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灾害遥感:事实与数字

Sian Lewis解释了遥感技术如何能够用于管理自然灾害,并着重介绍了正在进行的举措和障碍。
 
威胁着人民生命财产安全的几种地球物理或气候事件——包括地震、火山爆发、滑坡、干旱、洪水、气旋和火灾——被称为自然风险。当它们夺去人民的生命和生计的时候,它们就成为了自然灾害。自从本世纪以来,紧急情况事件数据库(EM-DAT)已经记录到了平均每年发生397件灾害。
 
发展中国家遭遇了由自然灾害导致的所有死亡的95%(见图1)。它们的高人口密度和不良基础设施,再加上不稳定的地形以及面临严重的天气事件,让它们特别容易受到伤害。
 
遥感——利用卫星等远程仪器获取关于地球信息的科学——天生就对灾害管理有用。卫星提供了全世界任何地方大片区域的准确、频繁和几乎即时数据。当灾害袭来的时候,遥感常常是了解地面上的情况的唯一方法。

 

图1: 1976-2005年每10万名居民中自然灾害受害者的数量 来源:EM-DAT

 
[1] 仅仅是在去年(2008年),自然灾害就影响了2.14亿人,导致了23.5万人死亡,造成了1900多亿美元的损失。[1]
无法阻止自然事件,但是通过缓解、预防、响应和恢复的四部分周期(见 框1),可以"管理"可能的灾害,从而让死亡人数最小化。
 
1:四部分的灾害周期
  • 缓解。防止风险成为灾害或让它们变得不那么有害的长期举措。这包括建立防洪堤或加固建筑的结构措施,以及风险评估和土地使用规划等非结构措施。
  • 预防。为灾害袭来进行规划,包括制定通信策略、早期预警系统以及储备物资。
  • 响应。在灾害发生后实施计划。这包括动员紧急服务、协调搜救并测绘破坏的程度。
  • 恢复。恢复一个地区,常常是通过重建和恢复措施,然后回到缓解措施。

图2:灾难管理的周期

 
遥感的作用
 
遥感在灾害管理中有许多作用,从风险建模和脆弱性分析再到早期预警和损害评估(见 表1)
 
灾害
缓解
预防
响应
恢复
气旋
风险建模;脆弱性分析。
早期预警;大范围气候建模。
发现逃生路线;危机测绘;影响评估;监测气旋;风暴潮预测。
损害评估;空间规划。
干旱
风险建模;脆弱性分析;土地与水管理规划。
天气预报;植被监测;作物水需求测绘;早期预警。
植被监测;损害评估。
为缓解干旱提供信息。
地震
建筑群评估;风险测绘。
测量应力的积累。
规划搜救路线;损害评估;疏散规划;变形测绘。
损害评估;提出恢复地点。
火灾
测绘容易起火的地区;监测可燃物载量;风险建模。
火灾探测;预测火的传播/方向;早期预警。
协调灭火举措。
 
损害评估。
洪水
测绘容易遭洪水的地区;描绘洪水平原;土地使用测绘。
 
洪水探测;早期预警;降雨量测绘。
洪水测绘;疏散方案;损害评估。
损害评估;空间规划。
滑坡
风险建模;风险测绘;数字海拔模型。
监测降雨和坡地稳定性。
测绘受影响地区;
损害评估;空间规划;建议管理方法。
火山
风险建模;风险测绘;数字海拔模型。
排放监测;热警报。
测绘岩浆流;疏散方案。
损害评估;空间规划。
表1:遥感能帮助灾害管理的方式
 
许多种类的卫星被用于地球观测,但是它们能观测的地区以及观测频率各异。两种互补的卫星与灾害管理特别有关。极轨卫星在相对较低的轨道上运行(常常在距地面1000km附近),它们提供相对高分辨率的图像。但是它们只能每隔几天收集同一地点的数据。同步轨道卫星位于远远更高的高度(大约3.6万千米)它们绕地球运动的速度与地球绕地轴运转的速度相同,实际上静止在某地上空,并能观察星下整个的地球表面。它们的空间数据更粗糙,但是同一地点每15分钟就能收集一次数据。
 
每个卫星携带了一个以上的传感器,它们测量不同的波长。许多传感器用于灾害监测——热传感器能发现活动的火源;红外传感器可以发现洪水;而微波传感器(能穿透云和烟)可以用于测量地球在地震前和地震中或火山喷发时候的变形(见表2)。
 
波长
波段
用途
传感器的例子
可见光
0.4-0.7mm
植被测绘
SPOT; Landsat TM
建筑群评估

AVHRR; MODIS; IKONOS

人口密度
IKONOS; MODIS
数字海拔模型
ASTER; PRISM
近红外
0.7-1.0mm
植被测绘

SPOT; Landsat TM; AVHRR; MODIS

洪水测绘
MODIS
短波红外
0.7-3.0mm
水气
AIRS
热红外
3.0-14mm
活动火灾探测
MODIS
火灾后迹地测绘
MODIS
热点地区
MODIS; AVHRR
火山活动
Hyperion
微波(雷达)
0.1-100cm
地球变形和地面运动

Radarsat SAR; PALSAR

 
降雨量

Meteosat; Microwave Imager (搭载于TRMM)

河道流量
AMSR-E
洪水测绘与预报
AMSR-E
表面风
QuikScat 雷达
三维风暴结构

(搭载于 TRMM)

表2:不同波段在灾害管理上的应用
 
缩写:地球观测卫星(SPOT);专题制图仪(TM);先进甚高分辨率辐射计(AVHRR);中分辨率成像光谱辐射计(MODIS);先进空间热发射与发展辐射计(ASTER);全色立体制图遥感传感器(PRISM);合成孔径雷达(SAR);相控阵L波段综合孔径雷达(PALSAR);热带降水测量卫星(TRMM);全球降雨测量 (GPM);先进微波扫描辐射计(AMSR-E);大气红外探测器(AIRS)
 
预报饥荒
 
干旱——以及它可能导致的饥荒——是发展中国家的一个主要灾害,特别是非洲。与许多其它自然灾害不同,饥荒的开始很慢,而且常常可以提前数月预测。
 
根据卫星观测得出的长期气候预报可能有助于在作物生长季节的早期之前或之中建立各种假想情景。在生长季节中,卫星降雨量数据可能帮助监测生长状况并预测土壤湿度。而在生长季节的末期,卫星观测植被可以用于检查可能的作物产量。[2]
 
由美国国际开发署资助建立的饥荒早期预警系统网络(FEWS NET)通过卫星监测粮食安全。它利用根据AVHRR、MODIS和SPOT卫星上的传感器计算出的植被指数监测植被状况和密度,并发现植被发育中的问题。它利用Meteosat卫星的红外数据再加上量雨器的报告以及微波卫星的观测估计降雨量,从而为水文系统建模,并为天气模式如何影响农业建模。FEWS NET也比较随着时间推移的降雨趋势。
 
通过把卫星数据以及对价格、谷物储量、政治环境以及农业投入的区域分析结合起来,FEWS NET提供干旱可能带来粮食短缺的有效早期预警。
 
而FEWS NET不是唯一利用卫星数据进行干旱与饥荒预测监测的项目。由欧洲航天局(ESA)资助的全球粮食安全监测项目为撒哈拉以南非洲提供类似的饥荒早期预警。
 
西非的农业、水文与气象项目(AGRHYMET)、由东非政府间发展机构运行的IGAD气候预测与应用中心(ICPAC)以及南部非洲发展共同体在南非的区域遥感机构也做类似的工作。
 
这些国家更多的是面临响应的问题——让决策者获得这些信息并实施减灾方案——而不是预测的问题。
 
洪水监测
 
卫星也可以发出洪水警告,并提供关于响应以及恢复举措的信息。
 
热带降水测量卫星等卫星可以测量并测绘降雨量,帮助预测大雨和洪水。Sentinel Asia——一个由来自18个国家的51个组织组成的团队——在互联网上提供遥感数据,作为亚洲早期预警和洪水损害评估的容易解释的信息。
 
它使用达特茅斯洪水观测站(DFO)的河流观测洪水探测与测量系统(基于ARSE-E数据)从而测绘洪水风险并在河流可能暴涨出河岸的时候警告灾害管理者与易发洪水地区的居民。
 
美国宇航局也在其洪水sensorWeb上使用DFO分析全世界的河流流域。sensorWeb的职责是自动提醒灾害管理者和政府机构即将发生的洪水。它利用DFO大洪水活动地图探测河流流量的异常。这会引发请求MODIS等卫星提供感兴趣区域的高分辨率数据。这些数据然后立刻得到处理,并发送给科学家和当地对此有兴趣的伙伴机构。[3]
 
SensorWebs对于火山、火灾和沙尘暴等其他灾害也同样重要——它们仅仅是需要不同的卫星数据,这取决于监测什么样的变量。例如,火山SensorWeb使用MODIS和AVHRR,根据热警报探测火山活动。它寻找热的而且与周围区域不同(但是不亮)的地点。然后警报触发了美国宇航局Hyperion卫星传感器进行观测,后者在热红外区域的灵敏度很高。
 
测绘火灾
 
来自MODIS的热警报也被输入了一个火灾sensorWeb。MODIS快速响应系统提供几乎实时(几小时以内的数据收集)的每日卫星图像。这会发现热点地区并引发要求卫星收集活动的火灾的额外信息。

而MODIS还提供了展示过去10年发生的活动火灾的全球火灾地图(见图2)。这种活动火灾测绘系统被许多火灾监测项目使用,包括Sentinel Asia、全球火灾监测中心以及覆盖拉丁美洲和加勒比地区的区域可视化与监测系统SERVIR。

图3:2009年8月9-18日的MODIS全球火灾图

 
MODIS也是南非的先进火灾信息系统(AFIS)的关键组成部分,它在该系统中被用于探测热点地区。这些数据与风矢量信息结合起来,从而用于计算出活动火灾的传播。AFIS利用这些信息驱动一个自动化的预警系统,从而警告火灾向其袭来的人们。(见 火灾:卫星探测,电话警告)
 
地震响应
 
目前,地震很难预测。但是遥感可以利用干涉合成孔径雷达(InSAR)改善预报。这种技术把两幅或两幅以上连续的雷达图像结合起来,从而非常准确地测量地面运动——可以精确到数厘米(甚至数毫米)。PALSAR等InSAR设备已经被常规地用于在地震之后评估损害以及地面运动和变形的程度。
 
在一场地震之后,遥感确实能起到促进紧急赈灾和评估损害的作用。来自任何数量的卫星的高分辨率的可见光图像可以帮助研究和救援组在城市周围行进,并改善对经济损失的估计。
 
世界行星监测与减缓地震危险组织(WAPMERR)利用遥感改善建筑群的知识——例如建筑的数量与高度。高分辨率图像还能够帮助进行风险测绘,从而指导建筑规范和灾害预防策略。
2:四川地震
 
2008年5月,一场里氏7.9级的地震——这是自1976年以来最大的地震——袭击了中国的四川省。它导致了超过8.7万人死亡,并影响了10个省的大约4500万人。大约1250万动物死亡,超过2600万建筑物受损(大约500万建筑物完全倒塌)。经济损失估计为850亿美元[1]。
 
这场灾难的程度之大、大雨、该地区交通受阻以及余震和滑坡的风险让迅速的响应举措变得更复杂。遥感数据在这场危机中变得必不可少。
 
中国国家减灾中心(NDRCC)率先使用卫星数据支持紧急赈灾。在地震后的半小时内,它提供了损害情况的首份地图。在之后的几周里,NDRCC从22个卫星传感器中获得并处理了将近1300份图像,从而监测并评估该区域。中国政府的几个部门和全世界的测绘专家支持了这项工作。
 
遥感帮助指导赈灾工作者,发现和缓解额外的威胁。滑坡在河流上形成了30多个天然坝,增加了洪水和泥石流的风险——在唐家山形成的坝储存的水威胁着130万人。[4]卫星图像帮助监测这些坝并指导疏散工作。
 
来自震后的数据也被用于着眼于帮助理解地震周期以及断层行为的长期研究。例如,欧洲航天局资助的"龙计划"二期项目的中欧团队利用InSAR数据测量了变形,并测绘了这场地震前后地面的位移(见图3)。[5]

图4:2008年5月四川地震前后的InSAR位移图。彩虹边缘显示了在地震中以及地震后的地面位移。来源:Jianbao Sun, IGCEA, Seismology and Geology, No. 3, 2008

应对气旋
 
数十年来,气象学家利用卫星图像监测风暴。例如,世界气象组织的热带气旋项目利用卫星观测和气象测量与建模从而提供气旋预警。这些预警估计了风暴的位置、方向、速度、最大风力、可能受影响的地区,以及可能的风暴潮。该项目向全世界的政府官员、河港当局、公众、海岸警卫队、非政府组织以及气旋防范项目发出这些预警。
度洋
孟加拉湾特别容易受到气旋的袭击( 见 印度的气旋:事实与数字),而印度在一大批预防与响应项目中利用卫星数据。
 
该国的Kalpana-1 和INSAT-3A卫星携带着能收集可见光、近红外和短波红外线气象数据的传感器。这些传感器提供了云的运动、海洋表面温度和降雨量的数据。[6]由气旋预警中心组成的一个网络分析数据然后对即将到来的气旋发及时的预警。这些预警提供了气旋本身以及它可能造成的破坏和建议采取的行动的信息。
 
当一个气旋袭来的时候,这些中心每小时发布关于其位置、风速、压力和发展特征的公告。
 
平等获取?
 
联合国非洲经济委员会(UN ECA)认为,及时获取遥感数据是促进区域可持续发展的一个强有力的工具。而且在原则上,遥感技术为发达国家和发展中国家提供了同等质量和频率的数据。但是费用仍然是一个障碍。[7]
 
几个项目正在着手克服这个问题。例如,1999年制定、如今有将近20个航天机构和组织签署的《空间与重大灾害国际宪章》为任何遭受自然灾害的国家提供免费数据。一旦灾害袭来,任何授权用户——包括民防机构、救援服务组织以及国防部——可以打一个电话,要求参与该宪章的卫星获取受影响地区的图像。
 
这个国际宪章帮助应对塞内加尔9月2日发生的洪水以及布基纳法索9月17日的洪水。这些紧急请求都几乎立即获得了来自RADARSAT和SPOT的数据。
 
但是这份国际宪章只能在灾害袭击后才能启动,因此它对于发展中国家获得用于缓解、规划和预防的数据的帮助不大。
 
尽管这不是促进更好地获取卫星数据的唯一力量。由政府间地球观测组织(GEO)管理的全球地球观测系统(GEOSS)支持在灾害管理周期的所有阶段获取卫星数据。GEOSS推广通用技术标准,从而让来自数以千计的不同仪器的数据能够纳入一致的数据集。
 
GEOSS也负责GEONETCast的运行——这是一个全球通信卫星网络和替代性质的互联网传播渠道,用于将环境数据提供给灾害管理者(以及其他人)。它把来自各种卫星的数据,包括Meteosat、地球同步环境卫星(GOES)、Terra和SPOT卫星的数据,通过小型接收站提供给欧洲、非洲和亚洲的区域中心。这些中心然后把数据利用数字视频广播传递给当地的利益攸关方。
 
Sentinel Asia 和SERVIR也是GEOSS的主要组成部分。而GEO已经做了很多工作,说服各个航天机构免费公开它们的数据。两年前,它宣布中国巴西陆地资源卫星(CBERS)将免费分发它们的图像。
 
去年底在开普敦举行的GEO部长峰会上,美国宇航局宣布它将让Landsat卫星的全部档案和未来数据免费开放。这一决定让遥感数据对全世界成千上万的用户开放。在宣布之后的头一个月,Landsat分发了超过20万张图片,这是宣布之前年均数量的10倍以上。
 
2009年6月,日本经济产业省和美国宇航局向GEOSS提供了一个30米分辨率的全球数字高程模型供免费获取,该模型是根据先进空间热发射与发展辐射计(ASTER)的数据开发的。
 
当然,通过互联网提供免费数据是很好的,但是非洲等地区仍然面临着低速网络和低带宽的问题,接入仍然是个问题。
 
国产卫星
 
一些发展中国家已经大量投资于地球观测和通讯技术,并且发射了它们自己的卫星——或者是卫星星座——从而监测和响应自然风险和灾害。
 
CBERS是中国和巴西于1988年开展的一个伙伴关系,它们合作建造了两颗携带仪器监测地球资源的卫星,并且致力于建造另外两颗卫星。CBERS被广泛誉为空间技术南南合作的重大成功典范,而且帮助控制了亚马逊地区的火灾。
 
阿尔及利亚、中国和尼日利亚全都拥有并控制它们自己的卫星,这是灾害监测星座(DMC)的一部分。DMC是由英国萨里卫星技术公司建造的由7颗多谱段卫星(类似于Landsat)组成的一个网络。它们平均分布在地球上空,具有每天提供图像的能力。它们的数据形成了帮助减灾举措的地图和信息。而且DMC的伙伴也都签署了《空间与重大灾害国际宪章》。
 
印度也有庞大的空间研究项目,由印度空间研究组织(ISRO)运营。它包括了一组遥感卫星——印度遥感卫星系统(IRS)——其中首颗卫星于1988年发射升空。印度的国家紧急情况管理数据库使用IRS的图像提供洪水地图、赈灾支持地图、堤岸崩溃影响图以及洪水频率图。IRS的数据还可以用于追踪气旋,预测它们的登陆,以及提供海啸早期预警。
 
印度的灾害管理支持项目也是由印度空间部建立的,它对该国的所有自然灾害做出响应。利用IRS和其他数据,它提供诸如风险地图、早期预警和脆弱指数等产品,但是也把重点放在建立决策者、国际组织和紧急情况行动机构之间的关系上,从而应对灾害。
 
建立这种本土的解决方案需要技术和能力方面的重大投资——在许多发展中地区仍然缺乏这种投资。例如,在非洲,大多数国家(南非之外)的遥感基础设施严重缺乏财政资源、技术专门技能和政治承诺。
 
非洲大陆几乎没有国家拥有正在进行的太空计划,而许多决策者根本没有认识到遥感是促进发展的有用工具。
 
一些国际组织正在着手改善这种局面。联合国灾害管理与应急反应天基信息平台(UN-SPIDER)运营着区域研修班并向各个国家提供技术建议。去年(2008年),它们向布基纳法索派出了一个技术团队,为政府如何在国家计划中纳入空间技术提供建议。
 
区域组织也正在起作用。在过去的10年中,非洲环境遥感协会正在推广培训。近来的一些项目,如非洲减灾大学网络(UNEDRA)已经把大学作为了改善遥感研究与合作的中心。
 
让发展中国家的科研人员和决策者参与遥感促进灾害管理的时机已经成熟。数据和软件的成本正在直线下降,信息通讯技术正在快速发展,而诸如Google Earth等工具正在开始让决策者热衷于卫星图像。
 
Sian Lewis是本网站的约稿编辑,拥有伦敦大学学院的遥感博士学位。

References

[1] Rodriguez, J., Vos, F., Below, R. et al Annual disaster statistical review 2008: The numbers and trends Centre for Research on the Epidemiology of Disasters (2009)

[2] Ross, K. W., Brown, M. E., Verdin, J. P. et al Review of FEWS NET biophysical monitoring requirements Environmental Research Letters 4 (2009)

[3] Chien, S., Davies, A., Tran, D. et al Using automated planning for sensorweb response Jet Propulsion Laboratory, NASA (2004)

[4] Balz, T., Li, D. The Sichuan earthquake GIM International 22:10 (2008)

[5] Crustal deformation in China associated with the seismic cycle of major faults or related to lakes loading on the lithosphere: Measurement by SAR interferometry ESA

[6] Tropical cyclone operational plan for the Bay of Bengal and the Arabian Sea. Tropical Cyclone Programme Report No. TCP21 (2008)

[7] Rochon, G. L., Quansah, J. E., Mohamed, M. A. et al Applicability of Near-Real-Time Satellite Data Acquisition and Analysis & Distribution of Geoinformation in Support of African Development UN ECA (2005)