2025年3月30日，由中国人民大学清史研究所、中国灾害防御协会灾害史专业委员会、广西师范大学出版社（北京）有限公司联合主办的“中华减灾历史数字实验室”揭牌仪式暨中华减灾历史数据平台（洪范工程）建设座谈会在中国人民大学召开。来自北京师范大学、南开大学、中国政法大学、中央民族大学、复旦大学、上海交通大学、陕西师范大学、华中师范大学，以及中国科学院、中国地震局等高校和科研机构的专家学者30余人出席会议。

中国灾害防御协会副会长尚红林、中国人民大学人文学部主任黄兴涛、中国人民大学历史学院院长朱浒、广西师范大学出版社（北京）有限公司总经理乔祥飞、中国人民大学国家治理大数据和人工智能创新平台主任龚新奇出席“中华减灾历史数字实验室”揭牌仪式并致辞。揭牌仪式由清史研究所副所长李光伟主持。

尚红林副会长指出，“洪范工程”承载着国家防灾减灾的战略使命，旨在将历史灾害经验转化为数字时代的治理力量，他强调，面对极端灾害频发的挑战，需借助人工智能、大数据等技术激活历史智慧，构建贯通古今的“数据长城”，为国家安全与人民福祉提供支撑。黄兴涛主任在致辞中聚焦人文与科技融合的必要性。AI技术的应用离不开高质量数据的支撑，学界应加快专业化数据的积累与生产，他高度评价人大灾害史团队的学术积淀，并呼吁通过跨学科协作推动灾害史研究创新，服务国家现代化建设。朱浒院长指出实验室的成立是历史学科数字化转型的重要探索，未来需加强跨领域资源整合，推动灾害史研究与现代技术深度融合，为防灾减灾提供历史智慧。乔祥飞总经理表示，出版社将发挥资源整合优势，支持历史数据的结构化转化与可视化呈现，助力平台建设成为学术研究与社会服务并重的综合性工程。龚新奇主任阐述了技术赋能灾害研究的意义，中国人民大学的科研团队已与多所高校合作开发灾害模拟系统，未来将依托实验室推动数据科学与历史研究的协同创新，为防灾减灾提供方法论支持。

中国灾害防御协会灾害史专业委员会主任夏明方宣读《中华减灾历史数据平台建设战略合作倡议书》。他倡议以“学术义赈”理念整合多方力量，打破学科壁垒，探索产学研结合的数据建设路径，强调需平衡中华减灾历史数据平台建设的公益性与可持续性，推动灾害史研究范式革新。

清史研究所所长胡恒宣读成立中华减灾历史数字实验室的决议。实验室将依托中国人民大学在灾害史、数字史学、人工智能领域的学术积累，以“全要素、全灾种、全过程”为目标，集成历史灾害数据，服务政府决策与学界需求。聘请清史研究所副所长萧凌波担任中华减灾历史数字实验室主任。

尚红林副会长、黄兴涛主任和朱浒院长共同为“中华减灾历史数字实验室”揭牌。“洪范工程”志愿合作者签署《中华减灾历史数据平台建设战略合作协议书》。

与会学者围绕“面向AI时代：中华减灾历史数据平台建设”主题展开热烈讨论。

余新忠（南开大学历史学院）回顾了灾害史研究从传统文献整理到数字化时代的转型历程。面对AI技术的崛起，他强调，应立足长期积累的灾害数据基础，通过AI工具提升研究效率，但需警惕技术对学术严谨性的潜在冲击，呼吁学界在数据标准化、因果推断等核心环节保持“人本思维”。王社教（陕西师范大学西北历史环境与经济社会发展研究院）提出历史灾害数据整合中的关键问题，如历代行政区划变迁对灾害范围判读的影响、史料记载的空间不均衡性等挑战，强调基础数据质量和清晰概念界定是AI应用的前提。赵晓华（中国政法大学人文学院）高度肯定中华减灾历史数据平台建设的学术价值。该平台需长期投入与跨学科协作，呼吁结合数字人文技术赋能文科研究，期待与出版社、技术方深化协作，推动成果普惠学界。周琼（中央民族大学历史文化学院）总结介绍其研究团队承担的西南历史灾害信息数据库建设经验，指出数据库建设在数据精准度和AI应用方面仍面临挑战，未来将借助中华减灾历史数据平台继续深化灾害历史数据整理。苏筠（北京师范大学地理科学学部）认为不同历史阶段、灾害类型的核心字段需统一规范，应开发地名、度量单位等古今转换工具，提升数据兼容性。朱正业（安徽大学历史学院）分享了民国时期淮河流域灾害数据库的建设进展和成果，强调涉密档案的开放限制仍是数据整合的难点，需加强政策协调与跨机构合作。李钢（西北大学城市与环境学院）以其开发的“中国人口贩运地理系统（CHTGS）”为例，探讨地理信息技术在灾害与社会问题中的应用。他认为，AI可助力多元异构数据的快速提取，但需警惕“深度伪造”对学术研究的干扰，呼吁建立人工校验机制，保障数据真实性。萧凌波（中国人民大学清史研究所）提出中华减灾历史数据平台建设需要整合全国资源构建共享数据库，借助AI技术提升文献处理效率，同时开发智能工具服务科研与政府决策。他强调要防范AI应用风险，推动技术与人文研究的深度融合。周亚（山西大学历史文化学院）表示，其研究团队正探索利用AI技术处理民间灾害文献，以提升传统人工整理的效率。他呼吁通过联合培训、课题协作等方式，培养兼具历史学与AI思维的复合型人才，期待与各方合作，展现人文学科在AI时代的潜力。 

此外，六位来自不同学科领域的灾害史研究资深学者围绕历史灾害数据的整理、信息化及平台建设展开深入探讨，为AI时代灾害研究的跨学科融合与技术创新提供了重要思路。

高建国（中国地震局地质研究所）以“中国灾害史图像化”为题，通过展示历史贫富分布图、台风受灾情况图、抗日根据地救灾地图等成果，强调图像化技术在灾害史研究中的核心作用。他提出，史料的数量化与图像化不仅揭示了文字背后的逻辑关系，更搭建了历史学与气候学、地震学等自然科学的桥梁，这种跨学科研究为现代减灾决策提供了历史借鉴，真正发挥了史料“教化、资政、存史”的核心价值。

陈业新（上海交通大学人文学院）系统阐述了“洪范工程”背景下历史灾害等级量化的必要性与方法。针对传统灾害记载分散、描述非标准化等问题，他提出从灾次、空间范围、灾害类型等多维度进行综合量化，并以州县为基本单位构建灾害等级数据库。他强调，数据库建设需夯实文献基础，特别注重灾害关联性呈现，为灾害规律研究、防灾减灾决策提供重要数据支撑。

龚胜生（华中师范大学城市与环境科学学院）全面介绍了中国历史疫灾数据库的建设目标与框架。该数据库以公元前770年至1949年为时间范围，通过“三全覆盖”（全空域、全时域、全要素）和“五化集成”（序列化、结构化、模型化、可视化、知识化），整合疫灾时空数据。数据库由半结构化文本、结构化表格及数字化时空数据集三层架构构成，利用自然语言处理技术提取疫灾关键词，构建知识图谱。他强调，这一平台将为历史疫灾规律研究、跨学科融合及未来疫病防控提供重要支撑。

郑景云（中国科学院地理科学与资源研究所）以华南冬季气温重建和明末社会崩溃分析为例，系统阐述了气象灾异史料的特点、问题及信息化应用案例。他指出，这类史料时空分辨率高但存在漏记、格式不一等问题，需通过分等定级等方法实现定量化重建。他强调，构建减灾历史数据平台对推动多学科交叉研究、提升灾害应对能力具有重要意义。 

方修琦（北京师范大学地理科学学部）以清代自然灾害事件数据库为例，解析了从原始记录到专题数据库的构建逻辑。他详细介绍了从原始史料到结构化数据库的技术路径，包括数据筛选标准、时空分析框架以及派生数据库在灾害链研究中的应用。通过量化清代灾害与社会安全的关联，他强调历史数据数字化对当代减灾的借鉴意义，指出多源史料整合与交叉验证是提升数据可靠性的关键。

杨煜达（复旦大学中国历史地理研究所）聚焦19世纪中叶长江荆江段河道突变事件，结合历史文献与现代器测数据，重建了1500年以来长江上中游干湿变化序列。他指出，1830-1870年极端洪涝频发是河道溃决的直接诱因，而气候变化与筑堤、垦殖等人类活动的叠加效应加速了河床淤积。研究揭示，AI技术可深度融合多尺度气候与地理数据，为大型河流系统演变预测提供新范式。 

未来，实验室与平台将继续整合历史灾害数据、激活传统减灾智慧，以开放共享的学术生态、产学研协同的创新机制，助力中国灾害风险治理体系迈向更高水平，为守护人民生命财产安全、服务国家安全与发展大局贡献智慧与力量。

图：吕曼莎/文：李瑜琛