AI 是改进灾害管理的关键

快速阅读: 《曼谷邮政》消息，麻省理工学院建议灾害管理需主动应对，结合AI、社区参与和多功能设施提升韧性。英文内容已翻译成中文。

麻省理工学院气候行动与城市风险实验室建议，灾害管理需要一种新的范式转变，要求采取主动应对策略，超越单纯的应对，关注适应、缓解、准备、响应和长期重建。多功能基础设施、人工智能（AI）驱动的风险分析和社区参与是推动在日益加剧的气候不确定性时代实现灾害韧性的关键要素。

麻省理工学院气候行动与城市风险实验室主任米霍·马泽鲁在最近由美国驻曼谷大使馆主办的灾害管理会议上表示：“灾害管理不仅仅是灾害管理人员的事。”该会议还得到了麻省理工学院东南亚倡议和美国商会的合作支持。

马泽鲁女士表示，灾害管理的新范式转变需要采取主动应对策略，超越单纯的应对，关注适应、缓解、准备、响应和长期重建。她指出，韧性建设可以从城市设计、社区参与和技术创新开始。

马泽鲁女士表示，适应性重点可以从“双用途设计”概念入手，即日常基础设施巧妙地被设计成具有关键应急功能。例如，在日本，体育场馆被设计为配备应急物资，而超市和学校也被建造为疏散中心。

她表示，数据分析提供了可操作的见解，比如在美国波士顿，房地产开发商在项目施工前必须使用数字模拟作为气候韧性检查清单的一部分。这种数字模拟有助于确保建筑方案考虑到风暴潮等潜在影响，直接将数字分析与实际建筑设计联系起来。

在泰国，麻省理工学院与当地社区合作，利用其Copin数字工具包促进社区协作地图绘制以应对气候变化。这个数字平台是一项重要的创新，使村民能够共同创建他们信任的系统，用于绘制本地资源和紧急需求。该工具包含一个分析仪表板，展示了人们如何主动识别脆弱区域和需求。

长期目标是利用这一平台进行资源匹配，并促进私营和公共机构之间的合作，从而实际建设适应性和基础设施项目，分享基层数据以推动政策变革和物理实施。马泽鲁女士表示，这改变了传统的末端实施方法，通过赋予人们数字工具来推动物理变化，使人们成为最初阶段。

为了处理紧急情况下的过多信息，机器学习通过处理社交媒体等来源的图像和文本，以优先处理关键信息。恢复阶段也在发生转变。在飓风玛丽亚和台风尤图事件后，岛民们住在临时帐篷中，研究人员已经开发出如“应急扩展避难所”（SEED）这样的解决方案。这种离网、可扩展且易于运输的住房方案提供了一个可以抵御极端风力和地震负荷的安全核心，居民可以在重新获得收入后在周围非正式地扩展。

人工智能应用

麻省理工学院首席研究科学家赛伊·拉维拉表示，人工智能和机器学习正在成为气候风险评估的核心引擎，使科学家和规划者能够更有效地量化风险，提高气候数据的分辨率，并通过更好地理解和预测物理世界对气候变化的反应来建设更具韧性的社区。

他表示，人工智能正在弥合气候建模中的差距。传统的气候模型常常难以处理低分辨率以及对复杂物理过程（如湍流）的简化。参数化问题（即模型中对复杂物理过程的简化）正在被机器学习解决，从而更准确地表示网格尺度以下的现象，并改进基于物理的预测。

基于人工智能的工具被用来从有限的数据中创建高分辨率地图。例如，机器学习结合卫星数据和土壤测量，可以生成丰富的、精细分辨的盐度图，这对农业规划至关重要。拉维拉先生表示，这表明人工智能提高了物理测量的实际应用。

大型语言模型被用来挖掘历史新闻和公共记录，生成“知识图谱”，用于揭示信息之间的关系，揭示基础设施、灾害和社区影响之间的关键联系。这些工具使决策者能够比传统方法更高效地追踪洪水等灾害如何影响电网或交通系统。

美国驻泰国大使罗伯特·戈德克表示，在3月28日曼谷发生地震后，美国立即部署了援助，包括美军最先进的遥感设备，以帮助泰国领导的搜救队在乍都乍克区倒塌的国家审计办公室大楼内进行搜救。该设备通过检测SAO大楼废墟中70个潜在受害者位置，为救援队提供了帮助，这是“这项新技术在地面带来的切实改变”。

他强调，美国在灾害管理领域处于创新和技术的领先地位，科学家正在解锁人工智能在预测建模方面的潜力，设计技术以增强社区韧性，并创造灾害减缓的解决方案。

曼谷市长查查特·西蒂普恩特表示，曼谷市正在与麻省理工学院讨论模拟洪水情景，并将Phra Khanong地区作为试验场。曼谷市最近利用Traffy Fondue数字平台管理地震，允许市民报告建筑物裂缝，共计20,000起案例。

曼谷市还与Airbnb.org（非营利组织）合作，允许居住在受影响区域附近的灾民入住Airbnb房产，作为备用住宿，无需建造永久性疏散设施。查查特先生表示：“在资源有限的情况下，我们最大限度地利用了现有的资源来应对危机。”

“预测、及时预警、快速响应和清晰简洁的沟通都是有效灾害管理的关键组成部分。”

(以上内容均由Ai生成)