技术赋能龙卷风灾后恢复

2011年春季，密苏里州乔普林市遭受一场EF5级龙卷风重创，估计风速超过200英里/小时。这场风暴导致161人死亡，1000多人受伤，约8000栋住宅和商业建筑受损或被毁。龙卷风在城市人口密集的中南部地区撕开一条一英里宽的破坏带，留下绵延数英里的破碎瓦砾，造成超过20亿美元的损失。

龙卷风的强风通常超出大多数住宅和商业建筑的设计承受极限。传统的灾后损害评估方法可能需要数周甚至数月，延误了应急响应、保险理赔和长期重建工作。

德州农工大学的新研究可能改变这一局面。在土木与环境工程系副教授兼扎克里职业发展教授II Maria Koliou博士的领导下，研究人员开发出一种新方法，该方法结合遥感技术、深度学习和修复模型，以加速建筑物损害评估并预测龙卷风灾后的恢复时间。一旦获得灾后图像，该模型能在不到一小时内生成损害评估和恢复预测。

研究人员将模型发表在《可持续城市与社会》期刊。

合著者、德州农工大学土木工程博士生Abdullah Braik表示："人工现场检查劳动强度大且耗时，常常延误关键响应工作。我们的方法利用高分辨率传感影像和深度学习算法，在数小时内生成损害评估，立即为急救人员和政策制定者提供可操作情报。"

该模型不仅能评估损害——还能帮助预测维修成本并估算恢复时间。研究人员通过将深度学习技术（一种人工智能）与先进的恢复模型相结合，可以评估不同情境下的时间线和成本。

Braik说："我们的目标是为决策者提供近乎即时的损害评估和概率性恢复预测，确保资源高效公平分配，特别是对最脆弱的社区。这实现了灾后的主动决策。"

工作原理

研究人员整合了三种工具构建模型：遥感技术、深度学习和修复建模。

遥感利用来自美国国家海洋和大气管理局(NOAA)等来源的高分辨率卫星或航空影像，显示大范围的受灾程度。

Braik指出："这些影像至关重要，它们提供受灾区域的宏观视角，可实现快速的大规模损害检测。"

深度学习自动分析这些影像以精确识别损害严重程度。该人工智能在灾害发生前通过分析数千张历史事件图像进行训练，学习识别可见的损害迹象，如坍塌的屋顶、缺失的墙壁和散落的碎片。随后模型将每栋建筑分类为无损伤、中度损伤、严重损毁或完全摧毁等类别。

修复建模利用历史恢复数据、建筑与基础设施详情及社区因素（如收入水平或资源获取途径），估算在不同资金或政策条件下，住宅和社区可能需要的恢复时间。

当这三种工具结合时，该模型能快速评估损害，并为受灾社区预测短期和长期的恢复时间线。

Braik表示："最终，这项研究弥合了快速灾害评估与战略性长期恢复规划之间的差距，为提升龙卷风灾后韧性提供了基于风险且切实可行的框架。"

模型验证

Koliou和Braik采用2011年乔普林龙卷风的数据验证模型，因其规模巨大、强度极高且具备高质量的灾后信息。该龙卷风摧毁了数千栋建筑，形成多样化数据集，使模型能在不同结构损伤级别上进行训练和测试。详细的地面损害评估为验证模型损伤分级准确性提供了可靠基准。

Braik指出："最有趣的发现之一是，除了高精度检测损伤外，我们还能估算龙卷风的轨迹。通过分析损伤数据，我们重建的龙卷风路径与历史记录高度吻合，为该事件本身提供了宝贵信息。"

未来方向

研究人员正致力于将该模型应用于飓风、地震等其他灾害，前提是卫星能检测到损伤模式。

Braik解释道："模型泛化能力的关键在于使用特定灾害的历史图像进行训练，使其学习各类事件特有的损伤模式。我们已用飓风数据测试模型，结果显示其适应其他灾害的前景良好。"

研究团队相信该模型对未来灾害响应至关重要，可帮助社区更快速高效地恢复。团队计划将该模型扩展到损害评估之外，纳入恢复进度的实时更新及长期恢复追踪。

他表示："这将实现更具动态性和信息化的决策过程。我们的目标是创建一个可靠工具，提升灾害管理效率并支持更快的恢复工作。"

该技术有望通过提供近乎即时的评估和恢复预测，彻底改变应急官员、保险公司和政策制定者在风暴过后关键数小时及数天内的响应方式。

本研究由国家科学基金会资助。