包括工程和工程灾害，包括工程边坡故障，滑坡，岩石落下，坝体破坏，洪水，地震，道路和建设灾害以及野火，作为气候，构造和地貌过程和人类的渐进或极端演化的结果工程活动。机器学习，包括基于模糊和神经模糊逻辑，决策树模型，人工神经网络，深度学习和进化算法的数学概念的方法是有前途的工具，用于分析复杂自然的空间和时间发生工程灾害。

机器学习模型的特点是他们生成知识和发现来自大型数据库的隐藏和未知模式和趋势的能力，而遥感和地理信息系统（GIS），配备了用于数据操作和高级数学建模的工具，代表另一个有前途的领域技术。随着计算能力的无情增长，数值模拟技术也被视为能够发现隐藏的不稳定机制，演进过程，变形趋势，影响因素和自然和工程灾害风险的先进数学方法。

这一特别问题的主要目标是提供一个科学论坛，用于推进运行规则，失败机制，空间和时间序列预测，易感性映射，危险评估，漏洞建模，风险评估，风险评估复杂自然与工程灾害的早期警告。我们的目标是提供一种出版物的出版物，该出版物用于实现整体的数学方法和技术，该方法包含机器学习和/或数值模拟技术来分析，地图，监测和评估各种自然和工程灾害。

潜在主题包括但不限于以下内容：

• 自然与工程灾害的失败机制，可靠性分析和影响因素探索
• 在自然和工程灾害后，各种危害影响机构以及损失和损害评估的脆弱性评估
• 易感性，危险和风险预测，以及区域和/或单一自然和工程灾害的绘图
• 使用先进地球物理学监测，空间 - 时间预测建模和各种灾害的预警