随着气候变化加剧，预测和应对连锁性灾害的能力变得愈发关键。洪水、干旱、野火和极端风暴不再孤立发生，它们的相互作用超出了传统预测系统的能力范围。

一种解决方案是利用人工智能（AI）创建集成化的、以影响为中心的早期预警系统（EWS）。研究人员正在探索如何通过AI将EWS转变为更本地化、以影响为导向且更易访问的系统。

在《自然·通讯》发表的展望文章中，探讨了AI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

同一气象事件（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，风险日益连锁化：干旱可能导致野火，进而影响空气质量和公共健康。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广泛影响。

AI驱动的范式转变

AI驱动系统通过整合气象、地理空间和社会经济数据，并理解其相互作用，独特地应对这些挑战：

从灾害到影响的预测：传统EWS止步于天气预测，而AI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。

本地化和个性化预警：通过结合高分辨率卫星图像和本地社会经济数据，AI系统可以为特定社区甚至个人用户定制预警。

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处理海量数据集，提供更快、更高分辨率的预测，延长预警时间。

去中心化：开源模型和公开数据驱动的AI系统确保资源有限地区也能部署高质量EWS，不仅 democratizes 访问权限，还通过适应当地需求增强韧性。

负责任AI确保公平结果

采用AI技术时，必须遵守公平、问责、透明、伦理和可持续性（FATES）原则：

• 避免偏见：基于全球北方数据训练的AI模型需适应多样环境，确保全球公平性能。
• 透明度：清晰传达AI预测及其不确定性，帮助用户做出知情决策。
• 数据所有权：去中心化系统在包容性和本地参与中蓬勃发展， empower 本地社区贡献和管理EWS数据。

迈向下一代EWS

AI集成到EWS不仅是更好预测，还涉及整个预警链和准备。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，还是人道机构实施 anticipatory 行动，AI改变了我们准备和应对风险的方式。

未来EWS必须 embrace 模块化和互联性。灵活、模块化的系统可以无缝集成到本地环境中， empower 社区独立行动，同时受益于全球创新。

下一前沿是结合多灾害、多尺度基础模型，无缝整合气象、地理空间和社会经济数据与基于物理模型的混合方法，承诺更好的可解释性和科学一致性。这些系统不仅提供警告，还提供全面场景，帮助社会 navigate 气候变化的不确定性。

想象未来：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超本地洞察；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使这成为可能。

进入这一变革时代，研究人员、公共机构和私营部门之间的合作至关重要。共同努力，AI驱动的EWS不仅可以减轻风险，还为全球韧性和可持续社区提供基础。

致谢：Danielle Robinson, Kommy Weldemariam