项目介绍
从区域预警到个体行动，中间差一次解释。
传统预警止步于区域：一条暴雨预警发出后，谁在危险区、还有多少时间、往哪撤，仍然依赖人工判断。孪生数字地球要补的正是从区域到点位、从点位到人的这段解释链。
平台把气象、水文、地质、遥感与地面物联网数据统一到同一套时空网格上，用数值模式与人工智能双轮驱动，对山洪、地质灾害、内涝等灾害链做推演，并核算受影响范围与人口。
推演结果不止停在屏幕上。分级预警通过网关与 LoRa 广播触达区域内终端，手表端确认回执，指挥端看到的是“谁收到了、谁还没动”，而不是一条发送记录。
四层架构
每一层解决一个具体问题：看不见、对不齐、算不准、送不到。
立体感知
L1天、空、地、水四类观测统一接入，形成连续的环境数据流。
- 气象卫星与雷达
- 地面物联网与边坡传感
- 无人机遥感与巡检
- 水文与雨量站
时空数据底座
L2统一网格、统一语义、统一时间轴，让不同来源的数据可以叠加计算。
- 百米级时空网格
- 地形与河网底板
- 承灾体与人口分布
- 多源数据同化
模型与推演
L3数值模式给出物理约束，AI 模型补齐分辨率与速度，二者互为校验。
- 多圈层耦合模式
- AI 降尺度与超分
- 灾害链情景推演
- 风险核算与分级
预警与联动
L4预警自动生成、分级推送、回执确认，与现场设备形成闭环。
- 四预联动
- 分区靶向推送
- 端侧回执确认
- 现场声光与封控
六项平台能力
推演不止于好看的三维画面，关键是能不能产出被执行的预警与方案。
灾害链推演
暴雨、山洪、泥石流、内涝等过程在同一时空网格上串联推演，输出时间窗与影响范围，而不是单点阈值报警。
风险核算
按网格统计受影响人口、道路、建筑与监测点位，为转移范围与力量投送提供量化依据。
情景预演
对同一场过程设置不同降雨与处置方案，比较演算结果，支撑预案选择而不是事后复盘。
端侧触达闭环
预警经网关广播至手表与现场设备，回传确认与位置，未确认对象自动升级提醒。
人体即传感器
群体体征异常可作为环境事件的旁证，用于交叉验证与误报压制，不作为模型训练集使用。
多链路兜底
公网、LoRa 自组网、北斗短报文与现场声光分层兜底，三断场景下仍保留最小数据集通道。
以上为研究阶段设定的目标指标，用于方案设计与验收口径讨论，不代表已实现承诺；实际数值随场景与设备配置变化。
与终端组成闭环
预警的价值取决于收到的人有没有动，平台侧记录的是回执与位置，而不是发送条数。
灾前：推演风险并核算影响范围，向区域内终端推送分级预警与撤离提示。
灾中：终端回传位置与状态，平台按“环境风险 × 个体状态”动态调整通知等级。
灾后：以最后位置与生命体征记录支撑搜救排序，数据回流用于模型校准。
典型应用场景
山洪与泥石流沟道
短历时强降雨下的沟道洪水与物源启动，需要分钟级推演与沿线靶向通知。
道路与铁路边坡
形变与降雨双因子触发，联动限速、封路与现场声光预警。
流域防洪调度
上游来水与区间降雨耦合推演，支撑分洪与人员转移的时间窗判断。
城市内涝
积水点与路网拓扑叠加，输出可通行路径与地下空间疏散提示。
地震与次生灾害
震后边坡与堰塞体风险快速评估，配合人员定位开展搜救排序。
极端天气户外作业
高温、雷暴、大风过程与作业计划叠加，提前调整班次与撤离安排。
从一个流域或一段路开始试点
给出监测范围、现有传感点位与通信条件，我们会评估是否需要接入端侧设备形成触达闭环。