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作者：郭钟群;刘凌峰;刘颜硕;吴建奇;王晓军;
单位：江西理工大学土木与测绘工程学院;河流源头水生态保护江西省重点实验室;稀有金属资源安全高效开采江西省重点实验室;
摘要：在风化壳淋积型稀土原地浸矿过程中，由于注液过度和季节性降雨影响，易诱发山体滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害。开展稀土矿区边坡稳定性预测分析，对于安全开采和防灾减灾具有重要作用。限于现有滑坡预测指标权重取值不明晰、预测指标体系方法不确定的问题，稀土矿区滑坡预测的准确性难以保证。本文归纳分析了风化壳淋积型稀土矿区滑坡失稳机理，综述了以物理函数方程为载体的确定性模型、以统计分析为理论依据的非确定性模型在稀土矿区滑坡预测研究现状，重点探讨了知识驱动模型、数据驱动模型的应用情况及条件，总结了各类预测模型方法的适用性和局限性。因稀土矿区地理分布特殊及动态溶浸开采工艺，运用确定性模型开展单体矿区滑坡预测研究难度较大，以机器学习算法和地质实况监测技术相结合进行滑坡预测分析具有较好的应用前景。最后提出了完善风化壳淋积型稀土矿区滑坡预测模型的新思路。
关键词：风化壳淋积型稀土;;滑坡预测;;确定性模型;;知识驱动模型;;数据驱动模型
基金资助：国家自然科学基金项目(52364012;52174113);; 江西省自然科学基金项目(20224BAB214035)
