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物聯(lián)網(wǎng)在災(zāi)害管理中的使用可以幫助我們預(yù)測災(zāi)害，在早期向當(dāng)局發(fā)出警報(bào)，并拯救受災(zāi)害影響的人員，從而有可能挽救生命、財(cái)產(chǎn)和資源。

大多數(shù)自然災(zāi)害是不可避免的。這些災(zāi)害不僅對我們的財(cái)產(chǎn)和其他資源造成重大損失，而且也對人類生命造成重大損失。無論是澳大利亞叢林大火、颶風(fēng)伊代，還是不穩(wěn)定的印度季風(fēng)，這些事件都帶來了巨大的損失。同樣，人為錯誤，會導(dǎo)致像切爾諾貝利核電站爆炸這樣的人為災(zāi)難。我們一直依靠政府的災(zāi)害管理機(jī)制來處理這些事件，但是，災(zāi)害管理一直是一個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)槲覀兺炀染謩莸呐偸窃谀撤N程度上達(dá)不到要求。物聯(lián)網(wǎng)可以協(xié)助災(zāi)害管理技術(shù)，以最大限度地減少自然災(zāi)害造成的損害。它甚至可以從一開始就阻止人為災(zāi)難的發(fā)生。物聯(lián)網(wǎng)在災(zāi)害管理中的使用有助于將我們當(dāng)前被動的災(zāi)害管理方法轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃臃椒ā?/p>

當(dāng)前災(zāi)害管理中的應(yīng)對模式

我們目前的災(zāi)害管理技術(shù)在很大程度上是被動的，這意味著我們只有在災(zāi)難發(fā)生后才采取行動。此外，災(zāi)害管理流程效率低下。災(zāi)害管理團(tuán)隊(duì)，無論他們的響應(yīng)速度有多快，都會在執(zhí)行救援過程中浪費(fèi)寶貴的時(shí)間。還有一些溝通上的延遲會讓情況變得更加糟糕。此外，還有可能危及災(zāi)害管理人員的生命。有些人甚至可能會在拯救他人的同時(shí)失去生命。物聯(lián)網(wǎng)的引入旨在最大限度地減少這些風(fēng)險(xiǎn)，并在可能的情況下首先避免災(zāi)害的發(fā)生。

災(zāi)害管理中的物聯(lián)網(wǎng)模式

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有將被動災(zāi)害管理技術(shù)轉(zhuǎn)化為預(yù)測性災(zāi)害管理技術(shù)的能力。傳感器、機(jī)器人和無人駕駛車輛等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的使用有助于更好地防備和應(yīng)對地震、洪水和野火等自然災(zāi)害。它還可以幫助避免人為災(zāi)難，例如反應(yīng)堆爆炸。物聯(lián)網(wǎng)可用于災(zāi)害管理的以下目的：

▲監(jiān)測地震活動

智能傳感器可以附著在建筑物、橋梁和其他地方。這些設(shè)備可以收集和分析數(shù)據(jù)，以幫助監(jiān)測地震活動。如果這些設(shè)備識別出預(yù)測地震的模式，它們可以第一時(shí)間在移動設(shè)備上向個(gè)人和政府當(dāng)局發(fā)送警報(bào)。同樣，這些設(shè)備可以連接到公共廣播系統(tǒng)，以提醒個(gè)人并指導(dǎo)他們采取必要的措施。因此，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以幫助挽救生命并最大限度地減少救援措施的成本。它們還可以使緊急服務(wù)人員的救援行動更加容易。例如，已經(jīng)開發(fā)了一個(gè)免費(fèi)的移動應(yīng)用程序，它使用加速度傳感器來預(yù)測地震。如果大量移動設(shè)備記錄了與地震相關(guān)的信號，就會向個(gè)人和當(dāng)局發(fā)出警報(bào)。該應(yīng)用程序利用人工智能技術(shù)進(jìn)行運(yùn)行，可以識別里氏5級以上的地震。

▲抗擊森林火災(zāi)

我們都知道亞馬遜森林火災(zāi)、加利福尼亞野火和最近的澳大利亞野火等森林火災(zāi)造成的損失。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以幫助避免此類事件或提醒當(dāng)局，以便盡早控制此類事件。物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以附著到樹上以監(jiān)測溫度、濕度和二氧化碳水平等參數(shù)。它們可以幫助及早發(fā)現(xiàn)野火并迅速向當(dāng)局發(fā)出警報(bào)。這有助于在早期阻止火勢蔓延。借助設(shè)備的 GPS 坐標(biāo)，消防員可以輕松定位火災(zāi)區(qū)域。因此，他們可以迅速采取適當(dāng)?shù)拇胧４送猓绻盎鹨呀?jīng)達(dá)到直接人為干預(yù)存在風(fēng)險(xiǎn)的程度，則可以使用無人駕駛車輛來控制局勢。

▲保護(hù)發(fā)電廠

與自然災(zāi)害相比，人為災(zāi)難的破壞性甚至更大。切爾諾貝利事件就是這種災(zāi)難性事件的一個(gè)典型例子。為了避免任何此類事件，可以使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器持續(xù)收集有關(guān)危險(xiǎn)環(huán)境中各種參數(shù)的數(shù)據(jù)。人工智能系統(tǒng)和數(shù)據(jù)記錄工具可以幫助檢測任何異常。這些數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)記錄和分析，從而有助于阻止即將發(fā)生的重大災(zāi)難。可以對物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行編程，通過向當(dāng)局提供詳細(xì)警報(bào)來提醒當(dāng)局任何故障。同樣，系統(tǒng)也可以編程為自動關(guān)閉操作，以防檢測到工作操作中的任何故障。

▲救人

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以幫助搜救行動。它們可以幫助定位和救援因地震、洪水、颶風(fēng)和其他災(zāi)害而被困的人員。例如，GPS 傳感器可以為救援隊(duì)提供到達(dá)該位置的最短路線信息。借助智能交通管理系統(tǒng)，可以清除交通，以避免救援人員在途中遇到任何延誤。一旦到達(dá)災(zāi)難現(xiàn)場，無人駕駛車輛可用于遠(yuǎn)程掃描該區(qū)域。它們可用于到達(dá)人類難以找到的地方，例如在地震中定位被困在瓦礫中的人。同樣，遙控機(jī)器人可用于協(xié)助人力進(jìn)行救援行動。它們可用于清除救援隊(duì)路徑上的障礙物，例如碎塊，甚至可以到達(dá)人類無法到達(dá)的地方并幫助人們。例如，配備攝像頭、GPS 和 AI 技術(shù)的無人駕駛車輛可用于在洪水或其他危及生命的緊急情況下營救被困住的人們。如果無法進(jìn)行救援，它們還可用于通過遙控車輛提供臨時(shí)醫(yī)療援助和必需品。

規(guī)劃未來

人工智能和數(shù)據(jù)分析工具可用于預(yù)測分析。這些工具有助于更準(zhǔn)確地預(yù)測災(zāi)難的類型、嚴(yán)重程度和發(fā)生時(shí)間。因此，當(dāng)局和救援人員將更好地準(zhǔn)備采取適當(dāng)?shù)拇胧Ｍㄟ^預(yù)測分析，可以大大減少財(cái)產(chǎn)和人員生命方面的損失。同樣，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也可以用來改進(jìn)人工災(zāi)害管理技術(shù)，以幫助降低救援人員的風(fēng)險(xiǎn)暴露。可以利用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備為災(zāi)害管理人員提供培訓(xùn)。可以使用這些技術(shù)模擬各種現(xiàn)實(shí)生活場景，以訓(xùn)練個(gè)人采取適當(dāng)?shù)男袆印＿@些設(shè)備有助于將傳統(tǒng)培訓(xùn)課程中造成的風(fēng)險(xiǎn)和傷害降到最低，并提高培訓(xùn)課程的有效性。

你無法阻止某些災(zāi)難的發(fā)生，但你可以更好地準(zhǔn)備應(yīng)對它們。物聯(lián)網(wǎng)有助于克服目前在災(zāi)害管理程序中使用被動方法的效率低下問題。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備甚至可以幫助完全避免由于人為錯誤而造成的危機(jī)。考慮到物聯(lián)網(wǎng)帶來的所有好處和改進(jìn)，世界各國政府需要增加物聯(lián)網(wǎng)在災(zāi)害管理中的使用。人工智能、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的進(jìn)步將有助于進(jìn)一步提高物聯(lián)網(wǎng)在災(zāi)害管理方面的能力，這將使災(zāi)難響應(yīng)更加有效，從而有助于最大程度地減少損失。