7、机器学习与深度学习在自然灾害预测中的应用

机器学习与深度学习在自然灾害预测中的应用

1. 引言

自然灾害，如滑坡、洪水、地震和热带气旋等，是复杂的现象，不仅影响当地环境，还会对农业、基础设施和经济资产等造成破坏。在印度这样的发展中国家，由于经济发展是主要关注点，为灾害管理分配足够的预算十分困难。然而，过去的灾害管理记录表明，提前预防灾害的投入比灾后恢复的投入更有效。

机器学习（ML）和深度学习（DL）技术在理解自然灾害方面展现出了巨大潜力。这些技术可以用于预测未来的滑坡、评估相关风险，并建立早期预警系统，从而帮助减少灾害对居民的影响。

2. 自然灾害的影响

自然灾害会带来多方面的影响，主要包括以下几点：
- 基础设施破坏 ：洪水、地震、滑坡和热带气旋都会对基础设施造成严重破坏。例如，2021 年印度北阿坎德邦的洪水冲毁了大坝；2013 年北阿坎德邦的滑坡导致许多村庄的基础设施被完全摧毁；印度沿海地区经常遭受热带气旋袭击，造成大量基础设施损坏。
- 自然资源和生命损失 ：洪水可能导致大量人员伤亡，如 2021 年北阿坎德邦的洪水造成 200 多人死亡。地震可能破坏电线和燃料管道。滑坡会破坏肥沃土壤、野生动物栖息地和森林，影响碳循环和水质。热带气旋的高潮浪会导致 90%的死亡，还会破坏人类建筑和海洋生态。
- 基础设施重建 ：重建因灾害受损的基础设施需要大量资金和努力。例如，2013 年北阿坎德邦的洪水灾害，大约需要 13800 亿卢比用于洪水救援和重建。
- 受灾群众的康复 ：灾害发生后，需要为受灾群众提供救援