从哈维飓风和墨西哥大地震到伊尔玛飓风和哥伦比亚泥石流，2017年堪称世界范围内自然灾害最多的一年：335场自然灾害，9560多万人受灾，9697人死亡，损失高达3350亿美元。
然而不幸的是，2018年同样也是灾难性的一年。从西伯利亚寒流肆虐欧洲到美国东海岸各州遭受风暴袭击，从法国阿尔卑斯省昂特罗讷镇的雪崩到中国贵州的风雹灾害……自然灾害以一种“你方唱罢我登场”的姿态在世界各地完成了一年的“巡演”。
由于气候变化，未来几年可能会发生更频繁、影响更大的灾难。但在这个灾难性的场景中，仍然有一些好消息令人鼓舞：数据分析和尖端技术的普及有望在灾难面前挽救生命。
随着科技变得越来越智能化，相关专业机构和科学家们能够分析之前未被开发的信息。大数据分析领域不仅可以预测灾害路径，还可以让有关部门优化准备工作，比如绘制疏散路线、精确定位受灾区域以及制定救援策略。通过接受并分析大数据，各个机构可以更快、更有效地应对不可避免的情况。
预测、准备和预防
毫无疑问，每次灾难都会提供大量的数据。
从以往的灾害中获取信息，政府机构官员和应急人员可以收集有助于预测未来事故的线索。结合传感器数据收集、监测和卫星图像，大数据分析可以对关键任务领域进行调查和评估。例如，了解已被洪水淹没的某一特定区域的信息，以及被洪水淹没的程度，就可以为确定易发洪水的区域和规划在何地储存关键的救援资源提供非常有用的基准。
目前，通过人工智能，谷歌正在预测印度的洪水模式，并努力提高应对工作的准确性和精确性。
多年来，谷歌一直通过将联邦应急管理局等政府机构的警报整合到地图和搜索等应用程序中，向用户发出自然灾害警告。现在，该公司正在做出自己的预测。作为与印度中央水务委员会合作的一部分，谷歌现在将向该国用户发布即将发生洪水的警告。这项服务目前只在巴特那地区可用，未来将会扩展到更多地区。
谷歌表示，之所以推出这项服务，是因为每年约有2.5亿人受洪水影响，印度占洪水相关死亡人数的20％。为提高对洪水的防范力，该公司正在使用历史事件数据以及特定区域的河流水位读数、地形和海拔高度来训练其人工智能模型。该模型可以创建一个地图并运行多个模拟来进行预测，该模型可以准确预测可能的洪水事件的位置、时间和严重程度。
此外，无人机越来越多地被用来收集数据，用于应对森林大火。而且，科学家们还将最先进的增强现实技术与无人机结合起来，在救援任务中提高关键态势的感知能力。在这方面，以色列的Edgybees公司尤为突出。
Edgybees公司研发了一款针对高速移动平台的AR技术，搭载这项技术的无人机可以让操作员在监测设备（手机或平板）上获得真实场景以外的更加丰富的虚拟信息。提供的额外参数使得操作界面宛如主机游戏一般。
这一技术最早在2017年的伊尔玛飓风结束后被用于监测及救援，其出色的表现令人印象深刻。在今年11月的美国佛罗里达州迈克尔飓风事件中，该技术再次得到成功应用。
值得一提的是，在迈克尔飓风期间，一对美国夫妇被困，在自家草坪上用树木拼出“HELP”的字样被卫星图像捕捉后获救的故事，也证明了卫星图像的价值所在。
受困者实时数据
同样，通过可穿戴设备和个人技术生成的数据，应急响应人员可以更好地处理突发事件。
例如，可以分析从手机应用程序、智能手表或联网医疗设备中传输的信息，从而有助于优先安排响应与救援。当灾难期间接到大量报警电话时，调度员可以根据相关数据（如年龄和疾病）大致判断打电话求救的人的情况，并就每个案件的紧急程度作出决定。
受困者还可以通过地理标记或时间标签来创建现场实时情况的图片，通过在社交媒体发布信息以获得帮助。社交媒体可以从用户那里获得直接的、有价值的线索，并向官员通报受灾地区、道路封闭、停电等情况。社交媒体还可以收集数据，让受困者在危机时刻显示自己的现状（是否安全），这对应急小组和为受困者担心的朋友及家人都有帮助。政府机构也可以利用这些社交媒体接触目标用户，并提供可访问的大规模灾难预警。
今年9月，美国北卡罗来纳州新伯尔尼市受到飓风佛罗伦萨袭击，造成洪水泛滥。当时，一些没有及时撤离的居民被困家中。
市政府随即在推特上一个致力于确保人员安全抵达的账户——CrowdSource Rescue上发布推文，表示有大约150人等待救援。与此同时，受困的居民也使用推特将他们所在的详细位置以及所需要的帮助发送给救援人员。
不久后，由两个州外联邦紧急事务管理署小组、市消防局和CajunNavy志愿者组成的救援队驾驶船只，协助将被困人员转移到安全地带。
精确定位
如今，定位技术已经变得相当精确，以至于应急人员可以很容易地识别出灾难发生的确切位置——导航应用程序所使用的技术同样可以实现这种有价值的效果。例如，今年，在美国加州雷德丁发生的卡尔大火（Carr Fires）中，官员们使用实时地图中显示的火势蔓延的确切位置，来警告市民注意危险发生的区域。
此外，在突发事件不断发展的情况下，智能手机和物联网设备中的先进的定位技术可以让响应者准确地确定打电话者所处的位置。
这一点尤其重要，因为据估计，仅在美国，如果应急服务采用这种精确定位技术，那么每年就能拯救大约1万人的性命。例如，数据和测绘技术可以向应答者显示，汽车、步行、船只或直升机是否可以抵达呼叫者的位置，且有助于他们规划出实施救援的最佳方式。
精确定位曾在哈维飓风期间的救援中大显身手。当时，一名卡车司机被困在不断上涨的水位中。汽车根本无法接近，只得在无法固定位置的高速公路上用船进行救援。通过数据、测量和测绘技术，救援人员知道了周围水域的深度以及洪水下的道路情况，随即开展了有针对性地救援行动。
显然，在一个数据生成连接设备的时代，重要的不仅仅是收集的数据数量，还有如何管理和分析这些数据。人工智能辅助下的技术和大数据分析正在通过增强预测和准备能力、加快响应时间和提高响应者在资源稀缺时高效运作的能力，来改变救灾工作。当每一秒都很重要的时候，有了正确的数据管理策略，政府就可以更明智地为应对灾难做准备，并改善援助措施。