发出一种软件工具，利用应用数学和大数据分析技术，提前两周预测山体滑坡发生地点的边界。
来自数学与统计学院的Antoinette Tordesillas教授说，在导致崩溃或“失败”的过程中，总有一些警告信号，最棘手的是要识别出它们是什么。
这些警告可能很微妙。识别它们需要在微观结构层面——即地球单个颗粒的运动——的基础知识，”Tordesillas教授说。
“当然,我们不可能看到单个颗粒的运动在一个地震滑坡或公里延伸,但如果我们能确定描述失败的小规模的属性,我们可以揭示失败如何发展,无论我们正在观察区域的大小。”
这些早期的线索包括随时间变化而同步的运动模式。
“在一开始，这场运动是高度混乱的，”Tordesillas教授说。“但当我们接近崩溃点——沙堡倒塌、路面裂缝或露天矿井塌陷——不同地点突然以相似的方式移动时，运动就会变得有序。”
“我们的模型解码了这些关于运动的数据，并将其转化为一个网络，让我们能够提取隐藏的运动模式，以及它们在空间和时间上是如何变化的。”关键是要尽早发现网络中有序的运动，而这些运动是非常细微的。
化学和生物分子工程系的Robin Batterham教授说，新的软件将把算法和大数据转化为能够拯救生命的风险评估和管理行动。
巴特汉姆教授说:“人们在所谓的数据分析、机器学习等方面做得有些过火。”
“虽然我们从事这类工作已经有40年了，这个软件利用计算机的能力和可用的内存，不仅可以观察表面运动，还可以提取相关的数据模式。”我们能够做一些30年前在数学意义上无法想象的事情。
“我们现在可以预测，在发展中国家，垃圾填埋场什么时候会破裂，什么时候建筑物会破裂，什么时候地基会移动，什么时候大坝会破裂，什么时候会发生泥石流。”这款软件真的可以发挥作用。
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