Harnessing Large Language Models for Disaster Management: A Survey

📄 arXiv: 2501.06932v2 📥 PDF

作者: Zhenyu Lei, Yushun Dong, Weiyu Li, Rong Ding, Qi Wang, Jundong Li

分类: cs.CL, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2025-01-12 (更新: 2025-08-22)

💡 一句话要点

综述性论文：利用大型语言模型赋能灾害管理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 自然灾害管理 综述 灾害阶段 应用场景 风险评估 应急响应

📋 核心要点

  1. 现有自然灾害管理领域缺乏对LLMs的系统性回顾和深入分析，阻碍了该技术在该领域的有效应用。
  2. 本文通过对现有LLMs在自然灾害管理中的应用进行全面综述，并根据灾害阶段和应用场景进行分类，填补了这一空白。
  3. 该研究旨在通过收集公共数据集并识别关键挑战和机遇，为开发更先进的灾害管理LLMs提供指导。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）凭借其卓越的能力彻底改变了科学研究，并改变了各个领域。在其实际应用中，LLMs在减轻对人类生命、基础设施和环境的威胁方面发挥着关键作用。尽管灾害LLMs的研究越来越多，但仍然缺乏对LLMs在自然灾害管理中的系统性回顾和深入分析。为了弥补这一差距，本文对现有自然灾害管理中的LLMs进行了全面的综述，并提出了一个分类法，该分类法根据灾害阶段和应用场景对现有工作进行分类。通过收集公共数据集并识别关键挑战和机遇，本研究旨在指导专业社区开发用于灾害管理的高级LLMs，以增强应对自然灾害的韧性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在自然灾害管理中应用LLMs时，缺乏系统性的梳理和归纳，导致研究人员难以快速了解该领域的进展和挑战。此外，不同灾害阶段和应用场景对LLMs的需求不同，现有研究缺乏针对性的分析。

核心思路：本文的核心思路是对现有LLMs在自然灾害管理中的应用进行全面的综述，并构建一个分类体系，将现有工作按照灾害阶段（如预防、响应、恢复）和应用场景（如信息提取、风险评估、资源分配）进行分类。通过这种方式，可以帮助研究人员更好地理解LLMs在灾害管理中的应用现状和未来发展方向。

技术框架：本文采用文献调研和分析的方法，首先收集了大量关于LLMs在自然灾害管理中应用的相关论文和数据集。然后，对这些文献进行筛选和整理，提取关键信息，并根据灾害阶段和应用场景构建分类体系。最后，对现有研究的优势和不足进行分析，并提出未来的研究方向。

关键创新：本文的关键创新在于构建了一个针对LLMs在自然灾害管理中应用的分类体系，该体系能够帮助研究人员更好地理解LLMs在该领域的应用现状和未来发展方向。此外，本文还对现有研究的挑战和机遇进行了深入分析，为未来的研究提供了指导。

关键设计：本文的分类体系主要基于两个维度：灾害阶段和应用场景。灾害阶段包括预防、响应和恢复三个阶段，应用场景包括信息提取、风险评估、资源分配等。在构建分类体系时，本文参考了大量的相关文献，并结合了实际的灾害管理需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对现有LLMs在自然灾害管理中的应用进行了全面的梳理和分类，并指出了该领域未来的研究方向。通过构建一个分类体系，该论文能够帮助研究人员更好地理解LLMs在该领域的应用现状和未来发展方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自然灾害管理、应急响应、公共安全等领域。通过对现有LLMs在灾害管理中的应用进行系统性回顾和分析，可以为相关领域的研究人员和从业者提供参考，促进LLMs在灾害管理中的应用，提高灾害应对能力，减少灾害损失。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have revolutionized scientific research with their exceptional capabilities and transformed various fields. Among their practical applications, LLMs have been playing a crucial role in mitigating threats to human life, infrastructure, and the environment. Despite growing research in disaster LLMs, there remains a lack of systematic review and in-depth analysis of LLMs for natural disaster management. To address the gap, this paper presents a comprehensive survey of existing LLMs in natural disaster management, along with a taxonomy that categorizes existing works based on disaster phases and application scenarios. By collecting public datasets and identifying key challenges and opportunities, this study aims to guide the professional community in developing advanced LLMs for disaster management to enhance the resilience against natural disasters.