论文标题：Integration of Smart City Technologies with Advanced Predictive Analytics for Geotechnical Investigations

论文链接：https://www.mdpi.com/2624-6511/7/3/46

期刊名：Smart Cities

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/smartcities

随着全球城市化进程的加速推进，智慧城市建设正面临日益严峻的地质环境挑战。来自日本芝浦工业大学的Shinya Inazumi教授及其团队在Smart Cities期刊发表了文章，通过融合智能传感技术与先进机器学习算法，为这一领域带来了突破性进展，探索了智慧城市概念的整合，以对抗地面沉降和液化。该研究团队创造性地将克里金插值法与集成学习技术相结合，基于433个地质钻孔数据构建了高精度的承载层深度预测模型，平均预测误差控制在0.86米以内，这一成果为智慧城市的地下空间开发提供了全新的技术路径。

研究过程与结果

研究过程中，团队采用日本标准贯入试验数据，创新性地定义了"承载层深度A"这一标准化指标，通过消除地形高程差异的影响，显著提升了数据可比性和模型精度。在技术路线上，研究同时采用了地理统计学方法和机器学习算法，通过横向对比发现，虽然克里金插值法在数据密集区域表现出色，但Bagging集成学习方法在整体稳健性上更具优势，特别是在地形复杂的河岸带等区域，其预测误差波动始终保持在±1米范围内。这一发现为不同地质条件下的技术选型提供了重要参考。

图 1. 使用 Bagging 的案例 2 的预测结果

研究总结

在智慧城市发展的背景下，准确高效的预测建模技术的实施对于城市基础设施的开发和维护至关重要。该研究的创新价值不仅体现在算法层面，更在于其构建的三维地质可视化系统为智慧城市建设提供了坚实的数字底座。

在这项研究中，世田谷地质调查产生的地质数据和结果被收集、处理、验证并存储在一个“数据中心”中。综合采用两种技术进行预测，获得了三维视觉预测结果。这两个案例研究都通过提供准确的城市地图和规划方法，为智慧城市的概念做出了贡献。准确预测地下的能力对于城市地区的基础设施开发、风险管理和环境保护具有不可估量的价值。空间预测的准确性对城市规划、基础设施开发和环境管理有直接影响。通过利用准确的数据和先进的分析技术，城市可以优化资源分配，降低与城市发展相关的风险，并提高可持续性。

图 2. 构建城市地质信息平台的思路.

本研究探讨了针对新领域的未知点或区域的高精度预测方法的开发和建立，展示了智慧城市利用数据改善城市的潜力，为构建完整的地质信息与通信技术（GeoICT）生态系统奠定了基础。未来的研究方向首先是整合LiDAR、InSAR等遥感数据，构建空地一体化的立体监测网络；其次是开发具有自迭代优化能力的增量学习算法，实现预测模型的动态更新；最后是通过移动端应用开放地质风险查询功能，推动形成数据驱动的城市安全管理新模式。这项发表于Smart Cities的创新成果为全球智慧城市的地质建模工作以及城市规划与管理树立了新的技术标杆。