自然灾害管理中的 AI

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次数的增加。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。过去 30 年间，与气候相关的灾害数量增加了两倍。据联合国报告，到 2030 年，发展中国家每年为适应和应对这些灾害预计将花费 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高效，从灾害预测到救援恢复工作都得到了改善。本文将深入探讨自然灾害管理，了解 AI 如何改进这一流程的每个环节，以及保障我们安全的 AI 应用。

图 1：展示 1900 年至 2019 年自然灾害增加趋势的图表。

利用 AI 进行灾害预测，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，可以及早向当地居民和一线响应人员发出预警，从而减轻灾害影响。AI 工具能够筛选海量数据，并准确预测飓风、野火等自然灾害，在其发生前提前预判。

机器学习和计算机视觉等 AI 技术使用深度神经网络，对来自不同来源类型的海量数据集进行分析，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，能够识别可能预示灾害的模式和异常。通过使用大数据分析等工具处理和分析收集到的海量数据，可以训练 AI 模型提供早期预警系统，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 起地震事件进行测试时，与传统方法相比，该 AI 系统在预测余震位置方面表现出更高的准确性。在下方展示的余震预测示例中，预计会发生余震的区域以红色标出。黑点表示观测到的余震位置，黄线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 系统能够及时、准确地提供灾害相关风险信息，从而避免人员伤亡和经济损失。这些洞察有助于相关部门做好应急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自然灾害中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，帮助监测和跟踪天气模式。通过监测此类灾害（如气旋）的路径，可以让可能受影响的地区更好地做好应对准备。例如，NASA 使用云计算和深度学习技术分析卫星照片，以跟踪 Harvey 和 Florence 等飓风。其系统的表现比标准方法好六倍，使飓风能够每小时进行一次跟踪，而传统方法只能每六小时跟踪一次。

图 3：使用深度学习监测和跟踪 Florence 飓风（来源）。

AI 在灾害响应中的应用：为救援团队增强实时数据#

AI 在自然灾害管理中的另一项重要应用是协助响应团队。AI 系统可以向灾害响应团队提供有价值的实时数据，例如损害评估结果和受困人员的位置跟踪信息，帮助他们更高效地分配救援资源。AI 还可以帮助加快向受灾地区民众提供援助，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，应急热线（如 911）都会涌入大量求助电话。如果所有电话都由人工接线员接听，响应团队可能会遗漏重要细节。AI 可以利用语音转文本和自然语言处理（NLP）等功能，在极短时间内处理大量电话和消息，并执行多项任务。这些功能可以提取每个紧急呼叫背后的语境，从而准确了解紧急情况的具体性质以及呼叫者的位置。

这些洞察可以缩短通话时间，加快应急响应。借助计算机视觉和NLP等 AI 工具，同一系统也可以应用于社交媒体平台。

社交媒体平台如何帮助应对自然灾害？自然灾害发生后，社交媒体平台可能包含关键且可立即采取行动的信息。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，尤其是在争分夺秒的情况下。借助人工智能数字响应（AIDR）平台等工具，可以自动处理社交媒体帖子，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，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指导行动，提高工作效率。

AI 创新还可以直接从一线协助救援团队。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评估受灾地区的损毁情况；语义分割会将图像中的每个像素分类为特定类别。例如，在土耳其地震发生后，美国国防部使用语义分割和卫星影像，以远快于传统检测方法的速度，识别并分类灾区基础设施和建筑物损坏的严重程度。利用这些方法，他们将处理过程缩短至数小时或数分钟，使控制中心和救援团队能够更快地对受灾地区作出响应，开展恢复工作。

图 4：使用语义分割进行损害评估。

通过提供心理健康支持，利用 AI 促进自然灾害恢复#

自然灾害后的恢复阶段旨在重建社区并增强其韧性。实现这一目标的最佳方式之一，是为受灾地区民众提供心理健康支持。灾害发生后，幸存者可能会出现创伤后应激障碍（PTSD）等心理健康问题。灾害发生后，PTSD 的发生率最高可达 40%。AI 工具可以帮助受影响的个人。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：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。通过分析电子健康记录，AI 系统可以像人类专家一样准确地预测心理健康问题。例如，研究人员使用AI 分析社交媒体数据并评估年轻人的压力水平，研究他们经历创伤后的状态。根据他们的研究，同一技术还可以用于了解气候危机和自然灾害对心理健康造成的短期和长期影响。

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，下面来探讨其中涉及的一些优点和缺点。以下是使用 AI 进行灾害管理的一些优势：

• 改善协调：AI 系统可用于改善参与灾害响应的不同机构和组织之间的协调，减少延误和低效。

• 自动执行任务：AI 可以自动执行重复性任务，例如数据录入和分析，从而释放人力资源，让其在每一秒都至关重要的自然灾害期间投入更关键的工作。

• 适应长期气候变化：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适应策略。

尽管 AI 具有诸多优势，但在自然灾害管理中使用 AI 也存在需要注意的局限性。以下是 AI 在自然灾害管理中面临的一些主要挑战：

• 实施成本高：为灾害管理开发和实施 AI 系统可能成本高昂，因为这通常需要在硬件、软件和 AI 专业知识方面进行大量投资。

• 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的信息，在灾害期间评估损害并跟踪人员。这引发了关于未经同意使用个人信息以及潜在监控行为的隐私担忧。

• 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，可能会导致效果不佳，尤其是在关键情境下。

关于 AI 在自然灾害管理中应用的总结#

我们探讨了 AI 如何帮助拯救自然灾害中的生命。AI 能帮助我们更有效地预测、准备、响应和恢复自然灾害。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，从而帮助最大限度地减轻灾害对人员和基础设施的影响。虽然 AI 具有响应更快、协调更好等诸多优势，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。通过解决并充分考虑这些挑战，我们可以最大限度地发挥 AI 在有效管理自然灾害方面的作用。

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