到2020年,采用和实施综合政策和计划的城市和人类定居点的数量大大增加了针对气候变化,对气候变化,对灾害的韧性的适应性,对灾害的韧性以及与sendai的灾难框架相一致的灾难风险降低2015-20-2030,所有级别的灾难风险管理,
背景 近年来,空间技术已成为印度灾害风险管理和应对工作不可或缺的一部分。卫星可以为洪水、飓风、山体滑坡、地震、森林火灾、农业干旱等灾害造成的早期预警系统、实时监测和损失评估提供关键数据。包括合成孔径雷达和激光雷达在内的遥感技术可以提供灾害多发地区的高分辨率图像,识别有洪水或山体滑坡风险的地区。空间技术还推动了创新解决方案的开发,例如无人机 (UAV),它可以快速部署以收集数据并在灾区提供态势感知。这些技术在人迹罕至的地区特别有用。去年,印度成功将其 Chandrayaan-3 Vikram 着陆器于 2023 年 8 月 23 日降落在月球南极地区。为了纪念这一壮举,印度政府每年都将 8 月 23 日定为“国家太空日”。值此国家航天日之际,全国各地将举行盛大的庆祝活动。目标 • 了解空间技术在灾害风险管理中的作用。 • 突出总理关于 DRR 的 10 点议程。 • 提高认识并在所有决策者、研究人员、科学家、学者和其他利益相关者之间产生协同作用。 • 专注于决策支持系统工具,以协助灾害管理人员在紧急情况下进行决策。
本技术报告全面概述了国际电联/世界气象组织/联合国环境规划署人工智能自然灾害管理焦点组 (FG- AI4NDM) 所做的贡献,并提出了标准化人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 数据相关流程的结构。该报告重点介绍了在自然灾害管理领域收集、监测和管理人工智能/机器学习应用数据的最佳实践。它探讨了数据要求、数据收集过程中的潜在问题以及如何使用人工智能算法来提高数据数量和质量。此外,该报告还涵盖了数据归档、操作工作流程、人工智能/机器学习和数据标准、政策、道德、法律问题和开放数据。其目标是提供可用作标准或“良好实践”指导的初步信息。
纽约州和社会服务区 (地区) 必须做好准备,迅速有效地应对灾难或紧急情况。无论下一次紧急情况是由人为还是自然原因造成的,最近的经验都强调了应急准备的重要性,以及联邦、州和地方机构之间合作以满足灾民和有紧急需求的家庭的需求的必要性。由于联系电话必须 24 小时可用,许多地区选择指定其灾难行动中心或县治安官办公室,尤其是在下班后。
Alfred NZO风险评估研究区域Alfred Nzo区市政府的一般描述位于东开普省东部地区的东北地区,并从德拉肯堡山脉(Drakensberg Mountains)延伸,与北部的莱索托(Lesotho)接壤,西森克区(Sisonke District)北部,东部和南部的塔姆博地区城市。在为2011年地方政府选举做准备时,根据2008年的《分界法》(经修订)宣布了某些市政当局(边界间)的变化,从而将某些LMS从某些DMS转移到其他城市。对某些市政区边界也有修正案。由于这些变化,将来自或Tambo地区市政当局(Mbizana和Ntabankulu)的两个LMS纳入了Alfred Nzo地区市政府。阿尔弗雷德·恩佐(Alfred Nzo)地区城市历史上是Transkei家园的一部分。该地区本质上是农村地区,其村庄定居点由该地区通过山脉和河流系统的地理足迹定义。农业和旅游业构成了当地经济的核心组成部分。ANDM由四个当地城市组成,其中包含七个城镇和许多较小的定居点。ANDM的人口约为90万人,在4个城市之间分布不均:
在美国几乎每个州、地区、部落和领地 (SLTT),灾难事件都会加剧现有的住房市场挑战。住房供应受限导致住房成本负担增加,尤其是对于易受灾人群而言。普遍存在的排他性分区做法限制了市场自然承受的住房供应。这导致稳定状态下的住房不安全感上升。灾难发生时,各式各样的恢复援助计划和时间表以及对哪些灾难有资格获得支持的限制与这些稳定状态下的挑战相结合,减缓了社区住房恢复工作。这些预先存在的问题无法在灾难发生后得到解决。国家需要更好的解决方案来规划和执行灾后住房,解决这个问题的时间是在下一次灾难发生之前。
(1) 根据 PL 118-47,《2024 年进一步综合拨款法案》。 (2) 根据 PL 118-15,《2024 年持续拨款法案》,第 129 节向 DRF 拨款 160 亿美元。 (3) 根据 PL 116-260,《2021 财年国土安全部拨款法案》和冠状病毒应对和救济补充法案 (4) 根据《灾难恢复改革法案》(DRRA) (PL 115-254)。有关 BRIC 计划余额的更多信息,请参阅附录 G。如果 DRF 主要余额下降到无法满足即时响应或恢复需求,BRIC 资金将继续提供给 FEMA 用于其他目的。 (5) 预计将向美国国际开发署 (USAID) 转移资金以用于紧凑型援助协议。 (6)截至 2024 年 6 月 30 日,未承诺的承诺金额为 4.19 亿美元,未承诺/未承诺的分配总额为 4.13 亿美元。
根据同行评审的研究,人工智能 (AI) 和基于云的协作平台在灾难响应中收集数据,以根据紧急情况的复杂性提出具体计划 (Gupta et al., 2022)。 (RF) 算法找到影响家庭疏散准备时间的因素 (Rahman et al., 2021)。人工智能和基于云的平台通过 (众包) 协调人道主义需求 (Gupta et al., 2022)。人工智能和基于云的系统向应急响应人员提供必要的信息;该方法还有效地分配资源以进行响应 (Gupta et al., 2022)。地理人工智能灾难响应通过提供准确的地图分析,使灾难响应人员能够获得精确的信息 (Demertzis et al., 2021)。最先进的深度学习方法可以检测卫星图像的变化,从而实现高效响应 (Sublime & Kalinicheva, 2019)。 AGRA (AI) 是一种增强地理路由方法,可改善路由问题 (Chemodanov 等人,2019)。早期预警通过应用 AI SVM 分析可用数据,为监控室做出洪水或无洪水的决策,从而促进受影响人群在灾难中的撤离 (Al Qundus 等人,2022)。结合人工神经网络 (ANN) 和互联网 (IoT) 以及基于人工智能/机器学习 (ML) 的 ANN 的洪水预报方法可用于早期洪水预警系统。通过人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的集成系统、地理信息系统 (GIS) 与无人机 (UAV) 方法以及在灾难期间寻找最安全疏散路线的路径规划技术,保护弱势群体免受洪水灾害 (Munawar 等人,2022)。人工智能与 UNOSAT 一起对受灾地区的地图进行高级分析,以进行早期预警 (将人工智能融入卫星,2021)。根据在线调查,不同的因素影响公众对在灾难中应用人工智能的看法。为人工智能系统用户提供了指南,以确保系统的责任。(Yigitcanlar 等人,2021 年)。
简介。新泽西州儿童和家庭部(DCF 或部门)是提供儿童保护和儿童福利服务的主要州机构,旨在支持和加强新泽西州的家庭。该部门在全州设有约 67 个工作地点,拥有约 6,600 名员工。DCF 通过一系列直接服务和供应商网络每月为超过 131,000 名选民提供服务。在像 DCF 这样庞大的系统中,显然需要制定正式的应急计划和演练以应对可能发生的重大事件。飓风卡特里娜、超级风暴桑迪和 Covid-19 疫情等重大事件再次证明,全面的应急准备计划(包括考虑疏散中心、交通、教育、人员配备和医疗保健)对于确保该部门服务的儿童、青年、妇女和家庭以及部门工作人员的安全和保护至关重要。 DCF 灾难计划可在影响一个社区或市政当局、多个县、整个州、多个州甚至整个国家的事件或灾难中启动。该计划利用国家事件管理系统 (NIMS) 和事件指挥系统 (ICS) 以及全灾害方法,整合了以下四个关键灾难周期要素:(1) 准备、(2) 响应、(3) 恢复和 (4) 缓解。有关这些要素的更多信息,请参阅下面的 DCF 灾难规划和响应阶段部分。根据国家响应框架模型 1,该计划强调在灾难发生前、发生期间和发生后采取全面、协作的响应措施,以确保持续提供 DCF 服务并保持 DCF 业务运营的连续性。 DCF 的应急管理办公室 (DCF OEM) 负责协调和维护 DCF 的灾难计划和相关文件,并通过与新泽西州国土安全和防备办公室 (OHSP)、新泽西州应急管理办公室 (NJ OEM)、新泽西州卫生部 (DOH)、新泽西州人类服务部 (DHS)、联邦紧急事务管理局 (FEMA) 以及其他州和非州政府部门实体建立联系,促进协调。DCF 灾难计划包含在 DCF 业务连续性计划 (COOP) 中,明确规定了紧急情况下的权力委托、继任顺序和责任分配。COOP 确定了 DCF 的基本职能以及维持这些职能的基本员工。该计划旨在成为一份不断变化的文件,根据行动后评估每年进行两次审查和修订,并由专员或指定人员根据需要制定和发布的指导进行补充。使命宣言。DCF 灾难计划的使命是通过提供紧急事件的组织响应框架来确保恢复能力。对所有可能的危险进行有组织、有效的响应使 DCF 能够自信而持续地为新泽西州的儿童、青年、妇女和家庭提供服务。该计划的目标如下:
通过整合这些数据,决策者可以查明需要紧急关注的地区和社区。投资应集中于风险最高和最大需求的领域,尤其是弱势群体,例如低收入社区或流动性有限的群体。此外,海洋帐户还可以连续评估现有的减少灾害风险策略的有效性,例如沿海保护措施和预警系统。这涉及跟踪这些策略的绩效和成本效益,以确保资源有效分配以提高弹性并降低风险。利用来自海洋帐户的综合数据允许明智的决策,将投资引导到提供最大影响的干预措施,从而保护脆弱的人群并促进沿海地区的可持续发展。