滑坡作为一种全球性的地质灾害，给人类社会带来了巨大的经济损失和人员伤亡。面对不断演变的滑坡风险，能够准确识别滑坡失效模式的工具对于改进滑坡风险评估和灾害预警至关重要。然而，现有的滑坡预测模型大多依赖于二维几何特性，忽视了滑坡三维形态中蕴含的重要运动学信息。针对这一问题，来自意大利、德国、美国等国的研究人员提出了通过拓扑数据分析（TDA）技术来识别滑坡失效类型的方法，旨在弥补现有模型的不足，并提升滑坡灾害预测的准确性。
研究首先利用滑坡多边形数据和数字高程模型（DEM）生成滑坡的三维点云数据，通过这种方式，滑坡的形态信息可以从二维拓展到三维，为后续的拓扑分析奠定数据基础。使用拓扑数据分析（TDA）方法，通过构建滑坡形状的简单复形（Simplicial
Complex），捕捉滑坡形状中不同尺度下的拓扑特征。通过持久性图和重要性分析，从滑坡的三维形状中提取了多个关键的拓扑属性。基于这些拓扑属性，构建了随机森林机器学习模型来分类滑坡失效类型。为验证模型的准确性和泛化能力，研究者对模型进行了交叉验证和多次重复测试，确保其在不同地区和气候条件下具有较高的预测准确性。研究结果表明，该模型在不同滑坡失效类型（如滑动、流动、坠落和复杂失效）的分类上表现出较高的准确性。模型的预测准确率达到了80%-94%。滑动型滑坡通常具有较长的孔洞平均寿命（ALH）和连通分量寿命（ALC），而流动型滑坡则显示出较大的最大瓶颈幅度（BAH），反映出其物质流动的分散性和流动路径的复杂性。复杂滑坡的拓扑特征则表现出多重失效机制的混合，这些拓扑属性成功地区分了不同的滑坡运动模式。在一些数据较少的地区，通过较少的训练样本，模型依然能够实现70%以上的分类准确度。
本研究首次将拓扑数据分析（TDA）应用于滑坡失效类型的识别和预测。创新性地结合了TDA技术和随机森林机器学习模型，利用拓扑属性（如孔洞的平均寿命、连通分量的平均寿命等）作为特征来进行分类预测。通过持久同调（persistent
homology）技术，将滑坡三维形状中的拓扑结构（如孔洞和连通分量）进行了定量化描述。研究通过将拓扑学与地质灾害研究相结合，开辟了滑坡灾害研究的新途径，帮助更好地理解滑坡的多重运动过程，推动了滑坡灾害领域的理论和实践发展。相关研究成果发表于《Nature
Communications》[1]。
[1] Landslide Topology Uncovers Failure Movements
