2023-03-28-世界银行-气候变化下减少灾害风险的数字公共产品（英）_37页_4mb

报告摘要

总结：Digital Public Goods for Disaster Risk Reduction in a Changing Climate

核心内容

Digital Public Goods (DPGs) are open-source software, open data, open AI models, open standards, and other digital content that are freely available to the public. They are essential tools for disaster risk reduction (DRR) in the context of climate change, enabling more informed decision-making, transparent processes, and inclusive actions. DPGs allow for the sharing of localized knowledge and skills, which is crucial in addressing the complex and evolving nature of disaster risks.

主要观点

重要性：随着气候变化加剧和城市化进程加快，灾害风险的强度和频率都在上升，因此需要更加精准、本地化的信息来支持灾害应对和风险缓解。
开放性：DPGs强调开放获取、共享和再利用，这使得它们能够被广泛使用，尤其在资源有限的地区。
全球合作：国际组织、政府和学术界在推动DPGs方面起着关键作用，通过协作和知识共享，可以加速灾害风险建模和分析的发展。
技术进步：数字技术（如机器学习、云计算和开放数据平台）为灾害风险分析提供了前所未有的机会，使数据收集、处理和应用更加高效。
伦理与隐私：在使用DPGs时，必须确保遵守隐私法律，避免对个人数据造成伤害。

关键信息

DPG的定义与类型

Digital Public Goods 包括：
- Open-source software：源代码公开，任何人都可以使用、修改和分发。
- Open data：数据对所有人开放，可自由访问、下载和使用。
- Open AI models：人工智能模型及其源代码对公众开放。
- Open standards：开放标准促进数据和工具的互操作性。
- Open access：科学出版物和数据可免费获取，无访问障碍。
- Digital commons：由多方共同维护和治理的数字资源，如Wikipedia和OpenStreetMap。
- Community：围绕DPGs形成的用户和贡献者群体，是其可持续发展的关键。
- Personal data：涉及个人身份的信息需特别保护。

DPG在灾害风险缓解中的作用

DPGs有助于更准确地预测和模拟灾害风险，支持风险评估、灾害响应和长期适应策略。
它们可以提升决策透明度，促进跨地区、跨部门的协作。
DPGs的使用可以降低灾害应对的成本和复杂性，尤其是在发展中国家。

DPG的发展历史

DPG概念源于20世纪中期的计算机和数学模型的发展，特别是气候建模和地震风险分析。
1964年，美国国家大气研究中心（NCAR）建立了第一个气候建模小组，推动了气候科学的协作发展。
1980年代，Karen Clark发明了现代灾害风险模型，用于估算飓风损失。
2010年海地地震事件成为DPGs应用的重要转折点，OpenStreetMap志愿者迅速创建了灾区地图，展示了开放数据在灾害响应中的价值。
近年来，卫星和无人机技术的进步，以及AI算法的应用，使得灾害数据的收集和分析更加高效和全面。

DPG面临的挑战

资金机制：需要有效的资金支持以推动DPGs的开发和维护。
政府IT政策：需改革现有政策以支持开放数据和软件的使用。
技术管理：需要良好的技术管理能力来确保项目顺利推进。
伦理与隐私：确保DPGs的使用不会侵犯个人隐私或造成数据滥用。
技术适应性：需不断适应新技术，如AI和大数据，以提升DPGs的性能和应用范围。

推动DPGs的主要角色

政府：应制定支持开放数据和软件的政策，并确保其在灾害管理中的有效应用。
国际组织：如联合国减灾办公室（UNDRR）和全球减灾与恢复基金（GFDRR），在协调多方合作、制定标准和推动全球倡议方面发挥重要作用。
学术界：提供科学支持和研究，推动技术进步和知识共享。
民间社会与媒体：促进公众意识，推动开放数据和模型的使用。
私营部门：通过技术开发和数据共享支持DPGs的发展。

DPG相关标准与平台

Risk Data Library (RDL)：由GFDRR开发，提供统一的数据标准以促进风险数据的交换和使用。
Open Exposure Data (OED) 和 Open Results Data (ORD)：由OASIS推动的开放数据标准，支持风险建模的通用性。
GLIDE number：由亚洲灾害减少中心（ADRC）提出，用于唯一标识灾害事件。
Oasis Loss Modeling Framework (Oasis LMF)：为保险行业开发的开放风险建模框架，支持多种模型的集成和使用。
OpenQuake：由全球地震建模基金会（GEM）开发的开放源代码地震风险建模工具。
CAPRA：由中美洲自然灾害预防协调中心与UNDRR、世界银行和美洲开发银行（IADB）合作开发的模块化风险分析平台。
CLIMADA：由苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）开发的开放源代码软件，用于整合灾害、气候情景、暴露和脆弱性数据进行风险评估。
CATSIM：由国际应用系统分析研究所（IIASA）开发，帮助政策制定者制定灾害融资策略。
Global Risk Modelling Alliance (GRMA)：由保险发展论坛（Insurance Development Forum）于2022年发起，旨在推动开放灾害风险模型和平台的广泛应用。