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关键事实和数字 - CERN数据中心
CERN OpenLab是一种独特的公私合作伙伴关系，可加快为全球LHC社区和更广泛的科学研究的裁缝解决方案的开发。通过CERN OpenLab，CERN与领先的ICT公司和研究机构合作。 参见。 CERN OpenLAB年度报告2018：https：//zenodo.org/record/3234404＃xi70q2hkguu eu项目：www.cern.cern.ch/information-technology/about/about/about/projects/eu/eu/eu/eu/eu/eu/eu/eu/eu/eu-fund-prodeque---- Technology.web.cern.ch/about/projects/eu/current/projects cf. 年度IT部门小组和活动报告中的专用部分：https：//cds.cern.ch/record/2631468 UNOSAT：https：//unitar.org/unosat/ cern强大的IT IT IT基础架构对领域以外的领域有用。 已有15年了，UnoSat一直将实验室的计算中心基础设施用于其人道主义工作。 了解更多信息：http：//home.cern/about/updates/2016/10/unosat-15-alls-humanitarian-mapping http://cds.cern.ch/record/2223516?通过CERN OpenLab，CERN与领先的ICT公司和研究机构合作。参见。CERN OpenLAB年度报告2018：https：//zenodo.org/record/3234404＃xi70q2hkguu eu项目：www.cern.cern.ch/information-technology/about/about/about/projects/eu/eu/eu/eu/eu/eu/eu/eu/eu/eu-fund-prodeque---- Technology.web.cern.ch/about/projects/eu/current/projects cf.年度IT部门小组和活动报告中的专用部分：https：//cds.cern.ch/record/2631468 UNOSAT：https：//unitar.org/unosat/ cern强大的IT IT IT基础架构对领域以外的领域有用。已有15年了，UnoSat一直将实验室的计算中心基础设施用于其人道主义工作。了解更多信息：http：//home.cern/about/updates/2016/10/unosat-15-alls-humanitarian-mapping http://cds.cern.ch/record/2223516?
使用国际宪章空间和重大灾难的灾难响应映射
•直接：被授权直接要求宪章在其国家发生灾难的尸体是“授权用户”（AUS）。通常是民事保护机构，政府救济组织或其他与灾难管理有关的授权的当局。•通过授权用户代表来自另一个国家的用户而没有AU：授权用户可以在另一个国家 /地区要求提供灾难的支持，以便与他们合作以救济目的。•通过联合国用户：宪章与联合国OOSA（维也纳）和Unitar/UnoSat（日内瓦）达成协议，以向联合国机构提供支持。UN OOSA和UNITAR/UNOSAT可以代表联合国用户提交请求。•亚太用户通过Sentinel Asia：Sentinel Asia是亚太地区基于卫星的紧急响应的区域合作。亚洲减少灾难中心（自2009年起）可以代表亚洲哨兵的国家用户提交激活请求。
评估专家 - 气候弹性
影响力和触及范围的背景诞生于2010年，是两项国际非政府组织（Impact Intipatives and ACTED）和联合国运营卫星应用程序（UNOSAT）的共同计划。涉及的目的是促进和促进信息产品的开发，从而增强人道主义社区的决策能力，以应对紧急，重建和发展环境。通过三个补充服务促进了援助参与者的信息管理：（a）REACH团队促进的需求和情况评估； （b）使用卫星图像的情况分析； （c）提供相关数据库和（Web） - 映射设施和专业知识。
关于实现全民早期预警的联合政策简报草案
缩写和首字母缩略词 AF 适应基金 AC 适应通信 AI 人工智能 API 应用程序编程接口 ARD 分析就绪数据 CIEWS 气候信息和预警系统 CREWS 气候风险和预警系统 CTCN 气候技术中心和网络 EO 地球观测 EW4All 全民预警 EWS 预警系统 GCF 绿色气候基金 GEF 全球环境基金 GEO 地球观测小组 GIT 地理空间信息技术 GIS 地理信息系统 GNSS 全球导航卫星系统 IFRC 红十字会与红新月会国际联合会 ITRF 国际地球参考框架 IoT 物联网 IPCC 政府间气候变化专门委员会 ITU 国际电信联盟 LDC 最不发达国家 LDCF 最不发达国家基金 MHEWS 多灾种预警系统 ML 机器学习 NAP 国家适应计划 NDC 国家自主贡献 PPP 公私伙伴关系 R&D 研究与开发 SCCF 特别气候变化基金 SFDRR 仙台框架减少灾害风险的全球行动计划 SFM 仙台框架监测 SIDS 小岛屿发展中国家 SMS 短信服务 SOFF 系统观测融资机制 TEC 技术执行委员会 TNA 技术需求评估 TRF 地球参考框架 UAV 无人驾驶飞行器 UNCCD 联合国防治荒漠化公约 UNDRR 联合国减少灾害风险办公室 UNFCCC 联合国气候变化框架公约 UNOOSA 联合国外层空间事务办公室 UNOSAT 联合国卫星中心 WMO 世界气象组织 WIM 华沙国际机制
推荐引用 推荐引用 Numan, Arwa，“人工智能在灾害管理中的应用：有效性和挑战”（2024 年）。刑事司法方面的重大项目。26. https://repository.stcloudstate.edu/cjs_etds/26
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）。
Microsoft Word - Landslide_susceptbility_report_Dominica 最终版本打印
本研究的目的是为多米尼加绘制全国范围的滑坡易发性地图。由于现有数据不足以生成可靠的结果，我们决定生成几个新的数据层，并显著改进了一些现有数据。我们利用许多不同的来源为多米尼加生成了一个新的灾难事件数据库。据我们所知，这是最完整的清单。从这个数据库中可以清楚地看出，近年来滑坡报告变得更加频繁，而回溯过去时，可用的滑坡信息越来越少，而热带风暴和飓风的数据似乎随着时间的推移更加稳定。在试图评估滑坡频率/震级关系时，滑坡报告不足是一个大问题。我们还从不同来源汇编了所有可用的滑坡发生数据。我们必须将一些仅以纸质形式提供的旧清单数字化。最终，我们编制了 1987 年、1990 年、2007 年的滑坡清单，并使用多时间视觉图像解释生成了一份全新的滑坡清单，并为多米尼加生成了一个广泛的滑坡数据库。由此产生的滑坡数据库包含 1987 年的 980 起滑坡、1990 年的 183 起、2007 年的 161 起，并绘制了 986 起新滑坡，代表了 2014 年的情况。我们还根据公共工程部的维护记录，编制了最近五次事件的公路网沿线滑坡清单。其中包括 2009 年 9 月的 27 起滑坡、2010 年 10 月的 20 起、2011 年 9 月的 84 起、2011 年 11 月的 74 起和 2013 年 4 月的 44 起。在完成报告的第一版后，2015 年 8 月的热带风暴埃里卡 (Erika) 引发了大量滑坡。我们决定将这些数据纳入报告的第二版，并更新滑坡清单和易发性地图。UNOSAT 使用半自动图像分类将总共 1554 个新滑坡绘制为多边形，BRGM 将 89 个滑坡绘制为现场的点。我们尽可能地根据现有数据分析了滑坡的触发条件，并生成了降雨量级-频率关系。然而，没有足够的数据（包括滑坡日期和日期相关清单）来计算滑坡的震级频率关系，即不同频率的滑坡数量或密度。该方法很透明，因为利益相关者（例如我们采用了一种在数据可用性条件下最佳的滑坡敏感性评估方法。双变量统计分析提供了可能影响因素重要性的指示，但因素图的实际组合是使用主观专家迭代加权方法，使用空间多标准评估 (SMCE)。来自四个国家的工程师和规划人员）和其他顾问可以查阅标准树并评估标准化和权重，并进行调整。滑坡敏感性地图的第一个版本于 2015 年 6 月生成。此后不久，2015 年 8 月，热带风暴埃里卡在多米尼加引发了数百起滑坡。我们决定将新事件纳入分析，因为这是一个发生多起滑坡的重大事件，并调整滑坡敏感性地图，以便将新滑坡纳入高敏感性和中等敏感性类别。通过将历史滑坡纳入敏感性地图并手动编辑最终地图，进一步扩展了滑坡敏感性评估方法。目视检查了整个地图，并在必要时调整了高、中、低敏感性的建模区域，以便它们反映测绘地貌学家认为的最佳情况。这是一项相当耗时的活动，但它允许分别分析地图的不同部分，从而获得对当地规模也有效的结果，而不仅仅是对国家规模。还对敏感性地图进行了手动编辑，以简化敏感性单元。在最终的滑坡敏感性图中，3% 发生在低敏感性区域，8% 发生在中等敏感性区域，89% 发生在高敏感性区域。在热带风暴埃里卡期间引发的滑坡中，5% 发生在低敏感性区域，13% 发生在中等敏感性区域，83% 发生在高敏感性区域。考虑滑坡密度时，低、中、高的值分别为 0.039%、0.262% 和 5.658%（基于面积密度），0.174%、0.997% 和 9.849 nr/km 2（基于数量密度）。由于缺乏足够的基于事件的清单，很难确定滑坡密度的频率。我们将事件分为四种类型：频繁、中等、大型和重大事件。我们选择了密度不断增加的滑坡清单来代表这四种事件。还进行了暴露分析对于公路网络，我们还通过将主要公路网络细分为同质路段来生成滑坡敏感性地图，这些路段的特征来自公共工程部提供的道路数据库。我们还使用 SMCE 生成敏感性地图，并使用沿路五个可用的滑坡清单对其进行了描述。我们计算了最大和平均滑坡密度，即每公里道路上的滑坡次数。对于公路网络，我们还对频率的平均滑坡密度（每公里道路上的滑坡次数）进行了估算。