台风作为一种极具破坏性的自然灾害，严重威胁着沿海地区的自然环境、社会经济与人类生命安全。如何提升台风灾害预警和应对能力，有效减轻台风带来的破坏性影响是推动人类可持续发展的重要目标。大语言模型（LLM）在自然语言处理领域展示出优异的性能，能够有效获取各类灾害信息，为深度防灾减灾服务提供有效支撑。本研究深入解析了LLM在灾害领域的应用前景，分别围绕台风灾害智能问答和台风灾害知识图谱构建两项任务开展探索。就台风灾害智能问答而言，提出了一套基于LLM的灾害智能问答方法。该方法制作了一批高质量台风灾害知识问答对，综合了领域微调与检索增强生成（RAG）两大技术范式，最终实现了在不同查询下有效提升灾害信息响应丰富度的目标。就台风灾害知识图谱构建而言，提出了多层次台风灾害知识表达模型，构建了综合考虑时空特征和灾情影响的台风文本训练数据集。在此基础上，基于自主生成的知识抽取指令，对多款LLMs进行指令微调，成功训练了台风灾害知识图谱构建智能体（TyphoonKGent）。本研究充分展示了大语言模型在台风防灾减灾领域的广泛应用前景，也为大语言模型与地理信息技术的交叉融合打下了基础，有望推动地理人工智能的进一步发展。
 

大语言模型、知识图谱、台风灾害、智能问答、指令微调