森林大火、水災、地震四起 AI如何提醒人類地球快「生病」?

森林大火、水災、地震四起 AI如何提醒人類地球快「生病」?
極端氣候劇烈變化下,各地森林大火接踵而至。圖片來源:Shutterstock
2019-08-23
文・曾彥菁
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北極圈大火稍歇,亞馬遜森林大火接踵而起。極端氣候劇烈變化,科學家們正借用AI的力量,預測與避免大型災害。

2017年瑪莉亞颶風重創波多黎各,造成4600人死亡,也改變了當地的自然環境。哥倫比亞大學生態與演化教授烏里亞特(Maria Uriarte),想了解風災後植被的變化情形,但是靠著人眼觀察能做到的有限。

烏里亞特教授研究環境變化。(圖片來源/https://uriartelab.org/forest-disturbance-and-regrowth/

「每個地區的情況都是多變的,我研究了一塊區域,但我怎麼知道我沒調查過的地方狀況會是相似的?」因此烏里亞特尋求AI與演算法的協助,用科技的力量找出自然界變化的模式。她將植被的生長數據,與颶風前的環境照片輸入,讓AI計算出不同物種的植被擴散情形。

「在風災中,有輸家也有贏家,經過長久的時間下來,贏家植物將更加佔據自然環境中。」從分析結果來看,當地的棕櫚樹就在風災中屹立不搖,反而越長越多。

烏里亞特認為在環境預測方面,AI擁有巨大的潛力,能協助我們在極端氣候的變化下,提前掌握環境的改變情形,進而找出相關的應對之道。

Google洪水預測系統,準確率達90%

7月10日,Google在東京舉辦的「Solve with AI」機器學習論壇,分享了以AI預測水災的系統技術,準確度高達90%,將可幫助每年2.5億遭受洪災之苦的人們提早預防與逃難。

負責專案的軟體工程經理尼沃(Sella Nevo)分享,Google以衛星製作出高解析度的地形圖,以及即時動態的河流流量,精準掌握水力狀態,並且預測洪水影響的範圍,哪裏是可以逃生的去處。

Google的水災預測系統。(圖片來源/ABS-CBN NEWS

「我們做這項工作的原因,就是希望能給民眾水災預警,藉此保護他們,並且致力於給他們更多資訊,以提早釋出警告。」尼沃表示。

根據Google提供的數據顯示,從1995到2015年,全球共有23億人受洪災影響、6.6億人遭遇暴風雨、11億人受乾旱所苦,以及800萬人被土石流與森林大火侵襲。

Google的預測系統已經在印度巴特納(Patna)地區試用,可達到90%的精準預測度。系統曾在2018年9月發送洪水警訊給當地民眾,結果確實高度反映了水災實況。

Google正積極整合他們的搜尋系統、全球地圖,以及Android作業系統,並且與各國政府部門合作,要讓AI的災害預防效益最大化。

AI繪製森林地形與植被圖,預測火災風險區

2018年11月發生在加州天堂市(Paradise)的森林大火,就造成86人喪生,總燃燒面積達189萬英畝。

有鑑於此,一家位於舊金山的公司SilviaTerra,就運用AI進行森林測繪,為規劃人員提供地形與植被資訊,幫助降低火災風險。

SilviaTerra團隊將衛星數據和空中影像、激光掃描等技術結合,測量出植被的生長情況。首席生物統計學家龐德(Nan Pond)分享:「我們將森林的地面測繪,與大量的遙感信息、地形數據結合,在很大範圍內對樹木的大小和種類進行精確估計。」

一旦地圖繪製完成,演算法就能找出火災風險最高的區域。

紅色區域為高火災風險區。(圖片來源/BBC

包含每個地區樹木的密度、種類和大小,都是影響火災發生率的關鍵。舉例來說,松樹類樹木就比其他樹木更易燃,因為它本身的含油量比較高,其葉子的形狀與密度也都會影響。

目前該公司分析了加州天堂市周圍的森林地圖,當局可針對火災風險較高的地區,提前設置防火線與其他預防措施。

歷年餘震資料分析,助找出地震運作模式

而除了水災與火災外,要預報地震、火山爆發等災害就相對困難許多。雖然至今仍無法事先預測地震的發生,但已有團隊運用AI計算餘震的發生率。

2018年哈佛大學與Google團隊合作開展一項研究,將日本2011年大地震在內,共199起大地震以及13,000次餘震的數據,輸入一個神經網絡;並將災區按照5乘5公里的區塊劃分,每一區塊作為一個獨立的區域,分析出餘震的可能性,以此預測主震一年後餘震發生的機率。

餘震的影響有時可能比主震還大。比如2010年9月紐西蘭基督城發生的7.1級大地震,規模雖大但震源離城市較遠,未造成任何傷亡;但5個月後一場6.3級的餘震,因震央距離城市更近,就造成了185人死亡。

「透過機器演算,我們將有機會理解複雜的成因背後,引發地震的機制到底為何,」新墨西哥的地震學家楚格曼(Daniel Trugman)期待。

不過面對氣候變遷,AI與演算法雖然能幫助人類掌握狀況,但也有科學家提醒不要過度依賴這項工具

「當越來越多人使用AI與演算法,我們越有可能找出解方,不過最重要的仍是『社會性的解決辦法』,像是我們生活的方式、政府預算的花費,還有加強實際行動的合作。」非營利組織A.I. for Good執行長哈德森(James Hodson)對紐約時報說,也提醒了我們解決的根本之道。

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