危险飓风来临前如何疏散城市

我们无意伤害任何人。我们的目标一直是帮助休斯顿地区的邻居脱离危险。然而在2015年，电话开始响起，互联网消息开始堆积如山，说我们正在使安全状况恶化。“你们在帮倒忙，”一位来自休斯顿北部边缘地区的公职人员说。一位气象学家斥责我们：“当周围都在发生洪水时，你们怎么能告诉人们他们处于低洪水风险中？”

这些消息是关于我们为该市开发和运营的基于网络的地图——风暴风险计算器 (SRC)。我们设计它的目的是告诉居民，当飓风来临时，他们中哪些人应该逃离，因为他们的房屋可能会被摧毁，哪些人可以留下，因为他们的房屋很可能仍然安全。危险是真实存在的：几年前，该地区曾遭受飓风丽塔和艾克的袭击。但显然我们的地图出了问题。

当像休斯顿这样的沿海城市面临严重风暴时，疏散似乎是保护人们的显而易见的方法。但转移数百万人也带来了自身的危险。2005年，当丽塔袭击我们地区时，官员们告诉所有人撤离。巨大的交通堵塞使45号州际公路、10号州际公路和59号美国国道变成了停车场，低风险人群逃离，阻碍了最需要撤离的人——直接处于强风、暴雨和风暴潮路径中的居民的逃生路线。一些人在酷热中死在了路上。一辆疏散疗养院居民的巴士起火，点燃了一个氧气罐，造成23人死亡。因此，当飓风哈维去年八月袭击休斯顿时，市长西尔维斯特·特纳拒绝疏散。“你真的不可能让650万人上路，”他当时说。“如果你认为现在的情况很糟糕，你下达疏散命令，你就是在制造一场噩梦。”

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在丽塔和艾克之后的几年里，我们三个人——一位工程师、一位计算机科学家和一位专注于公共安全的政治科学家——决定帮助休斯顿解决这种噩梦般的情况。我们构建了交互式 SRC 地图，以显示在飓风级大风和风暴潮面前的安全和不安全区域。但在投诉开始堆积如山之后，我们了解到我们的地图关注的是错误的事情。休斯顿人和周边地区哈里斯县的人们担心暴雨造成的大洪水，而不仅仅是飓风，因为该地区更容易发生前者。人们还希望获得比我们的地图提供的更精细的风险信息。

这种情况促使我们开展了一个重要的研究项目，以了解人们对风险的看法并开发新的数据来源。因此，我们从头开始重建了我们的风险地图，使用了关于真正影响我们地区房屋和居民的危险的更精细的数据。新的风险地图将于明年开始实况测试，它集成了关于更多类型风暴的更好数据和尖端人工智能技术，所有这些都是为了向人们展示各个街区的风险以及最佳逃生路线。如果该模型像我们希望的那样有效，它可以被应急规划人员用来以前所未有的方式部署资源并挽救更多生命。

风险计算

当我们启动 SRC 项目时，我们希望提供飓风主要风险的估计，包括风暴潮、大风、海湾水位上涨和停电造成的损害。我们使用了来自美国国家海洋和大气管理局的实时风场数据，以及哈里斯县洪水预警系统报告的降雨量水平，以及来自哈里斯县评估区的房屋特征，例如建造日期——这可以揭示屋顶与墙壁的连接有多牢固。由此产生的模型预测了不同区域（以一平方公里为单位）房屋损坏或停电的风险。当我们在各种模拟飓风以及飓风艾克的实际损害中对其进行测试时，典型正方形的准确率高于 70%。之前的疏散地图仅根据整个邮政编码（可能覆盖数百平方公里）的风暴潮等情况给出预测。因此，新图表是一个很大的改进。

为了想象 SRC 的运行情况，假设墨西哥湾有一场飓风将在几天后袭击休斯顿。一位居民爱丽丝只需输入她的地址，她就会看到一张地图。彩色编码的低-中-高等级将指示来自大风、风暴潮、海湾洪水和停电的损害几率。她遭受大风破坏的风险将相当高。爱丽丝的二层住宅建于 20 世纪 60 年代，面向海湾前面的一个开放公园，大风在开阔区域不会减速。海湾将充满风驱动的雨水，并增加她遭受洪水的几率。

另一位用户鲍勃的房子距离约两公里，他的风险会较低。鲍勃的房子建于 20 世纪 90 年代，只有一层楼高，周围环绕着树木。较低的房子会承受较少的风。树木也会减缓风速，降低其影响，他更现代的屋顶到墙壁的连接将使他的结构更坚固。（然而，折断的树枝可能会掉落在电线上，并很可能导致停电。）鲍勃也离海湾更远，降低了洪水损坏的几率。更了解自己风险的爱丽丝可能会决定离开，而鲍勃可能会选择留下，即使他们面临完全相同的风暴。

该计算器在 2012 年 6 月城市宣布启动并运行后立即广受欢迎。在发布后的几天内，约有 40,000 人使用了它。使用量很快稳定在每月约 1,000 名查看者，并在接下来的几年里保持不变。但有些奇怪之处。从我们发布到 2016 年，休斯顿没有发生任何飓风，但地图流量在大型降雨事件期间激增。一场大雨可能会造成大问题。这座城市蔓延开来，快速的城市和郊区发展已经取代了吸水的草地和溪流河道，取而代之的是数英里的混凝土，这些混凝土将水引入社区并淹没房屋。2015 年，我们遭遇了阵亡将士纪念日洪水和万圣节洪水。2016 年，我们遭遇了税务日洪水。在这些事件中，降雨量达到 20 至 30 厘米（8 至 12 英寸）；一些海湾无法疏通所有水，并漫过河岸，房屋被毁。当当地预报员开始谈论持续数小时的暴雨时，人们转向了我们的地图。

不幸的是，该地图没有向他们提供正确的信息。它旨在预测飓风驱动海湾水涌入内陆的影响以及 120 公里/小时以上大风造成的破坏。从天而降的几十厘米降水产生了不同的影响。例如，内陆地区可能会得到大量的水，但我们的地图不会突出显示这是一个风险。那时我们开始接到投诉电话。

最后一根稻草出现在 2016 年，当时托管我们 SRC 程序的云服务器遭到黑客攻击。黑客切断了我们的访问权限，并要求付款才能将其还给我们。这是一次典型的勒索软件攻击。我们已经受够了。该网站似乎给出错误信息的次数越多，人们对该程序的信任度就越有可能降低。是时候关闭地图了。我们不会支付任何勒索。但我们将根据休斯顿居民的实际需求，而不是仅仅根据飓风季节，重建风险计算器。

重新绘制地图

我们首先联系了一位亲密的同事，莱斯大学的行为社会科学家里克·威尔逊，他研究决策制定。我们一起设计了一系列在线实验，使用风险地图，其中数百名休斯顿人被随机分配到不同的数据分辨率和风险类型级别。我们专注于搜索地图所花费的时间：更多的时间表明公民对风暴风险的兴趣以及他们采取行动做好准备的意愿。虽然大型飓风（例如四级飓风）最受关注，但如果关于风暴影响的地理数据不是本地的，那么关注就会消失。人们对划分为一公里宽或按邮政编码划分的区域的地图不感兴趣。但是，当地图显示几乎每个街区的数据时，数百名用户寻求更多信息。我们还了解到，特别是在内陆地区，预计降雨量比预计风暴潮水位更受关注。严重的降雨事件会影响人们的出行、生产力和安全。

这些行为实验表明，个人最关注他们认为与自身情况最相关的风险。事后看来，这对我们来说是显而易见的，但想想它与当今大多数风暴信息发布方式的对比——针对罕见事件发布的官方笼统声明，涵盖数百平方公里的区域，例如整个县和邮政编码。

随着我们对本地事件的新关注，我们开始围绕降雨径流和积聚构建系统。我们将其称为飓风和降雨矢量化暴露量产生器，方便地缩写为 HARVEY。我们的计算机模型 HARVEY 具有比我们之前的地图更精细的地理地形网格，使用仅几平方米而不是平方公里的单元格。一条街道可以有许多这些新正方形，整个城市总共有超过 1 亿个。这种配置提供了更精确的陆地水流及其在暴雨时的深度的估计。

我们使用了各种来源来得出这些估计值。我们当然有国家气象局的预报和数据历史，但我们的模型还纳入了休斯顿 311 城市信息服务中心的电话位置，以报告当地洪水。我们还可以利用紧急呼叫消防和警察部门寻求帮助。来自特定地点的重复呼叫表明经常出现问题的地点。哈里斯县有一个雨量计网络，我们从中提取数据。（我们还在测试街道级洪水传感器的无线网络。）我们的预测模型还包括雷达数据，这些数据表明云层中含有多少水正在向城市移动，以及风速有多快。较慢的风速使云层有时间倾泻大量的水。这种情况会产生大量非飓风洪水，并且是去年缓慢移动的飓风哈维造成的洪水背后的原因。

所有这些数据都叠加在高分辨率地形图上，该地形图源自休斯顿-加尔维斯顿地区委员会的激光驱动遥感系统，该系统捕获地面高度的细微差异。整个过程由人工智能程序集成，这些程序使用花哨的术语技术，例如集成回归模型、深度学习算法和高维向量空间。但基本要点是，它们比我们原始风暴计算器中使用的工程模型和数学更能够组合不同类型的数据集。

我们通过为 HARVEY 提供自 2015 年以来风暴之前看到的几组初始条件来对其进行了测试，并要求该程序生成城市多个地方的洪水估计值。HARVEY 生成的预测与这些风暴的实际现场观测结果非常吻合。该程序在暴雨（每小时超过 5 厘米，持续数小时）以及海湾溢流和海湾潮汐导致排水不良的地点表现最佳。对于较小的事件，我们将在一个流域接一个流域地校准 HARVEY 多年，以捕捉当地因素和气候变化的长期影响。

这对我们担心的休斯顿居民鲍勃和爱丽丝意味着什么？我们的新地图将为他们提供不同级别的风险，更多地关注爱丽丝家附近洪水的历史以及鲍勃家周围土地的高度。关键的区别在于，即使鲍勃和爱丽丝相隔两个街区而不是两公里，他们也会被赋予不同的风险级别。鉴于整个城市在任何单一事件中降雨模式都不稳定，像爱丽丝和鲍勃这样的用户可能会发现他们家周围、工作场所和两者之间路线的街道洪水预估值非常不同。我们的 HARVEY 系统将向像他们这样的用户展示影响路线选择的危险、被困在他们所在位置的可能性以及降雨事件期间房屋的可能洪水水位。它将帮助市政府提前分配应急和规划资源，使消防部门等急救人员能够更快地到达遇到麻烦的人。防风暴项目可以位于最需要的地区。

我们目前的计划是在 2019 年公开发布 HARVEY 的测试版，专门为受灾严重的布雷斯海湾流域的居民设计。这条水道纵横交错于一个名为迈尔兰的社区，该社区的房主在过去五年中多次被洪水吓到。他们的住宅被毁坏、重建，然后再次被毁坏。在许多情况下，人们被困在这些房屋中，眼睁睁地看着水位上涨。我们希望向他们提供更好、更早的警告。我们的下一步是将该系统扩展到城市的其他地区。我们的团队正在与休斯顿市、金德城市研究所和灾害性风暴预测、教育和疏散 (SSPEED) 中心达成合作协议，以分阶段测试和部署 HARVEY，以实现未来全市范围的覆盖。如果该模型适用于休斯顿，则可以将其应用于世界各地面临类似恶劣天气问题的其他城市。

根据 SSPEED 中心组织的 2018 年休斯顿特大暴雨会议得出的结论，全球气候变化将使我们地区的降雨情况变得更糟。风暴将更频繁地停滞不前，从而导致更多降雨。HARVEY 等工具将提供公共官员和私人公民在尝试规划日益严重的长期降雨和径流时寻求的规模的洪水估计。最重要的是，这些工具将使必须生活在这些阴云下的人们能够为自己和他人的安全回答一个紧迫的问题：我应该留下，还是应该离开？

根据 SSPEED 中心组织的 2018 年休斯顿特大暴雨会议得出的结论，全球气候变化将使我们地区的降雨情况变得更糟。风暴将更频繁地停滞不前，从而导致更多降雨。HARVEY 等工具将提供公共官员和私人公民在尝试规划日益严重的长期降雨和径流时寻求的规模的洪水估计。最重要的是，这些工具将使必须生活在这些阴云下的人们能够为自己和他人的安全回答一个紧迫的问题：我应该留下，还是应该离开？