01张云霞-灾情社会化获取与深度调查评估.pdf

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1、P1张云霞 研究员应急管理部国家减灾中心2025年6月25日灾情社会化获取与深度调查评估P2关键技术02报告内容超常态重大洪涝灾害灾情获取与评估研究背景01前沿展望03人工智能与大数据驱动下的业务赋能灾害社会耦合复杂系统的深入理解P3p 全球气候变化下极端降雨引发的洪涝灾害呈现频发重发趋势。p 超常态洪涝灾害，呈现影响范围广、破坏性强、成因复杂等特点，对灾情获取和研判提出新挑战灾害的极端性、灾区环境的复杂性，导致常规常态化的技术手段难以应对。河南郑州暴雨洪涝海河流域性洪水灾害范围：142个县（市、区）551.2万人受灾灾害范围：150 个县（市、区）1478.6 万人受灾超常态洪涝灾害断网断路

2、断电导致信息孤岛次生灾害多发导致隐患识别难研究背景：超常态重大洪涝灾害的极端性与复杂性P4研究背景：灾害初期灾情获取政务渠道失能海河237流域性特大洪水以北京市房山区为例，历史罕见的强降雨引发山区全域性山洪泥石流，共损毁10条二、三级公路，230条乡村公路，169座桥梁。抢险救援关键期山区77个村“四断”：断路、断电、断网、断水。部分深山区村庄完全依靠解放军、武警、消防战士徒步建立通信。至8月9日才实现全部村通信，8月13日实现全部村通路。资料来源：北京市房山区政府P5研究背景：灾害中后期灾情评估复杂度极大资料来源：国家行政学院 钟开斌教授河南郑州720特大暴雨灾害极端超强降雨在城区和山丘区引

3、发多种灾害链：暴雨-山洪-地质灾害暴雨-江河洪水-漫溢/工程险情暴雨-城镇内涝-地铁/隧道/爆炸灾害链条长、多点并发，自然灾害与事故灾难交织耦合，灾害损失面广量大，对灾情调查评估和灾害复盘构成极大挑战。P6“十四五”国家重点研发计划重大自然灾害防控与公共安全专项社会化灾情信息获取与自然灾害深度调查关键技术装备项目负责人：张云霞 研究员 项目牵头单位：国家减灾中心通信物联网快速反演社交网络补充信息基层治理网现场采集模型驱动遥感更新调查修正多渠道聚合多手段协同人工智能领域数据业务赋能P7关键技术02报告内容超常态重大洪涝灾害灾情获取与评估研究背景01前沿展望03人工智能与大数据驱动下的业务赋能灾害

4、社会耦合复杂系统的深入理解P8关键技术：“数据+智能+知识”驱动灾初灾中灾后智能驱动：基于人工智能方法的多模态社会化灾情信息辨识数据驱动：引入行业特色数据的灾情动态评估知识驱动：嵌入业务领域知识的灾情深度调查评估业务场景驱动的协同化集成应用数据驱动：基于大规模细粒度样本的承灾体高精度调查P9灾害初期：基于人工智能方法的多模态社会化灾情信息辨识智能驱动解决冗杂无序灾情辨识难题视频辨识文本挖掘图像理解网络分析P10图像理解-基层治理网采集非结构化多模态信息2000万+训练集30B参数灾害类型受灾对象受损程度受灾场景受损比例结构化属性信息大模型解译P11视频辨识-物联网采集n 结合Mask R-CN

5、N深度学习网络和关键点识别、相机标定等技术，实现单目图像中推断水深。n 运用光流算法和机器学习方法，识别视频信息中水流轨迹和水流速度。n摆脱了传统接触式调查的局限性，实现了非接触式、实时性强的水深和流速信息采集。n充分利用现有丰富的视频监控基层治理网络资源，产生新的灾情反演应用点。已接入湖南省湘潭市已接入湖南省湘潭市应急局防汛指挥系统应急局防汛指挥系统P12网络分析-通信网采集n 基于中国移动大规模、高精度通信信令数据，构建通信信令数据变化率与受灾程度等级的贝叶斯统计学习模型。n针对灾区完全或部分失联产生的灾情黑箱期，实现了利用通信网物理信息第一时间快速给出受灾范围和程度等灾情宏观研判结果。2

6、0232023年重庆年重庆“7373”洪涝反演产品洪涝反演产品P13文本挖掘-社交网络采集n针对福建省台风灾害，构建了具有地域和灾种特点的定制化台风灾情词典和语料库。n构建基于深度学习的灾情主题词辨识算法。n实现了风雨、人员受灾、建筑与人居环境、基础设施、农业、工业、服务业、资源环境等主题的受灾范围和程度快速反演。20232023年超强台风年超强台风“杜苏芮杜苏芮”灾情辨识成果灾情辨识成果暴雨洪涝分布暴雨洪涝分布人员受灾人员受灾住房受灾住房受灾服务业受灾服务业受灾P14灾害中期：基于大规模细粒度样本的承灾体高精度调查数据驱动大规模房屋样本大规模车流数据细粒度消费数据全面提升承灾体调查精度P15