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초록 산사태는 전 세계 많은 지역에서 가장 파괴적인 자연 재해 중 하나로, 매년 전 세계적으로 수천 명의 사망자를 초래합니다. 산사태에 영향을 미치는 요인은 다양한 기후에서 다르게 나타납니다. 지질학적 요인과 유발 요인의 복잡한 상호 작용은 경사면 붕괴와 산사태 예측의 어려움을 초래합니다. 따라서 이 연구는 산사태 취약성 매핑 및 예측을 위한 이전 연구에서 사용된 지질학적 및 유발 요인에 대한 서지계량 분석과 리뷰를 목표로 하였습니다. 이 리뷰는 2020년부터 2024년까지의 동료 검토된 Web of Science 저널의 102개의 과학 기사를 포함합니다. 리뷰는 (i) 연구 출판 동향 및 지리적 분포; (ii) 최근 산사태에서 두드러진 요인과 유발 요인의 역할 분석; (iii) 인공지능 알고리즘에 지질학적 및 유발 요인의 통합; (iv) 산사태 취약성 매핑 및 예측을 위한 AI 알고리즘 사용에 대한 사례 연구 분석 등 네 가지 요소로 구성됩니다. 출판 패턴은 대부분의 연구 결과가 중국과 인도와 같은 아시아 국가에서 나왔으며, 이는 이러한 재해에 대한 취약성을 반영합니다. 대부분의 연구에서는 경사각을 지질학적 요인으로 사용한 반면, 강수량은 산사태 취약성 및 예측에서 가장 흔한 유발 요인입니다. 또한, 기술 발전으로 인해 인공지능은 산사태 취약성 매핑 및 예측에서 효율성이 증가하고 효과적입니다. 나아가 이 연구는 지역별 산사태 완화 전략 개발에 대한 귀중한 통찰을 제공하며, 효과적인 재난 관리를 위한 지질학, 기상학, 인위적 요인 및 인공지능을 결합한 학제간 접근의 잠재력을 강조합니다.
Ehsan et al. (Tue,) 이 질문을 연구하였습니다.
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