در عصر حاضر، بالیای طبیعی از جمله زلزله، سیل، طوفان های شدید و آتش سوزی های جنگلی، تهدیدات جدی برای جوامع انسانی و زیرساخت های حیاتی به شمار میروند. این تهدیدات به ویژه با توجه به تغییرات اقلیمی و گسترش جوامع شهری، به شدت افزایش یافته است. در این میان، سیستمهای هشدار پیش دستی (EWS) و سامانههای سریع ارزیابی رخدادها (RES) به عنوان ابزارهایی حیاتی در
مدیریت بحران و کاهش اثرات بالیا شناخته می شوند. این مقاله به تحلیل و بررسی نقش این سیستمها در پیش بینی، هشدار و ارزیابی مخاطرات ناشی از بالیای طبیعی می پردازد. تمرکز اصلی این تحقیق بر روی نوآوری های فناوری در این حوزه، از جمله هوش مصنوعی (AI)، دادههای بزرگ (Big Data) و اینترنت اشیاء (IoT) است که توانسته اند دقت و کارایی سیستم های EWS و RES را به میزان قابل توجهی افزایش دهند. این تحقیق با مرور مطالعات پیشین و تجزیه و تحلیل عملکرد سیستمها در مناطق مختلف جغرافیایی، به بررسی مزایا و چالش های موجود در پیاده سازی این سامانه ها در کشورهای مختلف می پردازد. عالوه بر این، پژوهش به شناسایی خلل ها و مشکلاتی می پردازد که مانع از بهره برداری کامل از این سیستمها در بسیاری از مناطق پرخطر می شود و در ادامه راهکارهایی برای بهبود عملکرد آن ها ارائه می دهد. با استفاده از مدل های شبیه سازی و داده های به دست آمده از منابع مختلف، این مقاله پیشنهاداتی نوآورانه و کاربردی برای توسعه سیستمهای هشدار پیش دستی و ارزیابی سریع رخدادها در مواجهه با بالیای طبیعی ارائه می دهد. در نهایت، این تحقیق بر اهمیت همکاری های بین المللی، آموزش متخصصان و سرمایه گذاری در زیرساخت های فناوری تاکید دارد تا از این طریق بتوان کارایی و عملکرد این سامانه ها را بهبود بخشید و از وقوع آسیب های بیشتر جلوگیری کرد.