综述：大型语言模型在灾害管理中的跨学科应用

（编辑推荐）这篇综述系统评估了大型语言模型（LLM）在灾害管理全周期（检测、跟踪、分析、行动）的应用，提出"3M"框架（多模态数据融合、多源信息验证、多智能体协作），为解决传统AI在灾害信息处理中的局限性提供了创新路径。

　　

Abstract

自然灾害的复杂时空动态和级联效应正对全球应急管理系统提出前所未有的挑战。2023年全球自然灾害造成的经济损失高达3800亿美元，凸显了灾害管理的紧迫性。传统AI方法在灾害建模中存在两大局限：依赖高质量训练数据（灾害事件本身具有罕见性）和缺乏情境化输出能力。大型语言模型（LLM）通过跨模态语义推理、知识图谱约束的实体提取和先进代码生成等技术，能够有效克服灾害场景中的信息模糊性挑战。

Introduction

从气候相关灾害（飓风、洪水、干旱）到地质现象（地震、塌方、滑坡），这些事件产生的多维影响威胁着人类和关键基础设施。以应急疏散为例，需要同时考虑疏散路线特征、动态驾驶条件、脆弱人群特殊需求等多变量。气候变化模式、局部环境条件和人群脆弱性差异进一步加剧了灾害建模的不确定性。

数字孪生技术通过实时数据模拟形成迭代反馈循环，但现有监测技术存在明显局限：环境传感器网络覆盖有限，遥感系统在恶劣天气下效能降低。灾害协调面临四大信息处理挑战：社交媒体非正式语言表达、机构报告格式异构、事件类型多样性，以及跨利益相关方知识整合难题。

Challenges in managing disaster information

传统自然语言处理（NLP）面临三重挑战：

1. 数据特性：灾害通信包含非结构化文本（如社交媒体中的"水位涨到二楼"）、多语言内容和多模态数据（卫星图像+文字报告）
2. 处理要求：需要实时分析动态演变事件，同时保持领域专业性（如区分"烈度"和"震级"）
3. 部署需求：必须在资源受限环境中运行，且输出需适配不同专业背景的决策者

Detection

LLM在灾害检测中展现出三大优势：

1. 消息筛查：GPT-4对灾害相关推文的分类F₁分数达0.92，显著优于传统BERT模型
2. 事件验证：通过知识图谱约束的实体提取技术，将误报率降低37%
3. 多模态融合：CLIP模型整合卫星图像和文本报告，使洪水检测时效性提升40%

Broadening the roles of LLMs

当前LLM应用存在三个显著断层：

1. 73%研究集中在响应阶段，仅9%涉及减灾准备
2. 跨利益相关方整合不足，特别是弱势群体需求表达
3. 情境感知数据向可操作洞察转化效率低下

Conclusion

提出的"3M"框架包含：

1. 多模态数据融合：整合卫星遥感、IoT传感器和社交媒体
2. 多源信息验证：建立区块链辅助的真相发现机制
3. 多智能体协作：协调无人机群、机器人救援队和人类指挥系统

该框架显著提升了灾害全周期管理的两个核心指标：灾情评估时效性（平均提升58%）和跨部门协作效率（资源调配速度提高42%）。未来发展方向包括：建立灾害专用LLM预训练语料库、开发边缘计算部署方案，以及完善伦理审查机制。