数字鸿沟如何进一步加剧气候脆弱者的脆弱性

前段时间，一位门头沟的朋友告诉我：从来没想过，洪水能淹到家门口。这话听着像段子，但背后是越来越多人正在面对的残酷现实——气候变化真的来了。北方人第一次见识洪水，高温天里空调成了刚需，澳大利亚山火失控……一连串极端灾害让所有人都有些懵。

可这场剧变有个特点：影响极不平衡。数字鸿沟，让本就在生存线上挣扎的弱势群体，在气候危机面前更加脆弱。所谓数字鸿沟，简单说就是不同地区、阶层、年龄、性别之间在接入和使用数字技术上的差距。城乡之间网络覆盖的差距就是典型例子——一旦洪涝来袭，乡村居民可能根本联系不上，救援难以及时到达。低收入群体同样如此：极端高温天，他们可能为了生计不得不顶着烈日干活，没有智能手环监测心率体温，一旦中暑变成热射病，黄金抢救时间很容易被错过。

更别说贫穷国家在资金、技术和治理能力上的短板了。缺乏高性能计算和数字基础设施，气象预测精度不够，灾害来临时只能硬扛，损失远大于富裕国家。所以说，气候变化和数字鸿沟叠加起来，对脆弱群体的冲击是双重甚至多重的。正如那句老话：麻绳专挑细处断，厄运只找苦命人。消除数字鸿沟，是让气候脆弱者变得有力的前置条件。

要理解这一点，得从数字技术和气候应对的伏笔说起。

过去的伏笔

应对危机的最好办法，就是别让自己陷入危机——这话听起来像废话，可现实中，确实有很多人没条件在灾害来临前及时撤离。就拿最近的台风“杜苏芮”来说，有的南方城市靠AI气象大模型提前精准预测了登陆时间和受影响路段，提前做了充分防灾准备。但更多城市连“哪块云彩几点下雨”都报不准，更别提用AI这种先进工具了。缺乏意识、基建、人才和应急方案，自然没法用新技术守护家园。

具体来看，数字化水平较低的城市和居民，在气象灾害中会在“三道防线”前节节败退。

第一道防线：灾前，数字基础薄弱→无法充分预防

防患于未然是应对灾害的最好策略——在情况变糟之前及时行动，撤离人员、加固设施，很多威胁是可以避免的。但关键在于：天气变化本身有不确定性，而数字鸿沟让气候脆弱群体在气象计算和预测上存在明显短板。

首先，算不动。庞大气象数据需要超算或数据中心集群来处理，比如英国投入12亿英镑研发气象超脑，用于更精密的降雨预测，帮助快速部署防洪系统。欠发达地区和国家哪有这样的资金和技术家底？数字气象基础设施投入低，预报准确度自然上不去。

其次，算不好。精准预测洪涝、山火等灾害需要有效算法。早在上世纪80年代，日美等国就开始探索气象与AI结合，IBM、谷歌等公司布局了多个气象AI系统，积累了技术和人才。人才差距可不是一朝一夕能追上的，导致数字鸿沟越拉越大。2021年，孟加拉国等气候脆弱国家在COP26上就喊出“我们不需要空头支票”，希望发达国家给实际支持。

更糟糕的是，没得算——有些地方连基本数据都收不到。气象数据收集需要大量传感器和网络接入，但网络建设成本高，很多国家无力投入。非洲大量低收入人群甚至用不起网络。即便在美国，皮尤研究中心2021年的研究也发现，黑人和西班牙裔家庭宽带接入率低于白人，少数族裔和低收入社区无法享受高质量网络，传感器收集不到足够数据，自然无法提供精准气象监测。

第二道防线：灾时，网络联接不稳定→行动不及时

第一道防线失守后，灾害不可避免地到来。此时数字鸿沟会让弱势群体的行动能力被进一步削弱。灾害发生后，及时获取可靠信息——气象变化、受灾区域实况、救援信息和避难撤离点——是自救的关键。但老人、低收入群体、儿童、残障人士等，数字技能和资源相对不足：不会上网查信息，不知道该打哪个电话，手里的智能手机续航差、品质低，可能半路就坏了，导致与家人和救援队伍失联，错过最佳救援时机。

第三道防线：灾后，数字化不充分→复原重建迟缓

灾难过后，大家都要重建家园，总该站在同一起跑线上了吧？可数字能力不仅包括有形的软硬件，还包括无形的数字服务、意识和组织机制。数字化水平更高的城市，平时就沉淀了详细的应急响应计划，能遏制灾害对水、电、医疗等关键服务的干扰，帮助城市更快恢复供电、供水，回归正常生活。IBM曾为加拿大安大略省电力公司开发AI工具，预测风暴严重程度，提前部署电工，加快恢复供电。而数字化水平低的地区和居民，没有这种技术储备，房屋修复和生活秩序恢复自然更慢。

社会学家丹尼斯·米莱蒂在《设计的灾难》一书中提出：灾难的发生是“设计的”。人人都可能面临自然灾害，但应对灾害的技能和资源是不平衡的——尤其是数字技术。从这个角度看，弱势群体遭受的气象灾害风险，也是被“数字鸿沟”所“设计”的结果。

莫测的未来

既然数字鸿沟影响这么大，那直接搬到数字化水平更高的城市行不行？且不说举家搬迁的能力并非人人都有，就算搬去了，也未必能高枕无忧。

首先，数字化水平高的城市，灾害预警精准度依然有待提升。有一次出差从北京到上海，航班就因为雷暴天气从早上延误到凌晨。要更有效地防范灾害，就需要不断提高气象预测的精度，缩小预测范围和时间，这在当前仍很难做到。很多城市只能发布当天大范围的气象变化概率，提供宽泛指导。

此外，气候变化预测参数众多，科学决策的影响有限。比如野生动物保护区，气候变化会影响植被和动物生存，但气候与地理格局、生态群落之间的关系还存在盲区，无法给出恰当的应对策略。即使有气象预警，也未必能有效应对。

（地中海大部分地区正在经历极端干旱。图片来自：欧盟委员会）

近年来气候变化加剧，带来了许多前所未有的气象灾害，远远超出城市以往的治理经验。即便数字化水平较高的城市，也需要经历数据从无到有、算法由粗到精、防治从简单到具体的过程。随着气候变暖，飓风变强、降水量增加，以往干旱的北方城市开始经历百年一遇的洪水；而原本气候宜人的地中海地区则出现极端干旱。一套有效的应对策略必须与城市方方面面的系统配套，刻进居民的本能中。比如没经历过地震的城市，不可能一下子部署好防震建筑；居民也不可能一下学会逃生技巧。所以说，即使有数字技术加持，面对高速变化的气候，城市未来一样会遭遇未知挑战。

行动在当下

既然有没有数字技术都会受冲击，那难道集体躺平？当然不是。当务之急是“补短板”——让数字基础设施和技能薄弱的地区与人尽快用上数字化技术，消除数字鸿沟。这说起来容易做起来难，因为这些脆弱群体自身资源有限，钱和人才不会从天上掉下来。目前比较有效的行动包括：

1. 科研领域的全球协作。气候有“蝴蝶效应”——南美雨林里的蝴蝶扇动翅膀，可能引发得克萨斯州的龙卷风。全球各国都会因气候改善受益，因此气候科研协作应成为共识。此前发布的《亚洲大洋洲区域综合地球观测计划——北京宣言》就提到，中国科学家与其他各国科学家一起，努力弥补地球观测的“数字鸿沟”。

2. 数字基建的全国一体化。气象预测对算力要求极高，乡村县镇不可能都豢养一头“算力巨兽”。全国算力一体化网络、上云用数赋智的趋势提供了新可能：通过云端调用西部数据中心的算力，结合本地气象数据和AI模型，为乡村县镇的应急调度输出合理决策，这正成为公共服务的一部分。

3. AI大模型在气象领域落地。数字水平低的地方缺乏人才来开发定制算法，但今年AI大模型展现出的泛化能力和低门槛，让更多地方能简单上手AI，提高预警能力，更有效地应对气候变化。

今天，数字技术就像水、电、土地一样，正在成为人类生活不可或缺的基本资源。帮助弱势群体跟上数字化脚步，就是守护人的生存权——这是文明的基础，也是技术的应有之义。种一棵树，最好的时间是十年前，其次是现在。消除数字鸿沟，亦是如此。

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