科技助力预防 守护群众平安

来源：滚动播报

（来源：中国安全生产网）

利用AI（人工智能）赋能灾害遥感监测让积石山地震灾害灾情信息获取工作耗时从“周级”提升至“小时级”；“REN引擎”的多个专业防灾模型能够对台风、地震等灾害进行全过程推演；风险监测预警平台与AI智能体搭载知识库相结合，迅速对新风险点提出应对建议……

10月16日，第十五届国家综合防灾减灾与可持续发展论坛在浙江省杭州市举办。本次论坛围绕“科技赋能应急管理，提升基层防灾减灾救灾能力”展开，与会专家重点探讨以人工智能为代表的新兴科技赋能防灾减灾救灾的路径和方法，深度分享人工智能在灾害监测预警、风险评估、应急响应、救灾救援等方面实际应用，为构建更具韧性的防灾减灾体系凝聚共识、贡献智慧。

“智防”助防灾减灾提质增效

AI模型当前正在高效助力灾害损失核验工作。应急管理部国家减灾中心航空遥感部主任王薇在论坛上展示的一组数据，直观呈现了科技为防灾减灾带来的改变。

“2014年8月3日，云南鲁甸发生6．5级地震，地震烈度达到7级以上的地区有1960平方公里。在那次灾害中，10位工作人员花3周才完成的灾区房屋损失人工核验，如今依靠AI模型在小时级别的时间内就能精准输出结果。”王薇介绍说。对于救灾工作来说，快一分，就多一份生机。如今，该中心研发的“雨燕应急”系统将AI和航空遥感技术相结合，大大提高效率，并在实践中得到了检验。2023年12月18日，甘肃积石山县发生6．2级地震，4个乡镇成为重灾区，在灾情数据获取阶段，该中心调集7支队伍，迅速完成灾情数据获取，为高效开展救援提供支撑。

当前，以AI为代表的高科技手段已深度融入灾害监测预警、风险评估、应急响应全链条，推动应急管理从“事后响应”向“事前预防”迅速转变、从“经验判断”向“数据决策”加速转型。

中国工程院院士、浙江大学教授陈纯向与会者介绍，他和团队利用“图立方”和“流立方”大模型赋能第一次全国自然灾害综合风险普查数据应用，以时空多模态实时计算和区块链可信安全数据治理为核心技术，为普查数据应用提供融合感知、实时计算、精准分析与安全使用支撑，形成“国—省—市—县”四级普查数据智慧应用底座平台。

“久安”大模型也是科技赋能防灾减灾的案例之一。“该大模型已接入全国监控视频，实现24小时不间断监测，自动进行视频动态解析和内容理解，自主发现城市内涝、暴雨、台风等各类灾害风险隐患并辅助研判。今年汛期，在台风“竹节草”防御应对过程中，浙江省宁波市利用该模型共发现328处城市内涝隐患点，经人工核实准确率达到99％。

同样在灾害监测和灾情获取方面大放异彩的还有浙江大学韧性城市研究中心牵头研发的“REN引擎”，它融合了大量的物理模型和数据模型，对全域进行高分风险的推演，并在预报的过程中不停地利用数据来实现预测结果的订正。

浙江大学韧性城市研究中心主任，教授王乃玉表示：“‘REN引擎’可以让有关部门单位有的放矢地做撤离、做调度、做救援。”在地震防范应对方面，中国科学院院士、南方科技大学地球与空间科学系讲席教授陈晓非介绍，依靠数字模拟技术可为国内多个城市进行地震情景构建，从而评估灾害损失，为政府制定有针对性的防震减灾规划，向重大基础设施选址建言献策，对大震后的救援工作提供科学支撑。

物联网与多种AI技术的融合应用，进一步织密了灾害监测网络。当全国范围内210万座通信铁塔出现停电离线和水浸数据超过预测的情况，铁塔大数据模型会自动提示存在疑似受灾区域。今年汛期，铁塔大数据模型及时准确发现了贵州毕节、河北承德、北京密云等多地的灾情，为救援决策争取宝贵时间。在浙江，3000多个地面观测站与2000多个输电杆塔气象设备联动，通过数据同化技术将25公里分辨率的预报风场精准降至500米。

浙江大学计算机科学与技术学院院长助理、教授宋明黎还向与会者展示了他和团队研发的复杂地形四足巡检机器人、灭火轮式机器人等。他表示，提高全流程监管、全链条服务能力，结合云计算、大数据技术实现智能化、精细化、全面化监管服务，构建起全方位、立体化的应急减灾体系是他们不懈的追求。

聚焦北方汛情构建防御体系

全球变暖背景下，我国北方地区强降水呈现“频次增加、强度增强、时段集中”的新特征，给城市防汛带来严峻考验。针对这一情况，与会者对北方城市汛期防御展开热烈讨论，深入分析这些问题，既是客观认识现实的需要，也是科学制定应对策略的前提。

今年汛期，雨带分布十分不均匀，虽然有一个规模较大的雨带比较明晰，但在强降水方面呈现点强面弱的特点。中国气象局国家气象中心（中央气象台）强天气预报中心技术总师、研究员郑永光说：“2025年7月23日至29日，华北地区部分气象站点在短时间内监测到了降雨量达600多毫米的强降水，引发山洪等灾害。”如何定义极端天气事件，目前，不同的科学家有不同的定义，有人把它定义为发生概率小于10％的天气事件，有人把它定义为发生概率小于5％的天气事件。郑永光谈到，实际上符合这种定义的天气事件有时候并不会导致严重的灾害，真正诱发灾害的天气事件，发生概率远低于定义的概率，甚至只有1‰或者更低。由此可见，在气象领域，极端天气事件出现概率是很低的，这种小概率事件对于预报来说，是不小的挑战。

目前，我国已经建成了以气象卫星、天气雷达为支柱，以地面气象站、气象探空、地基遥感垂直观测系统、温室气体观测系统等为重要组成的，世界上规模最大、覆盖最全、“陆—海—空—天”协同的综合观测体系，建成了由842部天气雷达组成的雷达监测网，监测范围覆盖90％以上人口聚集区，并应用多个AI模型提高预报水平，开展递进式预报预测工作，取得一定成绩，但预报的精确度仍有进步空间，需要利用数字化、智能化手段进一步发展。

让智慧应急技术走到群众身边

防灾减灾的重心在基层，难点在基层，突破点也在基层。“轻量化、低成本、易操作”改造，让高科技手段从实验室走向乡镇、村社，打通应急管理“最后一公里”。

“平急两用”建筑可以成为受灾群众的临时庇护所。中国工程院院士、深圳大学教授孟建民向与会人员展示了具有代表性的体育馆、学校等场所的“平急两用”设计。孟建民认为，要立足城乡防灾基础条件，“平急两用”建筑要保证生存基本要求，不追求“高大上、高大全”，注重提供切实安全、经济的物理环境。

应急管理部国家减灾中心灾害风险调查部主任赵飞表示，构建智能化应急响应体系，通过结构化电子预案明确各部门职责，开发应急响应调度模型实现预警等级与处置任务自动关联，生成电子任务单并精准推送，可提升应急响应效率。

目前，县域层面的智能应急中枢建设成效显著。国家减灾中心牵头研制的县域综合防灾一体机，可在临灾、灾中、灾后和日常情境下使用。应急管理部国家减灾中心灾害信息部主任，研究员张云霞表示：“高度集成、简单易用是该设备的显著特点。”基层工作人员可以通过发语音的形式与一体机开展人机交互，AI会迅速提取关键信息并转化为指令操作一体机，让应急装备设备使用零门槛。

“我们鼓励人人都是灾害信息员，人人都是灾害隐患的发现人。”四川省减灾中心副主任李涌波在论坛上说。在四川雅安，县域平台接入“随手拍”小程序，鼓励群众上报灾害隐患，对有效线索给予一定奖励。

高科技手段让乡镇（街道）与村（社区）的应急能力得到提升。浙江西湖区摸清灾害风险隐患底数，指导各地将危险区人员分布、物资储备点等信息动态标注在地图上，双浦镇三阳村将村级的救生圈、应急物资仓库等关键点位在地图中标注清楚并附实景图，一旦发生紧急情况，工作人员看图找路，不用再挨村跑，提升应急响应时效；蒋村将辖区划分为76个网格进行监测，精准定位高风险的场景，建立包括志愿者队伍、物资状态、环境要素的三维动态监测体系，构建隐患分布三色风险预警图，重点人群关注图以及企业风险指数图，形成全域数字化风险图谱。各图谱投入使用以来，累计协助应急人员接收并处置隐患事件7000余起。