谷歌洪水中心在孟加拉国将AI洪水预报与灾前现金援助相结合

孟加拉国贾米拉岛的农民面临由气候变化驱动的不可预测的洪水，传统预警仅能提前三天通知。谷歌的洪水中心利用AI从水文和气象数据中学习模式，为80多个国家的河流流域发布五天预报——其表现与基于物理模型的GloFAS模型相当。

GiveDirectly与谷歌合作，将AI预报与河流水位站数据进行交叉核验，并在洪水来临前四天向村民发放无条件现金转移。该非营利组织利用谷歌的历史数据结合社会经济指标绘制了易洪区域地图，瞄准预报中超过一半面积将被淹没的村庄。

2024年8月在尼日利亚科吉州进行的一项早期试验在洪水前向4,463人提供了早期现金，许多人将其投资于农田改良和种子。另一项IRC试点发现，收到早期现金的尼日利亚农民比收到较晚援助的农民购买了更多生产资料和牲畜，并实现了收入多元化。

2026年，GiveDirectly计划在孟加拉国北部盖班达及周边地区开展一项随机对照试验，覆盖超过10万户家庭。家庭将获得10,375孟加拉塔卡（85美元），四个组别将测试不同的干预时机，以衡量哪种方式最能保护生计。

GiveDirectly将通过AI预报向10万+孟加拉国家庭发放灾前现金，此举基于非洲试点中受助者投资于牲畜和资产的经验。

谷歌洪水中心利用AI模式而非基于物理的模型提供五天洪水预警，覆盖没有流量监测站的河流流域。

GiveDirectly颠覆了传统人道主义模式，在灾害来袭前而非之后提供援助，利用AI精准定位高风险村庄。

非洲试点数据显示，收到早期现金的农民投资于牲畜、工具和种子——与灾后援助受助者相比，生计得到可衡量的改善。

覆盖10万+家庭的随机试验设计将产生科学证据，证明灾前现金是否优于传统救济，可能重塑全球人道主义实践。

AI预测与预先部署的资金相结合，使社区能够在灾害来袭前保护生计，其效果优于传统的灾后救济发放。

孟加拉国北部的随机对照试验计划于2026年进行，部分由Google.org资助。如果结果证实灾前现金优于灾后救济，该模式可在洪水中心覆盖的80多个国家推广。GiveDirectly已在尼日利亚证明该方法行之有效，那里的早期现金受助者在洪水季前投资于农田改良。