图 29 来自应急事件可视化的可视化示例，显示2024年10月尼日利亚塔拉巴州农田的洪水持续情况

和情况监测平台（PRISM）192。PRISM整合了脆弱 还适用于其他领域，例如气象和水文学危害。例如， 性数据层，以支持气候危害对食品安全影响的分析, 的工具，可支持在未监测流域内进行洪水预测，促进 更多高质量数据的生成191。 决策者需要快速、可靠和细致的数据，以了解与危害 相关影响的各个维度，从而及时有效地制定应急响应 和恢复框架。将这些维度应用于农业食品部门时面临 许多挑战。风险和影响分析需要对生物物理和社会经 济因素有一致的理解，而这通常缺失，导致评估不完 整，特别是在影响路径和受灾社区的后危害需求方面 像和来自传感器及物联网设备的实时气象输入，以预 测天气事件并提供预警。可以迅速使用卫星和无人机 在缅甸和菲律宾所见193。 然而，数据往往不完整且零散。数据素养和可获取性 的缺乏也阻碍了现有信息系统的使用。当数据在关键 决策如呼吁和资源分配之后才到达时，或当数据在决 策层面（行政层面、人口、生计概况）不够详细时, 世界粮食计划署与谷歌研究合作开发了SKAI，这是 采纳也受到限制。此外，进入受影响地区和人群的困 难导致昂贵且滞后的数据收集，与决策需要不匹配。 策的洞察和知识，以应对灾害响应194。融合前沿的 为了克服这些挑战，世界粮食计划署开发了实时影响