জলবায়ু পূর্বাভাসে বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ডিজিটাল রূপান্তরের প্রয়োগ

ক্রমবর্ধমান তীব্র জলবায়ু পরিবর্তন এবং চতুর্থ শিল্প বিপ্লবের শক্তিশালী বিকাশের প্রেক্ষাপটে, জলবায়ু পূর্বাভাস (HTS) নতুন এবং চ্যালেঞ্জিং প্রয়োজনীয়তার মুখোমুখি হচ্ছে। বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং ডিজিটাল রূপান্তর কেবল সহায়ক ভূমিকা পালন করে না বরং আধুনিক দুর্যোগ সতর্কতা ব্যবস্থার গতি, গুণমান এবং নির্ভুলতা নির্ধারণের মূল ভিত্তি হয়ে উঠেছে।

জলবায়ু পরিবর্তনের যুগে নতুন চাপ

বিশ্বজুড়ে , ঐতিহ্যবাহী পূর্বাভাস পদ্ধতিগুলি উচ্চ-রেজোলিউশন সংখ্যাসূচক মডেল, উন্নত ডেটা আত্তীকরণ ব্যবস্থা এবং বিশেষ করে AI এবং গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে অগ্রগতি দ্বারা প্রতিস্থাপিত হচ্ছে। ECMWF বা JMA-এর মতো শীর্ষস্থানীয় আবহাওয়া সংস্থাগুলি ত্রুটি সংশোধন করতে, তাৎক্ষণিক পূর্বাভাস দিতে এবং বিশ্ব আবহাওয়া সংস্থা (WMO) থেকে ক্রমবর্ধমান সমৃদ্ধ উন্মুক্ত ডেটা গুদামগুলিকে কাজে লাগাতে AI ব্যবহার করেছে, যা ডেটা- এবং AI-ভিত্তিক আবহাওয়া পূর্বাভাসের একটি নতুন যুগের সূচনা করেছে।

ভিয়েতনামে, জলবায়ু পরিবর্তনের প্রভাবগুলি তীব্র ঝড়, স্থানীয় ভারী বৃষ্টিপাত, আকস্মিক বন্যা এবং ভূমিধসের ক্রমবর্ধমান ফ্রিকোয়েন্সি এবং তীব্রতার মাধ্যমে ক্রমশ স্পষ্ট হয়ে উঠছে। এর ফলে পূর্বাভাসের প্রয়োজনীয়তা ঘটনা বর্ণনা থেকে প্রভাবের পূর্বাভাসে পরিবর্তিত হয়েছে; গুণগত পূর্বাভাস থেকে পরিমাণগত, বিস্তারিত, সময়োপযোগী এবং আগেভাগে পূর্বাভাসে, যা প্রযুক্তিগত উদ্ভাবন এবং ডিজিটাল রূপান্তরকে ত্বরান্বিত করার জন্য জলবায়ু খাতের জন্য প্রচণ্ড চাপ তৈরি করেছে।

জলবায়ুবিদ্যার পর্যবেক্ষণ, বিশ্লেষণ, পূর্বাভাস এবং সতর্কীকরণের জন্য ঐতিহ্যবাহী পূর্বাভাস পদ্ধতিগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং বৃহৎ তথ্য প্রয়োগ দ্বারা প্রতিস্থাপিত হচ্ছে।

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, জলবিদ্যুৎ খাতও আধুনিকীকরণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ সুযোগের মুখোমুখি হয়েছে। Cray XC40 সুপার কম্পিউটারের কার্যকারিতা কম্পিউটিং ক্ষমতার ক্ষেত্রে একটি বড় পদক্ষেপ তৈরি করেছে। প্রায় 80 TFLOPS ক্ষমতা সহ, এই সিস্টেমটি মাত্র 30-40 মিনিটের মধ্যে সমগ্র অঞ্চল এবং পূর্ব সাগরের জন্য 3 কিলোমিটার রেজোলিউশন পূর্বাভাস মডেল চালাতে সহায়তা করে, যা ভিয়েতনামকে এই অঞ্চলে শক্তিশালী পূর্বাভাস পরিকাঠামো সম্পন্ন দেশগুলির দলে স্থান দেয়।

একসাথে, ৩,২০০ টিরও বেশি স্বয়ংক্রিয় বৃষ্টি স্টেশন, ১০টি আবহাওয়া রাডার এবং একটি বজ্রপাত অবস্থান ব্যবস্থার একটি নেটওয়ার্ক একটি ক্রমাগত আপডেট করা ১×১ কিলোমিটার উচ্চ-রেজোলিউশনের ডেটা উৎস তৈরি করেছে, যা পূর্বাভাস মডেলগুলির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ ভিত্তি। এই তথ্যগুলি অনেক বাস্তব পরিস্থিতিতে কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে, যেমন ২০২০ সালে মধ্য অঞ্চলে ঐতিহাসিক বৃষ্টিপাত বা ২০২৪ সালে ভারী বৃষ্টিপাত।

ভিয়েতনামকে WMO কর্তৃক তীব্র আবহাওয়া সতর্কীকরণের জন্য একটি আঞ্চলিক সহায়তা কেন্দ্র (SWFP-SeA) এবং একটি আঞ্চলিক আকস্মিক বন্যা ও ভূমিধ্বস সতর্কীকরণ কেন্দ্র (SeAFFGS) হিসেবেও স্বীকৃতি দেওয়া হয়েছে, যা উন্নত প্রযুক্তির অ্যাক্সেস সম্প্রসারণ, প্রক্রিয়াগুলিকে মানসম্মতকরণ এবং আন্তর্জাতিক সহযোগিতা বৃদ্ধি করে।

তবে, চ্যালেঞ্জগুলি এখনও বিশাল। এআই এবং বিগ ডেটা স্টোরেজ সিস্টেমের কম্পিউটিং অবকাঠামো এখনও গভীর শিক্ষার মডেল পরিচালনার চাহিদা পূরণ করতে পারেনি। জলবায়ু সংক্রান্ত তথ্য ছড়িয়ে ছিটিয়ে রয়েছে এবং মন্ত্রণালয় এবং সেক্টরের মধ্যে সমন্বয়ের অভাব রয়েছে; সীমান্ত এবং দ্বীপপুঞ্জের মতো কিছু এলাকায় এখনও ডেটার অভাব রয়েছে। উচ্চ-প্রযুক্তি পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা পরিচালনার খরচ বেশি, অন্যদিকে সামাজিকীকরণ ব্যবস্থা সীমিত। সংখ্যাসূচক মডেল, এআই এবং বিগ ডেটা বিশ্লেষণ উভয়ের জ্ঞানসম্পন্ন মানবসম্পদ এখনও উন্নয়নের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে পারেনি। এছাড়াও, আন্তর্জাতিক সহযোগিতা কর্মসূচিতে ভূমিকা বজায় রাখার জন্য তহবিলের একটি স্থিতিশীল উৎস প্রয়োজন।

প্রযুক্তি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতি

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, জলবায়ু ক্ষেত্র পূর্বাভাস প্রক্রিয়া আধুনিকীকরণের জন্য দৃঢ়ভাবে সমাধানগুলি বাস্তবায়ন করেছে। উচ্চ-রেজোলিউশন সংখ্যাসূচক পূর্বাভাস মডেল (১-৩ কিমি) আপগ্রেড করা হয়েছে, যা দেশীয় পর্যবেক্ষণ তথ্য একীভূত করে এবং ECMWF থেকে আন্তর্জাতিক পণ্যগুলিকে একত্রিত করে, পূর্বাভাস প্রকাশের সময় ৫-৮ ঘন্টা থেকে কমিয়ে ২-৩ ঘন্টা করতে সাহায্য করে। ৩২টি স্বল্প-মেয়াদী উপাদান এবং ৫১টি মধ্য-মেয়াদী উপাদান সহ সমন্বিত পূর্বাভাস ব্যবস্থা প্রতিটি কমিউন এবং ওয়ার্ডের জন্য সম্ভাব্যতা মানচিত্র, প্রভাব পূর্বাভাস এবং বিশদ বৃষ্টিপাত নির্মাণে সহায়তা করে।

২০১৯ সাল থেকে, স্মার্টমেট সিস্টেম ধীরে ধীরে ম্যানুয়াল বিশ্লেষণকে প্রতিস্থাপন করেছে, যা কেন্দ্রীয় এবং স্থানীয় স্তরের মধ্যে রিয়েল টাইমে পূর্বাভাস ডেটা কল্পনা, সম্পাদনা এবং সিঙ্ক্রোনাইজ করতে সাহায্য করে, যা বুলেটিন প্রকাশের সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে।

পূর্বাভাসে AI গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে শুরু করেছে। টাইফুন শনাক্তকরণ, অতি-স্বল্প বৃষ্টিপাতের পূর্বাভাস, হিমাওয়ারি স্যাটেলাইট চিত্র বিশ্লেষণ, ঝড় কেন্দ্রের অবস্থানগুলির প্রাথমিক সনাক্তকরণ এবং উন্নত গ্রীষ্মমন্ডলীয় ঘূর্ণিঝড়ের তীব্রতা পূর্বাভাসে গভীর শিক্ষার মডেলগুলি প্রয়োগ করা হচ্ছে। 2022 সালে টাইফুন নোরুর ঘটনাটি দেখিয়েছে যে উপগ্রহ এবং রাডার ডেটা সংহত করে AI মডেলগুলি পূর্ব সাগরে প্রবেশের সময় ঝড়ের বিকাশের প্রাথমিক সনাক্তকরণকে সমর্থন করতে পারে, যা প্রাথমিক সতর্কতার সময় 72 ঘন্টা পর্যন্ত বাড়িয়ে তুলতে সহায়তা করে।

পূর্বাভাসের কাজে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) অ্যাপ্লিকেশনগুলি জোরালোভাবে প্রয়োগ করা হচ্ছে।

পূর্বাভাসের মান উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হয়েছে। ঝড়ের পূর্বাভাসের সময়সীমা ২৪ ঘন্টা থেকে বাড়িয়ে ৩ দিন করা হয়েছে; ৫ দিন আগে আগাম সতর্কতা জারি করা হয়েছে; ৪৮ ঘন্টার ব্যবধানে ঝড়ের অবস্থানগত ত্রুটি অর্ধেক করা হয়েছে। ২-৩ দিন আগে ভারী বৃষ্টিপাতের পূর্বাভাস এবং বন্যার সতর্কতা প্রায় ৭৫% নির্ভরযোগ্যতায় পৌঁছেছে; স্থানীয়ভাবে বজ্রপাতের সতর্কতা ৩০ মিনিট থেকে কয়েক ঘন্টা আগে পৌঁছেছে; তীব্র ঠান্ডা এবং ব্যাপক তাপ পূর্বাভাসের নির্ভরযোগ্যতা ৭০-৯০% পৌঁছেছে।

আন্তর্জাতিক সহযোগিতা গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে চলেছে। ভিয়েতনাম জেএমএ (জাপান), সিএমএ (চীন) এবং অনেক প্রধান আবহাওয়া সংস্থার সাথে তথ্য ভাগাভাগি, ঐক্যমত্য মূল্যায়ন এবং মানবসম্পদ প্রশিক্ষণে পেশাদার বিনিময় বজায় রেখেছে। কোভিড-১৯ সময়কালেও, দেশ এবং অঞ্চলের পূর্বাভাসকারীদের জন্য পেশাদার উন্নয়ন নিশ্চিত করে WMO প্রশিক্ষণ কোর্সগুলি অনলাইনে বজায় রাখা হয়েছিল।

কৃষি ও পরিবেশ মন্ত্রণালয়ের জলমহামারিবিদ্যা বিভাগের তথ্য অনুযায়ী, ২০২৫-২০৩০ সময়কালে, জলমহামারিবিদ্যা খাত তিনটি স্তম্ভের উপর ভিত্তি করে বিকশিত হবে: পর্যবেক্ষণ নেটওয়ার্ক আধুনিকীকরণ; প্রভাব এবং রিয়েল-টাইম পূর্বাভাসের দিকে পূর্বাভাস ক্ষমতা উন্নত করা; ব্যাপক ডিজিটাল রূপান্তর। বিশেষ করে, স্বয়ংক্রিয় এবং সমলয় পর্যবেক্ষণ নেটওয়ার্ক সম্পন্ন করা, বিশেষ করে তথ্যের অভাবযুক্ত এলাকাগুলিতে, একটি অগ্রাধিকারমূলক কাজ। এই খাতের লক্ষ্য ২০২০ সালের তুলনায় কম্পিউটিং ক্ষমতা ৫-১০ গুণ বৃদ্ধি করা; সংখ্যাসূচক পূর্বাভাস এবং এআই সমন্বিত একটি হাইব্রিড মডেল তৈরি করা; আকস্মিক বন্যা এবং ভূমিধসের সতর্কীকরণ ক্ষমতা ৬-১২ ঘন্টা বৃদ্ধি করা এবং ঝড়ের সতর্কীকরণ ক্ষমতা ৩-৫ দিন আগে বৃদ্ধি করা।

ব্যাপক ডিজিটাল রূপান্তরের জন্য জাতীয় জলবিদ্যুৎ ডেটাবেসে ১০০% ডেটা একীভূত করা প্রয়োজন, একই সাথে জলবিদ্যুৎ পরিষেবার সামাজিকীকরণ এবং বাণিজ্যিকীকরণকে উৎসাহিত করার জন্য একটি আইনি ব্যবস্থা তৈরি করা প্রয়োজন। মূল বিষয় হল এখনও মানুষ, শিল্পটি AI, বড় ডেটা, আধুনিক পূর্বাভাস মডেলগুলিতে গভীর প্রশিক্ষণ এবং আন্তর্জাতিক সহযোগিতা সম্প্রসারণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, বিশেষ করে WMO এবং উন্নত জলবিদ্যুৎবিদ্যা সম্পন্ন দেশগুলির সাথে, নতুন প্রজন্মের পূর্বাভাস প্রযুক্তি গ্রহণ, আয়ত্ত এবং বিকাশের জন্য।

বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি যোগাযোগ কেন্দ্র

সূত্র: https://mst.gov.vn/ung-dung-khoa-hoc-cong-nghe-tri-tue-nhan-tao-va-chuyen-doi-so-trong-cong-tac-du-bao-khi-tuong-thuy-van-197251201234112479.htm