AI在灾难响应中的应用【演示文档课件】

20XX/XX/XXAI在灾难响应中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

灾难响应的现状与挑战02

AI在灾害预测与早期预警中的应用03

AI驱动的灾情实时感知与分析04

应急资源智能调度与优化CONTENTS目录05

AI在生命搜救与医疗辅助中的作用06

灾后评估与重建规划的AI应用07

AI技术应用的挑战与限制08

未来发展趋势与展望灾难响应的现状与挑战01传统灾难响应模式的痛点分析

响应滞后：错失黄金救援时间灾害发生后需逐级上报需求、协调资源，平均响应时间超过4小时，难以满足"黄金救援72小时"的需求，导致生命财产损失扩大。

信息孤岛：数据共享与协同效率低下物资库存、运输状态、需求分布等数据分散于各部门，缺乏实时共享机制，形成"数据孤岛"，易出现"一边短缺、一边闲置"的资源错配现象。

决策粗放：依赖经验导致资源配置失衡物资需求估算和调配方案制定依赖人工经验，难以动态调整，易造成物资错配、浪费或短缺，如2021年河南"7·20"暴雨中出现救援物资积压与紧缺并存的情况。

全流程监控不足：存在"盲调"风险现有监控系统多依赖基础定位与视频追踪，缺乏智能分析与异常预警能力，在通信中断或设备损毁时，物资易陷入"失联"状态，影响投送效能。全球灾难形势与响应需求升级全球自然灾害频发态势严峻近年来全球各类自然灾害呈现高发态势，地震、洪水、飓风、野火等突发性强、破坏性大，对人类生命财产安全和社会稳定构成严重威胁，亟需提升应对能力。传统灾难响应模式面临多重挑战传统响应模式存在信息不对称、响应滞后、资源调配效率低、跨部门协同不足等短板，如2021年河南“7·20”暴雨中出现物资供需脱节、调配耗时等问题。智能化技术赋能响应模式变革面对复杂灾情，人工智能等智能化技术以其数据处理、预测分析、优化决策能力，成为突破传统瓶颈、实现从“被动应对”向“主动防御”转型的关键力量，推动响应需求向高效化、精准化升级。AI技术赋能灾难响应的必要性

传统响应模式的固有痛点传统应急响应依赖人工经验与层级上报，存在响应滞后（平均响应时间超4小时）、信息孤岛（部门数据不互通）、决策粗放（物资错配或积压）等问题，难以满足黄金救援期需求。

海量多源数据处理的迫切需求灾害场景下数据来源复杂（卫星影像、传感器、社交媒体等），人工处理效率低下。AI可快速整合分析多模态数据，如DeepMind飓风模型处理45年5000场风暴数据，实现精准预测。

提升救援效率与资源利用率的关键AI通过智能调度优化路径与资源配置，如西藏地震中缩短响应时间40%；物资分配方案制定时间缩短82%，误差率下降67%，显著提升黄金72小时救援效能。

从被动应对到主动防御的转型需要传统模式以灾后响应为主，AI推动向灾前预测（如提前5天预测飓风Melissa强度）、灾中动态决策、灾后精准重建的全链条主动防御转型，降低人员伤亡与经济损失。AI在灾害预测与早期预警中的应用02地震监测与预警系统的AI突破

余震监测效率的飞跃AI通过处理海量地震波数据，显著提升余震监测效率。例如，2022年四川泸定地震中，AI检测到的余震数量是人工的3.3倍。

地震波大模型的精准识别全球首个亿级参数地震波大模型“谛听”实现了信号识别和震中定位的突破，能自动检测地震事件、预测震级、判断地震波到时等。

手机地震预警系统的快速响应手机地震预警系统利用AI快速识别P波与S波差异，为民众争取逃生时间，如2025年智利9.2级地震中提前20秒发布警报。

震源机制参数的秒级估算中国“智能地动”监测系统能够在1秒内精确估算地震的震源机制参数，包括地震位置和震级，速度领先于国际先进的地震预警系统。气象灾害智能预测技术与案例01飓风强度精准预测：DeepMind的海洋洞察DeepMind算法通过分析45年、5000场风暴数据，实现对飓风强度的精准预测。在飓风Melissa案例中，提前5天锁定其狂暴生长趋势，5天预测窗口内路径误差与强度误差均显著低于主流系统（ECMWF、NOAAHAFS-A），几分钟内即可完成全流程计算。02风暴路径与强度预测的AI突破AI模型能在风暴尚未成形时，预言其走向与强度变化。DeepMind的气旋专用AI系统被认为是首个兼顾路径精度与强度预测的系统，前NHC飓风专家JamesFranklin评价其“上线快、表现好”，在2025年已命名的13场风暴中预测表现居前列。03中国强对流与台风预测的AI实践上海研发的“雨师”模型将三维连续性方程嵌入神经网络模拟大气垂直运动，“扶摇”模型通过自回归建模实现逐10分钟级预报更新。2025年13次局地强对流过程中，强对流预通报平均提前4小时20分钟，暴雨预警准确率达89.7%。台风混合模式在2024年区域模式评比中夺冠，新一代纯数据驱动模型风雨等级预报准确率超50%。04野火与海啸的AI预警探索斯坦福大学AI模型可预测美国西部野火烟雾扩散路径，准确率超85%。英国卡迪夫大学通过分析水下地震声波预测海啸发生时间，为沿海地区争取宝贵的疏散时间，展现了AI在多类型气象与衍生灾害预测中的潜力。地质灾害AI预判模型与应用

01地表参数监测与森林火灾风险预警韩国光州科学技术研究所的AI系统通过分析地表温度、湿度等多维度参数，能够提前一周对森林火灾风险进行有效预测，为防火工作争取宝贵时间。

02遥感图像与地质数据融合的滑坡概率评估中国研究团队创新利用遥感图像和地质数据，通过AI模型实现了对山体滑坡发生概率的动态评估，提升了地质灾害预警的精准度和时效性。

03多源数据向量化与地灾智能问答预测衢州市应急管理局将历年地质灾害案例、水雨情数据及当前实时数据向量化，接入AI大模型接口，实现地质灾害案例问答式查询及未来发生地点的智能预测尝试。

04实时监测数据驱动的地灾风险预警与群众转移衢州AI系统曾捕捉到常山县白石镇草坪村48.2毫米的小时雨量，结合历史灾情数据判定高风险，触发预警后成功转移23户61人，有效应对后续小规模滑坡险情。多模态数据融合的预测技术架构多源异构数据采集层整合气象卫星、地质传感器、社交媒体舆情、无人机影像等多维度数据，构建灾害预测基础信息库，实现对灾害环境的全面感知。智能数据处理与融合层采用深度学习模型（如Transformer、CNN）处理时序数据（地震波）和空间特征（卫星图像），结合强化学习优化数据融合策略，提升数据利用率与预测精度。动态预测与决策支持层利用多模态数据分析生成灾害概率热力图，基于强化学习动态调整预警阈值，为决策者提供分级预警信息和最优应对策略建议，实现从数据到决策的高效转化。AI驱动的灾情实时感知与分析03空天地一体化监测系统构建多源感知网络协同架构

整合气象卫星、地面传感器、无人机集群等空天地多源设备，构建全域覆盖的灾害监测网络，实现从宏观到微观的立体化数据采集。轻量化AI模型边缘计算

在无人机等移动平台部署YOLO-X等轻量化AI模型，实现灾害现场实时图像分析，如倒塌建筑识别、生命体征热源探测，F1-score超90%。卫星影像语义分割重建

利用AI对卫星影像进行像素级语义分割，30分钟内生成高精度损毁评估报告，包括道路阻断点、可用避难所等关键信息，辅助救援决策。低光照/烟雾场景增强算法

针对火灾、夜间等复杂环境，采用AI图像增强技术提升目标检测鲁棒性，确保极端条件下监测精度保持85%以上，保障救援行动持续开展。卫星影像语义分割与损毁评估像素级语义分割技术采用U-Net等图像分割技术对卫星影像进行像素级分析，精准识别倒塌建筑、道路阻断点、可用避难所等关键信息，为灾情评估提供微观数据支撑。快速生成高精度评估报告AI系统在30分钟内即可完成对灾区的全面扫描与分析，生成高分辨率损毁评估报告，较传统人工评估方式大幅缩短时间，为救援决策争取宝贵时间。低光照/烟雾场景增强算法针对灾害现场复杂环境，运用低光照/烟雾场景下的图像增强算法，确保目标检测F1-score超90%，提升恶劣条件下语义分割的准确性和可靠性。辅助灾后重建规划谷歌DeepDream生成的《断裂的地平线》图像与智利地震后地貌吻合度达89%，AI语义分割结果可为灾后重建提供精确的视觉参考和科学的规划依据。多源异构灾情数据智能融合技术多模态数据采集与汇聚整合卫星影像、无人机航拍、地面传感器（气象、水文、地质）、社交媒体舆情、移动终端位置信息等多类型数据，构建全方位灾情感知网络。例如，DeepSeek的空天地一体化监测系统融合多源数据实现灾情实时感知。数据清洗与标准化处理针对不同来源数据的噪声、缺失、格式不一等问题，运用AI算法进行数据清洗、格式转换和标准化标注，确保数据质量。如衢州市应急管理局通过数据向量化处理历史灾害案例与实时水雨情数据。跨模态数据融合算法采用深度学习模型（如Transformer、图神经网络）融合时序数据（如地震波）、空间数据（如卫星图像）和文本数据（如灾情报告），实现信息互补与关联挖掘。Zesty.ai整合卫星图像与地理数据评估建筑抗灾能力。动态数据融合与实时更新构建支持实时数据流接入与处理的融合框架，利用边缘计算技术对增量数据进行快速分析和融合更新，确保灾情态势的时效性与准确性。如DeepMind气旋模型支持实时数据更新以优化预测。复杂场景下的AI目标检测与识别

极端环境鲁棒性提升通过对抗训练增强模型在噪声、数据缺失下的稳定性，如暴雨场景目标检测精度保持85%以上；采用低光照/烟雾场景下图像增强算法，目标检测F1-score超90%。

多模态融合感知技术空天地一体化监测：无人机集群搭载轻量化边缘计算模型（如YOLO-X）实时识别倒塌建筑、滑坡体、生命体征热源；融合声波振动识别（CNN）、手机信号三角定位、红外热成像，构建被困人员概率分布3D地图。

高精度语义分割重建对卫星影像或无人机拍摄的高分辨率影像进行像素级语义分割，30分钟内生成高精度损毁评估报告，如道路阻断点、可用避难所、建筑损毁程度等关键信息。

特殊场景识别优化针对夜间照片识别率下降问题，增加手动标注功能；开发基于计算机视觉的自动入库分类，结合RFID与视觉融合技术突破传统条形码识别限制，支持非接触式、大批量应急物资盘点。应急资源智能调度与优化04应急物资需求预测模型与系统

多源数据融合驱动精准预测整合历史灾情、气象预警、人口密度、地理信息等多源数据，通过机器学习算法构建动态需求预测模型。例如，基于LSTM神经网络和时空卷积网络（STGCN）融合的模型，在灾害场景下物资需求预测准确率可达89.7%，较传统统计方法误差降低40%。

需求优先级智能排序算法将伤员密度、老幼比例、物资紧急程度等转化为权重参数，动态调整饮用水、药品等关键物资的分配系数。特殊物资（如胰岛素）触发紧急通道，确保优先调配，实现从“粗放分配”到“精准匹配”的跨越。

智能预测系统功能模块系统通常包含数据输入模块（灾害类型、影响范围等）、智能分析模块（LLM文本生成能力分析需求）、可视化展示模块（生成物资需求热力图）及方案输出模块（自动生成调配方案并导出报告），支持离线使用以应对灾害现场网络不稳定情况。

应用成效：效率与准确率双提升实际测试显示，AI驱动的应急物资需求预测系统可将预测时间从人工估算的几小时缩短至几分钟，预测准确率比传统方法提高30%以上，为“黄金救援期”物资保障提供有力支持。多目标优化的物资调配算法

时间-覆盖双目标优化模型构建物资-人员-车辆协同网络，通过整数规划与强化学习算法，实现最小化救援抵达时间与最大化物资覆盖人口的双重目标，在模拟万人级地震中，资源调配效率较传统方式提升70%。

动态路径规避与实时调整算法可动态识别次生灾害区域并优化运输路线，如西藏地震中，AI系统通过实时路况与灾情数据规划安全救援路线，缩短响应时间40%，保障物资投送的时效性与安全性。

优先级驱动的需求匹配机制将伤员密度、老幼比例等转化为权重参数，动态调整饮用水、药品等物资的分配系数，特殊物资（如胰岛素）触发紧急通道，实现供需精准匹配，减少67%的分配误差率。智能路径规划与动态运输调度

多目标优化算法：效率与安全的平衡AI通过整数规划与强化学习构建物资-人员-车辆协同网络，实现救援抵达时间最小化、覆盖人口最大化，并动态规避次生灾害区域。在模拟万人级地震中，资源调配效率较传统方式提升70%。

实时路况融合与动态路径调整系统实时融合道路通行状态、气象条件、车辆状态等多重变量，动态生成并持续优化运输路径。相比传统模型数小时高算力运行，AI模型几分钟内即可完成全流程计算并支持实时更新。

智能仓储布局与前置调度AI算法融合人口分布、灾害频率、交通网络拓扑结构等多源数据，构建动态选址模型，优化应急仓储布局。如浙江省战略和应急物资在线系统通过AI算法实现调拨指令“一键直达”，在台风应对中高效完成超19万件物资出库。

全流程智能监控与异常预警基于物联网与AI构建覆盖应急物资全生命周期的闭环监管体系，实时追踪物资状态，智能识别异常行为。杭州市突发事件应急处置与救援平台实现“紧急信息一网汇聚、应急资源一键调度”，提升响应精准度与时效性。应急资源调度平台构建与应用

全流程智能调度系统架构构建“感知-分析-决策-执行”闭环体系，采用“五层架构”：感知层（RFID、传感器、无人机）实时采集数据，网络层（5G、北斗）保障通信，数据层整合多源信息形成数据湖，算法层（机器学习、强化学习）支撑智能决策，应用层（指挥大屏、移动APP）提供可视化操作。

核心功能模块：需求预测与动态调配智能需求预测模块融合气象、地质、人口数据，通过LSTM神经网络预测物资需求；动态调度优化模块基于实时路况与运力，采用改进蚁群算法生成最优方案。如浙江省战略物资在线系统实现调拨指令“一键直达”，台风应对中高效完成超19万件物资出库。

关键技术：多模态融合与智能优化突破“灾情-需求”映射模型，实现非结构化数据向物资需求转化；运用“多目标约束调度算法”平衡效率、成本与安全；采用“边缘计算+云协同”架构，保障偏远地区离线运行。AI模型可在模拟万人级地震中提升资源调配效率70%，路径误差显著低于传统系统。

实战应用与效益提升AI驱动的物资智能分配系统通过OCR识别现场信息、LLM分析需求优先级，生成可视化调配方案。测试中方案制定时间缩短82%，分配误差率下降67%。如西藏地震中，AI动态调配物资并规划救援路线，缩短响应时间40%，实现“数据-研判-行动”闭环。AI在生命搜救与医疗辅助中的作用05多模态融合的被困人员定位技术

01声波振动识别：废墟下的生命信号捕捉基于卷积神经网络（CNN）分析建筑物废墟下的微小振动信号，识别被困人员敲击、呼救等生命活动产生的声波特征，为定位提供声学维度数据支撑。

02手机信号三角定位：失联区域的轨迹回溯在通信未完全中断场景下，利用手机与基站的最后连接信息，通过三角定位算法估算被困人员大致位置；结合历史移动轨迹数据，缩小搜索范围，提升定位效率。

03红外热成像技术：生命体征的可视化探测AI驱动的红外热成像设备可穿透部分障碍物，捕捉被困人员身体散发的热量信号，生成热力图。结合图像分割算法（如U-Net），从复杂背景中提取人体轮廓，实现对生命体征的可视化定位。

04多源数据融合：构建3D概率分布地图将声波振动、手机信号、红外热成像等多模态数据输入强化学习模型，通过动态权重分配算法融合异构信息，构建被困人员位置的3D概率分布地图，为救援队伍提供精准的搜救优先级指引。智能分诊与医疗资源优化配置多模态融合伤情评估结合伤员影像、生理数据，采用联邦学习模型实现伤情分级（ISS评分），救治优先级排序误差<5%，为快速分类救治提供科学依据。医疗资源动态调度算法基于强化学习构建物资-人员-车辆协同网络，实现最小化救援抵达时间、最大化物资覆盖人口以及动态规避次生灾害区域，提升资源利用效率。紧急医疗物资优先通道针对特殊物资（如胰岛素等）触发紧急调度通道，结合需求优先级算法，动态调整药品分配系数，确保关键医疗资源精准投放到最急需的区域。救援机器人与AI协作搜救系统

多模态感知机器人集群AI驱动的无人机、地面机器人等组成集群，搭载红外、声波、视觉等多模态传感器，实现对倒塌建筑、生命体征等目标的实时探测与识别，F1-score超90%。

AI辅助生命定位与状态评估结合CNN声波振动识别、手机信号三角定位、红外热成像等技术，AI构建被困人员概率分布3D地图，并通过联邦学习模型实现伤员伤情分级（ISS评分），救治优先级排序误差<5%。

人机协同搜救决策与路径规划AI分析机器人传回的灾情数据，动态规划最优搜救路径，规避次生灾害区域，协调多机器人分工合作，同时为救援人员提供实时的、可执行的行动清单，提升整体搜救效率。

复杂环境适应与自主作业能力通过对抗训练增强AI模型在低光照、烟雾、噪声等极端环境下的鲁棒性，使救援机器人具备自主避障、跨障碍移动和持续作业能力，确保在通信中断等恶劣条件下仍能完成搜救任务。灾后评估与重建规划的AI应用06AI驱动的灾情损失量化评估多模态数据融合评估技术AI结合无人机高分辨率影像、卫星图像与地理信息数据，通过像素级语义分割技术，30分钟内可生成高精度损毁评估报告，如道路阻断点、可用避难所等关键信息。建筑损毁程度智能判定采用U-Net等图像分割模型分析灾区图像，自动评估建筑损毁程度，辅助制定救援优先级。例如在西藏地震中，AI系统通过该技术快速评估灾情，辅助救援决策。损失分区与重建优先级规划AI对损失程度进行快速量化和分区评估，结合历史灾害记录，给出未来重建的优先级，为政府与社区的长期规划提供数据支撑，减少盲目投资和重复建设。定损效率与精度提升相比传统人工评估，AI驱动的灾情损失量化评估显著提升效率，例如微软AI技术在缅甸曼德勒市地震后，快速评估倒塌或严重受损建筑数量，帮助救援团队精准定位，定损效率提升明显。配图中配图中配图中配图中智能重建策略模拟与优化

重建策略经济性与安全性模拟AI能够模拟不同重建策略的经济性和安全性，为决策者提供数据支持，优化防震建筑设计等关键环节，实现资源的高效配置与风险的有效规避。

灾后地貌视觉参考生成谷歌DeepDream生成的《断裂的地平线》图像与智利地震后地貌吻合度达89%，为灾后重建规划提供了直观的视觉参考，辅助评估地形变化对重建的影响。

损失快速量化与分区评估AI结合无人机拍摄的高分辨率影像、地理信息数据和历史灾害记录，能对损失程度进行快速量化和分区评估，精准指向基础设施修复重点与加固地段，给出未来重建优先级。

重建规划弹性空间分析通过AI技术对不同区域进行对比分析，不仅能提高决策效率，还能为政府与社区的长期规划提供数据支撑，识别未来发展的弹性空间，减少盲目投资和重复建设。配图中配图中配图中配图中基于数字孪生的灾后规划平台

三维损毁场景重建整合无人机高分辨率影像、卫星数据与地理信息，通过语义分割技术（如U-Net）快速构建灾区数字孪生模型，精确还原建筑损毁程度、道路阻断点等关键信息，为规划提供可视化基础。重建策略模拟与优化AI模拟不同重建方案的经济性和安全性，如防震建筑设计、基础设施布局等。谷歌DeepDream生成的《断裂的地平线》图像与智利地震后地貌吻合度达89%，为灾后重建提供视觉参考与策略评估。资源需求动态预测结合历史灾害数据、人口分布和受损情况，利用机器学习算法预测建材、人力等资源需求，优化资源调配方案，避免重建过程中的资源浪费与短缺，提升规划效率。长期韧性评估与规划通过数字孪生平台模拟未来灾害情景下重建区域的应对能力，评估建筑抗震等级、交通网络韧性等，为制定兼具安全性与可持续性的长期重建规划提供科学依据。配图中AI技术应用的挑战与限制07数据质量与伦理风险分析

偏远地区数据覆盖不足问题偏远地区传感器等数据采集设备覆盖不足，导致AI预测模型输入数据不完整，易引发预测偏差，影响对该类区域灾害风险的准确评估。

算法偏见引发资源分配不公AI算法若存在偏见，可能导致灾害预警信息在不同区域间传递不均衡，如部分区域预警延迟，进而造成救援资源分配不公，加剧灾害影响的差异性。

技术滥用与社会恐慌风险AI绘画等技术“预言”灾难的案例（如《赤雪覆城》与沙尘暴巧合），可能引发公众对技术滥用的担忧，甚至导致不必要的社会恐慌，干扰正常的防灾减灾秩序。

数据隐私与安全保护挑战在灾难预测与响应过程中，会收集和分析大量个人位置、灾情等敏感数据，若缺乏有效的数据隐私保护措施，可能导致数据泄露，侵犯个人隐私安全。算法可靠性与可解释性挑战

极端环境下模型鲁棒性不足AI模型在暴雨、低光照、烟雾等极端灾害场景下性能易下降，例如夜间照片识别率降低，需人工标注功能补充；对抗训练可增强模型在噪声或数据缺失下的稳定性，但暴雨场景目标检测精度仍难突破85%。数据质量与代表性问题偏远地区传感器覆盖不足导致预测偏差，历史数据中极端案例样本少，影响模型泛化能力；算法偏见可能放大资源分配不公，如部分区域预警延迟，加剧救援响应不均衡。算法决策过程的黑箱特性深度学习模型（如LSTM、CNN）决策逻辑复杂，难以追溯推理过程，例如地震预测模型无法清晰解释震中定位依据，降低决策者信任度；关键决策缺乏置信度区间提示，增加应急指挥风险。技术滥用与伦理风险AI绘画“预言”灾难（如《赤雪覆城》与沙尘暴巧合）引发公众恐慌与技术滥用担忧；算法过度依赖数据模式识别，可能误判新型灾害特征，导致预警失效或资源错配。极端环境下的技术鲁棒性问题数据采集与传输挑战在灾害导致的“断路、断电、断网”等极端场景下，传感器易损毁，偏远地区本就存在的传感器覆盖不足问题加剧，导致数据采集不完整或中断，影响AI预测与分析的准确性。算法性能与适应性瓶颈低光照、烟雾、暴雨等恶劣环境会降低AI图像识别（如无人机航拍、灾区影像分析）的准确率，如夜间照片识别率下降。复杂场景下（如火山爆发、特大洪灾）AI预测精度仍不足60%。硬件设备与能源供应限制灾区电力供应不稳定，智能设备（如无人机、服务器）续航能力受限。极端温湿度、振动等环境可能导致硬件故障，影响AI系统的持续运行与部署。抗干扰与容错能力要求通信信号易受灾害影响出现干扰或中断，AI系统需具备一定的离线运行能力和数据缓存机制。同时，需能处理数据噪声、缺失等问题，避免因输入异常导致决策失误。配图中跨部门协同与标准体系建设

构建跨部门协同机制建立国家级跨部门应急调度协调机制，整合产能、运力、仓储等资源，打破部门与层级壁垒，强化统一指挥与信息共享，提升应急响应整体效率。

制定数据标准与接口协议规范气象、交通、医疗等数据的编码规则与交换格式，对符合标准的智能设备与系统颁发认证标识，解决“数据孤岛”问题，促进信息互通。

构建算法伦理审查与信用评价机制确保人工智能决策的公正性与透明度，防范数据滥用与算法偏见，例如避免因算法问题导致预警延迟或资源分配不公，保障技术应用的良性发展。

推动标准化API中间件建设构建标准化API中间件，兼容主流应急平台（如EMSS、ArcGIS），实现不同系统间的快速对接与数据共享，例如支持5小时内完成系统对接，提升协同作战能力。未来发展趋势与展望08新一代AI技术融合应用方向

多模态数据深度融合与智能感知融合气象卫星、地质传感器、社交媒体舆情、无人机影像等多源异构数据，利用Transformer等模型生成灾害概率热力图与实时灾情评估报告，如DeepSeek技术实现30分钟内完成像素级语义分割与损毁评估。

数字孪生与元宇宙应急演练平台基于数字孪生构建百万级城市灾害推演场景，训练救援策略