AI在防灾减灾科学与工程中的应用

20XX/XX/XXAI在防灾减灾科学与工程中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

防灾减灾与AI技术概述02

AI在气象灾害预警中的应用03

AI在洪水灾害防治中的应用04

AI在地震灾害防治中的应用CONTENTS目录05

AI在地质灾害预测中的应用06

AI防灾减灾关键技术与模型07

AI防灾减灾应用挑战与对策08

未来展望与发展建议防灾减灾与AI技术概述01全球气候变暖趋势显著过去11年是历史上最暖的11年，2024年为有记录以来最热年份，2023年第二，2025年第三，连续三年高温凸显气候变暖加速。极端天气事件频发加剧热浪、干旱、暴雨等极端事件增加，过去20年灾害损失较前20年翻倍，极端天气气候灾害被列为全球风险中的第一风险。ENSO等气候现象影响深远ENSO作为影响全球气候的"强信号"，其预测关乎汛期防灾减灾。2026年或形成强厄尔尼诺，可能导致2027年我国南涝北旱。全球极端天气与灾害现状AI技术赋能防灾减灾的价值提升灾害预测预警精度与时效AI模型如微软Aurora能精准预测空气质量、海浪及热带气旋路径；NOAA的HRRR-Cast系统计算效率是传统模型的100至1000倍；南京信息工程大学3D-Geoformer模型将ENSO有效预测时效延长至18个月。增强极端天气事件应对能力谷歌Groundsource系统利用AI分析公开信息，识别超过260万起历史洪水事件，实现提前24小时预测城市暴洪；莱斯大学AI模型运算速度较传统物理模型提升数个量级，助力极端天气模拟。优化资源调配与决策支持塞浦路斯“政府中的人工智能”项目为农民提供定制化天气预报、灌溉调度工具及病虫害监测服务；丹麦Skjold-DiT系统能预测未来十年每栋建筑洪水风险，模拟不同干预措施效果辅助决策。推动多领域协同与技术创新AI与传统物理模式融合（如物理信息神经网络PINN）提升复杂地形预报精度；中国地震局部署“人工智能+防震减灾”三年行动方案，推动AI在监测预警、灾害评估等领域应用，2025年我国地震实时智能处理系统达国际先进水平。AI防灾减灾技术发展历程

初步探索阶段（2018年前）：数据整合与辅助分析AI首次应用于防灾减灾领域，核心在于数据整合与分析，能处理可穿戴设备、科学仪器、文献等多源数据，解决数据碎片化问题，为后续发展奠定数据基础。

技术应用拓展阶段（2018-2024年）：从特定领域到多场景融合此阶段AI在农业科学、基因组学等领域崭露头角，如2020年应用于农业科学分析全球文献发现科研缺口；2022年AlphaFold2破解蛋白质折叠难题加速药物研发。在防灾减灾方面，开始尝试结合传统模型处理气象等数据，探索在灾害预警等场景的应用。

快速发展与实用化阶段（2024-2026年）：物理-数据融合与精准预警AI气象大模型完成从“数值模式替代”到“物理-数据融合”的跃迁，如2025年起采用物理信息神经网络等技术提升预测精度。此阶段AI在极端天气预警、洪水监测等方面取得突破，如谷歌FFS系统、威斯康星大学Prithvi-CAFE系统，中国也部署“人工智能+防震减灾”三年行动方案，技术逐步走向实用化。AI在气象灾害预警中的应用02AI大气基础模型与天气预报

全球AI大气基础模型进展微软研究院发布首个大规模大气基础模型Aurora，历经过超一百万小时的多样化天气和气候模拟训练，能预测空气质量、海浪及热带气旋路径，计算成本低。

区域AI预报系统实践美国NOAA推出试验性AI预报系统HRRR-Cast，基于HRRR模型3年数据训练，反射率、湿度等预报与HRRR相当，计算效率是其100至1000倍，2026年8月将测试集合版本。

AI提升极端天气预警能力NOAA国家强风暴实验室通过分析多普勒雷达信号特征，融合AI算法后，预计到2026年可实现提前45分钟、准确度90%的强风预警，较传统方法预警准确率提升40%以上。极端天气事件AI预测系统

高精度大气基础模型微软研究院发布的Aurora模型，历经过超一百万小时的多样化天气和气候模拟训练，能预测空气质量、海浪及热带气旋路径，计算成本低且准确性高。

区域性AI预报系统美国NOAA推出HRRR-Cast，基于HRRR模型3年数据训练，反射率、湿度等预报与HRRR相当，计算效率是其100至1000倍，能生成更逼真的风暴结构，2026年8月将测试集合版本。

超本地化预警系统马克斯•普朗克学会研发的AI系统，结合卫星数据与AI模型，生成20米分辨率的超本地化预测，可系统整合气象、生态和社会经济数据，预测极端天气发生时间及对特定社区影响。

强对流天气识别技术NOAA国家强风暴实验室通过分析多普勒雷达信号特征，可提前20至30分钟识别可能产生下击暴流的雷暴单体，融合雷达特征与大气探空数据后预警准确率提升40%以上，预计2026年引入AI算法可实现提前45分钟、准确度90%的强风预警。区域化AI气象预报实践案例单击此处添加正文

美国HRRR-Cast：区域风暴的高效模拟美国国家海洋和大气管理局（NOAA）推出的HRRR-Cast，基于HRRR模型3年数据训练，在反射率、湿度、温度和风力预报方面与HRRR相当，计算效率是其100至1000倍，能生成更逼真的风暴结构，2026年8月将测试该系统集合版本。塞浦路斯：极端天气预警与农业气象支持塞浦路斯“政府中的人工智能”项目，利用机器学习分析卫星数据和大气状况，提供快捷、有针对性的极端天气早期预警；同时为农民提供定制化天气预报、灌溉调度工具及病虫害监测服务。中国南京信息工程大学：ENSO预测的精准突破南京信息工程大学团队自主研发“3D-Geoformer”AI模型，首次实现对热带太平洋三维海洋和大气状态的同步预测，将ENSO有效预测时效延长至18个月，并开创AI与传统物理模式融合新范式，提升预测精度。香港天文台：暴雨过程的提前预警香港天文台利用AI气象模型，提前一周预报了2025年8月5日的暴雨天气过程，虽在降水分布预测上不够精确，但为预报员提前预测天气提供了有效帮助。ENSO现象的AI预测技术突破

3D-Geoformer模型：ENSO预测的“全身CT”南京信息工程大学团队自主研发的3D-GeoformerAI模型，首次实现对热带太平洋三维海洋和大气状态的同步预测，将ENSO有效预测时效延长至18个月。

AI与传统物理模式融合的新范式该团队开创了AI与传统物理模式融合的新范式，取长补短，显著提升了ENSO预测精度，并利用观测数据约束AI模型，降低了ENSO未来变化预估的不确定性。

2026年强厄尔尼诺预测与影响预估2025年3月初，团队向国家海洋环境预报中心提供预报结果，指出2026年底可能形成强厄尔尼诺。若发生，预计2027年夏季我国长江流域、华南流域可能强降水，北方区域可能干旱。AI在洪水灾害防治中的应用03多源数据融合技术整合卫星图像、气象站数据、雷达信号、历史洪涝记录及城市排水系统信息，构建全面数据集。例如，谷歌Groundsource利用Gemini分析150多个国家超过260万起历史洪水事件新闻报道，结合GoogleMaps确定精确地理边界。智能预警模型开发采用LSTM（长短期记忆网络）等深度学习模型处理时间序列数据，捕捉长期依赖关系。如谷歌洪水预警系统（FFS）使用双LSTM模型和混合密度网络（MDN）生成概率性预测，将数据稀缺地区预警可靠性提升至与欧洲水平相当。高分辨率与实时监测利用AI模型实现超本地化预测，如马克斯•普朗克学会系统生成20米分辨率预测，结合卫星数据与AI分析极端天气对特定社区影响。威斯康星大学Prithvi-CAFE系统通过双路并行和智能融合技术，提升洪水监测的细节识别能力，IoU得分达83.41。决策支持与多部门协同构建集成气象、生态和社会经济数据的决策支持系统，提供针对性预警。丹麦技术大学Skjold-DiT系统可预测未来十年每栋建筑洪水风险及对紧急车辆通行影响，支持城市管理者制定最优干预方案，如绿色基础设施建设规划。城市洪涝AI预警系统构建洪水监测的AI图像识别技术多模态数据融合与智能分析Prithvi-CAFE系统采用双路并行架构，将卫星图像的六个主要光谱波段交由基于Prithvi的变换器系统处理以获取全局视野，同时将其他所有光谱信息交给卷积神经网络系统捕捉局部细节，通过多尺度多层次的注意力融合机制实现智能协作，提升洪水识别精度。关键技术组件与性能优化引入卷积注意力模块，从通道和空间两个维度进行注意力调节，自动过滤云朵、阴影等干扰信息，专注于水体特征。在Sen1Floods11数据集测试中IoU得分达83.41，FloodPlanet数据集上IoU得分64.70，且仅使用4550万个可训练参数，兼顾效率与效果。从历史数据到实时预测的突破谷歌Groundsource利用Gemini分析数十年公开报告，识别超过260万起历史洪水事件，创建暴洪数据集，训练的模型实现提前24小时预测城市暴洪，并整合到谷歌洪水中心，显著扩展洪水预报覆盖范围，尤其在数据稀缺地区提供可靠预警。LSTM模型在洪水预测中的应用LSTM模型的核心优势

LSTM（长短期记忆网络）作为特殊的循环神经网络，擅长处理时间序列数据，能有效捕捉气象数据中的长期依赖关系，并通过选择性“遗忘”机制过滤噪声，专注关键趋势，因此在洪水预警中表现出色。谷歌FFS系统的双LSTM架构

谷歌洪水预警系统（FFS）采用“回顾”LSTM模型学习一年历史气象数据以理解河流系统典型行为，再结合“预测”LSTM模型输入未来七天预报数据进行短期洪水预测，通过混合密度网络（MDN）生成概率性预测结果。在数据稀缺地区的突破

针对非洲和亚洲等数据稀缺地区，谷歌FFS利用全球公开气象与河流流量数据，将洪水预警可靠性从零天提升至五天，使其预警水平与欧洲相当，有效解决了传统预警系统在这些地区的局限性。城市暴洪24小时AI预测系统01系统核心：Groundsource数据革新谷歌推出的Groundsource系统，利用Gemini大语言模型分析数十年全球新闻报道，识别出超过260万起历史洪水事件，覆盖150多个国家，创建了专注于暴洪的开源基准数据集，有效弥合了数据稀缺的缺口。02预测能力：提前24小时的全球覆盖基于Groundsource数据集训练的新模型，已在谷歌洪水中心（FloodHub）上线，实现了提前24小时预测城市暴洪的能力，与现有覆盖150多个国家20亿人口的河流洪水预报一起，显著扩展了洪水预报范围。03技术优势：从非结构化信息到可操作数据该系统通过AI技术将新闻报道、政府报告等非结构化数据转化为结构化的、带有精确地理边界和时间信息的事件档案，经人工验证，82%的事件准确度足以支持实际分析，为全球社区提供更充分的灾前准备时间。AI在地震灾害防治中的应用04防震减灾AI+技术体系建设

政策规划与战略部署中国地震局制定“人工智能+防震减灾”三年行动方案，建立动态调整机制，统筹算力资源满足大模型训练需求，指导西安市开展人工智能试点，打造赋能应用场景。

重点实验室平台建设2026年1月，“防震减灾AI+应用关键技术与智能装备北京市重点实验室”获批建设，聚焦人工智能大模型地震监测预警、多参量智能感知装备等四大方向，为京津冀城市群地震安全提供科技支撑。

核心技术研发方向攻关研究基于人工智能和泛在感知的新一代预警技术、智能化全谱系振动分析识别技术等前沿技术，加大监测预测预警、灾害评估、事件智能识别等领域的技术研发攻关。

数据治理与生态构建提升数据治理能力，编制数据共享开放目录，构建高质量数据集，举办AI地震预测竞赛、召开应用研讨会，联合高校、科研院所与企业共建人工智能生态，加快科技成果推广应用。地震监测预警智能化技术

01AI+地震监测预警关键技术方向聚焦人工智能大模型地震监测预警、多参量智能感知装备、地震数据智能服务、灾害风险智能评估四大方向，打造“AI+防震减灾”标杆平台。

02国家级“人工智能+防震减灾”战略部署中国地震局制定“人工智能+防震减灾”三年行动方案，建立动态调整机制，统筹算力资源满足大模型训练需求，举办AI地震预测竞赛，共建人工智能生态。

03新一代预警技术研发攻关攻关研究基于人工智能和泛在感知的新一代预警技术、智能化全谱系振动分析识别技术等前沿技术，提升地震监测预警智能化水平与服务效能。

04防震减灾AI+应用重点实验室建设“防震减灾AI+应用关键技术与智能装备北京市重点实验室”于2026年1月获批建设，将为京津冀城市群地震安全提供有力科技支撑。地震数据智能处理与分析

多源地震数据融合技术整合地震台站、卫星遥感、地面传感器等多源数据，构建统一数据中台，解决数据孤岛问题，实现地震数据的高效共享与综合分析。

地震事件智能识别算法运用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对地震波形数据进行自动分析，实现地震事件的快速识别与分类，提升地震监测的实时性和准确性。

地震数据智能服务平台构建标准化、智能化的地震数据服务平台，提供数据查询、分析、可视化等功能，为地震科研、灾害评估和应急决策提供高质量的数据支持。

基于AI的地震预测模型研究通过机器学习算法分析历史地震数据、地质构造数据和地球物理场数据，探索地震发生的规律和前兆特征，研发高精度的地震预测模型，为地震预报提供科学依据。京津冀地震预测AI应用实践

跨单位协作机制建设北京市京津冀地震预测研究中心党支部联合中国地震局地球物理研究所、中国地震台网中心等单位，开展“AI赋能地震成果应用”主题党日活动，重点探讨AI技术在提升地震监测预警智能化水平、优化服务效能方面的应用，并就数据共享、模型研发、成果转化等方面进行深入交流。

重点实验室技术攻关“防震减灾AI+应用关键技术与智能装备北京市重点实验室”由中国地震局地球物理研究所牵头，联合中国地震台网中心、天津市地震局等共建，聚焦人工智能大模型地震监测预警、多参量智能感知装备等四大方向，为京津冀城市群地震安全提供科技支撑，2026年4月已召开建设启动会。

区域协同创新探索在京津冀地区地震预报业务实际中，相关单位结合AI技术应用探索经验与挑战，持续探索AI技术与地震预报业务的深度融合路径，旨在提升科技支撑能力，保障首都及京津冀地区地震安全，响应中国地震局“人工智能+防震减灾”三年行动方案。AI在地质灾害预测中的应用05地质灾害AI预测技术架构多源数据融合层整合视觉传感器、振动传感器、GPS位移、微震波、气象数据等多源信息，构建三维动态监测数据基础，如中国长江三峡库区监测整合11省市376个监测站数据。深度学习算法层采用CNN-LSTM混合模型识别振动信号微弱前兆特征，Transformer架构分析历史数据与气象关联性，全波形匹配算法和地磁异常监测技术助力地震预测。预测模型应用层针对山体滑坡、泥石流、地震等不同灾害类型，开发分场景应用策略，实现从概率到精准时空定位的预测，如智利圣地亚哥滑坡预警系统成功预警3次大型滑坡。决策支持与协同层构建包含数据层、算法层、决策层的技术架构，通过联邦学习解决数据孤岛问题，引入"多智能体协同预测"机制，为灾害防御规划提供支持，提升预警响应效率。山体滑坡AI预测系统

多源数据融合监测技术整合视觉传感器、振动传感器、GPS位移、气象数据等多源信息，构建三维动态监测模型，实现对山体微小变化的捕捉。如智利圣地亚哥滑坡预警系统整合15类传感器数据。

深度学习算法核心应用采用CNN-LSTM混合模型等深度学习算法，从振动信号、位移梯度等数据中识别岩层微小裂缝等微弱前兆特征。智利圣地亚哥系统借此2023年成功预警3次大型滑坡，避免超600人伤亡。

实时响应与预警能力提升相比传统监测系统平均12小时的响应时间，AI驱动的实时监测系统可将响应时间显著缩短，部分案例中甚至达到5分钟级别的快速预警，为防灾减灾争取关键时间。

跨区域模型泛化挑战与对策面对不同地质条件、降雨模式导致的模型迁移准确率下降问题（如从云南85%至新疆52%），正通过元学习框架和多场景集成学习等技术提升模型的跨区域适应性。泥石流动态监测与预警多源数据融合监测体系整合雷达、无人机动态监测数据、气象数据及地表振动信号，构建三维动态监测模型，实现对泥石流前兆特征的全面捕捉。AI算法驱动的实时分析运用深度学习算法（如CNN-LSTM混合模型）分析多源数据，识别泥石流启动前的微弱征兆，将传统预警延迟从1.7小时大幅缩短。动态演化过程模拟与预测通过AI模型模拟泥石流的形成、运动及堆积过程，结合实时监测数据，预测其影响范围、流速和冲击力，为疏散和防御提供科学依据。精准化预警信息发布基于AI预测结果，生成针对特定区域和人群的精准预警信息，通过多渠道及时发布，提升预警的时效性和针对性，有效减少人员伤亡和财产损失。多源数据类型与融合价值整合视觉传感器、振动传感器、GPS位移、微震波、气象数据、卫星图像、地质构造数据等多源信息，实现对地质灾害前兆的全方位、立体化感知，突破单一数据源的局限性。数据融合技术架构采用如Norrland-Fusion等数据融合组件，将不同格式、不同模态的城市与地质数据“翻译”成统一语言，整合到统一分析框架，为AI模型提供高质量输入。AI模型驱动的融合分析利用深度学习算法（如CNN-LSTM混合模型、Transformer架构）对融合数据进行深度挖掘，识别微弱前兆特征，构建灾害演化模型，实现从数据到预测知识的转化。典型应用案例与成效例如，智利圣地亚哥滑坡预警系统整合15类传感器数据，通过CNN-LSTM混合模型成功预警3次大型滑坡；中国长江三峡库区采用联邦学习技术整合多省市监测站数据，库岸变形速度预测误差显著降低。多源数据融合的地质灾害预测AI防灾减灾关键技术与模型06物理-数据混合AI模型架构物理信息神经网络（PINN）：物理规律的约束融合将大气运动方程等物理守恒定律作为损失函数项，强制AI模型在学习过程中满足物理规律，增强模型的可解释性和可靠性。神经算子（NeuralOperator）：偏微分方程解的映射学习通过学习偏微分方程解的映射关系，而非单纯拟合训练数据，使模型能够更好地捕捉复杂物理过程的内在规律，提升对未知场景的泛化能力。混合分辨率架构：效率与精度的平衡由低分辨率数值模式提供物理背景，AI模型负责学习从低分辨率到高分辨率的映射，在保留物理规律的同时，利用AI的计算效率优势提升预报精度。在复杂地形区域，此类混合模型的风速预报精度较纯数值模式提升约15%-20%，较纯AI模式提升约10%。区域自适应微调技术应用迁移学习：基于通用模型的区域优化在通用大模型基础上，利用区域观测数据（气象站、雷达、卫星、场站SCADA）进行微调，使模型更好适配特定区域特征。对抗域适应：跨地形特征的规律学习通过对抗训练，使模型在不同地形特征间学习不变的气象规律，提升模型在复杂地形区域的适应能力和预测稳定性。在线学习：实时数据驱动的模型进化场站实时观测数据持续更新模型参数，实现“越用越准”的自适应效果，一个通用大模型经数月区域观测数据微调后，本地场站预报误差可降低30%-50%。高分辨率地形解析与模拟亚网格地形参数化技术在粗网格中统计子网格地形起伏特征，如坡度、坡向、峡谷走向，建立地形与湍流、辐合、绕流的统计关系，有效弥补传统模式网格尺度无法解析次网格地形对气流强迫作用的不足。高分辨率地形强迫应用利用30米级数字高程模型，在动力降尺度过程中精确描述地形对风场的阻挡、狭管和爬坡效应，在贵州喀斯特地貌区实测显示，可将10米高度风速预报误差降低约25%。多尺度嵌套与局地环流诊断外层大尺度模式捕捉天气系统演变，内层高分辨率模式（1-3公里）解析局地环流结构，再通过诊断模型将环流特征映射到场站级（百米级），以捕捉山谷风、坡面环流等山地“小气候”。多尺度嵌套与局地环流解析

外层大尺度模式：捕捉天气系统演变大尺度模式负责模拟和预测大范围的天气系统，如气旋、锋面等，为局地环流分析提供宏观背景和边界条件。

内层高分辨率模式：解析局地环流结构采用1-3公里分辨率的区域模式，专门针对山地等复杂地形，解析山谷风、坡面环流等中尺度局地环流系统的特征和演变。

诊断模型映射：实现场站级精准预测通过诊断模型将内层高分辨率模式解析出的局地环流特征，进一步映射到场站级（百米级），为新能源场站等提供精细化的风场等气象要素预测。AI防灾减灾应用挑战与对策07数据瓶颈与治理框架构建数据孤岛现象与标准化挑战防灾减灾领域数据来源多样，格式不一，存在严重的“烟囱式”管理问题。例如，某次灾害应急演练显示，参与单位使用12种不同数据格式，导致数据共享耗时4小时，严重影响应急响应效率。数据质量与完整性难题AI预测系统对数据质量要求高，但实际中存在传感器漂移、数据缺失、异常值等问题。尤其在发展中国家，高质量的数据和计算资源匮乏，制约了AI技术在洪水预警等场景的应用效果。数据治理框架的核心要素构建“数据血缘追踪”机制，实现数据全生命周期管理。建立数据中台和联邦学习框架，促进跨部门、跨区域数据共享与融合，同时保护数据隐私与安全。开放共享与标准化建设编制数据共享开放目录，开展公共数据资源登记，出台业务科研数据管理办法。例如，谷歌Groundsource项目将非结构化新闻报道转化为结构化数据，生成260万起洪水事件记录，为全球模型训练提供开源基准数据。模型泛化能力提升策略

迁移学习与区域自适应微调在通用大模型基础上，利用区域观测数据（气象站、雷达、卫星、场站SCADA）进行微调，可降低本地场站预报误差30%-50%，解决模型“水土不服”问题。

物理-数据混合架构融合采用物理信息神经网络（PINN）将大气运动方程作为损失函数项，或神经算子学习偏微分方程解的映射关系，在复杂地形区域风速预报精度较纯AI模式提升约10%，兼顾物理规律与计算效率。

元学习与多场景集成学习针对不同地质条件、降雨模式等差异，通过元学习框架动态调整模型参数，结合多场景集成学习，提升模型在跨区域（如从云南到新疆）、跨灾害类型预测中的适应性，减少准确率骤降问题。

对抗域适应与在线学习机制通过对抗训练使模型学习不同地形特征间不变的气象规律，并利用场站实时观测数据持续更新模型参数，实现“越用越准”的自适应能力，增强模型在动态环境下的泛化表现。基础设施与算力支撑体系

数据采集与共享基础设施构建覆盖气象站、卫星、雷达、传感器网络的多源数据采集体系，如谷歌Groundsource整合150多个国家260万起历史洪水事件数据，中国地震局编制地震数据共享开放目录，推动跨区域、跨部门数据协同。

算力资源统筹与优化针对AI大模型训练需求，统筹布局算力资源，中国地震局规划建设数算一体化平台，解决大模型训练算力瓶颈，提升灾害预测模型迭代效率与运算速度。

智能监测装备研发与部署研发多参量智能感知装备，如低功耗传感器、模块化边缘计算设备，实现对地质、气象等灾害前兆的实时监测，为AI模型提供高质量、低延迟的现场数据输入。

软件中试与测评体系建设加快建设软件中试平台，构建标准化软件测评体系，中国地震局推动AI预警技术、智能识别算法等成果的转化与验证，确保技术应用的可靠性与稳定性。建立跨领域技术标准体系针对AI在防灾减灾应用中数据格式、模型性能、接口协议等关键环节，需联合科研机构、企业及政府部门制定统一标准，如数据共享应遵循的格式规范，模型预测精度的评估指标等，以确保技术应用的一致性和可靠性。完善数据安全与隐私保护规范在AI防灾减灾系统数据收集与应用过程中，需明确数据权属，建立数据分级分类管理机制，采用去标识化、加密等技术手段，严格保护个人隐私和敏感信息，如地震监测数据中涉及的人员居住信息等。制定AI决策透明性与可解释性准则要求AI防灾减灾模型的决策过程具备一定透明度，避免“黑箱”操作。对于关键预警信息，需提供合理的解释依据，如某