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雷达卡
预测分析工具是检测自然灾害的关键资产。与其他天气检测传感器相比，它们具有更高的精度，可以检测到即将来临的灾难的早期迹象，以防止像 2016 年发生的那样的错误。
2016 年 9 月 28 日，天气传感器检测到一场风暴正在小安的列斯群岛向西移动。风暴是一类威胁，令人担忧但可控。
在 24 小时内，威胁级别从 1 级增加到 5 级，将风暴变成飓风。
这场名为飓风马修的飓风将继续在加勒比海和美国东南部造成巨大破坏，最终于 10 月 8 日登陆南卡罗来纳州，并造成无法估量的破坏。（“马修”这个名字最终会因为造成的损失而退役）。
国家环境信息中心 (NCEI) 估计，财产损失超过 103 亿美元。虽然世界宣明会评估小组估计，海地西南部失去了超过 80-90% 的住房，但对主食作物造成的损害需要（当时）五年才能恢复。飓风造成的破坏是巨大的。
然而，让地方和国家政府特别担心的是自然灾害的数量不断增加。
研究表明，自然灾害的数量正在增长——统计数据表明，2020 年发生的自然灾害数量为 416 起，而 2016 年发生了 411 起自然灾害（马修飓风摧毁了海地和加勒比大部分地区的那一年）。
比这个数字更令人担忧的是自然灾害的频率。仅在 2020 年前六个月，全球就记录了超过 207 起灾难。
这些灾难代价高昂（全球损失估计为 710 亿美元），而且正如飓风马修所显示的那样，很难预测。
在如此动荡的环境中，地方和国家政府需要的是能够帮助他们更好地预测这些毁灭性事件的工具。
预测自然灾害的能力将使他们能够计划应急响应和程序，以减轻这些事件造成的损害。
这就是预测分析工具发挥关键作用的地方。
预测数据工具可以改进气象学家在自然天气现象演变成灾难时做出更准确的预测。
预测分析工具和自然灾害背后的科学
秘诀在于大数据。以前的自然灾害已经产生了大量可以提取的信息，例如降雨量、风级和天气模式。
预测分析软件工具可以收集、清理和分析这些数据，以获得对自然灾害的有用见解。这使气象部门能够更好地发现任何天气现象的早期预警信号，因此他们将知道一级降雨是否会变成五级风暴。
分析平台内的机器学习算法可以收集和分析数据。提供的数据越多，系统对自然灾害和正常天气之间差异的理解就越深。
当正常天气现象发生时，数据分析平台可以研究天气模式并将其与之前自然灾害的数据进行比较。如果当前的天气模式与之前的数据结果相符，则表明灾难即将来临。
这是无价的，因为气象学家可以使用预测分析工具来改进检测自然灾害的过程。他们可以更快地检测到早期预警信号，使他们能够及时准确地拨打电话，防止出现类似于飓风马修斯时发生的错误。
分析工具可以改善其他领域的天气检测，例如，改进预警系统以提高准确性。
更好的自然灾害实践有利于与灾害管理相关的其他领域，例如应急响应和救灾。地方和国家政府可以改进救济措施和响应协议，因为他们会知道什么是紧急情况，什么不是。
利用分析平台为未来做准备
研究显示出一种令人不安的趋势，即由于气候变化，自然灾害的频率正在增加。虽然地方和国家政府无法在一夜之间消除这一发展背后的原因，但他们可以改进其响应程序和救灾措施，以减轻这些灾害造成的损害。
预测分析工具可以通过改进检测方法来帮助实现这一目标，因为分析平台从以前的数据源中提取数据以改进检测过程并消除可能影响自然灾害检测准确性的不确定性。
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