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技术融合的战略背景02

AI技术体系构建与数据基础03

地震灾害中的AI应用实践04

气象灾害中的AI应用实践CONTENTS目录05

应急响应与资源调度智能化06

技术挑战与应对策略07

未来发展展望与创新方向防灾减灾与AI技术融合的战略背景01全球自然灾害形势与挑战

灾害发生频率与经济损失加剧2020-2023年全球因地质灾害造成的经济损失超过5000亿美元，其中30%可归因于预警不足。联合国可持续发展目标13明确提出，到2026年，全球灾害预警系统的覆盖率需提升至70%。

传统防灾减灾手段的局限性传统监测依赖人工巡检和有限传感器，响应滞后。例如，2021年某山体滑坡事件，传统监测系统平均响应时间达12小时；2023年某次地震事件中，预警系统平均延迟1小时，难以满足“黄金救援期”需求。

极端天气事件与复合型灾害风险凸显在全球气候变化加剧背景下，台风、暴雨等极端天气频发，其局部性与突发性对预测技术提出更高要求。同时，单一灾害易引发次生、衍生灾害，形成灾害链，增加了防灾减灾的复杂性和难度。

数据孤岛与协同响应难题跨部门、跨区域数据壁垒导致信息共享不畅，影响风险评估与资源调配效率。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，传统应急预案多为“静态文本”，难以动态优化。国家政策与战略部署国家层面政策引领贯彻落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(国发〔2025〕11号)，将人工智能作为培育新质生产力的核心引擎，推动其与防灾减灾等领域深度融合。行业专项规划指导中国地震局印发《防震减灾领域人工智能发展研究专项规划（2023-2035年）》，明确到2025年实现地震智能编目等系统业务化运行，2035年建成全面的人工智能基础数据集并引领地震科技发展。三年行动方案落地中国地震局制定“人工智能+防震减灾”三年行动方案，聚焦监测预测预警、灾害评估等关键领域，攻关新一代预警技术，推动“烈绘系统”等成果业务化，统筹算力资源并构建良好生态。数据治理与安全保障加强地震领域数据管理，编制数据共享开放目录，出台业务科研数据管理办法，持续构建“震典”“谛听”等高质量数据集，推进数算一体化平台建设，提升数据安全防护能力。AI赋能防灾减灾的核心价值提升预测预警精准度与时效性AI技术通过多源数据融合与深度学习算法，显著提升灾害预测精度。如中国地震局研发的地震智能编目辅助系统比传统方法效率提升约10倍；“谛听”地震波大模型在西藏定日6.8级地震中实现应急分钟级出图，准确率达98.5%。优化应急响应与资源调度效率AI驱动的智能决策支持系统能动态优化救援路径与物资分配。例如，重庆“政务·水旱灾害防御”应用通过AI智能叫应，将预警信息传递时间从平均2小时以上缩短至15分钟以内；日本东京试点的大数据平台将物资运输时间缩短40%。推动业务模式向主动防御转型AI技术推动防灾减灾从“被动响应”向“主动预判”转变。中国地震局《防震减灾领域人工智能发展研究专项规划（2023-2035年）》实施三年来，已构建16类人工智能数据集，研发20多个模型算法，在40多次重大地震事件应急响应中发挥关键作用，支撑业务智能化转型升级。构建开放协同的创新生态体系AI促进“产学研用”深度融合，形成协同创新生态。中国地震局已与十余家头部高校、科研院所及科技企业签署战略合作协议，推进联合实验室建设；“地震科学智能体”上线首日吸引全国31个省份、140余家单位申请试用，加速地震科学研究范式革新。AI技术体系构建与数据基础02多源异构数据融合平台建设数据资源整合体系

整合地震台网观测数据、卫星遥感影像、气象数据、地质构造数据、建筑物属性数据及社会经济统计数据，构建多源异构数据池，为动态优化提供数据基础。标准化数据处理流程

建立统一的数据清洗、转换和标准化处理机制，解决不同来源数据格式差异问题，确保数据质量与一致性，支撑AI算法高效分析。实时数据接入与更新机制

部署边缘计算节点，实现地震监测、无人机航拍、物联网传感器等实时数据的快速接入与动态更新，保障应急预案优化的时效性。数据安全与共享机制

参照“震典”“谛听”等数据集开放服务模式，制定数据共享开放目录，加强数据全流程管控与安全防护，平衡数据利用与隐私保护。核心AI算法与模型研发进展

01地震监测定位与震源机制解算法中国科学技术大学提出国际领先的人工智能地震定位和震源机制解算法，中国地震局研发的地震智能编目辅助系统已在四川、云南和福建等地区实现业务化运行，效率较传统方法提升约10倍。

02地震预警参数测定方法突破中国地震局基于人工智能等新技术构建了地震预警参数持续测定成套方法，震级测定时效性和精度得到有效提升，地震实时智能处理系统核心技术与综合性能达到国际先进水平。

03震害智能识别模型精度提升初步建立了地震造成的建筑物倒塌、道路破坏、地震滑坡等人工智能判定模型和软件，显著提高了震害识别的准确性，如新疆巴音郭楞州尉犁县5.1级地震中，利用谛听大模型震相自动拾取定位法产出地震目录。

04“谛听”地震波大模型与“地震科学智能体”“谛听”大模型是全球首个亿级参数地震波大模型，入选2025年公众关注的防震减灾十大科技进展。基于其研发的“地震科学智能体”可实现专业图件自动化绘制、精准数据快速检索及深度科研分析与报告产出，准确率达98.5%。算力资源统筹与调度机制算力需求分析与资源整合针对地震应急预案动态优化对AI大模型训练、多源数据实时处理的需求，统筹超算中心、云计算平台等算力资源，解决大模型训练的算力瓶颈，构建一体化算力支撑体系。算力调度算法与动态分配运用智能调度算法，根据地震应急场景的优先级（如震后快速评估、余震预测）动态分配算力资源，确保关键任务优先获得计算支持，提升应急响应时效性。算力共享与协同生态构建联合高校、科研院所及企业，打造“产学研用”协同的算力共享平台，如通过算力调度平台实现跨机构资源高效利用，支撑“人工智能+防震减灾”技术研发与应用。算力安全与冗余保障建立算力资源备份与容灾机制，确保在极端情况下（如地震导致部分算力节点中断）仍能维持核心业务算力需求，保障应急预案优化系统的持续稳定运行。测评指标体系设计围绕功能适用性、操作便捷性、教学适配性三个核心维度，建立包含数据处理效率、模型精度、用户交互友好度等关键指标的评价体系，确保AI地理空间分析工具在灾害风险评估与应急预案制定中的可靠性与实用性。软件中试平台建设加快建设软件中试平台，为AI防震减灾软件提供模拟真实应用场景的测试环境，通过多场景、多维度测试验证软件性能，推动技术成果向业务化应用转化，支撑“人工智能+防震减灾”三年行动方案落地。测评流程规范化制定从工具选型、功能测试、性能评估到安全验证的全流程标准化测评规范，明确各环节测试方法、判定标准和文档要求，确保测评过程可追溯、结果可复现，提升AI软件在地震应急领域应用的质量保障水平。标准化软件测评体系构建地震灾害中的AI应用实践03地震监测与智能编目系统智能监测技术的突破中国科学技术大学联合研发的“智能地动”地震监测系统，使我国成为全球首个将人工智能技术应用于地震实时处理的国家。中国地震局研发的地震智能编目辅助系统比传统方法效率提升约10倍，已在全国部署应用。地震波大模型的应用中国地震局地球物理研究所等单位联合研发的“谛听”地震波大模型，入选国家未来产业典型应用案例。在新疆巴音郭楞州尉犁县5.1级地震中，利用该模型震相自动拾取定位法产出地震目录，准确率达98.5%。地震智能分类模型的进展地震智能分类模型实现了2.0级以上地震事件的自动分类，已在8个地区开展示范应用，在积石山地震、定日地震等40多次重大地震事件的应急响应中发挥重要支撑作用。“地震科学智能体”的功能基于“谛听”大模型研发的“地震科学智能体”可实现专业图件自动化绘制、精准数据快速检索、深度科研分析与报告产出，如10秒生成300DPI高清震中分布图，提升地震监测与编目效率。地震预警参数测定技术突破01智能算法提升震级测定时效性与精度中国地震局基于人工智能等新技术构建了地震预警参数持续测定成套方法，显著提升了震级测定的时效性和精度，使地震实时智能处理系统核心技术与综合性能达到国际先进水平。02“谛听”大模型赋能震相自动拾取定位“谛听”地震波大模型入选国家未来产业典型应用案例，在新疆巴音郭楞州尉犁县5.1级地震等实战中，利用其震相自动拾取定位法高效产出地震目录，展现了技术前瞻性。03国际领先的智能定位与震源机制解算法中国科学技术大学提出国际领先的人工智能地震定位和震源机制解算法，中国地震局研发的地震智能编目辅助系统已在四川、云南和福建等地区实现业务化运行，效率较传统方法提升约10倍。震害智能识别与快速评估

多模态数据融合识别技术整合卫星遥感影像、无人机航拍、地面传感器等多源数据，利用计算机视觉与深度学习算法，实现对建筑物倒塌、道路破坏、地震滑坡等震害的智能判定。

AI模型提升识别精度初步建立的地震震害人工智能判定模型和软件，显著提高了震害识别的准确性。例如，在新疆巴音郭楞州尉犁县5.1级地震中，利用谛听大模型震相自动拾取定位法产出地震目录。

地震灾害智能评估方法基于高分遥感等数据的地震灾害智能评估方法，提升了地震灾害快速评估水平，为震后救援、资源调配和恢复重建提供关键数据支持。

“地震科学智能体”辅助评估“地震科学智能体”可快速检索地震数据、生成专业图件（如震中分布图、应力场图），辅助深度科研分析与报告产出，提升震害评估效率。地震科学智能体应用场景

专业图件自动化绘制用户可直接输入指令，要求智能体生成特定区域的震中分布图、应力场图，并明确要求包含行政边界等作图细节，10秒生成300DPI高清图。

精准数据快速检索用户可高频查询国内最新速报、全球地震目录以及特定时间段和区域内的历史地震数据，系统自动从六大权威目录源中检索，准确率达98.5%。

深度科研分析与报告产出用户可要求智能体执行震源机制解、b值空间分布计算及活动性评估，并直接生成相关地震分析报告或会商报告等专业材料，在定日地震等实战中验证了应急分钟级出图能力。气象灾害中的AI应用实践04突破传统数值预报瓶颈传统数值天气预报依赖超级计算机进行大量物理计算，预测10天后天气需数小时。AI模型如GraphCast通过深度学习，1分钟内完成10天天气预测，精度超欧洲中期天气预报中心传统高分辨率系统。多模态数据融合与智能算法AI模型整合气象卫星、地面观测站、海洋浮标等多源数据，利用图神经网络（GNN）学习不同地点气象关系，精准预测局部天气变化，提升极端天气捕捉能力，如NeuralGCM将全年气候模拟时间从19天缩短至8分钟。台风预报的AI-物理融合创新中国研发的AI-TRANS系统集成AI模型与中尺度数值模式优点，2024年成功预报台风“格美”路径打转、快速加强及双眼墙结构。南海台风数值预报AI耦合模式（TRAMS-AICV1.0）72小时路径预报误差下降25%，120小时误差下降45%。从短期预报到长期气候模拟AI模型不仅提升中短期预报效率，更优化长期气候模型。NeuralGCM能准确再现1980-2020年全球气温变化，精确预测热带气旋路径与频率，为长期灾害风险评估和城市规划提供科学依据。AI气象预测模型技术革新台风路径与强度智能预报系统

AI-TRANS系统：物理与数据双轮驱动中国气象科学研究院联合国家气象中心研发的AI-TRANS系统，集成AI模型与中尺度数值模式优点。2024年对台风"格美"和"摩羯"的预报中，成功预测出台风路径打转、快速加强及双眼墙结构等关键特征，为防灾减灾提供关键支撑。

TRAMS-AICV1.0：南海台风预报精度跃升广州热带海洋气象研究所研发的我国首个南海台风AI耦合数值预报模式，72小时路径预报误差下降25%，120小时误差大幅下降45%，2026年3月已正式投入业务试运行。

上海台风模式：AI-物理融合国际领先中国气象局上海台风研究所研发的AI-物理融合模式，2025年对26个台风的24小时路径预报误差缩小至85公里，优于国际主流水平12%，纯数据驱动模型1.0版曾提前3-4天精准预测台风"桦加沙"在阳江登陆。暴雨洪水智能分析与预警多源数据融合感知体系整合气象卫星云图、雷达回波、地面气象站、水文站、土壤墒情传感器等多源数据，构建全域感知网络，实现对暴雨洪水孕育、发生及发展全过程的动态监测。AI驱动的精准预报模型采用深度学习算法，如CNN-LSTM混合模型、Transformer架构等，分析历史暴雨洪水数据与实时监测数据，提升预报的时空分辨率和提前量，为预警发布提供可靠数据支撑。智能决策支持与应急响应AI模型可根据预测结果，动态生成最优的预警发布策略、应急资源调度方案和群众转移路线，实现“秒级识别—分钟响应”，大幅提高防洪减灾工作的效率和准确性。典型应用案例：城市内涝与流域洪水预警例如，重庆“政务·水旱灾害防御”应用通过AI智能叫应模块，将预警叫应时间从平均2小时以上缩短至15分钟以内；湛江水文分局引入AI工具，提升暴雨洪水分析计算效率与精准度。AI驱动的气象服务应用案例台风路径与强度精准预报2024年，中国气象科学研究院联合国家气象中心研发的AI-TRANS系统，成功预报台风“格美”的路径打转、快速加强及双眼墙结构，72小时路径预报误差下降25%，120小时误差下降45%。广州热带海洋气象研究所的TRAMS-AICV1.0模式，2026年3月投入业务试运行，72小时台风路径预报误差下降25%。中短期天气预报效率革新GoogleDeepMind于2023年推出的GraphCast气象预测AI，1分钟内可完成10天后的天气预测，精度超过欧洲中期天气预报中心的传统高分辨率预报系统（HRES），为灾害预警争取了宝贵时间。长期气候模拟能力提升GoogleResearch于2024年发布的NeuralGCM模型，将GCM与机器学习结合，全年气候模拟仅需8分钟，较传统模型（19天）效率提升数百倍，能更准确再现1980-2020年全球气温变化，并精确预测热带气旋路径与发生频率。应急响应与资源调度智能化05地震应急预案动态优化技术

多源异构数据融合支撑整合地震台网观测、卫星遥感、气象、地质构造、建筑物属性及社会经济统计等多源数据，建立标准化处理流程与实时更新机制，如“震典”“谛听”等高质量数据集为动态优化提供数据基础。

AI算法模型核心驱动研发地震监测定位、预警参数测定、震害智能识别等AI模型，如地震智能编目辅助系统效率较传统方法提升约10倍，“谛听”地震波大模型实现分钟级应急图集生成，准确率达98.5%。

算力资源统筹与调度统筹超算中心、云计算平台等算力资源，运用智能调度算法根据震后快速评估、余震预测等场景优先级动态分配算力，确保关键任务优先获得计算支持，提升应急响应时效性。

动态风险评估与情景推演基于AI模型融合多源数据，动态模拟地震灾害链演化及次生灾害风险，如构建“预报—预警—预演—预案”闭环，实现对建筑物倒塌、道路破坏、地震滑坡等震害的智能判定与影响范围预测。

应急资源调度智能优化AI技术支持制定最优预警发布策略、应急资源（人员、物资、设备）智能调度方案及避难路线动态规划，如通过历史数据与实时灾情分析，将物资运输时间缩短40%，减少30%空驶率。应急物资需求预测AI模型

AI预测模型的核心价值中国地震局2022年开发的AI预测模型，基于历史地震数据与地壳运动分析，准确率达92%，较传统方法提升25个百分点，有效减少“物资短缺与库存积压并存”的现象。

深度学习算法的应用卷积神经网络（CNN）用于从卫星遥感图像、地质构造图等空间数据中提取灾害影响区域的特征，辅助判断物资需求的空间分布；循环神经网络（RNN/LSTM）擅长处理时间序列数据，能捕捉历史地震数据、余震序列、救援进展等随时间变化的信息，预测不同时间段的物资需求动态。

典型应用案例日本东京2023年试点的大数据平台，通过AI分析历史灾害数据与实时灾情数据，将物资运输时间缩短40%，德国AI调度系统在2022年洪水救援中减少30%空驶率，提升资源利用率。

数据处理与特征工程对地震历史数据、地质构造数据、实时监测数据等多源数据进行清洗、归一化处理，提取如震级、震中位置、地质脆弱性指数、历史余震序列等关键特征，为模型训练奠定基础。多跨协同预警叫应体系构建

三级治理中心联动机制依托省、市、县三级治理中心，建立贯通应急、住建等38个防指单位和41个区县的防汛预警叫应协同体系，实现大江大河过境洪水、中小河流涨水、小流域山洪等预警事件全面贯通。

AI智能叫应技术应用运用AI智能叫应模块，实现风险点预警信息“一键直达”相关责任人，叫应时间由原来的平均2小时以上缩短至15分钟以内，如重庆在2026年8月强降雨中，15分钟内完成对8个区县风险点责任人的同步叫应。

递进式预警产品矩阵打造水旱灾害防御递进式预警产品矩阵，结合AI算法实时模拟灾害发展趋势，延长预见期、提升精准度，如重庆通过该矩阵在强降雨期间滚动发布预警信息60余期，为防范应对赢得先机。

跨区域数据共享与协同调度整合气象、应急等14个部门及周边省市数据，构建“数据一组库、感知一张网和风险一本账”，实现跨区域数据共享与联合调度，如重庆在2026年强降雨中科学调度水利工程拦蓄洪水2.1亿立方米，有效减轻防洪压力。智能决策支持系统应用实践应急资源智能调度优化AI技术可根据灾区实际情况，智能调度救援队伍、物资和装备，提高救援效率。例如，日本东京2023年试点的大数据平台，通过AI分析历史灾害数据与实时灾情数据，将物资运输时间缩短40%。动态应急疏散路径规划AI模型能够基于实时水位、流速和交通状况等数据，动态生成最优的疏散路线和安置方案，为应急决策提供科学依据，助力人员安全转移。多跨协同预警叫应体系依托三级治理中心，重构多跨协同预警叫应体系，实现递进式预警产品智能生成。如重庆市通过AI智能叫应模块，将预警叫应时间由原来的平均2小时以上缩短至15分钟以内。灾害链动态推演与处置AI模型可融合多源数据进行灾害链分析，预测灾害的演化趋势和影响范围。如中国地震局研发的模型在积石山地震、定日地震等40多次重大地震事件的应急响应中发挥重要支撑作用。技术挑战与应对策略06数据孤岛与格式壁垒问题不同部门、地区间数据共享存在壁垒，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。数据质量与标准化挑战传感器漂移、数据缺失、异常值等问题影响数据质量，AI预测系统对高质量数据需求迫切，需建立统一的数据清洗、转换和标准化处理机制以确保数据一致性。数据治理框架构建策略编制数据共享开放目录，出台业务科研数据管理办法，建立“数据血缘追踪”机制实现全生命周期管理；参照“震典”“谛听”数据集模式，加强数据全流程管控与安全防护。技术赋能数据融合应用采用联邦学习技术解决数据孤岛问题，如中国长江三峡库区监测项目整合11省市376个监测站数据，提升预测精度；部署边缘计算节点实现实时数据接入与动态更新，保障AI应用时效性。数据瓶颈与治理解决方案模型泛化能力提升路径

元学习框架应用针对不同地质条件、降雨模式等差异，引入元学习框架，使AI模型能快速适应新场景，如某AI系统在云南测试准确率85%，移植至新疆后通过元学习调整，准确率提升至72%。

多场景集成学习整合不同灾害类型、不同区域的样本数据，构建多场景集成学习模型，增强模型对复杂环境的适应能力，例如融合地震、滑坡、洪水等多灾种数据训练的预测模型，跨区域应用误差降低15%-20%。

物理机制与AI融合将物理模型的约束条件嵌入AI算法，如南海台风数值预报AI耦合模式（TRAMS-AICV1.0），结合大气动力方程与AI数据驱动，72小时路径预报误差下降25%，提升极端事件预测可靠性。

动态迁移学习策略通过动态迁移学习技术，实时将成熟区域模型参数迁移至新区域，如AI-物理融合的上海台风模式，在2025年对26个台风的24小时路径预报误差缩小至85公里，优于国际主流水平12%。基础设施与技术融合挑战网络覆盖与传输延迟问题部分山区试点项目因5G覆盖不足，导致数据传输延迟超10秒，影响AI实时监测预警系统的响应速度与预警效果。数据标准与共享机制障碍不同单位使用多种数据格式，如某次灾害应急演练中参与单位使用12种格式，数据共享耗时4小时，形成数据孤岛，制约多源数据融合应用。算力资源统筹与安全保障难题AI大模型训练及多源数据实时处理对算力需求高，需统筹超算中心与云计算平台资源；同时需建立算力备份与容灾机制，应对极端情况下的算力节点中断风险。跨部门协同与技术适配瓶颈传统应急预案多为静态文本，与AI动态优化系统衔接不畅，跨部门数据壁垒导致应急资源调配效率低，难以形成“监测-预警-响应”的一体化智能防控体系。复合型人才培养与生态构建

跨学科人才培养体系构建高校应开设AI与防灾减灾交叉学科，培养既懂AI技术又熟悉防灾减灾业务的复合型人才。例如，设置人工智能+地震学、人工智能+水文学等专业方向，课程体系融合数据科学、机器学习、灾害学、工程力学等多学科知识。

产学研用协同育人机制推动校企合作，建立实习实训基地，让学生参与实际防灾减灾AI项目研发。如中国地震局与高校、科技企业签署战略合作协议，共同推进联合实验室建设，形成“产学研用”创新链条，培养实战型人才。

技术研发与应用生态构建统筹数据、算力、算法资源