受高空槽和黄河气旋共同影响，济南市气象台于2025年8月8日发布了强降雨预报。预计8日夜间至9日，济南市将迎来大雨，局部地区甚至可能出现暴雨到大暴雨，伴随雷电和7~8级、局部10级以上的雷雨大风。此次预报不仅是对自然现象的描述，也间接体现了

　　此次预报的核心信息包括降雨量、降雨范围、风力等多个关键气象要素。其中，全市平均降雨量预计在25~50毫米，局部地区雨量可能超过120毫米，最大1小时降雨量可达70毫米以上。这些精确的数据，离不开AI模型对海量气象数据的分析和预测。随着深度学习和大数据技术的不断发展，气象部门能够构建更精细的天气预报模型，提高预报的准确性和时效性。例如，**生成式对抗网络（GAN）**在气象领域的应用，可以模拟复杂的气象过程，提高极端天气事件的预测能力。此次预报中，市气象台已于8日10时发布暴雨蓝色预警，并密切监视天气形势的变化，及时发布跟踪预报和相应的预报预警，这正是AI技术赋能下，对城市应急管理系统提出的更高要求。

　　此次暴雨预报，对城市应急响应系统提出了严峻的挑战。雷雨大风可能导致城市基础设施受损，如电力中断、道路积水等。同时，局部地区可能出现的极端降雨，也可能引发内涝和次生灾害。然而，这也是AI技术在城市应急管理中发挥作用的机遇。例如，智能交通系统可以根据实时天气预报和路况信息，动态调整交通信号，疏导交通流量，降低拥堵风险。城市内涝监测系统可以利用传感器网络和AI算法，实时监测城市排水系统的运行状态，预测内涝风险，并及时启动应急预案。此外，基于AI的应急指挥系统可以整合各类信息，辅助决策，提高应急响应效率。

　　未来，随着AI技术的不断发展，气象预报和城市应急管理将更加智能化。例如，多模态数据融合技术可以将气象数据、遥感南宫28数据、城市感知数据等进行融合分析，提高预报的精度和可靠性。边缘计算技术可以将AI模型部署在边缘设备上，实现实时数据处理和快速响应。此外，人机协同模式将在城市应急管理中发挥越来越重要的作用，AI系统可以辅助人类专家进行决策，提高应急响应的效率和准确性。你认为，在极端天气事件频发的背景下，AI技术在城市韧性建设中将扮演怎样的角色？