级联检测引擎
预测接下来会发生什么
当灾害发生时，次生危险往往随之而来。我们的级联检测引擎使用经同行评审的科学模型实时预测级联威胁。
工作原理
从原始数据到可操作的预测
监测
从220+个权威数据源实时采集数据。每一个地震事件、火山警报、气旋轨迹和洪水报告都会送入级联引擎。
分析
每个事件都会根据20条经同行评审的危险交互规则进行评估。空间接近度、时间条件和环境因素决定了级联概率。
预测
次生和三级危险会以置信度水平进行预测。多深度链分析可识别最深3个层级的级联风险。
级联类别
七个级联危险家族
地震链
5 个交互火山链
2 个交互火灾链
2 个交互气旋链
2 个交互水文链
4 个交互太空与辐射链
5 个交互科学方法
空间与时间建模
Spatial Decay
级联概率随与触发事件的距离增大而降低。我们的引擎为每种危险类型校准了三种不同的空间衰减函数。
Temporal Decay
风险窗口因危险类型而异。海啸风险在几分钟内达到峰值，而火后泥石流风险在初始事件后持续数月。
链式预测
多深度级联分析
链式预测分析最深3个层级的级联危险。当地震触发海啸时，引擎同时评估沿海洪水等次生效应。
科学基础
建立在数十年同行评审研究之上
Gill, J.C. & Malamud, B.D. (2014)
Reviewing and visualizing the interactions of natural hazards.
Reviews of Geophysics, 52(4), 680-722.
危险交互分类框架
Kappes, M.S., Keiler, M., von Elverfeldt, K. & Glade, T. (2012)
Challenges of analyzing multi-hazard risk: a review.
Natural Hazards, 64(2), 1925-1958.
多危险风险评估方法论
Pescaroli, G. & Alexander, D. (2018)
Understanding compound, interconnected, interacting, and cascading risks: a lesson from COVID will not teach us.
Risk Analysis, 38(11), 2245-2257.
级联风险术语和框架