赋能灾害准备：AI在应对复杂气候风险中的作用

整合气象、地理空间和社会经济数据的人工智能系统能够提供更本地化、更及时的预警。

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Nature Communications

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《利用集成人工智能实现复杂气候风险的早期预警》

随着气候变化加剧，预测和应对连锁性复合灾害的能力变得愈发关键。洪水、干旱、野火和极端风暴不再是孤立事件，它们的相互作用方式超出了传统预测系统的能力范围。

应对这一挑战的一种方法是利用人工智能（AI）创建集成化、以影响为导向的早期预警系统（EWS）。包括某机构Web Services团队在内的研究人员正在探索如何通过AI将EWS转变为更本地化、以影响驱动且更易访问的系统。

在最近发表于《Nature Communications》的观点文章《利用集成人工智能实现复杂气候风险的早期预警》中，探讨了AI进步如何重新定义灾害准备，使其更具可操作性、包容性和有效性。

气候风险的复杂性

相同的气象事件（例如强风暴）可能摧毁一个地区，却对另一个地区毫无影响。这种变异性源于地理、基础设施和社会脆弱性的差异。此外，风险日益连锁：干旱可能导致野火，进而影响空气质量和公共健康。正如近期事件（包括但不限于洛杉矶野火）所证明的，这些风险不仅影响低收入国家和地区，甚至波及最富裕的社区。传统EWS难以应对这些复杂相互作用，往往只专注于预测灾害本身而非其更广泛的影响。

AI驱动的范式转变

AI驱动系统通过整合跨领域数据（气象、地理空间和社会经济）并理解其相互作用，独特地能够应对这些挑战。以下是集成AI如何突破可能性的边界：

灾害到影响的预测：传统EWS止步于天气预测，让用户自行推断影响。AI允许直接模拟灾害影响，例如预测洪水中断交通或热浪导致粮食安全问题的可能性。这种向基于影响的预测转变将数据转化为可操作的见解。

本地化和个性化预警：通过将高分辨率卫星图像与本地社会经济数据结合，AI系统可以为特定社区甚至个体用户定制预警。例如，AI驱动系统可能提醒城市居民特定社区的潜在洪水风险，同时为农村农民提供作物保护建议。

更快速、更智能的预测：现代AI模型（如气象基础模型）比传统数值模型更高效地处理海量数据集。现代模型可以提供更快、更高分辨率的预测，提供更长的提前期，这可能意味着缓解和灾难之间的差异。

去中心化：与某机构首席技术官Werner Vogels的2025年技术预测博客一致，开放数据和去中心化方法可以赋能当地社区掌握灾害准备的所有权。在补充重要集中式基础设施的同时，利用开源模型和公开数据的AI驱动系统可以确保即使资源有限的地区也能部署高质量的EWS。去中心化不仅民主化访问，还通过使地区能够根据其独特需求调整系统来培养韧性。

负责任AI以实现公平结果

AI的承诺伴随着责任。在采用这些技术时，遵守公平、问责、透明、伦理和可持续性（FATES）原则至关重要。这些原则包括：

• 避免偏见：在Global North数据上训练的AI模型必须适应多样化的背景，确保全球范围内的公平性能；
• 透明度：清晰传达AI预测（包括其不确定性）帮助用户做出明智决策；
• 数据所有权：正如Vogels所指出的，当以包容性和本地参与构建时，去中心化系统才能蓬勃发展；赋能当地社区贡献和管理EWS中使用的数据不仅培养信任，还确保相关性。

迈向下一代EWS

将AI集成到EWS中不仅关乎更好的预测，还关乎整个预警链和准备。无论是城市规划者设计韧性基础设施、农民适应季节性预测，还是人道主义机构实施预期行动，AI都改变了我们准备和应对风险的方式。

再次与Vogels关于灾害准备的观点一致，EWS的未来必须拥抱模块化和互联性。AI驱动的EWS不应依赖一刀切的解决方案。相反，灵活、模块化的系统能够无缝集成到本地背景中，对于赋能社区独立行动同时受益于全球创新至关重要。

展望未来，下一个前沿是将多灾害、多尺度基础模型与基于物理的模型结合在混合方法中，这些模型能够无缝集成气象、地理空间和社会经济数据，承诺更好的可解释性和科学一致性。这些系统不仅提供预警，还提供全面情景，帮助社会应对变化气候的不确定性。

想象一个未来：智能手机在极端天气期间提供个性化警报，结合全球卫星数据和高本地化洞察；农民接收AI驱动的作物保护建议；城市规划者使用生成模型可视化洪水对基础设施的影响。AI和开放数据的创新正在帮助实现这一愿景。

进入这个变革时代，研究人员、公共机构和私营部门之间的合作将是关键。共同努力，可以帮助AI驱动的EWS不仅减轻风险，还为全球韧性和可持续社区提供基础。

致谢：Danielle Robinson, Kommy Weldemariam

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