地理信息技术在防灾减灾中的应用与发展一、引言：防灾减灾与地理信息技术的时代关联随着全球气候变化加剧，暴雨、台风、地震、滑坡等自然灾害频发，对人类生命财产安全和生态环境造成严重威胁。据联合国减灾署统计，2000-2023年全球因自然灾害导致的经济损失超3万亿美元，年均受灾人口超1.5亿。传统防灾减灾手段因数据获取滞后、分析效率低、决策响应慢等局限，难以应对复杂多变的灾害形势。而地理信息技术（GIS、RS、GPS及北斗系统等）凭借“空间感知-数据整合-智能分析-精准服务”的技术链，成为现代防灾减灾体系的核心支撑，推动灾害应对从“被动救灾”向“主动防控”转型。二、地理信息技术的核心体系与防灾减灾适配性地理信息技术是集空间探测、数据处理、分析决策于一体的技术集群，其核心组成包括遥感（RS）、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）及中国自主研发的北斗卫星导航系统（BDS），四者在防灾减灾中形成功能互补的技术网络。（一）遥感技术（RS）：灾害信息的“空中眼睛”RS通过卫星、无人机等平台搭载光学、雷达传感器，实现对地球表面的宏观、动态监测。其优势在于：一是大范围实时观测，如高分三号卫星可穿透云雨，对台风云系、洪涝淹没区进行24小时监测，分辨率达1米；二是多维度数据获取，通过红外遥感可监测地表温度异常（预警火山活动），雷达干涉测量（InSAR）能捕捉毫米级地壳形变（预警地震、滑坡）；三是快速灾情反演，灾害发生后数小时内即可生成灾情影像，为应急决策提供一手数据。例如2021年河南特大暴雨期间，高分卫星单日获取30余景灾区影像，精准识别出郑州、新乡等地的积水范围和道路中断点。（二）地理信息系统（GIS）：灾害决策的“智能大脑”GIS以空间数据库为基础，通过空间分析算法实现数据整合与可视化表达，核心作用包括：一是风险评估建模，整合地形、地质、气象、人口等多源数据，构建灾害风险区划图，如中国地质调查局基于GIS制作的《全国滑坡灾害风险图》，将全国划分为高、中、低风险区，为防灾部署提供依据；二是动态预案生成，针对不同灾害类型（如洪水、地震），GIS可模拟灾害影响范围，自动生成疏散路线、救援站点布局方案；三是灾情动态管理，通过搭建“空天地”一体化数据平台，实时更新灾情数据（如受灾人口、房屋损毁数），为指挥决策提供动态支撑。（三）卫星导航系统（GPS/BDS）：灾害定位的“精准坐标”GPS与北斗系统（BDS）凭借高精度定位能力，在防灾减灾中发挥关键作用：一是地质灾害监测，通过在滑坡、泥石流隐患点布设GNSS监测站，实时获取地表位移数据，当位移超过阈值时自动预警，如四川雅安芦山县的滑坡监测网络，通过BDS实现毫米级位移监测，成功预警3次小型滑坡；二是应急救援定位，救援人员携带BDS终端可实时传回位置信息，便于指挥中心调度，尤其在通信中断区域，BDS短报文功能可直接传递灾情与救援需求，2023年甘肃积石山地震中，BDS短报文为偏远灾区提供了关键通信支持；三是灾害损失评估，通过GPS/BDS定位结合无人机航拍，可精准测量受灾区域面积、房屋损毁数量，为灾后重建规划提供数据支撑。三、地理信息技术在防灾减灾各环节的具体应用地理信息技术贯穿灾害“监测-预警-应急-重建”全流程，通过技术融合实现防灾减灾效能最大化。（一）灾害监测：从“被动发现”到“主动感知”在灾害发生前，地理信息技术可实现对灾害前兆的精准捕捉：气象灾害监测：中国气象局利用风云四号卫星（RS）结合GIS气象模型，实现台风路径预测精度提升至24小时误差小于100公里，暴雨预警提前量达6-12小时；通过RS监测地表植被覆盖度、土壤湿度，结合GIS分析干旱风险，为农业抗旱提供指导。地质灾害监测：自然资源部构建的“全国地质灾害监测预警系统”，整合InSAR（RS）、GNSS（BDS）、雨量站数据，通过GIS建立预警模型，对全国1.2万个高风险隐患点进行实时监测，2022年共发布预警信息1.8万条，避免人员伤亡超3000人。水文灾害监测：水利部门通过RS监测江河湖库水位变化，结合GIS水文模型模拟洪水演进过程，如长江流域的“数字孪生长江”平台，可实时模拟洪水淹没范围，为三峡水库调度提供决策支持。（二）灾害预警：从“经验判断”到“数据驱动”地理信息技术推动预警从“定性”向“定量”转变：精细化预警区划：基于GIS将区域划分为“网格单元”（如1km×1km），结合RS获取的地形、土地利用数据与气象预测数据，实现“一网格一预警”，如广东省的台风预警系统，可针对不同网格发布“停课、停工、停业”三级预警，提升预警精准度。多渠道预警发布：通过GIS将预警信息与行政区划、人口分布数据关联，自动推送至受影响区域的手机用户、应急广播系统，结合RS获取的交通干线数据，提醒车辆绕行危险路段，2023年台风“杜苏芮”期间，福建省通过该模式实现预警信息覆盖率达98%，疏散群众超50万人。（三）应急响应：从“无序救援”到“精准调度”灾害发生后，地理信息技术为应急救援提供“可视化指挥”：灾情快速评估：灾害发生后1-3小时内，RS可获取灾区影像，通过GIS与历史数据对比，快速识别房屋损毁、道路中断、人员被困区域，如2020年新冠疫情期间，利用RS监测武汉方舱医院建设进度，结合GIS分析医疗资源分布，为物资调配提供支持；2021年山西洪涝灾害中，通过RS识别出120处道路中断点，GIS自动规划绕行路线，保障救援车辆通行。救援力量调度：搭建“应急指挥GIS平台”，整合救援队伍位置（BDS）、受灾点分布（RS）、物资储备点数据，实时显示救援力量与灾情匹配情况，指挥中心可通过平台直接调度附近救援队伍，缩短响应时间。如河南暴雨期间，该平台实现救援力量调度效率提升40%，平均救援响应时间从2小时缩短至45分钟。（四）灾后重建：从“粗放规划”到“科学布局”在灾后恢复阶段，地理信息技术为重建提供精准数据支撑：损失评估与规划：通过RS获取灾后影像，结合GIS叠加人口、土地利用、基础设施数据，精准计算受灾面积、房屋损毁数量、经济损失，为重建规划提供依据。如汶川地震后，利用RS与GIS绘制的“灾后重建规划图”，明确了城镇布局、交通线路重建方案，避免在地质灾害隐患区选址。重建进度监测：通过RS定期获取重建区域影像，结合GIS对比分析，实时监测房屋重建、道路修复、生态恢复进度，确保重建工作按计划推进。如玉树地震后，通过季度RS监测，及时发现2处重建点位于滑坡隐患区，调整了建设方案。四、典型案例：地理信息技术防灾减灾的实践成效（一）四川雅安芦山地震（2022年）芦山县是地质灾害高发区，当地布设了由20个BDS监测站组成的滑坡监测网络。2022年6月，监测数据显示某滑坡体单日位移达15毫米，通过GIS分析判断滑坡风险等级为“红色预警”，当地政府立即组织群众疏散。3天后该区域发生滑坡，未造成人员伤亡。同时，地震发生后2小时，高分卫星传回灾区影像，GIS快速识别出3处道路中断点和5个受灾村庄，指挥中心据此调度救援队伍，首批救援物资在6小时内送达灾区。（二）河南郑州“7・20”特大暴雨（2021年）暴雨期间，郑州市部分区域通信中断，救援人员通过BDS短报文功能传递灾情信息；高分卫星每2小时获取一次灾区影像，GIS平台实时更新积水范围，结合交通数据生成“积水路段分布图”，通过导航软件推送给市民；同时，利用GIS分析学校、医院等重点区域的积水情况，优先调度抽水设备，保障公共设施安全。此次灾害中，地理信息技术为疏散群众、救援调度提供了关键支持，减少了人员伤亡和财产损失。五、面临的挑战与未来发展趋势（一）当前面临的主要挑战数据共享壁垒：不同部门（气象、水利、自然资源）的数据标准不统一，存在“数据孤岛”，如气象部门的降雨数据与自然资源部门的地质数据难以实时共享，影响预警模型精度。基层应用能力不足：部分偏远地区（如西部山区）缺乏专业技术人员，GIS、RS设备操作难度大，导致技术应用“最后一公里”受阻。极端灾害应对能力有限：在强台风、特大地震等极端灾害中，RS卫星可能受云层遮挡、传感器故障影响，数据获取存在延迟；GIS模型对复杂灾害链（如地震引发滑坡、洪水）的模拟精度仍需提升。（二）未来发展趋势技术融合智能化：结合人工智能（AI）与大数据技术，提升灾害预测精度，如利用AI分析RS影像，自动识别灾害隐患点；通过大数据挖掘历史灾害数据，优化GIS预警模型，实现“灾害链”动态模拟。终端应用大众化：开发轻量化GIS/RS应用（如手机APP），让公众可实时查询灾害预警信息、疏散路线，参与灾情上报（如通过APP上传积水、滑坡照片），形成“全民防灾”格局。北斗系统深度应用：依托BDS的短报文、高精度定位优势，构建“天地一体”应急通信网络，在无地面通信的灾区实现“定位-通信-救援”一体化，同时推动BDS与RS、GIS的深度融合，提升技术协同效能。国际合作常态化：通过共享遥感卫星数据、联合开发防灾模型，应对全球性灾害（如厄尔尼诺引发的多国洪涝），如中国与东盟国家合作建立“台风监测预警平台”，共享风云卫星数据，提升区域防灾能力。地理信息技术以其“空间感知、数据整合、智能分析”的核心优势，已成为现代防灾减灾体系的“核心引擎”，在灾害监测预警、应急响应、灾后重建等环节发挥着不可替代的作用。从河南暴雨中的实时调度到甘肃地震中的通信支撑，从地质灾害的毫米级监测到台风路径的精准预测，地理信息技术不断推动防灾减灾向“科学化、精准化、智能化”转型。面对日益复杂的灾害形势，未来需进一步打破数据壁垒、提升基层应用能力、推动技术融合创新，让地理信息技术更好地服务于“人民至上、生命至上”的防灾减灾目标，为构建韧性社会、保障人类可持续发展提供坚实技术支撑。
