AI 在自然灾害管理中的应用

飓风、地震、野火和洪水都是自然的一部分。然而近年来，我们目睹了此类自然灾害发生频率的增加。由于自然灾害日益严重且频繁，许多人失去了家园、生计甚至生命。在过去 30 年里，与气候相关的灾害数量增加了两倍。据联合国报告显示，到 2030 年，发展中国家每年在适应和应对这些灾害方面的成本估计将达到 1400 亿至 3000 亿美元。

然而，得益于 AI 等技术的最新进展，自然灾害管理正变得更加精简，不仅提升了从灾害预测到辅助救援等各个环节的效率。在本文中，我们将深入探讨自然灾害管理，研究 AI 如何改进该过程的每一步，以及正在保障我们安全的 AI 应用。

图 1. 一张显示 1900 年至 2019 年自然灾害上升趋势的图表。

Link to this section利用 AI 进行灾害预测以实现主动风险管理#

AI 灾害预测和早期探测系统有助于减少自然灾害造成的损害。利用这些系统，可以提前向当地居民和急救人员发出警告，从而减轻灾害影响。AI 工具能够筛选海量数据并做出准确预测，在飓风和野火等自然灾害发生前就进行预警。

机器学习和计算机视觉等 AI 技术利用深度神经网络来分析来自各类来源的海量数据集，例如卫星影像、气象数据和历史记录。这些网络包含相互连接的人工神经元，能够识别导致潜在灾害的模式和异常。通过使用大数据分析等工具处理和分析收集的海量数据，可以训练 AI 模型以提供预警系统并帮助减少自然灾害的影响。

例如，AI 可通过处理地震数据来预测余震。Google 和哈佛大学开发了一个人工智能系统，分析了 13.1 万次地震和余震的数据。在 3 万次地震事件的测试中，该 AI 系统在预测余震位置方面比传统方法表现出更高的准确性。在下方的余震预测示例中，预计会发生余震的区域用红色标记。黑点是观测到的余震位置，黄线显示主震期间破裂的断层。

图 2. 展示余震预测输出的图像。

Link to this section助力灾害防范的 AI 系统#

一旦预测到灾害，自然灾害管理的下一个步骤就是做好准备。AI 系统能够提供有关灾害风险的及时且准确的信息，从而预防人员伤亡和经济损失。这些见解有助于相关部门为紧急情况做好准备并迅速采取行动以挽救生命。例如，农民、渔民和林业工作者是受自然灾害影响风险最高的群体，而人工智能解决方案可以帮助这些群体避免损失。

计算机视觉和图像分析解决方案还可以通过实时处理卫星图像来帮助监测和跟踪天气模式。通过监测此类灾害（如气旋）的路径，受影响区域可以更好地做好应对准备。例如，NASA 利用云计算和深度学习技术对卫星照片进行分析，以跟踪哈维（Harvey）和弗洛伦斯（Florence）等飓风。他们的系统表现比标准方法高出六倍，使飓风能够每小时被跟踪一次，而不是像传统方法那样每六小时一次。

图 3. 使用深度学习监测和跟踪飓风弗洛伦斯（来源）。

Link to this section灾害响应中的 AI：为救援团队增强实时数据#

AI 在自然灾害管理中的另一个重要应用是辅助响应团队。AI 系统可以为灾害响应团队提供宝贵的实时数据，例如灾害评估和遇险人员位置跟踪，帮助他们更有效地分配救援资源。它们还可以帮助加快向受灾地区运送援助物资的速度，并改善一线救援人员的决策和行动。

例如，在任何自然灾害期间，紧急求助热线（如 911）都会被求救电话淹没。如果所有电话都转接给人工接线员，响应团队可能会错过重要细节。AI 可用于在创纪录的时间内处理海量电话和信息，并通过语音转文字和自然语言处理 (NLP) 等功能执行多种任务。这些功能可以提取每个紧急呼叫背后的上下文信息，以获取有关紧急情况的确切性质和呼叫者位置的准确信息。

这些洞察缩短了通话时间并加快了紧急响应速度。同样的系统可以通过 计算机视觉 和 NLP 等 AI 工具应用于社交媒体平台。

社交媒体平台如何在自然灾害响应中发挥作用？在自然灾害期间，社交媒体平台在灾后第一时间可能包含关键的可操作信息。例如，受灾地区的人们可能会在社交媒体上发布文本、音频、图像和视频信息。手动管理和处理所有这些信息并不容易，尤其是当每一秒都至关重要时。像AIDR（人工智能数字响应）平台这样的工具，可以通过自动处理社交媒体帖子来减少响应延迟。该平台分析来自推文（或其他社交媒体平台）的文本和图像，以获取相关的人道主义信息。灾害响应组织可以利用提取的实时数据来指导他们的行动，并提高工作效率。

AI 创新还可以直接在第一线协助救援团队。Ultralytics YOLOv8 等计算机视觉模型可以通过卫星图像和语义分割（将图像中的每个像素分类为特定类别）等方法来评估受影响区域的损害程度。例如，在土耳其地震后，美国国防部使用语义分割和卫星影像来识别和分类灾区基础设施和建筑受损的严重程度，其速度远超传统的检测方法。利用这些方法，他们将流程加速到小时或分钟级别，控制中心和救援团队能够更快地响应受灾区域以进行恢复工作。

图 4. 使用语义分割进行损坏评估。

Link to this sectionAI 通过提供心理健康支持助力自然灾害恢复#

自然灾害后的恢复阶段旨在重建社区并使其更加坚韧。做到这一点最好的方法之一是为受灾地区的人们提供心理健康支持。幸存者在灾后可能会遭受创伤后应激障碍 (PTSD) 等心理健康问题。灾后 PTSD 的发病率最高可达 40%。AI 工具可用于帮助受影响的个人。例如，Omdena 是一家利用 AI 聊天机器人提供心理健康支持的公司。

图 5. 用于帮助 PTSD 患者的 AI 聊天机器人。

AI 还可以辅助心理健康研究与支持。AI 系统可以通过分析电子健康记录来预测心理健康问题，其准确率与人类专家相当。例如，研究人员已使用人工智能分析社交媒体数据，以衡量年轻人在经历创伤后的压力水平。根据他们的研究，同样的技术也可以应用于了解气候危机和自然灾害在短期和长期内对心理健康的影响。

Link to this section在灾害管理中使用 AI 的优缺点#

既然我们已经讨论了 AI 如何影响自然灾害管理的所有不同流程，让我们探讨一下其中涉及的一些优缺点。以下是在灾害管理中使用 AI 的一些优势：

• 改进协调：AI 系统可用于改善参与灾害响应的不同机构和组织之间的协调，从而减少延迟和低效率。

• 自动化任务：AI 可以自动化处理重复性任务，例如数据输入和分析，从而在自然灾害期间每一秒都很关键的情况下，将人力资源释放出来用于更关键的活动。

• 长期气候变化适应：AI 可以帮助识别和评估气候变化的影响，使全球社区能够制定长期的适应策略。

尽管有许多好处，但在自然灾害管理中使用 AI 仍有一些限制需要牢记。以下是 AI 在自然灾害管理中的一些主要挑战：

• 实施成本高昂：开发和实施用于灾害管理的 AI 系统可能很昂贵，因为它通常涉及对硬件、软件和 AI 专业知识的重大投入。

• 数据隐私问题：AI 系统使用地理空间卫星数据、社交媒体和求助热线通信数据以及更多来源来评估损坏情况，并在灾难期间跟踪人员。这引发了关于未经同意使用个人信息和潜在监视的隐私担忧。

• 对数据质量的依赖：AI 模型的预测效果仅能等同于其训练所用数据的质量和数量。如果AI 模型使用不准确的数据进行训练，可能会导致效果不佳，特别是在关键情况下。

Link to this section关于 AI 在自然灾害管理中的最终思考#

我们已经探讨了 AI 如何帮助在自然灾害中挽救人们的生命。它帮助我们更有效地预测、防范、响应并从灾害中恢复。AI 工具可以预测地震、跟踪飓风，并改善灾害响应和恢复工作。这样做有助于最大限度地减少灾害对人员和基础设施的影响。虽然 AI 有许多好处，例如更快的响应和更好的协调，但它也存在一些挑战。这些挑战包括高成本、数据隐私问题以及对准确数据的需求。当我们解决并考虑这些挑战时，我们就能最大化 AI 在有效管理自然灾害方面的作用。

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