Geosci. Front. | 利用深度学习技术绘制澳大利亚的地震诱发土壤液化危害图

本研究利用深度学习技术，结合概率地震危险性分析（PSHA）和地理信息系统（GIS），首次在澳大利亚全国范围内进行土壤液化灾害评估。研究考虑了多种条件因素，如剪切波速（Vs30）、黏土含量等，估算液化潜势指数（LPI），并生成50年周期内2%和10%超越概率的液化灾害图。结果显示，澳大利亚西部和南部及维多利亚州部分区域存在极高土壤液化风险。深度学习模型的精度达到93%-94%，但其复杂度高且需大量数据，而PSHA方法假设较少。该研究为基础设施投资决策、应急规划和震后重建提供了重要支持。