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，近年来我们见证了此类自然灾害发生频率的增加。由于日益严重且频繁的自然灾害，许多人失去了家园、生计甚至生命。在过去的30年中，气候相关的灾害数量增加了两倍。根据联合国报告，到2030年，发展中国家每年适应和应对这些灾害的成本估计将达到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. 展示1900年至2019年自然灾害增加情况的图表。

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技术使用深度神经网络，用于分析来自各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海量收集的数据，可以训练AI模型以提供早期预警系统并帮助减少自然灾害的影响。

例如，AI可以通过处理地震数据来预测余震。Google和哈佛大学开发了一个AI系统，分析了来自131,000次地震和余震的数据。在对30,000次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。在下面显示的余震预测示例中，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，黄线显示的是主震期间发生断裂的断层。

图2。展示余震预测输出的图像。

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步就是做好准备。通过由AI系统提供关于灾害相关风险的及时准确信息，可以避免人员伤亡和经济损失。这些见解有助于当局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自然灾害面前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来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，可以更好地帮助受影响地区做好应对准备。例如，NASA在卫星照片上使用了云计算和深度学习技术来追踪哈维和佛罗伦萨等飓风。他们的系统比标准方法表现好六倍，从而能够每小时追踪一次飓风，而不是传统方法的每六小时一次。

图3. 使用深度学习监测和追踪飓风佛罗伦萨（来源）。

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协助救援队伍。AI系统可以向灾害救援队伍提供有价值的实时数据，例如损失评估和追踪受困人员的位置，从而帮助他们更高效地分配救援资源。它们还可以帮助加速向受灾地区运送救援物资，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）都会充斥着求救电话。如果所有电话都转接给人工接线员，救援队伍可能会错过重要细节。AI可用于在创纪录的时间内处理大量的电话和消息，并使用语音转文本和自然语言处理（NLP）等功能执行多项功能。此类功能可以提取每个紧急电话背后的上下文，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。

这些见解缩短了呼叫时间并加速了应急响应。在计算机视觉和NLP等AI工具的帮助下，同样的系统也可以应用于社交媒体平台。

社交媒体平台如何协助自然灾害响应？在自然灾害期间，社交媒体平台可以在灾后立即包含关键的可操作信息。例如，受灾地区的人们可以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非易事，特别是当每一秒都至关重要的时候。诸如AIDR（人工智能数字响应）平台之类的工具可用于通过自动处理社交媒体帖子来减少响应延迟。该平台分析推文（或其他社交媒体平台）中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其行动并提高工作效率。

AI创新还可以直接从前线协助救援队伍。诸如Ultralytics YOLOv8之类的计算机视觉模型可以使用卫星图像以及诸如语义分割（将图像中的每个像素分类为特定类别）等方法来帮助评估受灾地区的损失。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图像以远快于传统检测方法的速度识别和分类灾区基础设施和建筑损坏的严重程度。通过使用此类方法，他们将这一过程加速到数小时或数分钟，从而使控制中心和救援队伍能够在受影响地区更快地做出响应以进行恢复。

图4。使用语义分割进行损失评估。

AI 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变得更强大。实现这一目标的最有效方法之一是向受灾地区的人们提供心理健康支持。灾难幸存者在经历此类灾难后可能会患上创伤后应激障碍（PTSD）等心理健康问题。灾难发生后的PTSD发病率可高达40%。AI工具可用于帮助受影响的个人。例如，Omdena是一家提供使用AI聊天机器人的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还可以协助心理健康研究和支持。AI系统可用于通过分析电子健康记录来预测心理健康问题，其准确度与人类专家不相上下。例如，研究人员曾使用AI分析社交媒体数据并在经历创伤后衡量年轻成人的压力水平。根据他们的研究，这项技术同样可以应用于理解短期和长期内气候危机和自然灾害对心理健康的影响。

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至关重要时，解放人力资源用于更关键的活动。

• 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：

• 高实施成本：开发和实施用于灾害管理的AI系统可能成本高昂，因为它通常涉及对硬件、软件和AI专业知识的大量投资。

• 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灾害期间的损失并追踪人员。这引发了关于非自愿使用个人信息以及潜在监控的隐私问题。

• 依赖数据质量：AI模型的预测结果好坏完全取决于其训练所依据的数据质量和数量。如果AI模型使用不准确的数据进行训练，可能会导致效果欠佳，特别是在关键情况下。

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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