Anwendung künstlicher Intelligenz bei der Vorhersage und Warnung vor Naturkatastrophen

In den letzten Jahren war unser Land stark von Naturkatastrophen und dem Klimawandel betroffen. Stürme, Überschwemmungen, Dürren und Erdrutsche treten häufig auf. Künstliche Intelligenz (KI) wird in diesem Zusammenhang zu einem leistungsstarken Hilfsmittel, um die Effektivität der Vorhersage von Naturkatastrophen zu verbessern, Schäden zu minimieren und eine rechtzeitige Reaktion zu ermöglichen.

Meteorologen analysieren Daten des Smartmet-Systems, um im Nationalen Zentrum für hydrometeorologische Vorhersagen Prognosebulletins und Frühwarnungen vor Naturkatastrophen herauszugeben. (Foto: HOAI LINH)

Frühwarnung ist die wirksamste Maßnahme, um Schäden durch wetter-, klima- und hydrologische Naturkatastrophen zu minimieren. Zahlreiche Studien belegen, dass sich Schäden durch eine Warnung vor Naturkatastrophen 24 Stunden im Voraus um etwa 30 % reduzieren lassen, verglichen mit keiner Warnung. Angesichts des immer komplexeren Klimawandels und der zunehmenden Häufigkeit und Schwere von Stürmen, Starkregen, Überschwemmungen, Sturzfluten, Erdrutschen, Gewittern und Blitzen spielt Frühwarnung daher eine immer wichtigere Rolle.

In Vietnam setzt der meteorologische und hydrologische Sektor in Umsetzung der Resolution Nr. 57-NQ/TW des Politbüros schrittweise künstliche Intelligenz (KI), Big Data und die digitale Transformation zur Überwachung und Prognose ein. Seit Jahresbeginn setzt die Abteilung für Meteorologie und Hydrologie ( Ministerium für Landwirtschaft und Umwelt ) in einigen Phasen des Prognoseprozesses KI-Anwendungen ein. Konkret werden Algorithmen für maschinelles Lernen anhand von Radardaten, Satellitenbildern und automatischer Überwachung trainiert, um kurzfristige Niederschlagsvorhersagen mit schnellen Reaktionszeiten und hohem Detailgrad zu erstellen.

Zur Identifizierung und Bestimmung der Sturmintensität im Ostmeer wird KI eingesetzt, um meteorologische Satellitenbilder zu analysieren und so das Zentrum des Zyklons zu identifizieren, die Intensität und Entwicklungstendenz des Sturms zu beurteilen und Meteorologen bei detaillierten Analysen zu unterstützen. Diese Systeme werden derzeit noch perfektioniert, umfassend trainiert und in den Prozess der professionellen Wettervorhersage integriert. Diese Technologie ermöglicht es Behörden, Wetter- und Umweltbedingungen kontinuierlich zu überwachen und so frühzeitig Warnungen und rechtzeitige Reaktionsmaßnahmen zum Schutz von Leben und Eigentum bereitzustellen.

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

Bei der Sturmvorhersage beträgt der 24-Stunden-Fehler im Zentrum des Sturms etwa 90–110 km und entspricht damit dem regionalen Durchschnitt. KI hilft dem Team bei der Einschätzung von Wahrscheinlichkeit und Unsicherheit und unterstützt so die Entscheidungsfindung im Katastrophenschutz.

Bei der Vorhersage von Starkregen liefern das WRF-Modell (Mesoscale Weather System for Research and Forecasting Weather Operations) und das regionale Ensemble bei weit verbreitetem Regen recht gute Ergebnisse, haben aber bei kurzfristigen, örtlich begrenzten Regenfällen in komplexem Gelände, wo es zu Konflikten zwischen kleinräumigen Zirkulationen kommt, immer noch Probleme. Warnungen vor Gewittern, Tornados und Blitzen durch die Kombination von Wetterradar, Satellitenbildern, Ensembledaten und Nowcasting-Algorithmen haben in vielen wichtigen Gebieten dazu beigetragen, Gewitterwarnungen 30 Minuten bis drei Stunden im Voraus herauszugeben.

Die Abteilung für Hydrometeorologie hat das größte wissenschaftliche und technologische Problem der Branche darin identifiziert, „die KI-Technologie in der meteorologischen und hydrologischen Vorhersage zu beherrschen, ein umfassendes KI-System für mehrskalige meteorologische und hydrologische Vorhersagen mit hoher Genauigkeit aufzubauen und Vorhersagevorgänge zu automatisieren.“

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

Laut dem Leiter der Hydrometeorologischen Abteilung sind die Prognosekapazitäten und Überwachungssysteme unseres Landes im Vergleich zu Japan, China, Südkorea usw. noch immer begrenzt. Andererseits konnte unser Land aufgrund von Haushaltsbeschränkungen nicht viel in Wissenschaft und Technologie für die Hydrometeorologie und die Vorhersage von Naturkatastrophen investieren. Darüber hinaus ist die IT-Infrastruktur noch schwach; es gibt nicht viele Überwachungsstationen. Die KI-Verarbeitung im hydrometeorologischen Sektor erfordert eine umfangreiche Informationsinfrastruktur, finanzielle Ressourcen sowie ein Team hochqualifizierter IT-Experten. Darüber hinaus erfordert die KI-Rechen- und Verarbeitungsinfrastruktur schnelle Prozessorchips zu hohen Kosten.

Angesichts der komplexen Entwicklungen des Klimawandels und der zunehmenden Zahl extremer Wetterereignisse sind die Modernisierung der Hydrometeorologie und die Verbesserung der Prognose- und Frühwarnkapazitäten zum Schutz der Gesellschaft und der Wirtschaft von entscheidender Bedeutung. Daher spielen der Aufbau und die Fertigstellung von Prognose- und Frühwarnsystemen eine sehr wichtige Rolle. Diese gelten auch als erste Verteidigungslinie bei der Prävention und Minderung von Naturkatastrophenrisiken.

Um dies zu erreichen, so Mai Van Khiem, müsse sich der meteorologische und hydrologische Sektor in Zukunft auf die Umsetzung eines umfassenden Innovationsplans konzentrieren, um die Prognose- und Warnkapazität zu verbessern und die Arbeit zur Prävention von Naturkatastrophen und zur nachhaltigen Entwicklung effektiv zu unterstützen. Der Schwerpunkt des Plans liege auf der weiteren effektiven Umsetzung der Resolution Nr. 57-NQ/TW zu Durchbrüchen in der wissenschaftlichen und technologischen Entwicklung, Innovation und der nationalen digitalen Transformation. Das Ministerium für Meteorologie und Hydrologie habe das größte wissenschaftliche und technologische Problem des Sektors darin identifiziert, „die KI-Technologie in der meteorologischen und hydrologischen Vorhersage zu beherrschen, ein umfassendes KI-System für hochpräzise meteorologische und hydrologische Vorhersagen auf mehreren Skalen aufzubauen und den Vorhersagebetrieb zu automatisieren“, erklärte Mai Van Khiem.

Dementsprechend wird die Abteilung für Hydrometeorologie der Anwendung moderner Technologien wie KI, Big Data und Internet der Dinge (IoT) im gesamten hydrometeorologischen Prozess Priorität einräumen – von der Überwachung, Datenerfassung und -verarbeitung bis hin zu Analyse, Prognose und Kommunikation. Die Beherrschung dieser Technologien trägt nicht nur zu einer verbesserten Genauigkeit und Automatisierung der professionellen Arbeit bei, sondern ebnet auch den Weg für die Entwicklung eines intelligenten, mehrstufigen Prognosesystems, das den Anforderungen von Menschen, Behörden und Wirtschaftssektoren im Kontext des immer komplexeren Klimawandels gerecht wird. Darüber hinaus konzentriert sich die Abteilung auf die Verbesserung der Fähigkeit zur Vorhersage extremer Wetterphänomene, den Aufbau eines Frühwarnsystems für mehrere Katastrophen, um zeitnahe und genaue Informationen zu gewährleisten, den Aufbau eines Teams hochqualifizierter Mitarbeiter und die Ausbildung junger Fachkräfte, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden, die Stärkung der Kommunikation und die Sensibilisierung der Öffentlichkeit für die Rolle der Hydrometeorologie bei der Katastrophenvorbeugung und -kontrolle, die Förderung der internationalen Zusammenarbeit, die Suche nach technischer und technologischer Unterstützung und die Ausbildung von Personal …

KIM OANH

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