Interpretable machine learning incorporating major lithology for regional landslide warning in northern and eastern Guangdong
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Le résumé fourni par la source
Landslides pose major risks in northern and eastern Guangdong, China, due to complex geology and heavy rainfall. Traditional models often oversimplify lithology and lack interpretability. This study develops a lithology-specific random forest model that distinguishes between sedimentary and igneous rocks and integrates rainfall, geological, and geotechnical data. Using 754 landslide cases and 1233 rainfall records, the model achieves over 90% hit rate and below 4% false alarm rate. Interpretable machine learning techniques, including feature importance rankings, SHAP values, and partial dependence plots, are used to understand how different factors contribute to landslide occurrence. A case study from the 2024 Pingyuan landslides confirms the model’s real-world applicability. This framework offers improved prediction performance and interpretability and can serve as a robust tool for regional early warning and risk management in geologically diverse areas.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Interpretable machine learning incorporating major lithology for regional landslide warning in northern and eastern Guangdong
- Date Crossref
- 26/09/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Southern University of Science and Technology Department of Earth and Space Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ministry of Natural Resources South China Field Scientific Observation and Research Station for Climate-Driven Landslide Risk pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Guangzhou Marine Geological Survey pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Guangzhou Institute of Geochemistry pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Guangdong Geological Environment Monitoring Station pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
Department of Earth and Space Sciences — Southern University of Science and Technology, South China Field Scientific Observation and Research Station for Climate-Driven Landslide Risk — Ministry of Natural Resources et Guangzhou Marine Geological Survey, avec 3 autres affiliations.
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