全国人大代表、成都理工大学校长、九三学社四川省委副主委许强

   “我国是世界上地质灾害最为频发和灾害损失最为严重的国家之一，系统提升防灾减灾救灾能力，既是切实保障人民生命财产安全的应有之义，又是全面贯彻新发展理念，服务‘平安中国’建设，为高质量发展提供安全保障的关键抓手。”作为一名高校管理者和地质灾害防治领域的研究人员，全国人大代表、成都理工大学校长、九三学社四川省委副主委许强非常关注自然灾害防治问题，他表示，近年来国家大力推动防灾减灾救灾体系建设，应急管理机制不断完善，防灾减灾工程稳步实施，天－空-地－内的立体监测预警网络加速形成，民众防灾减灾意识不断增强，灾害防治取得显著成效。“尤其是近年来通过天－空－地－内多源立体观测技术，配合工程治理、避让搬迁、监测预警等措施，已使威胁重大城镇和人口聚集区的重大地质灾害隐患得到有效控制。”然而，随着灾害形势的日益复杂，监测体系仍需进一步完善。

   “目前，我国在卫星监测方面仍存在不足，与欧美等发达国家相比，卫星数量和监测能力仍有差距。”许强建议，要加快构建多灾种联合监测预警体系，进一步发射SAR、高光谱等卫星，形成快速覆盖全国的能力。他强调，下一代卫星应重点关注光谱特性，通过多种光谱手段，实现对地表植被、土壤、水体等所有要素及动态变化的精细化监测。此外，许强还提到无人机技术在灾害监测中的应用前景广阔。他建议，在高风险区域和工程建设区，应提前布置无人机机库或基站，实现对重点区域的常态化监测。“无人机可以搭载雷达等多种传感器，能够快速获取灾害现场的详细数据，及时掌握地表动态变化，提前发现隐患，并为应急决策提供有力支持。”

   许强指出，当前我国防灾减灾领域的数据分散在多个部门，尚未形成统一的监测数据平台，这严重制约了数据的有效利用和灾害预警能力的提升。他呼吁，应打破部门壁垒，整合各类监测数据，建立统一的大数据平台，以充分发挥数据的价值。“数据是人工智能的基础，只有将分散的数据汇聚起来，才能通过机器学习等技术实现灾害的精准预警。”许强表示，通过人工智能技术，可以对海量数据进行分析，发现潜在的灾害前兆，从而实现提前预警和科学决策。他还建议加强云计算、边缘计算等技术在防灾减灾中的应用，将预警信息快速传递到终端用户手中。“例如，地震预警信息可以通过手机终端及时推送给民众，最大限度减少灾害损失。”许强举例说。

   在应急救援方面，许强强调，科技赋能是提升救援效率和安全性的关键。他指出，当前我国应急救援装备在自动化、智能化方面仍有很大的提升空间，尤其是在复杂环境下的应用能力。“以地震救援为例，当前救援装备在搜寻掩埋人员方面仍存在不足，尤其是在复杂地形和恶劣环境下。”许强建议应研发适用于复杂场景的无人化救援装备，如无人挖掘机、便携式智能钻机等，以提升救援效率和安全性。他还指出，应急救援装备应向智能化、智慧化方向发展，通过人工智能技术实现装备的自学习和自适应能力。

   “目前，研发与实际应用之间存在脱节现象，部分科研成果难以满足实际需求，而实际使用中的问题又难以及时反馈给科研机构。这种现状不仅影响了应急救援的效率和效果，也制约了相关技术的创新和发展。”据许强介绍，当前的科研模式多由科研机构主导，缺乏实际使用者的深度参与。为提升监测预警企业、应急抢险企业等使用单位与科研机构之间的协同效率，许强建议将“揭榜攻关”落到实处，由实际使用企业或管理部门提出具体需求，明确科研方向和目标，科研机构根据需求进行针对性研发。“这种模式能够确保科研成果更加贴合实际需求，避免科研与应用‘两张皮’的现象。”许强告诉记者。强化用户主导，让实际需求驱动科研。“在重点研发计划和科研项目指南制定中，增加实际使用方的参与度。由应急抢险实等实际使用单位提出问题和需求，相关部门组织专家进行论证和指南编制。这种‘用户出题、科研解题’的模式，能够有效解决科研成果实用性不足的问题，提升科研效率和质量。”许强建议说。此外，许强还建议建立科研与应用之间的常态化反馈机制。一方面，科研机构在研发过程中应定期与实际使用企业沟通，获取一线反馈，及时调整研发方向；另一方面，使用企业应将实际应用中遇到的问题及时反馈给科研机构，为后续研发提供参考。通过这种双向互动，形成科研与应用的良性循环。