從哈維颶風和墨西哥大地震到伊爾瑪颶風和哥倫比亞泥石流，2017年堪稱世界范圍內自然災害最多的一年：335場自然災害，9560多萬人受災，9697人死亡，損失高達3350億美元。
然而不幸的是，2018年同樣也是災難性的一年。從西伯利亞寒流肆虐歐洲到美國東海岸各州遭受風暴襲擊，從法國阿爾卑斯省昂特羅訥鎮的雪崩到中國貴州的風雹災害……自然災害以一種“你方唱罷我登場”的姿態在世界各地完成了一年的“巡演”。
由于氣候變化，未來幾年可能會發生更頻繁、影響更大的災難。但在這個災難性的場景中，仍然有一些好消息令人鼓舞：數據分析和尖端技術的普及有望在災難面前挽救生命。
隨著科技變得越來越智能化，相關專業機構和科學家們能夠分析之前未被開發的信息。大數據分析領域不僅可以預測災害路徑，還可以讓有關部門優化準備工作，比如繪制疏散路線、精確定位受災區域以及制定救援策略。通過接受并分析大數據，各個機構可以更快、更有效地應對不可避免的情況。
預測、準備和預防
毫無疑問，每次災難都會提供大量的數據。
從以往的災害中獲取信息，政府機構官員和應急人員可以收集有助于預測未來事故的線索。結合傳感器數據收集、監測和衛星圖像，大數據分析可以對關鍵任務領域進行調查和評估。例如，了解已被洪水淹沒的某一特定區域的信息，以及被洪水淹沒的程度，就可以為確定易發洪水的區域和規劃在何地儲存關鍵的救援資源提供非常有用的基準。
目前，通過人工智能，谷歌正在預測印度的洪水模式，并努力提高應對工作的準確性和精確性。
多年來，谷歌一直通過將聯邦應急管理局等政府機構的警報整合到地圖和搜索等應用程序中，向用戶發出自然災害警告。現在，該公司正在做出自己的預測。作為與印度中央水務委員會合作的一部分，谷歌現在將向該國用戶發布即將發生洪水的警告。這項服務目前只在巴特那地區可用，未來將會擴展到更多地區。
谷歌表示，之所以推出這項服務，是因為每年約有2.5億人受洪水影響，印度占洪水相關死亡人數的20％。為提高對洪水的防范力，該公司正在使用歷史事件數據以及特定區域的河流水位讀數、地形和海拔高度來訓練其人工智能模型。該模型可以創建一個地圖并運行多個模擬來進行預測，該模型可以準確預測可能的洪水事件的位置、時間和嚴重程度。
此外，無人機越來越多地被用來收集數據，用于應對森林大火。而且，科學家們還將最先進的增強現實技術與無人機結合起來，在救援任務中提高關鍵態勢的感知能力。在這方面，以色列的Edgybees公司尤為突出。
Edgybees公司研發了一款針對高速移動平臺的AR技術，搭載這項技術的無人機可以讓操作員在監測設備（手機或平板）上獲得真實場景以外的更加豐富的虛擬信息。提供的額外參數使得操作界面宛如主機游戲一般。
這一技術最早在2017年的伊爾瑪颶風結束后被用于監測及救援，其出色的表現令人印象深刻。在今年11月的美國佛羅里達州邁克爾颶風事件中，該技術再次得到成功應用。
值得一提的是，在邁克爾颶風期間，一對美國夫婦被困，在自家草坪上用樹木拼出“HELP”的字樣被衛星圖像捕捉后獲救的故事，也證明了衛星圖像的價值所在。
受困者實時數據
同樣，通過可穿戴設備和個人技術生成的數據，應急響應人員可以更好地處理突發事件。
例如，可以分析從手機應用程序、智能手表或聯網醫療設備中傳輸的信息，從而有助于優先安排響應與救援。當災難期間接到大量報警電話時，調度員可以根據相關數據（如年齡和疾病）大致判斷打電話求救的人的情況，并就每個案件的緊急程度作出決定。
受困者還可以通過地理標記或時間標簽來創建現場實時情況的圖片，通過在社交媒體發布信息以獲得幫助。社交媒體可以從用戶那里獲得直接的、有價值的線索，并向官員通報受災地區、道路封閉、停電等情況。社交媒體還可以收集數據，讓受困者在危機時刻顯示自己的現狀（是否安全），這對應急小組和為受困者擔心的朋友及家人都有幫助。政府機構也可以利用這些社交媒體接觸目標用戶，并提供可訪問的大規模災難預警。
今年9月，美國北卡羅來納州新伯爾尼市受到颶風佛羅倫薩襲擊，造成洪水泛濫。當時，一些沒有及時撤離的居民被困家中。
市政府隨即在推特上一個致力于確保人員安全抵達的賬戶——CrowdSource Rescue上發布推文，表示有大約150人等待救援。與此同時，受困的居民也使用推特將他們所在的詳細位置以及所需要的幫助發送給救援人員。
不久后，由兩個州外聯邦緊急事務管理署小組、市消防局和CajunNavy志愿者組成的救援隊駕駛船只，協助將被困人員轉移到安全地帶。
精確定位
如今，定位技術已經變得相當精確，以至于應急人員可以很容易地識別出災難發生的確切位置——導航應用程序所使用的技術同樣可以實現這種有價值的效果。例如，今年，在美國加州雷德丁發生的卡爾大火（Carr Fires）中，官員們使用實時地圖中顯示的火勢蔓延的確切位置，來警告市民注意危險發生的區域。
此外，在突發事件不斷發展的情況下，智能手機和物聯網設備中的先進的定位技術可以讓響應者準確地確定打電話者所處的位置。
這一點尤其重要，因為據估計，僅在美國，如果應急服務采用這種精確定位技術，那么每年就能拯救大約1萬人的性命。例如，數據和測繪技術可以向應答者顯示，汽車、步行、船只或直升機是否可以抵達呼叫者的位置，且有助于他們規劃出實施救援的最佳方式。
精確定位曾在哈維颶風期間的救援中大顯身手。當時，一名卡車司機被困在不斷上漲的水位中。汽車根本無法接近，只得在無法固定位置的高速公路上用船進行救援。通過數據、測量和測繪技術，救援人員知道了周圍水域的深度以及洪水下的道路情況，隨即開展了有針對性地救援行動。
顯然，在一個數據生成連接設備的時代，重要的不僅僅是收集的數據數量，還有如何管理和分析這些數據。人工智能輔助下的技術和大數據分析正在通過增強預測和準備能力、加快響應時間和提高響應者在資源稀缺時高效運作的能力，來改變救災工作。當每一秒都很重要的時候，有了正確的數據管理策略，政府就可以更明智地為應對災難做準備，并改善援助措施。