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现象。然而，近年来这类自然灾害的发生频率不断上升。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。过去 30 年里，气候相关灾害的数量增加了两倍。根据联合国报告，到 2030 年，发展中国家每年预计要花费 1,400 亿至 3,000 亿美元来适应和应对这些灾害。

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高效，从灾害预测到协助灾后恢复的各个环节都得到改善。本文将介绍自然灾害管理，探讨 AI 如何改善流程的每个阶段，并重点介绍有助于保障人们安全的 AI 应用。

图 1. 展示 1900 年至 2019 年自然灾害数量增长的图表。

利用 AI 预测灾害，实现主动风险管理#

AI 灾害预测和早期检测系统有助于减少自然灾害造成的损失。借助这些系统，可以提前向当地居民和应急救援人员发出警告，减轻灾害影响。AI 工具能够筛查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提前预警。

机器学习和计算机视觉等 AI 技术会使用深度神经网络，分析来自多种来源的大量数据集，例如卫星图像、天气数据和历史记录。这些网络由相互连接的人工神经元组成，能够识别可能预示灾害的模式和异常。借助大数据分析等工具处理和分析海量收集数据后，AI 模型可以接受训练以提供预警系统，并帮助减轻自然灾害的影响。

例如，可以通过处理地震数据来预测余震。Google 和 Harvard 开发了一套AI 系统，分析了 131,000 次地震及余震的数据。在对 30,000 次地震事件进行测试时，该 AI 系统预测余震位置的准确率高于传统方法。下方的余震预测示例中，红色区域表示预测会发生余震的区域。黑点表示观测到的余震位置，黄色线条表示主震期间发生破裂的断层。

图 2。展示余震预测结果的图像。

用于灾害准备的 AI 系统#

预测到灾害后，自然灾害管理的下一步就是做好准备。AI 系统可以及时准确地提供灾害风险信息，从而避免人员伤亡和经济损失。这些洞见有助于相关部门为紧急情况做好准备，并迅速采取行动挽救生命。例如，农民、渔民和林业从业者是面临自然灾害风险最高的群体之一，而 AI 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，帮助监测和追踪天气模式。通过监测此类灾害（如气旋）的路径，可以帮助可能受影响的地区更好地做好应对准备。例如，NASA 曾利用云计算和深度学习技术分析卫星照片，追踪哈维和佛罗伦萨等飓风。他们的系统性能比标准方法高出六倍，使飓风能够每小时追踪一次，而传统方法只能每六小时追踪一次。

图 3. 使用深度学习监测和追踪飓风 Florence（来源）。

用于灾害应对的 AI：为救援队提供实时数据#

AI 在自然灾害管理中的另一项重要应用是协助应急响应团队。AI 系统可以向灾害响应团队提供有价值的实时数据，例如损失评估和受困人员位置追踪，帮助他们更有效地分配救援资源。AI 还可以加快向受灾地区运送援助物资，并改善一线救援人员的决策和行动。

例如，在自然灾害发生时，紧急求助热线（如 911）会接到大量求助电话。如果所有电话都转接给人工接线员，应急响应团队可能会遗漏重要信息。AI 可以在创纪录的时间内处理大量电话和消息，并利用语音转文本和自然语言处理（NLP）等功能执行多种任务。这些功能可以提取每通紧急电话的上下文，准确了解紧急情况的具体性质以及来电者的位置。

这些洞见可以缩短通话时间，加快应急响应。同一系统还可以借助 AI 工具应用于社交媒体平台，这些工具能够结合计算机视觉和 NLP。

社交媒体平台如何帮助应对自然灾害？自然灾害发生后，社交媒体平台上可能会出现关键且可用于行动的信息。例如，受灾地区的人们可以在社交媒体上发布文字、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，尤其是在分秒必争的情况下。AIDR（人工智能数字响应）平台等工具可以自动处理社交媒体帖子，从而减少响应延迟。该平台会分析推文（或其他社交媒体平台）中的文字和图像，提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行动，提高救援工作的效率。

AI 创新还可以直接在一线协助救援团队。像 Ultralytics YOLOv8 这样的计算机视觉模型可以利用卫星图像和语义分割等方法，帮助评估受灾地区的损失。语义分割会将图像中的每个像素分类到特定类别。例如，在土耳其地震后的救灾过程中，美国国防部使用语义分割和卫星图像，以远快于传统检测方法的速度识别并评估灾区基础设施和建筑物损坏的严重程度。借助这些方法，他们将处理时间缩短到几小时甚至几分钟，指挥中心和救援团队得以更快响应受灾地区的恢复工作。

图 4。使用语义分割评估损失。

通过提供心理健康支持，助力自然灾害后的 AI 灾后恢复#

自然灾害后的恢复阶段旨在重建社区，并让社区变得更坚韧。实现这一目标的最佳方式之一，是为受灾地区的人们提供心理健康支持。灾后幸存者可能会出现创伤后应激障碍（PTSD）等心理健康问题。灾后 PTSD 患病率最高可达 40%。AI 工具可以帮助受灾人员。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。帮助 PTSD 患者的 AI 聊天机器人。

AI 还可以协助心理健康研究和支持。AI 系统可以分析电子健康记录，以与人类专家相同的准确度预测心理健康问题。例如，研究人员曾使用 AI 分析社交媒体数据，评估年轻人在经历创伤后的压力水平。研究表明，同样的技术也可以用于了解气候危机和自然灾害对心理健康的短期和长期影响。

在灾害管理中使用 AI 的优缺点#

现在我们已经讨论了 AI 如何影响自然灾害管理的各个流程，接下来一起看看其中的优缺点。以下是使用 AI 进行灾害管理的一些优势：

• 改善协调：AI 系统可以改善参与灾害应急响应的不同机构和组织之间的协调，减少延误和低效问题。
• 自动化任务：AI 可以自动执行数据录入和分析等重复性任务，让人力资源投入到自然灾害期间更关键的工作中，因为每一秒都至关重要。
• 适应长期气候变化：AI 有助于识别和评估气候变化的影响，让全球社区能够制定长期适应策略。

尽管有诸多益处，在自然灾害管理中使用 AI 也存在一些局限，需要加以考虑。以下是 AI 用于自然灾害管理时面临的一些主要挑战：

• 实施成本高：开发和实施用于灾害管理的 AI 系统可能成本高昂，因为这通常需要在硬件、软件和 AI 专业能力方面投入大量资源。
• 数据隐私问题：AI 系统会使用地理空间卫星数据、社交媒体和求助热线通信数据等多种来源，评估灾情并追踪灾害中的人员。这会引发隐私问题，包括未经同意使用个人信息以及潜在的监控行为。
• 依赖数据质量：AI 模型的预测效果取决于其训练数据的质量和数量。如果使用不准确的数据训练 AI 模型，模型可能无法取得理想效果，尤其是在关键情况下。

关于 AI 在自然灾害管理中的应用：总结#

我们探讨了 AI 如何帮助人们在自然灾害中保全生命。AI 能帮助我们更有效地预测灾害、做好准备、及时响应并开展灾后恢复。AI 工具可以预测地震、追踪飓风，并改进灾害应急响应和恢复工作。这有助于最大限度地减少灾害对人员和基础设施的影响。AI 虽然有很多优点，例如响应更快、协调更好，但也面临一些挑战，包括成本高、数据隐私问题以及对准确数据的需求。通过应对并考虑这些挑战，我们可以充分发挥 AI 的作用，有效管理自然灾害。

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