研究背景

　　崩岸是冲积河流中普遍且破坏性极强的地质灾害。长江下游作为我国人口密集、经济发达的冲积平原，既是国家防洪屏障，又是航运黄金水道，崩岸事件具有隐蔽性强、突发性高的特点，严重威胁防洪与航运安全，并深刻影响河道演变与生态稳定。然而，传统数据驱动模型只能生成某一时刻的静态易发性图，无法刻画灾害发生前的动态演化过程，制约了早期预警能力。如何将先进、可解释的静态易发性模型与动态InSAR形变监测定量地整合为级联框架，实现真正意义上的动态预报，是工程地质领域亟待突破的难题。

 

研究结果

　　研究以长江下游典型河段为对象开展系统验证。AutoXS自动遴选并融合多个基学习器构建的堆叠集成模型预测精度最高，AUC达0.933，显著优于所有单一模型与同质集成模型；SHAP可解释性分析进一步揭示，距深泓线距离、河岸高程与人类活动是控制崩岸的三大主导因子。在融合InSAR动态形变信息后，高风险区的崩岸命中率由静态模型的6.15提升至35.26，识别精度提高约5.7倍，可有效圈定尚未失稳的前兆风险河段，最终动态风险评估结果如图 1 所示。进一步借助星—空—地—水一体化实测数据验证，模型预测的高风险区与水下深槽、冲刷坑、水下沙丘、陡坎等活动失稳的微地貌证据高度吻合，证实了预测结果的物理可靠性，相关实测结果如图 2 所示。该框架实现了河岸崩塌评估从静态评估向动态预报的转变，可为大型冲积河流的崩岸主动防控与可持续管理提供可推广的技术支撑。

 

图 1  长江下游崩岸塌最终动态风险评估图

 

图 2  六处典型河岸断面的水上—水下一体化地貌实测结果。A：崩岸；B：冲刷坑；C：陡坎；D：沙丘

 

研究团队及资助

　　华东师范大学河口海岸全国重点实验室博士生丁伟杰为论文第一作者，华东师范大学河口海岸全国重点实验室程和琴研究员与上海海洋大学王兆才为共同通讯作者。研究得到国家自然科学基金项目42271009、中国地质调查局项目DD20221728及国家留学基金委项目202506140012资助。

 

文献信息

Ding, W., Li, X., Cheng, I., Wang, Z., Cheng, H., Wu, J., Yang, Q., Ren, Z., Zhao, X., Zhu, H., Peng, B., & Bao, R. (2026). Dynamic risk assessment of riverbank collapse: A cascading framework integrating explainable AI and InSAR. Engineering Geology, 371, 108893. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2026.108893