约翰逊市，田纳西州（WJHL）——东田纳西州立大学（ETSU）农村健康与研究中心的研究助理教授黄倩获得了资助，将利用生成式人工智能（AI）为中央阿巴拉契亚地区创建一个洪水仪表板。地球科学信息合作伙伴（ESIP）实验室提供的20,000美元资助使这一项目成为可能。
黄倩目前正在从田纳西州东北部、弗吉尼亚州西南部、肯塔基州东部和西弗吉尼亚州的82个县收集数据。她很快将扩展到北卡罗来纳州西部，这将使项目覆盖范围扩大到169个县。
该仪表板将包括历史洪水事件、洪水监测和洪水预测等信息。还将收集人口统计数据，如老龄化、人口、儿童、母亲等相关的人口信息。“我们希望收集社会经济信息，如贫困率、该地区的教育水平和人们面临的风险。我们希望收集健康的社会决定因素、医疗保健的可及性以及健康结果等信息。”黄倩说。
黄倩解释说，某些县可能集中了这些因素，这可能会影响居民应对自然灾害的能力。生成式AI正在帮助收集数据。黄倩表示，他们可以使用这些工具将复杂的问题分解为更小、更易管理的任务。
黄倩以在洪水区域寻找医院为例说明了这一点。他们可以在AI工具中输入提示以获得响应。“让我们下载洪水区域的遥感数据。然后第二步，找出该区域内的所有医院。第三步，将这些信息整合起来，使用一些分析方法确定医院的位置以及如何最便捷地到达医院。”
黄倩表示，他们将始终检查AI响应的准确性。俄克拉荷马州立大学地理学助理教授胡涛也在与黄倩合作，帮助开发生成式AI的编码。黄倩表示，许多AI工具仍然需要大量的人力投入。
洪水仪表板将编译信息，为社区提供应对洪水的计划。“我们希望识别处于风险中的人群。我们希望提供百年一遇或五百年一遇的洪水计划，以展示是否需要购买保险，例如是否需要购买洪水保险。如果购买，这是一种可以帮你未来节省资金的减灾措施。”黄倩说。
仪表板中的信息还将与当地应急管理部门和应急准备团队共享。社区成员将能够对仪表板提供反馈，以便研究人员了解需要哪些变量以及它是否对本地区有用。“我向社区展示了初步设计的仪表板，他们提供了反馈和建议。例如，设计方面的问题，‘我不喜欢那个颜色’，我们可以更改颜色。如果他们不喜欢某些内容或希望添加与洪水相关的变量，我们完全可以做到。这是一个共同开发和双向讨论的过程。”黄倩说。
数据收集已于10月开始。黄倩计划在2025年春季准备好仪表板的初稿，以便社区成员开始提供反馈。“我们将不断更新，努力使其尽可能用户友好。”黄倩说。
这是一个为期10个月的项目，但黄倩希望继续获得支持，以维持仪表板在未来的任何潜在洪水紧急情况下的运行。“尽管我们尽量使其自动化，但一些数据，如社会经济数据、美国人口普查数据，每年都会更新。”
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