目前，全球最新的地质灾害危险性模型验证精度(主要是ROC曲线)很高；但是，滑坡危险性无法做到单个坡体上：例如，现有模型的极震区都是滑坡高危险区（图1上），而实际上震中并非处处会发生滑坡；低烈度区也非处处低危险。
图1. 传统模型与研究组最新模型对2008年汶川大地震引发的山地灾害模拟的结果对比
以汶川地震引发的地质灾害为例，本研究组采用机器学习模型算法把地震引发的崩塌、滑坡、碎屑流危险性做到了坡体尺度。这一成果有望大幅提升未来的地质灾害风险评估的精度！
图2. 映秀至汶川县岷江河谷段的地震地质灾害模拟结果与真实地质灾害分布的对比（左图是传统的模型结果，右图是研究组最新模型结果）。
图3. 以往研究只给出ROC曲线精度对比结果，此处散点图首次直接对比了（真实）解译的滑坡密度和模拟的危险性，二者决定系数从0.35提升到0.88。
该工作在杨文涛老师和国家灾研院老师的合作指导下，由研究生杨辉同学主导完成。其他参与的同学还有孙静静、张鼎文等。