AI辅助自然灾害预测:“利奇马”儿们的驯服之策

慧聪通信网 2019-09-06 16:08 来源:赛迪智库

【慧聪通信网】8月10日至13日,超强台风“利奇马”两次在我国沿海登陆,接连肆虐浙江、江苏、山东等地,给当地人民群众的生命与财产安全造成了极大危害。令人欣慰的是,在本次台风灾害期间,人们借助AI实时台风路径预测系统成功预测了台风的移动路径,并通过AI主播“小范儿”进行了全天候的台风资讯播报,有效提升了人们对于此次台风灾害的应对能力,显著降低了恶劣天气对公众生命与财产安全带来的损害。

近年来,随着深度学习算法取得重大突破,以及大数据、云计算等新一代信息技术的不断发展,AI(人工智能)迎来了它的第三次发展高峰期,各类技术产品层出不穷,与各行业的融合发展也在不断加快。实际上,在自然灾害预测领域,立足于数据的AI辅助自然灾害预测方法也已开始取代基于经验的传统预测方法,逐步成为驯服“利奇马”儿们的一记良策。

一、传统自然灾害预测中存在的不足

自然灾害具有无法规避、不可控制、破坏力极强等特点,严重的自然灾害更是会使人类蒙受巨大的人员伤亡和经济损失。在长期与自然灾害的较量中,人们虽已总结形成出一些灾害的预测及应对办法,但现阶段仍不能完全满足人们的实际需求。

首先,传统预测方法所需的预测时间较长。虽然人类已经掌握多数自然灾害的活动习性,但有相当一部分自然灾害的预兆不易被提前察觉,这就导致留给人们预警时间将受到挤压,不利于人们对突发自然灾害进行及时而有效的应对。

其次,传统预测方法的预测精度仍有不足。由于传统预测方法所采集的数据类型较少,且大多不具备同时处理多来源、高复杂度的非结构化数据能力,导致预测结果可能与实际情况出现较大的偏离,同时因为缺乏更多有效数据的输入,预测模型修正也较为困难,一定程度将增加预测的不确定性。

再次,传统预测方法对人力资源的需求较大。自然灾害持续时间久、影响范围大,政府、群众需要实时跟进灾害动态来进行相应的部署谋划。基于传统的预测办法,需要消耗大量的人力成本来完成对灾害数据的实时更新与分析处理,以及应急救灾的部署工作。

二、AI技术在自然灾害预测领域的潜力巨大

AI、大数据、云计算等技术的快速发展,给人们在自然灾害预测方面带来了全新的思路。借助AI技术,可以有效弥补传统预测方法在及时性、准确性、动态性方面的不足。

在预测及时性方面,通过智能传感、图像识别等AI技术,能够快速捕捉到人类不易察觉的灾害预兆,大幅缩短预测时间,从而为灾前预警和灾害应对部署提供充足的时间保障。

在预测准确性方面,深度学习技术可通过对历史数据的反复挖掘和训练学习,不断降低预测误差。同时,由于人工智能预测方案的易迁移特性,一款训练成熟的基于AI的灾害预测系统能很容易地移植到更多类似场景中应用,从而有效提升相关场景的预测准确度。

在预测动态性方面,AI技术可以实现24小时不间断的数据采集处理、灾害预测预警、灾情实时播报和救援方案制定地缓解了相关从业者的压力,提高了灾害发生前后各项工作的推进效率。

三、基于AI技术的自然灾害预测已初具成效

在风暴预测领域,宾夕法尼亚州立大学、AccuWeather公司和西班牙阿尔梅里亚大学的研究人员开发了一款AI系统,通过自动识别和检测卫星图像中“逗点状”云的形状与运动,将恶劣天气事件的预测准确率提升到了64%。

在泥石流预测领域,大阪大学的研究人员利用日本全国50多万处泥石流多发地数据,开发出泥石流预警系统。该系统通过传感器获取山地斜面水分含量和倾斜度,结合降水时间和降水量预告,成功将泥石流预警时间由发生前几分钟提至数小时。

在洪水预测领域,Google公司与印度中央水务委员会合作建立了河流洪水预警模型。该模型不但可以准确地预测洪水发生的时间和地点,还可以更准确地预测洪水发生的严重程度,预测准确率高达75%。

四、彻底驯服“利奇马”,未来还需更多努力

当前,AI在部分自然灾害场景中的应用仍受制约。一是在火山与地震等数据难以采集的自然灾害中的应用受限。相较于风暴、洪水等自然灾害,火山与地震的数据来源于地壳深处,数据采集较为困难,这就导致AI技术也只能是“巧妇难为无米之炊”;二是AI灾害预测的应用场景较为单一。目前AI技术大多仅应用于灾前的预测预警,在灾后的资源调配、救援方案部署等场景中的应用还相对欠缺。

针对现阶段AI在辅助自然灾害预测时存在的局限,可以从两方面着手,进一步推动AI在自然灾害预测领域的发展与应用:一是加快AI在灾害预测领域的技术攻关。突破地震、火山等场景的数据采集技术,加快发展各类自然灾害预测的算法模型,提高AI灾害预测的覆盖面和准确度。二是促进AI在自然灾害预测领域的应用深度。通过政府支持引导、社会投入参与等方式,加快发展集灾前预警与灾后救助方案部署等功能于一体的AI辅助自然灾害预测综合解决方案,充分发挥AI在自然灾害防治工作中的关键性作用。

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