AI赋能灾害预警：在复杂气候风险中导航
随着气候变化加剧，预测和应对连锁性、复合性灾害的能力变得日益关键。洪水、干旱、野火和极端风暴不再是孤立事件，它们以传统预测系统难以应对的方式相互作用。
应对这一挑战的方法之一是利用人工智能创建集成的、以影响为重点的早期预警系统。研究人员正在探索人工智能如何将早期预警系统转变为更加本地化、以影响为驱动且更易访问的系统。
在《自然·通讯》期刊发表的观点文章《利用集成人工智能实现复杂气候风险的早期预警》中，探讨了人工智能的进步如何重新定义灾害准备，使其更加可操作、更具包容性和更有效。
气候风险的复杂性
同一场气象事件——例如一场强烈的风暴——可能对一个地区造成毁灭性打击，而另一个地区却安然无恙。这种差异源于地理、基础设施和社会脆弱性的不同。此外，风险日益呈现级联效应：干旱可能导致野火，进而影响空气质量和公共卫生。近期事件表明，这些风险不仅影响低收入国家和地区，甚至也波及最富裕的社区。传统的早期预警系统难以解释这些复杂的相互作用，通常狭隘地关注预测灾害本身，而非其更广泛的影响。
人工智能带来的范式转变
人工智能驱动的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，能够很好地应对这些挑战。以下是集成人工智能如何突破现有边界：
- 从灾害到影响的预测：传统的早期预警系统止步于天气预报，让用户自行推断影响。人工智能使我们能够直接模拟灾害的影响，例如预测洪水中断交通或热浪导致粮食不安全的可能性。这种向基于影响的预测的转变，将数据转化为可操作的见解。
- 本地化与个性化警报：通过将高分辨率卫星图像与本地化社会经济数据相结合，人工智能系统可以为特定社区甚至个人用户定制警报。例如，一个人工智能驱动的系统可能会提醒城市居民注意特定社区潜在的洪水，同时为农村农民提供作物保护建议。
- 更快、更智能的预测：现代人工智能模型，例如气象学基础模型，能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、高分辨率的预报，增加预警时间，这可能是减轻灾害与发生灾难之间的区别。
- 去中心化：开放数据和去中心化方法可以使当地社区能够自主进行灾害准备。作为重要集中式基础设施的补充，利用开源模型和公开数据的人工智能驱动系统可以确保即使资源受限的地区也能部署高质量的早期预警系统。去中心化不仅使获取技术民主化，还通过使各地区能够根据其独特需求调整系统来增强其韧性。
实现公平结果的责任AI
人工智能的前景伴随着责任。在采用这些技术时，必须遵守公平性、问责制、透明度、伦理和可持续性原则。这些原则包括：
- 避免偏见：在发达国家数据上训练的人工智能模型必须适应不同的环境，以确保在全球范围内的公平性能。
- 透明度：清晰传达人工智能预测及其不确定性，有助于用户做出明智的决策。
- 数据所有权：以包容性和本地参与为核心构建的去中心化系统才能蓬勃发展。让当地社区能够贡献和管理早期预警系统中使用的数据，不仅能培养信任，还能确保系统的相关性。
迈向下一代早期预警系统
将人工智能集成到早期预警系统中不仅关乎更好的预测，更关乎整个预警链条和准备工作。无论是城市规划者设计韧性基础设施，农民适应季节性预报，还是人道主义机构实施预见性行动，人工智能都在改变我们准备和应对风险的方式。
与对未来灾害预警的看法一致，早期预警系统的未来必须拥抱模块化和互联性。人工智能赋能的早期预警系统不应依赖“一刀切”的解决方案。相反，能够无缝集成到本地环境中的灵活、模块化系统，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，下一个前沿是将能够无缝集成气象、地理空间和社会经济数据的多灾害、多尺度基础模型，与基于物理的模型相结合，形成有望提供更好可解释性和科学一致性的混合方法。这些系统有潜力不仅提供预警，还能提供全面的情景，帮助社会应对气候变化的不确定性。
想象这样一个未来：你的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；农民收到关于作物保护的人工智能驱动建议；城市规划者使用生成模型来可视化洪水对基础设施的影响。人工智能和开放数据的创新正在助力实现这一目标。
随着进入这个变革时代，研究人员、公共机构和私营部门之间的合作将是关键。通过共同努力，可以帮助人工智能赋能的早期预警系统不仅减轻风险，而且为全球有韧性和可持续的社区奠定基础。
致谢：Danielle Robinson, Kommy WeldemariamFINISHED
