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自然灾害管理的创新方法
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。
气候变化适应，减少灾害风险，
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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）。
海洋会计在减少灾害风险中的作用
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。
印度空间研究组织灾害管理支持 (DMS) 能力建设...
关于 I²IT 浦那国际信息技术学院 (I²IT) 的创始人是已故 Shri PP Chhabria，他是浦那希望基金会和研究中心 (www.hfrcpune.org) 的创始总裁、Finolex 集团公司的创始董事长、著名慈善家，曾任马拉塔工商农业商会 (MCCIA) 主席。作为一所提供高端工程和技术教育的世界一流学院，该学院致力于满足行业日益增长的需求。该学院为学生提供装备，让他们能够接受信息技术、工程和其他专业领域的挑战。I²IT 一直以“创新和领导力”为座右铭，带来突破性的想法，为学习打下坚实的基础。学院的愿景和使命是提供优质的教育，校园由世界知名的建筑师建造，其独特的圆顶设计是其学习的殿堂。关于课程 太空技术彻底改变了我们预测、监测和应对极端天气事件和水文气象灾害的能力。本课程全面概述了如何利用卫星系统进行预警、监测和缓解极端天气事件和水文气象灾害。参与者将深入了解实时监测和预警系统 (EWS) 的最新进展、用于灾害临近预报和预测的 AI/ML 技术，以及增强对这些事件的准备和恢复能力的全球和国家灾害风险减少 (DRR) 框架。
E0962：NIMS ICS 全灾害规划科科长（飞行员）
如果您需要合理的便利设施（手语翻译、盲文、CART 等），请在课程开始日期前 15 天以内提出请求。提出任何请求时，请提供便利设施的详细信息；但请勿包含受 1974 年隐私法或健康信息隐私保护法第 1749 号（45 CFR 第 160 部分第 164 部分的 A 和 E 子部分）保护的医疗或其他个人信息。我们将接受最后一刻的请求；但是，这些请求可能无法满足。请在您的入学申请中注明任何请求。
人工智能在灾害管理中的应用
在灾后情况下，政府和非政府组织 (NGO) 努力有效协调救灾工作，旨在及时满足人道主义需求。利用卫星图像、传感器数据和社交媒体等可用数据，以及数据挖掘和大数据分析，可以大大加强灾害管理工作。然而，及时获取这些往往支离破碎、不完整的数据是一项挑战。人工智能 (AI) 技术，包括机器学习、深度学习和自然语言处理，通过加快政府机构、非政府组织和其他机构的响应时间，提供了解决方案。本研究考察了 72 项关于人工智能在灾害管理各个阶段的应用的研究，包括灾后情况的模拟、检测、预测和处理。基于人工智能的系统可以改善早期预警的发布，简化风险沟通，优化救援物流，支持疏散计划，同时还有助于颁发建筑许可证和补助金的决策过程。该分析强调了人工智能在灾害管理所有阶段（从准备和响应到预防/缓解和恢复）的变革潜力，并确定了该领域的未来挑战。总之，该研究强调了人工智能不仅在预测灾害发生和影响区域方面，而且在确定最脆弱的社区和评估灾害响应策略的可行性方面的能力。
地理空间技术在灾害管理中的应用：
灾难是对社区或社会运作的严重破坏，导致广泛的人员、物质、经济或环境损失和影响，超出受影响社区或社会应对其资源的能力 [1]。无论是自然灾害还是人为灾害，都已成为世界各地日益关注的问题。灾害管理是一个广义的术语，指的是战略规划所涉及的过程以及为控制自然灾害而实施的程序。联合国估计，2015 年，龙卷风、洪水、干旱和地震等自然灾害造成的全球年平均损失在 2500 亿美元至 3000 亿美元之间 [2]。此外，根据世界银行的数据，2016 年自然灾害造成的全球年损失高达 5200 亿美元，比之前报告的损失增加了 60% [3]。地理空间科学和技术在减少风险和灾害方面的潜力是无限的。遥感、摄影测量、制图、地理信息系统 (GIS)、全球定位系统 (GPS) 和信息技术 (IT) 都被视为形式
灾害风险管理和气候变化适应
计划概述增加灾难和相关损失的趋势是全球挑战。由于各种变化的过程，例如气候变化，城市化和现代社会日益复杂的复杂性，全球风险格局不断变化，对可持续发展构成了主要挑战，并且必须采用跨学科的方法来解决。越来越多的政府和国际组织承认有必要增加他们在灾害风险管理和气候变化适应中的努力，以便成功地适应不断变化的环境并发展安全，可持续性。灾害风险管理和气候变化适应的硕士计划得到了重要的国家和国际当局，非政府组织，联合国机构和红十字会/红色新月运动的支持。