Anwendung künstlicher Intelligenz zur Vorhersage und Warnung vor Naturkatastrophen

In den letzten Jahren wurde unser Land stark von Naturkatastrophen und dem Klimawandel betroffen. Stürme, Überschwemmungen, Dürren und Erdrutsche treten häufig auf. In diesem Zusammenhang entwickelt sich künstliche Intelligenz (KI) zu einem wichtigen Instrument, um die Vorhersage von Naturkatastrophen zu verbessern, Schäden zu minimieren und eine zeitnahe Reaktion zu ermöglichen.

Meteorologen analysieren Daten des Smartmet-Systems, um im Nationalen Zentrum für hydrometeorologische Vorhersage Wettervorhersagen und Frühwarnungen vor Naturkatastrophen zu erstellen. (Foto: HOAI LINH)

Frühwarnung ist die wirksamste Maßnahme, um Schäden durch Naturkatastrophen im Zusammenhang mit Wetter, Klima und Hydrologie zu minimieren. Zahlreiche Studien belegen, dass sich die Schäden um etwa 30 % reduzieren lassen, wenn 24 Stunden im Voraus vor einer Naturkatastrophe gewarnt wird. Angesichts des zunehmend komplexen Klimawandels und der damit einhergehenden Zunahme von Häufigkeit und Schweregrad von Stürmen, Starkregen, Überschwemmungen, Sturzfluten, Erdrutschen, Gewittern und Blitzeinschlägen spielt die Frühwarnung daher eine immer wichtigere Rolle.

In Vietnam hat der meteorologische und hydrologische Sektor gemäß der Resolution Nr. 57-NQ/TW des Politbüros schrittweise künstliche Intelligenz (KI), Big Data und die digitale Transformation für die Überwachung und Prognose eingeführt. Seit Jahresbeginn nutzt das Meteorologische und Hydrologische Amt ( Ministerium für Landwirtschaft und Umwelt ) KI-Anwendungen in verschiedenen Phasen des Prognoseprozesses. Konkret werden Algorithmen des maschinellen Lernens anhand von Radardaten, Satellitenbildern und automatischer Überwachung trainiert, um kurzfristige Niederschlagsvorhersagen mit kurzer Reaktionszeit und hoher Detailgenauigkeit zu liefern.

Zur Identifizierung und Bestimmung der Sturmintensität im Ostmeer wird KI eingesetzt, um meteorologische Satellitenbilder zu analysieren. So lassen sich das Zentrum des Wirbels ermitteln, die Intensität und der Entwicklungstrend des Sturms bewerten und detaillierte Analysen für Meteorologen unterstützen. Diese Systeme werden kontinuierlich optimiert, umfassend trainiert und in die professionelle Wettervorhersage integriert. Dank dieser Technologie können die Behörden Wetter- und Umweltbedingungen permanent überwachen und so frühzeitig Warnungen ausgeben und rechtzeitig Gegenmaßnahmen zum Schutz von Menschenleben und Eigentum einleiten.

Herr Mai Van Khiem, Direktor des Nationalen Zentrums für hydrometeorologische Vorhersagen, erklärte, dass der hydrometeorologische Sektor während der diesjährigen Sturm- und Hochwassersaison KI im Überwachungs- und Vorhersageprozess eingesetzt habe. Die Ergebnisse seien genauer als mit herkömmlichen Methoden.

Bei der Sturmvorhersage liegt der Fehler im Zentrum des Sturms innerhalb von 24 Stunden bei etwa 90–110 km und entspricht damit dem regionalen Durchschnitt. Künstliche Intelligenz hilft, Wahrscheinlichkeits- und Unsicherheitsbewertungen zu kombinieren und so die Entscheidungsfindung im Katastrophenschutz zu unterstützen.

Bei der Vorhersage von Starkregen liefern das WRF-Modell (Mesoscale Weather Network for Research and Forecasting Weather Operations) und regionale Ensembles recht gute Ergebnisse bei flächendeckenden Regenfällen. Schwierigkeiten bestehen jedoch weiterhin bei kurzfristigen, lokal begrenzten Regenfällen in komplexem Gelände, wo kleinräumige Zirkulationen aufeinandertreffen. Warnungen vor Gewittern, Tornados und Blitzen, die auf der Kombination von Wetterradar, Satellitenbildern, Ensemble-Daten und Nowcasting-Algorithmen basieren, haben dazu beigetragen, in vielen wichtigen Gebieten Gewitterwarnungen 30 Minuten bis 3 Stunden im Voraus auszugeben.

Die Abteilung für Hydrometeorologie hat das Hauptproblem der Wissenschaft und Technologie in der Branche wie folgt identifiziert: "Die Beherrschung der KI-Technologie in der meteorologischen und hydrologischen Vorhersage, der Aufbau eines umfassenden KI-Systems für die mehrskalige meteorologische und hydrologische Vorhersage mit hoher Genauigkeit und die Automatisierung der Vorhersagevorgänge."

Herr Mai Van Khiem,
Direktor des Nationalen Zentrums für hydrometeorologische Vorhersage

Laut dem Leiter der Hydrometeorologischen Abteilung sind die Vorhersagekapazitäten und Überwachungssysteme unseres Landes im Vergleich zu Japan, China, Korea usw. noch begrenzt. Zudem konnte unser Land aufgrund von Budgetbeschränkungen nicht ausreichend in Wissenschaft und Technologie für die hydrometeorologische Vorhersage und die Vorhersage von Naturkatastrophen investieren. Darüber hinaus ist die IT-Infrastruktur noch schwach; es gibt beispielsweise nur wenige Messstationen. Die Anwendung von KI in der Hydrometeorologie erfordert zudem eine umfangreiche IT-Infrastruktur, finanzielle Ressourcen und ein Team hochqualifizierter IT-Experten. Auch die KI-Rechen- und Verarbeitungsinfrastruktur benötigt leistungsstarke und teure Prozessoren.

Angesichts der komplexen Klimawandelsituation und der zunehmenden Extremwetterereignisse sind die Modernisierung der Hydrometeorologie und die Verbesserung der Vorhersage- und Frühwarnsysteme unerlässlich, um Bevölkerung und Wirtschaft zu schützen. Daher spielen der Aufbau und die Optimierung von Vorhersage- und Frühwarnsystemen eine entscheidende Rolle. Sie gelten als erste Verteidigungslinie im Kampf gegen Naturkatastrophenrisiken.

Herr Mai Van Khiem erklärte, dass der meteorologische und hydrologische Sektor sich künftig auf die Umsetzung eines umfassenden Innovationsplans konzentrieren müsse, um die Vorhersage- und Warnkapazitäten zu verbessern und so die Katastrophenprävention und die nachhaltige Entwicklung effektiv zu unterstützen. Im Mittelpunkt des Plans stehe die weitere wirksame Umsetzung der Resolution Nr. 57-NQ/TW zu wissenschaftlichen und technologischen Durchbrüchen, Innovationen und der nationalen digitalen Transformation. Das meteorologische und hydrologische Amt habe die zentrale wissenschaftliche und technologische Herausforderung des Sektors wie folgt identifiziert: „Die Beherrschung von KI-Technologien in der meteorologischen und hydrologischen Vorhersage, der Aufbau eines umfassenden KI-Systems für hochpräzise, ​​mehrskalige meteorologische und hydrologische Vorhersagen sowie die Automatisierung der Vorhersageprozesse“, so Herr Mai Van Khiem.

Dementsprechend wird die Abteilung für Hydrometeorologie den Einsatz moderner Technologien wie KI, Big Data und Internet der Dinge (IoT) im gesamten hydrometeorologischen Prozess priorisieren – von der Überwachung, Datenerfassung und -verarbeitung bis hin zu Analyse, Prognose und Kommunikation. Die Beherrschung dieser Technologien trägt nicht nur zur Verbesserung der Genauigkeit und Automatisierung der Arbeit bei, sondern eröffnet auch die Möglichkeit zur Entwicklung eines intelligenten, mehrskaligen Prognosesystems, das den Anforderungen von Bevölkerung, Behörden und Wirtschaft im Kontext des zunehmend komplexen Klimawandels gerecht wird. Darüber hinaus konzentriert sich die Abteilung auf die Verbesserung der Fähigkeit zur Vorhersage extremer Wetterereignisse, den Aufbau eines Frühwarnsystems für verschiedene Katastrophen, um zeitnahe und präzise Informationen zu gewährleisten, den Aufbau eines hochqualifizierten Teams mit Schwerpunkt auf der Ausbildung junger Fachkräfte, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden, die Stärkung der Kommunikation, die Sensibilisierung der Öffentlichkeit für die Rolle der Hydrometeorologie in der Katastrophenprävention und -bekämpfung sowie die Förderung der internationalen Zusammenarbeit, die Suche nach technischer und technologischer Unterstützung und die Weiterbildung von Fachkräften.

KIM OANH

Quelle: https://nhandan.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-du-bao-va-canh-bao-thien-tai-post902631.html