দুর্যোগ পূর্বাভাসের গুণগত মান উন্নয়ন করা।

চরম আবহাওয়ার ঘটনা বৃদ্ধির প্রেক্ষাপটে, আবহাওয়া ও জলবিজ্ঞান সংক্রান্ত পূর্বাভাসের নির্ভুলতা উন্নত করার প্রয়োজনীয়তা ক্রমশ জরুরি হয়ে উঠছে।

২০২৫ সালে ন্গে আন -এর তুওং দুওং-এ লাম নদীর ঐতিহাসিক বন্যা।

বিজ্ঞানীরা পূর্বাভাসের মান উন্নত করতে এবং দুর্যোগ প্রতিরোধ ও প্রতিক্রিয়া সংক্রান্ত আরও কার্যকর সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করার জন্য একাধিক ডেটা উৎস ও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) সমন্বিত হাইব্রিড মডেল নিয়ে গবেষণা করছেন।

কৃষি ও পরিবেশ মন্ত্রণালয়ের অধীনস্থ পানি সম্পদ পরিকল্পনা ও অনুসন্ধান কেন্দ্রের পানি সম্পদ বিজ্ঞান ইনস্টিটিউট কর্তৃক গবেষণা ও প্রবর্তিত প্রাকৃতিক দুর্যোগের আগাম সতর্কতার জন্য সমন্বিত হাইব্রিড সমাধানটিকে ভিয়েতনামে প্রাকৃতিক দুর্যোগ পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে একটি যুগান্তকারী পদক্ষেপ হিসেবে বিবেচনা করা হয়।

জলসম্পদ বিজ্ঞান ইনস্টিটিউটের উপ-পরিচালক ড. বুই ডু ডুয়ং বলেন: "হাইব্রিড সমাধান হলো একটি পূর্বাভাস সমাধান যা একাধিক ডেটা উৎস এবং মডেলকে একীভূত করে এবং প্রতিটি পদ্ধতির শক্তিকে কাজে লাগায়। প্রচলিত মডেলগুলোর তুলনায় এই সমাধানটি আরও নমনীয়, স্থিতিশীল এবং অধিক নির্ভুল পূর্বাভাস প্রদান করে। তবে, এটি একটি সম্পূরক সমাধান এবং প্রচলিত পূর্বাভাস মডেলগুলোকে প্রতিস্থাপন করে না।"

নীতিগতভাবে, একটি হাইব্রিড সমাধান একাধিক ডেটা উৎস এবং মডেলকে একত্রিত করে, প্রতিটি পদ্ধতির শক্তিকে কাজে লাগিয়ে বিচ্ছিন্ন ডেটাকে দরকারী তথ্যে রূপান্তরিত করে। এটি ইনপুট ডেটার মান উন্নত করতে, ত্রুটি কমাতে, আগাম সতর্কতার কার্যকারিতা বাড়াতে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করতে পারে।

এই সমাধানটি তার বৈজ্ঞানিক ভিত্তি হিসেবে প্রচলিত গাণিতিক ও ভৌত মডেল ব্যবহার করে; বিস্তৃত এলাকা পর্যবেক্ষণের জন্য রিমোট সেন্সিং প্রযুক্তি প্রয়োগ করে; এবং ক্রমাঙ্কন ও যাচাইকরণের জন্য বাস্তব পরিমাপকৃত ডেটা ব্যবহার করে। এছাড়াও, এটি গণনা করতে এবং সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) পদ্ধতির সাথে অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। সাধারণত, এই সিদ্ধান্তগুলো নির্ভুল হয়, যা পূর্বাভাস শিল্পকে অন্তর্নিহিত ডেটার ত্রুটির হার কমাতে সাহায্য করে এবং সঠিক ও সময়োপযোগী আগাম পূর্বাভাস ও সতর্কতা প্রদান করে। হাইব্রিড সমাধানটি ব্যবহার করে চারটি মডেল প্রয়োগ করা হয়: বৃষ্টিপাত ও জলপ্রবাহের পূর্বাভাস; ভূমিধসের সতর্কতা; জলবিভাজিকার ক্ষয় এবং জলাধারে পলি জমার ঝুঁকি; এবং বন্যার পূর্বাভাস।

এই সমাধানগুলো শুধু প্রচলিত আবহাওয়া ও জলবিজ্ঞান সংক্রান্ত তথ্যই ব্যবহার করে না, বরং স্যাটেলাইট ডেটা, বৈশ্বিক আবহাওয়া মডেল এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকেও সমন্বিত করে, যার ফলে তা পূর্বাভাসকারীদের বিপুল পরিমাণ তথ্য প্রক্রিয়াকরণে এবং আরও আগে ও নির্ভুল সতর্কতা প্রদানে সহায়তা করে।

ঐ চারটি মডেল বাস্তবায়নের জন্য, জলসম্পদ বিজ্ঞান ইনস্টিটিউট দুর্যোগ পূর্বাভাস ও সতর্কীকরণে একগুচ্ছ হাইব্রিড সমাধান প্রস্তাব করেছে। এর মধ্যে রয়েছে জিএম-ফোর্সপাস্ট (GM-ForcePast) সমাধান, যা প্রতিদিন আপডেট হয় এবং সমন্বিত, উচ্চ-রেজোলিউশনের বৃষ্টিপাতের তথ্য সরবরাহ করতে পারে। এটি সীমিত বা অসম পর্যবেক্ষণের কারণে সৃষ্ট অনিশ্চয়তা হ্রাস করে এবং জলাধারের দৈনন্দিন পরিচালনা ও স্বল্পমেয়াদী পরিকল্পনায় সহায়তা করে।

পরবর্তী সমাধানটি, যা ১৬ দিন থেকে ৬ মাস পর্যন্ত অগ্রিম পূর্বাভাস দেয় এবং প্রতিদিন আপডেট করা হয়, তা বৈশ্বিক মডেল (GFS, ECMWF, Google) থেকে প্রাপ্ত সম্মিলিত বৃষ্টিপাতের পূর্বাভাস দিতে পারে। হাইব্রিড মডেলিং সমাধানের ক্ষেত্রে, এটি গাণিতিক-ভৌত মডেল (HYPE) এবং মেশিন লার্নিং মডেল (RF, XGBoost)-এর সমন্বয়ে জলাধারে ১৬ দিন আগে জলপ্রবাহের পূর্বাভাস দেয়, যা প্রতিদিন আপডেট করা হয় এবং স্যাটেলাইট ও বৈশ্বিক আবহাওয়া মডেল থেকে প্রাপ্ত ডেটা দ্বারা আরও উন্নত করা হয়।

প্রবাহ পর্যবেক্ষণ ও পূর্বাভাসের জন্য হাইব্রিড মডেল এবং প্রবাহ ও পলির উপর আন্তঃসংযুক্ত জলাধার ব্যবস্থার প্রভাব মোকাবেলার সমাধানের পাশাপাশি, প্রাকৃতিক দুর্যোগের ধরন নিয়ে গবেষণার উপর ভিত্তি করে ভূমিধসের ঝুঁকির আগাম সতর্কীকরণকে একটি সমাধান হিসেবে বিবেচনা করা হয়। এটি মাঠপর্যায়ের তথ্য এবং সম্ভাব্য বৃষ্টিপাতের উপর ভিত্তি করে ভূমিধসের ঝুঁকির পূর্বাভাস দেওয়ার সুযোগ করে দেয়। চূড়ান্ত সমাধানটি হলো বন্যার বিস্তৃতি, গভীরতা এবং স্থায়িত্বের পূর্বাভাস দেওয়া। নিম্ন মেকং অঞ্চলে পরীক্ষামূলক প্রয়োগে, হাইব্রিড সিস্টেমটি প্রায় ৩০ সেকেন্ডের মধ্যে দৈনিক বন্যার বিস্তৃতি ও গভীরতা গণনা করতে সক্ষম হয়েছিল, যার পূর্বাভাসের সময়কাল ছিল ১৮ দিন পর্যন্ত।

গবেষণা ও পরীক্ষার ফলাফল অনুসারে, হাইব্রিড সমাধান পূর্বাভাসের নির্ভুলতা ৪০%-এর বেশি বাড়াতে পারে। অধিকন্তু, পূর্বাভাসকারীরা সময় ও শ্রম কমিয়ে অনেক বেশি পরিমাণে তথ্য হালনাগাদ ও সংশ্লেষণ করতে পারেন। পূর্বোক্ত সমাধান ও সমাধানসমূহের সমন্বয় প্রচলিত পদ্ধতির সীমাবদ্ধতাগুলোকে পূরণ করে ও অতিক্রম করে, যা ভিয়েতনামের দুর্যোগ পূর্বাভাসকে আরও দ্রুত, নির্ভুল ও স্মার্ট একটি দিকে আধুনিকীকরণে অবদান রাখে এবং একই সাথে নতুন বৈজ্ঞানিক ও প্রযুক্তিগত সাফল্যকেও কাজে লাগায়।

নহান দান সংবাদপত্র অনুসারে

উৎস: https://baotuyenquang.com.vn/xa-hoi/202605/cai-thien-chat-luong-du-bao-thien-tai-4ae4321/