一种基于地质大数据的城市地下空间开发适宜性评价方法及系统

本发明涉及工程地质勘察与人工智能交叉领域，公开了一种基于地质大数据的城市地下空间开发适宜性评价方法及系统，本发明提出算子学习与因果推断结合的新范式：将多源异构地质数据经黎曼流形映射与几何掩码融合，构建连续空间域复合输入函数；构建多物理场傅里叶神经算子，经频域积分核学习实现独立于网格分辨率的全域连续映射；构建结构因果模型，引入因果干预算子执行反事实极端扰动推断，输出具备因果鲁棒性的适宜性得分；采用最优传输距离作为数字孪生反馈度量，经梯度流优化实现保持全局拓扑结构的动态纠偏。本发明实现了无限分辨率查询、极端工况因果推断与全局守恒动态更新，显著提升了评价的工程可靠性。