Anwendung von Wissenschaft und Technologie, künstlicher Intelligenz und digitaler Transformation in der hydrometeorologischen Vorhersage

Angesichts des zunehmend gravierenderen Klimawandels und der rasanten Entwicklung der Vierten Industriellen Revolution steht die hydrometeorologische Wettervorhersage (HTS) vor neuen und anspruchsvollen Herausforderungen. Wissenschaft und Technologie, künstliche Intelligenz (KI) und die digitale Transformation spielen dabei nicht nur eine unterstützende Rolle, sondern bilden das Fundament und bestimmen Geschwindigkeit, Qualität und Genauigkeit moderner Katastrophenwarnsysteme.

Neue Herausforderungen im Zeitalter des Klimawandels

Weltweit werden traditionelle Wettervorhersagemethoden durch hochauflösende numerische Modelle, fortschrittliche Datenassimilationssysteme und insbesondere durch bahnbrechende Fortschritte in den Bereichen KI und Deep Learning ersetzt. Führende meteorologische Organisationen wie das ECMWF oder die JMA setzen KI ein, um Fehler zu korrigieren, Echtzeitvorhersagen zu erstellen und die immer umfangreicheren offenen Datenspeicher der Weltorganisation für Meteorologie (WMO) zu nutzen. Damit beginnt eine neue Ära daten- und KI-basierter Wettervorhersage.

In Vietnam werden die Auswirkungen des Klimawandels immer deutlicher durch die Zunahme von Häufigkeit und Intensität starker Stürme, lokaler Starkregen, Sturzfluten und Erdrutschen. Dies hat zu einem Wandel der Anforderungen an die Wettervorhersage geführt: von der Beschreibung von Phänomenen hin zur Vorhersage ihrer Auswirkungen; von qualitativen zu quantitativen, detaillierten, zeitnahen und frühzeitigen Prognosen. Dadurch entsteht ein großer Druck auf den hydrometeorologischen Sektor, technologische Innovationen und die digitale Transformation zu beschleunigen.

Traditionelle Prognosemethoden werden durch den Einsatz von KI und Big Data zur Überwachung, Analyse, Vorhersage und Warnung vor hydrometeorologischen Phänomenen ersetzt.

In den letzten Jahren boten sich auch im hydrometeorologischen Sektor wichtige Modernisierungsmöglichkeiten. Die Inbetriebnahme des Supercomputers Cray XC40 bedeutete einen bedeutenden Fortschritt in der Rechenleistung. Mit einer Kapazität von fast 80 TFLOPS ermöglicht das System die Berechnung eines 3-km-Vorhersagemodells für das gesamte Staatsgebiet und das Ostmeer in nur 30 bis 40 Minuten. Damit zählt Vietnam nun zu den Ländern der Region mit einer leistungsstarken Vorhersageinfrastruktur.

Ein Netzwerk aus über 3.200 automatischen Regenmessstationen, 10 Wetterradargeräten und einem Blitzortungssystem liefert eine kontinuierlich aktualisierte, hochauflösende Datenquelle (1 × 1 km) – eine wichtige Grundlage für Wettervorhersagemodelle. Diese Daten haben sich in vielen praktischen Situationen bewährt, beispielsweise bei den historischen Regenfällen in der Zentralregion im Jahr 2020 oder den Starkregenfällen im Jahr 2024.

Vietnam wurde von der WMO auch als Regionales Unterstützungszentrum für Unwetterwarnungen (SWFP-SeA) und als Regionales Warnzentrum für Sturzfluten und Erdrutsche (SeAFFGS) anerkannt, wodurch der Zugang zu fortschrittlicher Technologie erweitert, Prozesse standardisiert und die internationale Zusammenarbeit verbessert wird.

Die Herausforderungen bleiben jedoch enorm. Die Recheninfrastruktur für KI- und Big-Data-Speichersysteme erfüllt noch nicht die Anforderungen für den Betrieb von Deep-Learning-Modellen. Hydrometeorologische Daten sind verstreut und nicht zwischen Ministerien und Sektoren synchronisiert; in einigen Gebieten wie Grenzregionen und Inseln fehlen weiterhin Daten. Der Betrieb von Hightech-Überwachungssystemen ist kostspielig, während die Verbreitungsmöglichkeiten begrenzt sind. Fachkräfte mit Kenntnissen in numerischen Modellen, KI und Big-Data-Analyse sind noch nicht ausreichend qualifiziert. Zudem benötigt die Teilnahme an internationalen Kooperationsprogrammen eine stabile Finanzierungsquelle.

Durchbruch in Technologie und künstlicher Intelligenz

In den letzten Jahren hat der hydrometeorologische Sektor die Wettervorhersage umfassend modernisiert. Hochauflösende numerische Vorhersagemodelle (1–3 km) wurden verbessert, indem nationale Beobachtungsdaten integriert und internationale Produkte des ECMWF einbezogen wurden. Dies trug dazu bei, die Vorhersagezeit von 5–8 Stunden auf 2–3 Stunden zu verkürzen. Das Ensemble-Vorhersagesystem mit 32 kurzfristigen und 51 mittelfristigen Komponenten ermöglicht die Erstellung von Wahrscheinlichkeitskarten, Wirkungsvorhersagen und detaillierten Niederschlagsprognosen für jede Gemeinde und jeden Stadtteil.

Seit 2019 hat das SmartMet-System die manuelle Analyse schrittweise ersetzt und hilft dabei, Vorhersagedaten in Echtzeit zwischen zentraler und lokaler Ebene zu visualisieren, zu bearbeiten und zu synchronisieren, wodurch sich die Zeit bis zur Veröffentlichung von Bulletins deutlich verkürzt.

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine zunehmend wichtige Rolle bei der Wettervorhersage. Deep-Learning-Modelle werden zur Taifunerkennung, zur Vorhersage extrem kurzer Niederschlagsmengen, zur Analyse von Himawari-Satellitenbildern, zur frühzeitigen Bestimmung der Sturmzentren und zur verbesserten Vorhersage der Intensität tropischer Wirbelstürme eingesetzt. Der Taifun Noru im Jahr 2022 zeigte, dass KI-Modelle, die Satelliten- und Radardaten integrieren, die frühzeitige Erkennung von Sturmentwicklungen beim Eintritt in das Ostchinesische Meer unterstützen und so die Vorwarnzeit auf 72 Stunden verlängern können.

KI-Anwendungen werden verstärkt zur Unterstützung von Prognosearbeiten eingesetzt.

Die Vorhersagequalität hat sich deutlich verbessert. Der Vorhersagezeitraum für Stürme wurde von 24 Stunden auf 3 Tage verlängert; Frühwarnungen werden 5 Tage im Voraus ausgegeben; die Fehler bei der Sturmortung im 48-Stunden-Takt wurden halbiert. Starkregenvorhersagen und Hochwasserwarnungen 2–3 Tage im Voraus erreichen eine Zuverlässigkeit von etwa 75 %; lokale Gewitterwarnungen werden 30 Minuten bis mehrere Stunden im Voraus ausgegeben; Vorhersagen von extremer Kälte und verbreiteter Hitze erreichen eine Zuverlässigkeit von 70–90 %.

Internationale Zusammenarbeit spielt weiterhin eine wichtige Rolle. Vietnam pflegt einen regen Austausch mit der Japanischen Meteorologischen Agentur (JMA), der Chinesischen Meteorologischen Agentur (CMA) und vielen weiteren wichtigen meteorologischen Diensten in den Bereichen Datenaustausch, Konsensbewertung und Personalentwicklung. Selbst während der COVID-19-Pandemie wurden die WMO-Schulungen online fortgeführt, um die berufliche Weiterbildung von Meteorologen im Land und in der Region sicherzustellen.

Laut dem Ministerium für Landwirtschaft und Umwelt, Abteilung Hydrometeorologie, wird sich der hydrometeorologische Sektor im Zeitraum 2025–2030 auf drei Säulen entwickeln: Modernisierung des Überwachungsnetzes, Verbesserung der Prognosefähigkeit hinsichtlich Auswirkungen und Echtzeitvorhersage sowie umfassende digitale Transformation. Insbesondere die Vervollständigung des automatischen und synchronen Überwachungsnetzes, vor allem in datenarmen Gebieten, hat Priorität. Der Sektor strebt eine Steigerung der Rechenkapazität um das 5- bis 10-Fache gegenüber 2020 an, die Entwicklung eines Hybridmodells, das numerische Prognosen und KI kombiniert, sowie eine Verbesserung der Vorwarnzeit vor Sturzfluten und Erdrutschen um 6–12 Stunden und vor Stürmen um 3–5 Tage.

Eine umfassende digitale Transformation erfordert die vollständige Integration aller Daten in die nationale hydrometeorologische Datenbank sowie den Aufbau eines Rechtsrahmens zur Förderung der Verbreitung und Kommerzialisierung hydrometeorologischer Dienstleistungen. Der Schlüsselfaktor sind nach wie vor die Fachkräfte. Die Branche konzentriert sich daher auf intensive Schulungen in den Bereichen KI, Big Data und moderne Prognosemodelle sowie auf den Ausbau der internationalen Zusammenarbeit, insbesondere mit der WMO und Ländern mit fortgeschrittener Hydrometeorologie, um Prognosetechnologien der nächsten Generation zu erlernen, anzuwenden und weiterzuentwickeln.

Zentrum für Wissenschafts- und Technologiekommunikation

Quelle: 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