宮怡旭 楊雪蒙

（北京市應(yīng)急管理科學(xué)技術(shù)研究院 北京 101117）

0 引言

我國(guó)地域遼闊，地形復(fù)雜，是世界上遭受自然災(zāi)害最為嚴(yán)重的國(guó)家之一，受全球氣候變暖的影響，地震、洪澇、臺(tái)風(fēng)、滑坡、泥石流等自然災(zāi)害發(fā)生的頻率呈上升趨勢(shì)[1]。且隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，人們向城市匯聚，造成城市系統(tǒng)日漸復(fù)雜龐大，一旦發(fā)生非常態(tài)化自然災(zāi)害，往往會(huì)造成人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，對(duì)城市的安全運(yùn)行構(gòu)成威脅[2]。2017 年，國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確，要把握人工智能迅速發(fā)展的重大戰(zhàn)略契機(jī)，通過(guò)人工智能手段增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的公共安全保障水平，利用人工智能技術(shù)提高人類對(duì)地震災(zāi)害、地質(zhì)災(zāi)害、氣象災(zāi)害、水旱災(zāi)害和海洋災(zāi)害等自然災(zāi)害的監(jiān)測(cè)水平，構(gòu)建智能化監(jiān)測(cè)預(yù)警和綜合應(yīng)對(duì)平臺(tái)[3]。例如，“雪亮工程”中的部分信息化建設(shè)及數(shù)據(jù)收集就是利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)、貝葉斯分類算法等人工智能技術(shù)，將視頻圖像、災(zāi)害性天氣智能識(shí)別報(bào)警信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)匯總，為災(zāi)害救助救援提供“第一手”數(shù)據(jù)支撐。因此，筆者認(rèn)為，利用智能技術(shù)科學(xué)有效地進(jìn)行城市自然災(zāi)害應(yīng)急管理工作，提高城市系統(tǒng)面對(duì)不確定性因素時(shí)的應(yīng)災(zāi)預(yù)判、響應(yīng)處置、災(zāi)后恢復(fù)等能力，是提升城市整體智能化抵御災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)急響應(yīng)能力的重要抓手。

1 人工智能在城市自然災(zāi)害管理中的關(guān)鍵技術(shù)

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)分支，是通過(guò)研發(fā)使機(jī)器或設(shè)備能夠模擬和擴(kuò)展人類智能，進(jìn)而執(zhí)行人類思想功能的一種技術(shù)手段、算法或應(yīng)用系統(tǒng)[4]。通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的調(diào)研梳理，人工智能在城市自然災(zāi)害管理中涉及的關(guān)鍵技術(shù)主要有以下3 部分：

1.1 自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)感知處理技術(shù)

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可對(duì)城市汛期洪澇風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè)，主要通過(guò)衛(wèi)星、多普勒天氣雷達(dá)等監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取最新數(shù)據(jù)，并結(jié)合城市易積滯水風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)位（例如，城市鐵路橋涵、下凹式立交橋、地鐵站出入口、施工工地、深基坑等）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真建模訓(xùn)練，提升城市汛期應(yīng)對(duì)能力[5]。

1.2 城市建筑應(yīng)災(zāi)智能分析技術(shù)

主要利用圖像識(shí)別技術(shù)及決策樹算法對(duì)城市建筑群的主體結(jié)構(gòu)、建筑材料、建筑位置等要素進(jìn)行深度分析，形成建筑質(zhì)量應(yīng)災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估圖，并結(jié)合當(dāng)?shù)貧庀蟆⒃袨?zāi)環(huán)境等歷史數(shù)據(jù)分析，將受災(zāi)后易損性較高的房屋進(jìn)行識(shí)別，減少城市應(yīng)災(zāi)脆弱性[6]。

1.3 應(yīng)急輔助決策技術(shù)

主要基于NLP（自然語(yǔ)言處理）和眾包數(shù)據(jù)收集技術(shù)，可用于提取和分析災(zāi)中災(zāi)后全過(guò)程的社會(huì)媒體信息，及時(shí)了解災(zāi)難事件的發(fā)展趨勢(shì)（例如，受災(zāi)人員求助需求、應(yīng)急避難場(chǎng)所承載能力、醫(yī)院收治實(shí)況等），為應(yīng)急管理決策者提供實(shí)時(shí)信息，以實(shí)現(xiàn)高效的應(yīng)急響應(yīng)及救援。

實(shí)踐中，合理利用上述三類關(guān)鍵技術(shù)，才能使其成為助力應(yīng)急管理、防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)能力現(xiàn)代化發(fā)展的重要技術(shù)保障。

2 人工智能技術(shù)在城市自然災(zāi)害不同階段的應(yīng)用需求

得益于圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘等高精尖技術(shù)的快速發(fā)展與進(jìn)步，人工智能技術(shù)已逐漸被運(yùn)用在自然災(zāi)害應(yīng)急管理工作中[7]。筆者通過(guò)梳理國(guó)內(nèi)外人工智能技術(shù)在應(yīng)急管理工作中的應(yīng)用文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，在災(zāi)害的不同階段所關(guān)注的技術(shù)方法的側(cè)重點(diǎn)有所不同，見(jiàn)表1。

表1 人工智能技術(shù)在自然災(zāi)害不同階段的應(yīng)用需求

從表1 中可以看出，人工智能技術(shù)的高效利用離不開海量數(shù)據(jù)的支撐，這些數(shù)據(jù)的獲取主要來(lái)源于政府的不同部門，例如氣象、水利、自然資源、交通、應(yīng)急、公安、衛(wèi)生、環(huán)保、城管、住建、旅游等部門，跨部門特征明顯，存在一定的“數(shù)據(jù)壁壘”問(wèn)題[8]。利用現(xiàn)有信息化技術(shù)建立城市安全大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過(guò)使用先進(jìn)的人工智能技術(shù)和方法，將與災(zāi)前監(jiān)測(cè)預(yù)警，災(zāi)中應(yīng)急響應(yīng)與救援，災(zāi)后恢復(fù)與重建工作相關(guān)的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行多重收集、動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析、交換、學(xué)習(xí)與融合，對(duì)增強(qiáng)城市防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)能力，提升城市應(yīng)急管理過(guò)程的整體效率具有深遠(yuǎn)意義[9]。因此，在自然災(zāi)害應(yīng)急管理中，實(shí)時(shí)了解災(zāi)害的動(dòng)態(tài)情況，對(duì)城市有效地備災(zāi)、應(yīng)災(zāi)及恢復(fù)重建至關(guān)重要。

3 人工智能技術(shù)在城市防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)中的實(shí)踐探索

3.1 人工智能技術(shù)可用于地震災(zāi)前的預(yù)防準(zhǔn)備工作

地震是制約城市安全運(yùn)行較大的自然災(zāi)害之一，預(yù)測(cè)地震可能對(duì)城市建筑群造成的破壞并對(duì)其進(jìn)行穩(wěn)固修復(fù)，對(duì)提高城市整體建筑群抗震韌性非常關(guān)鍵[10]。但是，對(duì)城市建筑群易損性的評(píng)估，普遍的方法是安排大量的專業(yè)人員進(jìn)駐現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行量測(cè)與校準(zhǔn)，然后將獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行后期測(cè)算與分析，耗費(fèi)的人力、物力、財(cái)力與時(shí)間較多[11]。而利用圖像識(shí)別技術(shù)及深度學(xué)習(xí)算法，可從衛(wèi)星圖像、街景圖像、無(wú)人機(jī)圖像中提取建筑結(jié)構(gòu)、建筑材料等建筑脆弱性物理因素，再結(jié)合區(qū)域歷史地震震動(dòng)參數(shù)、土壤、氣象等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行建模，識(shí)別地震中可能發(fā)生坍塌風(fēng)險(xiǎn)的建筑物區(qū)域，估算出建筑物的損毀程度，并結(jié)合實(shí)際優(yōu)先對(duì)其進(jìn)行加固改造，進(jìn)而能夠提升城市建筑群在地震災(zāi)害中的抗震能力[12]。

3.2 人工智能技術(shù)可用于洪澇災(zāi)中的救災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)

近年來(lái)，“城市看?！爆F(xiàn)象在我國(guó)許多城市頻頻發(fā)生。當(dāng)面對(duì)降雨總量大、大雨暴雨場(chǎng)次多、突發(fā)險(xiǎn)情重、過(guò)程歷時(shí)長(zhǎng)等嚴(yán)峻形勢(shì)，城市管理者可利用人工智能技術(shù)，提升災(zāi)中的應(yīng)急響應(yīng)能力。一是通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，在災(zāi)害信息溝通方面，對(duì)海量社交媒體信息進(jìn)行“關(guān)鍵字（例如：積水、滯水、滲漏、淹泡、倒灌、洪水等）”解讀并快速處理分析，形成包含雨情水情工情相關(guān)信息的可視化地圖，為城市應(yīng)急響應(yīng)提供數(shù)據(jù)支持[13]；二是通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在災(zāi)害疏散策略制定方面，通過(guò)觀測(cè)、深度學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)三個(gè)步驟，提出針對(duì)每個(gè)地區(qū)特征和需求的疏散措施，有效幫助決策者在災(zāi)害發(fā)生能時(shí)做出明智的疏散決策[14]；三是借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)衛(wèi)星圖像變化技術(shù)，在災(zāi)害影響區(qū)域辨識(shí)方面，通過(guò)比較災(zāi)前、災(zāi)后衛(wèi)星圖片的分割掩碼，從衛(wèi)星圖像中識(shí)別出損毀道路和建筑物特征，以便快速找到受災(zāi)害影響最嚴(yán)重的地區(qū)，為“第一時(shí)間”應(yīng)急救援工作提供技術(shù)參考[15]。

3.3 人工智能技術(shù)可用于災(zāi)后恢復(fù)重建工作

自然災(zāi)害發(fā)生后，如何高質(zhì)量修復(fù)城市生命線損毀設(shè)施、盡快恢復(fù)市民正常生產(chǎn)生活秩序是受災(zāi)城市亟需解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題[16]。因此，城市管理者可以利用無(wú)人機(jī)航拍、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法（Nazr-CNN）技術(shù)，將災(zāi)后城市所有的實(shí)體建筑損毀數(shù)據(jù)、人員傷亡情況、醫(yī)療救治承載力、民眾災(zāi)后心理疏導(dǎo)等數(shù)據(jù)進(jìn)行集成分析，并結(jié)合城市行政區(qū)劃、地形、氣候、水文、軌道交通等歷史信息，通過(guò)計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)算法和圖學(xué)技術(shù)進(jìn)行災(zāi)后“新城”場(chǎng)景建模，為城市的恢復(fù)重建工作提供高效的技術(shù)支持[17]。

4 結(jié)論與展望

對(duì)于城市管理者來(lái)說(shuō)，適度提高人工智能技術(shù)在城市防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)全過(guò)程的參與度，將有效提升城市“智慧應(yīng)急”的整體實(shí)力，有力推動(dòng)應(yīng)急管理信息化水平智能升級(jí)。具體來(lái)說(shuō)，可根據(jù)不同城市的地形地貌及氣象水文環(huán)境，借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型、圖像識(shí)別技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、眾包等人工智能技術(shù)，實(shí)時(shí)采集氣象、水務(wù)、交通、自然資源和規(guī)劃、住房建設(shè)等部門信息，進(jìn)行有效整合、疊加展現(xiàn)和綜合分析，逐步提升氣象預(yù)測(cè)精準(zhǔn)精細(xì)能力、中小河道風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力、特殊區(qū)域積水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力、洪澇綜合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力、山洪地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力；特別是針對(duì)極端天氣，利用人工智能技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)算法Nazr-CNN、自然語(yǔ)言處理技術(shù)等）預(yù)先梳理出特大暴雨情景下主城區(qū)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域、下凹式立交橋、鐵路橋涵、地鐵出入口等易積滯水風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)及山洪易發(fā)區(qū)，并針對(duì)上述點(diǎn)位區(qū)域進(jìn)行多頻次的安全隱患巡查檢查，排除可能存在的風(fēng)險(xiǎn)，規(guī)劃出應(yīng)急疏散搶險(xiǎn)路線及群眾逃生路線，將有助提高城市整體的備災(zāi)應(yīng)災(zāi)科學(xué)化水平，提高城市自然災(zāi)害監(jiān)管效能，強(qiáng)化城市安全保障能力。