面對無情的颱風、地震和洪水，台灣已建立全球最先進的災害應變系統之一，結合尖端AI技術與數十年的實戰經驗，以保護人民生命和基礎設施。

本文中譯版由關鍵評論網提供
譯：柯若德

2024年4月3日，台灣遭遇了自1999年以來最強烈的地震，造成至少18人死亡，超過1100人受傷。然而，若非該島嚴格的抗震建築法規和先進的災害應變系統，傷亡可能更為慘重。

相比之下，2023年2月襲擊土耳其和敘利亞的7.8級地震奪走了超過55000條生命，近130000人受傷，引發了對土耳其「建築特赦（construction amnesty）」法律的強烈抨擊，該法律為超過700萬座原本非法建造的建築提供了居住許可。

台灣對自然災害並不陌生，颱風和暴雨是人們生活的常態，根據中央氣象署資料，台灣每年經歷約700至2000次可感知地震。隨著氣候變遷加劇極端天氣，這些危害與台灣的地震活動日益交織，讓她成為全球最易發生災害的地區之一。

為應對這些挑戰，台灣已發展出一套強大的系統，包含技術創新、快速資訊傳播、精細規劃和協調的跨部門溝通。社區韌性和實地專業知識進一步強化了該島應對這些挑戰的能力。這讓台灣不僅是被動應對，更能在危機面前調適。

警覺性固然重要，但真正的韌性在於主動做好準備。台灣將人工智慧整合到災害應變和預防系統中，AI驅動技術增強了早期預警能力，精簡緊急協調工作，並優化資源部署，確保台灣維持準備狀態，使其防災準備在全球名列前茅。

作為全球半導體設計和製造的領導者，台灣具備獨特條件來投資並受益於驅動AI預測模型的日益強大晶片。

根據水利署資料，去年7月，行政院核准了一項30.9億新台幣（9410萬美元）的計畫，利用AI管理颱風和其他天氣事件帶來的洪水風險。該計畫包括虛擬災害模擬，評估潛在情境並策略性地將救援資源——從食品援助到人員和設備——部署到最需要的地方。

最關鍵的是，AI增強了早期預警系統，為政府機構提供更準確、及時的災害預測。

例如，據路透社報導，2024年9月熱帶風暴貝碧佳逼近時，台灣氣象預報員使用AI模型預測其路徑和強度，使當局能有效地為社區做好準備。AI模型還可以分析地震數據以識別可能發生在地震前的模式，而AI驅動的衛星成像和氣象模型則完善了颱風路徑和強度預測。

此外，AI在台灣的洪水預測系統中發揮著至關重要的作用，預測城市地區和河流的水位，幫助當局採取預防措施。自然災害無法避免，但AI幫助台灣領先一步。

AI輔助的早期檢測在監測易發生山崩的地區和評估建築物、橋梁和道路的結構完整性以發現潛在弱點方面也扮演著至關重要的角色。

台灣國家高速網路與計算中心，是位於新竹科學園區的國家實驗研究院的一個部門，利用AI處理即時衛星影像，實現快速損害評估並為迅速應變提供資訊。

中央氣象署隸屬於交通部，是持續使用AI和資料驅動機器學習來協助防災準備和日常運作的主要組織之一。

「我們已建立新的高性能電腦系統，整合密集觀測和高速運算，」中央氣象署科技發展署同化技術科陳新淦科長表示，該系統持續提高本地天氣預報的準確性。

近年來，中央氣象署開發了與天氣預報和監測相關的AI應用技術，如短期預報的警告指引和數值天氣預報（NWP）模型的後處理方法。AI技術提高了NWP模型的準確性、速度和預測能力，這些都是天氣預報的關鍵客觀工具。

現在有超過15種基於機器學習的天氣預測模型所產生的颱風路徑預報被用作颱風預報作業的補充指引。中央氣象署還與輝達合作開發了一種名為生成性校正擴散模型（Generative Correction Diffusion Model）或稱「CorrDiff」的AI驅動降尺度技術，該技術將全球數值天氣預測模型的水平解析度從25公里提高到2公里，大幅提升預報準確性。

高浪、破壞性強風和強降雨都是颱風的特徵，常常同時對多個社區造成不同的緊急情況。花蓮受到直接襲擊的同時，宜蘭可能遭遇嚴重洪水，周圍山區可能發生山崩。準確的天氣預報對於政府和緊急應變機構協調有效準備和應對至關重要。

陳新淦科長指出，中央氣象署正將雷達數據納入對流尺度模型，以增強短期強降雨預報。透過利用大數據和AI技術，該署旨在提高大雨特報和定量降水預報的準確性。

當中央氣象署發布嚴重天氣警告或報告重大地震時，會通知行政院和各防災機構與組織。這些包括內政部、經濟部、交通部和農業部，以及受影響地區的地方政府。雖然這種資訊傳播範圍看似廣泛，但快速而全面的溝通對於有效規劃和協調應對至關重要。

當颱風等可預測的災害逼近時，中央氣象署提供關鍵資訊，包括風力和降雨預報以及預測的風暴路徑。如果登陸機率高或預期的風雨影響嚴重，內政部將啟動中央災害應變。

就其角色而言，中央氣象署向地方政府提供天氣風險評估，使其能夠決定是否開設自己的應變中心、停班停課、進行預防性疏散、檢查易淹水地區的抽水站和堤防、建議民眾儲備物資，以及加強社區檢查。這些措施鼓勵主動準備以降低災害相關風險。

精緻精確的改革

2009年，台灣遭受莫拉克颱風（Typhoon Morakot）重創，促使2010年修訂《災害防救法》，正式確立軍方在救災工作中的角色。但早在2006年，中央災害應變中心就採用了美國緊急支援功能（ESF）模式，透過調整各政府部會間的應變工作來精簡資源協調。

這一框架促進了對美國國土安全演習與評估計畫的採用和後續的進一步調整，以增強防災準備、改進救援演練和提高整體應變效能。

除了改善部門間溝通外，這些計畫還引導台灣的消防與防災系統，從以消防保護為主要重點的方法，演變為更全面的災害應變框架。

根據《災害防救法》，內政部作為應對颱風、地震、爆炸、火山活動和其他17類災害事件的中央主管機關。台灣集中但靈活的協調模式，使跨機構合作能夠迅速有效地進行。

當突發災害發生時，地方政府的消防局接收初步報告並進行第一線應變。根據災害的嚴重程度和範圍，消防局決定是否啟動地方災害應變中心。地方政府隨後向中央政府報告情況，由中央災害主管機關評估是否為受災地區設立中央災害應變中心。

如果你覺得這一切複雜得令人難以理解——別擔心，你的感受是對的。但請記住，台灣在規劃和應對這些事件方面比大多數國家擁有更多經驗。

國際上的楷模

台灣的防災準備協議，已成為其他尋求增強應變能力國家的典範。在9月紀念1999年大地震的活動中，賴清德總統指出，台灣已成為亞太地區「重要的災害救援隊伍」，能夠幫助需要的國家。

過去十年，台灣防災準備最重要的進步之一，是推出國家防災日大規模地震救援動員演習。

在年度演習期間，救災支援集結基地設立在易發生災害的縣市，動員來自專業消防搜索隊、中華民國陸軍、醫療和福利機構、危險物質應變單位、建築團隊、空勤人員、電信公司、民間志工和國際救援隊的數千名人員。來自全台各地的參與者進行逼真的災害模擬，以評估大規模地震搜救行動和災前準備措施的有效性。

2024年，內政部設計的年度災害演習圍繞以台灣西海岸嘉義前緣構造和梅山斷層為中心的7.3級地震，模擬嘉義縣、嘉義市和台南市南部的嚴重損害。同時，澎湖縣模擬颱風引發空難造成大規模傷亡的情境，進行了演習。

除了紙上的推演外，這系列演練還包括為抵達台灣的國際救援隊舉行接待和疏散中心的演習。實兵演習部分包括在嘉義縣和嘉義市，進行為期五天的大規模演習，以及在澎湖縣進行的為期兩天的演習。

根據《中央社》報導，澎湖縣首次大規模離島救災演習成功展示了對大量傷病患者的醫療救援和轉移。該演習整合了來自澎湖艦的跨海人員和車輛支援，並有日本和平之風（Peace Winds Japan）醫療團隊、海巡署巡防艦和空軍C-130運輸機參與。

根據內政部資料，該活動吸引了來自8個國家的167支救災隊伍，包括德國、日本、菲律賓、韓國和美國，以及台灣使館和外國辦事處的代表。幾個國家積極參與了演習，而其他國家則進行了觀摩。

雖然未來災害不可避免，但台灣保持準備，利用AI驅動的預測、先進技術、嚴格訓練和多層次通訊網絡。沒有國家希望有自然災害發生，但所有國家都必須事先準備或在災後努力應對。台灣因其非凡的準備度與願意與世界分享辛苦獲得的專業知識，而脫穎而出。

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台灣的全球災害援助
台灣因其災害應變能力而受到廣泛尊重，其搜救隊在災後行動中的效率獲得國際認可，在多國緊急情況下提供了關鍵援助，展示了他們的專業知識和對人道救援工作的承諾。主要例子包括：

海地2010年地震：台灣派遣醫療團隊，提供必要物資，並為重建工作提供財務援助。
印尼2018年地震與海嘯：台灣政府和非政府組織提供了財政援助、醫療物資和災後援助。
日本2011年地震與海嘯：台灣是最大捐助國之一，提供超過1.65億美元援助並派遣緊急救援隊。
尼泊爾2015年地震：台灣派遣搜救隊，提供醫療援助，並支持重建計畫。
菲律賓2013年海燕颱風：台灣派遣救援隊、醫護人員和救援物資，支持恢復行動。
土耳其2023年地震：台灣在這場毀滅性地震後派出超過130名救援人員，並提供了數百萬美元援助。