(2) 2022 年 8 月 17 日巴基斯坦发生洪灾(GLIDE 编号 FL-2022-000254-PAK) 7 月巴基斯坦暴雨引发洪灾。该国西南部的俾路支省受灾最严重。据《气候之家新闻》报道,巴基斯坦全国至少有 550 人丧生。(https://www.climatechangenews.com/2022/08/11/pakistan-struggles-to-rebuild-after-deadly-flash-floods/) 亚洲减灾中心 (ADRC) 于 8 月 18 日向 Sentinel Asia 进行了 EOR。在数据提供节点 (DPN) 中,印度空间研究组织 (ISRO)、JAXA 和 NARL 提供了数据。在数据分析节点 (DAN) 中,AIT 和 EOS 提供了其 VAP。有关 Sentinel Asia 最新响应的信息可在以下链接中找到。 https://sentinel-asia.org/EO/2022/article20220817PK.html
2019 年明尼苏达州法规第 12.21 节第 3(7) 款授权州长与联邦和州机构合作处理“与州和国家紧急事务有关的事宜”。这包括“指导或控制……州内人员的行为,包括进出任何受灾或受到威胁的公共场所、占用设施,以及……公开会议或集会”。根据同一节第 3 款,州长可以“制定、修改和撤销必要的命令和规则,以执行”2019 年明尼苏达州法规第 12 章的规定。经行政会议批准并提交国务卿办公室后,此类命令和规则在和平时期具有法律效力。在紧急状态未决期间,任何机构或州政治分支机构的任何不一致的规则或法令都将暂停执行。
发生化学、放射性或核事件后,决策者需要快速、可靠且可追溯的数据,以便做出保护公众和环境的关键决策。在急救人员进入受灾建筑物并开始净化之前,必须建立对空气中化学或放射性污染物浓度和污染源的远程控制初步测量。在事故条件下获取这些数据对于监测人员来说可能很复杂且危险。因此,需要开发新型、无人和自主的监测设备以及确保数据准确性的基础测量基础设施,以协助事件决策者。应预计与工业合作伙伴、监管机构和标准化机构直接合作,以促进所开发技术的采用。关键词
发生化学、放射性或核事故后,决策者需要快速、可靠且可追溯的数据,以便做出保护公众和环境的关键决策。在急救人员进入受灾建筑物并开始净化之前,必须建立对空气中化学或放射性污染物浓度和污染源的远程控制初步测量。在事故条件下获取这些数据对于监测人员来说可能很复杂且危险。因此,需要开发新型、无人值守和自主监测设备以及确保数据准确性的基础测量基础设施,以协助事故决策者。应预计与工业合作伙伴、监管机构和标准化机构的直接合作,以促进所开发技术的采用。关键词
发生化学、放射性或核事故后,决策者需要快速、可靠且可追溯的数据,以便做出保护公众和环境的关键决策。在急救人员进入受灾建筑物并开始净化之前,必须建立对空气中化学或放射性污染物浓度和污染源的远程控制初步测量。在事故条件下获取这些数据对于监测人员来说可能很复杂且危险。因此,需要开发新型、无人值守和自主监测设备以及确保数据准确性的基础测量基础设施,以协助事故决策者。应预计与工业伙伴、监管机构和标准化机构的直接合作,以促进所开发技术的采用。关键词
发生化学、放射性或核事故后,决策者需要快速、可靠且可追溯的数据,以便做出保护公众和环境的关键决策。在急救人员进入受灾建筑物并开始净化之前,必须建立对空气中化学或放射性污染物浓度和污染源的远程控制初步测量。在事故条件下获取这些数据对于监测人员来说可能很复杂且危险。因此,需要开发新型、无人值守和自主监测设备以及确保数据准确性的基础测量基础设施,以协助事故决策者。应预计与工业伙伴、监管机构和标准化机构的直接合作,以促进所开发技术的采用。关键词
发生化学、放射性或核事故后,决策者需要快速、可靠且可追溯的数据,以便做出保护公众和环境的关键决策。在急救人员进入受灾建筑物并开始净化之前,必须建立对空气中化学或放射性污染物浓度和污染源的远程控制初步测量。在事故条件下获取这些数据对于监测人员来说可能很复杂且危险。因此,需要开发新型、无人值守和自主监测设备以及确保数据准确性的基础测量基础设施,以协助事故决策者。应预计与工业伙伴、监管机构和标准化机构的直接合作,以促进所开发技术的采用。关键词
即使所有冲突和战争立即停止,阿拉伯地区也无法通过传统方式实现到 2030 年实现可持续发展目标 (SDG)。过去几年,许多阿拉伯国家经历了大规模的崩溃,这在很大程度上打消了它们恢复 2010 年现状的希望,而无法实现到 2030 年实现可持续发展目标。AFED 的这份报告建议采取一种替代方法,即在预期的重建工作中融入可持续发展原则。它呼吁地方、地区和国际援助组织不要将工作仅限于为受灾者提供安全和基本必需品,而是利用救援计划作为推动新发展方法的起点,以向绿色经济转型为根基。
自然灾害每年造成数十亿美元的损失,社区在应对和恢复的艰巨任务中苦苦挣扎。为此,小型私人飞机和无人机已被部署在受灾地区的航线上收集图像,以便通过众包分析航空摄影。然而,由于原始数据量大,这些图像的背景和顺序在到达工人手中时往往会丢失。在这项工作中,我们探索了在 Amazon Mechanical Turk 上对标记任务进行情境化的影响,通过按飞行收集的顺序为工人提供图像,并向他们显示当前图像在地图上的位置。我们没有发现丢失背景信息会产生负面影响,并发现地图背景对工人的表现有负面影响。这可能表明根据其他标准对图像进行排序可能更有效。
空中客车基金会和印度红十字会 (IRCS) 合作为受喀拉拉邦洪水影响的社区提供救济,这是该邦近一百年来面临的最严重的灾难之一。双方在 8 月的第二周建立了合作伙伴关系,当时喀拉拉邦的洪水达到顶峰,雨水不断,水坝闸门打开。空中客车基金会为空运急需但难以运送的救援物资提供了支持。空中客车基金会使用一架多用途 H135 直升机,以 50 飞行小时的形式提供空运服务,将药品、净水器、衣服和帐篷等基本救援物资运送到受灾最严重的地区。该基金会还帮助将救援物资从孟买和金奈的 IRCS 仓库运往喀拉拉邦。