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最新消息| 極端天氣常態化,人類如何進化出災害“反脆弱”能力? | 2022-09-26 |
| 文章来源：由「百度新聞」平台非商業用途取用"https://www.163.com/dy/article/H9TIQH8D0538NEII.html" 可以確定的是..人類已進入不確定時代近來，肉眼可見的頻繁自然災害印證了這一點，2021年7月下旬創紀錄的河南強降雨再次卷土重來；而追溯到2020年，大范圍、超時長降水導致的洪水也讓近半個中國泡在水中，鄱陽湖水位更是突破了有水文記錄以來的歷史極值。全球范圍內，北美、澳大利亞與西伯利亞的創紀錄高溫與撲不滅的山火，歐洲遭受洪災，海地強震。極熱極寒，以及頻發的洪水、山火、地質、干旱災害，氣候災害不僅頻率變高，范圍變廣，強度也越來越大。氣候專家稱，以前每50年才發生一次的極端熱浪現在可能每10年就將發生一次，在未來20年內，即使排放量大幅減少，全球氣溫升高的幅度也將達到或超過1.5攝氏度——這正是在《巴黎協定》中達成的共識：全球應盡力避免跨越的第一條紅線，突破它會導致出現越來越多的熱浪，以及隨之而來的干旱、山火和洪水。可以確定的是，人類已經進入不確定時代。在災害侵襲之下，人類做為生命體是脆弱的。除了警示和提升全民意識、加快碳中和的長效機制，目前最亟需建立的是人類面對自然災害的反脆弱能力。雖然科技不是萬能的，但是在科技時代，我們應該更加善用數據與算法來增強自身對不確定性世界的適應能力。地球外密布的衛星星座與物聯網帶來的實時數據獲取能力，加載算法智能預警，能夠時刻反映地理空間變化，在數字世界中形成快速信息同步，提升全球每個地區圍繞災害的態勢感知、降低風險強度和改善恢復的能力，并形成常態化、標準化的災害管理機制和地區性定制化方案，幫助人類在不確定時代抵抗風險、實現生存。城市亟需災害管理概念：數字化災害系統不僅僅是應急一個成熟的數字災害管理體系，并非只有在救災中應急使用，而是涵蓋氣象、遙感、地形、空間、文檔等多源時空數據，在災前、災中、災后的綜合應用與信息共享體系，是由"預防、準備、響應、恢復"四個主要環節組成的全生命周期災害管理機制。通用災害管理流程|超擎時空行業+在這個流程中，災前的預防措施與災后的城市恢復能力，與災難中救援同樣重要，甚至是更為關鍵的環節：這是人類生活在不確定世界中的“反脆弱的導航儀”，也是面對隨時可能出現的“黑天鵝”事件的終極生存指南。1、預防：減輕災害損失災害一旦發生，是不可逆的傷害過程，不僅會導致生命財產的直接損失，隨之而來是城市運行停擺的間接損失，預防環節可以說是災害管理中的重中之重：對于負面事件采取更為積極主動的防御措施，可最大限度地減少影響、減少損失。一個成功的災害預防計劃包括脆弱性分析、規劃改進與常態監測，同時也能基于以上數據分析建立更加精準的城市分級預警機制。利用地理、空間、災害事件等時空大數據，城市管理部門可繪制和分析所有類型的自然危害下城市的脆弱區域分布，以及災害對其的潛在影響，并對這些地區進行預防性改造和改進。美國臨海風暴潮分級風險地圖|ESRI、NOAA運用無人機數字地表模型（DSM）計算處于洪水脆弱區域農場所需的防洪屏障的大小和位置，并支持防洪數據預演驗證|DroneAG同時，城市管理者可以與專業部門如氣象和災害科研單位密切合作，對災害進行常態化監測，記錄形成數據庫并加載災害模型，提升城市對風險災害態勢的敏感度，及時與大眾信息同步：災難來臨前的微小異常和短暫時差，都是非常寶貴的。我們可以看到，在地震頻發的地區，公共媒體的實時預警，山體滑坡前，定位衛星偵測到的異常振動，都能挽救成千上萬的生命；通過實時持續監測微小位移變化實時掌握地質情況，我國高精度衛星定位成功預警十萬立方米黃土滑坡|長安大學洪災預警模型，基于大氣循環實時監測數據和水文水利模型，結合氣象和地形的多元回歸預測，可觸發持續強降水期間洪水預測和預警；基于全球和特定區域尺度的氣象多模型、隨機降尺度模型、全分布式水文模型、二維水力模型和災害模型形成的洪水多元回歸預測|F.Silvestro等對氣溫、土壤濕度、植被等時空數據變化和波動實時監測，衛星、無人機及時發現山林火種、風向，則能夠防范山火發生、或進一步蔓延帶來滅火難度。基于衛星遙感影像的實時火警報告|今日山火更重要的是，精準的災害管理，能防止城市因自然災害而陷入全面停滯狀態。例如洪水這樣的大范圍災害時，城市管理者面臨的挑戰是，如何準確地預估災害強度，避免防衛過度帶來的經濟損失？模擬城市各區域能夠承受的風險極值，以及基于LBS的實時分級告警。通過遙感數據對城市土地覆蓋進行分類，建立城市基礎設施、空間與地形數據庫與模型，將時空變化數據在城市數字基座上模擬，可得到城市中不同地理位置及周邊區域的抗風險極限值。來自維也納科技大學和視覺計算公司VRVis的研究人員利用GPU進行大規模洪水場景的快速模擬，包括河流洪水、暴雨事件和地下流動。|英偉達一旦處于臨界值，可以借助LBS技術和公共硬件設施進行分級風險提醒，特別如持續降水中的隧道、地下通道、地鐵，以及城市低洼地區。常態化的數字監測、城市脆弱地區改造，與分級化、精準化的城市抗風險預警機制的配合，不僅能夠防患于未然，同時也能最大程度地維持城市正常運行，降低間接經濟損失。2、準備：爭分奪秒，洞悉與量化災害一旦災害警報拉響，應急機制即刻啟動。在準備展開救援的同時，需要全面了解災害狀況。通過在地理和空間維度上深入了解受自然災害侵襲的分布和強度，預測災害發生的趨勢和連鎖影響，制定適合的方案和措施，充分利用有限的人力和物資資源，能夠讓最需要得到幫助的人得到第一時間的救援。這是一個對時間高度敏感、爭分奪秒的階段，無人機與遙感衛星配合，成為這個階段最為重要的數據來源。密布于空中的衛星已經具備為全球任意地點事件調集高分監控資源的基礎；實時數據處理技術，可實現15分鐘一次的高頻數據全自動化的生產、發布與在線分析。經過處理的專題衛星數據，可從宏觀視野分析掌握整體受災情況并獲得量化數據，特別是洪水、山火這樣的大范圍災害事件，亞米級的高分辨率影像能夠準確分析城市淹沒區域和山林過火面積、趨勢，并評估關鍵基礎設施的損壞和可用程度。基于遙感與城市路網的實時統計城市內澇災害點地圖|Planet無人機可以在洪水、山體滑坡或地震發生后可以立即執行空中飛行，除了成本更低、部署速度更快之外，無人機對受災地區的監測應用場景更加靈活，例如，大雨阻礙了直升機救援和偵察飛行，云層覆蓋無法立即獲得衛星圖像，或是交通設施和路線遭到淹沒損毀等等情況。無人機低空巡航獲取的高分辨率圖像，可提供災害強度和可用基礎設施信息，準確測量災害強度和識別待救援人員。例如分辨率為10厘米像素的無人機正射影像圖能夠幫助測量洪水流速與沖擊力度；配備紅外線和熱傳感器的無人機能夠在識別失蹤人員方面發揮重要作用。在尼泊爾大水中，在洪水發生時即刻采用無人機監測實現災害響應，通過無人機正射影像與傾斜攝影測量和評估洪流強度和面積|GeoVation一家美國視頻游戲公司，針對洪水等期間道路被淹沒或損毀無法識別的問題，在使用無人機巡航時，支持對淹沒街道和POI自動識別并進行AR標注，幫助救援人員更加清晰地了解各個街區的受災情況。Edgybees軟件為無人機和其他硬件提供街道與地名地址增強現實（AR）覆蓋。|來源：Edgybees這些多源時空數據通過PaaS云平臺進行有序的組織管理和實時發布、綜合應用，將在接下來的災害響應中起到關鍵的作用。3、響應：構建災害實時響應的時空信息共享框架基于云的實時地理、空間與時空數據綜合服務，能夠建立起災害快速響應與信息共享的框架，具有引導救援人員快速準確到達現場，以及引導受災群眾自救的能力；更為重要的是，基于時空信息框架快速構建的交互式地圖，能夠將前期與實時獲取的數據展現出來，災害位置與強度，可用的衛生設施、救援基地和基礎設施損害程度；很多自然災害都會引發連鎖反應，例如強降雨會引發山洪爆發和山體滑坡，通過時空數據云平臺將多維度信息疊加于城市基礎空間數據之上，包括水文和水力模型、洪水淹沒繪圖、災害模型等信息，可以在高度時間敏感的條件下，提供受災地區的實時共享信息，讓氣象與災害專家做出趨勢預測和準確行動判斷，不僅支持災難現場的協調執行，更能在全球范圍內開展專家團隊協作。多源時空數據匯聚的實時響應信息框架|超擎時空這樣的交互式地圖，同時也是一個通用的信息溝通平臺，一方面可以用于UGC內容集成，收集基于空間位置的等待營救人員信息、資源需求、基礎設施損壞或災害事件報告，以時空的形式直觀組織起來，實現快速救援導航和資源優化分配；同時也能向受災者廣播救援人員信息，緩解待救援人員心理壓力，破除災害中的謠言。在鄭州強降水中，以微博求助UGC內容構建的時空地圖|李天石全球團隊4、恢復：進化氣候風險的“反脆弱”能力時空大數據能夠幫助城市建立災后復原力，同時也對城市“反脆弱”能力形成深遠影響。這其中包括短期的復原，例如醫療、住所、食品、重建和必要基礎設施的維修，以及評估損壞和損失方面的高效數字化保險賠付；更為長期的，是采用危機管理生命周期框架，促進城市應對下一次災害的反應能力，這其中包括城市抵抗風險改進、緊急供應鏈、救援清單改進與生存數據分析，進而形成城市進化的可行性方案。這個環節與預防災害環節相接，形成迭代閉環，最終為人們提供更好、更安全的環境。就像日本是一個受臺風、地震等自然災害較為頻繁的國家，這也造就了其獨特的災害意識、預警和城市恢復系統。同樣的，地球上任何地區都可以受益于壓力、混亂、波動和不確定，前提是人們能夠高效地記錄、總結和行動。 關鍵字標籤：火災後復原服務 |
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