Εφαρμογή της επιστήμης και της τεχνολογίας, της τεχνητής νοημοσύνης και του ψηφιακού μετασχηματισμού στην υδρομετεωρολογική πρόγνωση

Στο πλαίσιο της ολοένα και πιο σοβαρής κλιματικής αλλαγής και της ισχυρής ανάπτυξης της Τέταρτης Βιομηχανικής Επανάστασης, η υδρομετεωρολογική πρόγνωση (HTS) αντιμετωπίζει νέες και απαιτητικές απαιτήσεις. Η επιστήμη και η τεχνολογία, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και ο ψηφιακός μετασχηματισμός όχι μόνο διαδραματίζουν υποστηρικτικό ρόλο, αλλά έχουν γίνει και τα βασικά θεμέλια, καθορίζοντας την ταχύτητα, την ποιότητα και την ακρίβεια του σύγχρονου συστήματος προειδοποίησης καταστροφών.

Νέες πιέσεις στην εποχή της κλιματικής αλλαγής

Σε όλο τον κόσμο , οι παραδοσιακές μέθοδοι πρόγνωσης αντικαθίστανται από αριθμητικά μοντέλα υψηλής ανάλυσης, προηγμένα συστήματα αφομοίωσης δεδομένων και, ιδιαίτερα, από καινοτομίες στην Τεχνητή Νοημοσύνη και τη βαθιά μάθηση. Κορυφαίοι μετεωρολογικοί οργανισμοί, όπως το ECMWF ή το JMA, έχουν εφαρμόσει την Τεχνητή Νοημοσύνη για να διορθώνουν σφάλματα, να κάνουν άμεσες προβλέψεις και να αξιοποιούν ολοένα και πιο πλούσιες ανοιχτές αποθήκες δεδομένων από τον Παγκόσμιο Μετεωρολογικό Οργανισμό (WMO), ανοίγοντας μια νέα εποχή μετεωρολογικής πρόγνωσης που βασίζεται σε δεδομένα και Τεχνητή Νοημοσύνη.

Στο Βιετνάμ, οι επιπτώσεις της κλιματικής αλλαγής είναι ολοένα και πιο εμφανείς μέσω της αυξημένης συχνότητας και της έντασης των ισχυρών καταιγίδων, των τοπικών έντονων βροχοπτώσεων, των ξαφνικών πλημμυρών και των κατολισθήσεων. Αυτό έχει οδηγήσει σε μετατόπιση των απαιτήσεων πρόβλεψης από την περιγραφή φαινομένων στην πρόβλεψη επιπτώσεων· από την ποιοτική πρόβλεψη στην ποσοτική, λεπτομερή, έγκαιρη και έγκαιρη πρόβλεψη, δημιουργώντας μεγάλη πίεση στον υδρομετεωρολογικό τομέα για επιτάχυνση της τεχνολογικής καινοτομίας και του ψηφιακού μετασχηματισμού.

Οι παραδοσιακές μέθοδοι πρόβλεψης αντικαθίστανται από την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης και των μεγάλων δεδομένων για την παρακολούθηση, την ανάλυση, την πρόβλεψη και την προειδοποίηση για την υδρομετεωρολογία.

Τα τελευταία χρόνια, ο υδρομετεωρολογικός τομέας έχει επίσης αντιμετωπίσει σημαντικές ευκαιρίες εκσυγχρονισμού. Η λειτουργία του υπερυπολογιστή Cray XC40 έχει δημιουργήσει ένα σημαντικό βήμα προόδου στην υπολογιστική ικανότητα. Με χωρητικότητα σχεδόν 80 TFLOPS, το σύστημα βοηθά στην εκτέλεση ενός μοντέλου πρόγνωσης με ανάλυση 3 χλμ. για ολόκληρη την επικράτεια και την Ανατολική Θάλασσα σε μόλις 30-40 λεπτά, κατατάσσοντας το Βιετνάμ στην ομάδα των χωρών με ισχυρή υποδομή πρόγνωσης στην περιοχή.

Μαζί, ένα δίκτυο περισσότερων από 3.200 αυτόματων σταθμών βροχής, 10 ραντάρ καιρού και ένα σύστημα εντοπισμού θέσης κεραυνών έχει δημιουργήσει μια συνεχώς ενημερωμένη πηγή δεδομένων υψηλής ανάλυσης 1×1 km, μια σημαντική βάση για μοντέλα πρόβλεψης. Αυτά τα δεδομένα έχουν αποδειχθεί αποτελεσματικά σε πολλές πρακτικές καταστάσεις, όπως οι ιστορικές βροχοπτώσεις στην Κεντρική περιοχή το 2020 ή οι έντονες βροχοπτώσεις το 2024.

Το Βιετνάμ έχει επίσης αναγνωριστεί από τον WMO ως Περιφερειακό Κέντρο Υποστήριξης για την Προειδοποίηση για Σοβαρά Καιρικά φαινόμενα (SWFP-SeA) και ως Περιφερειακό Κέντρο Προειδοποίησης για Ξαφνικές Πλημμύρες και Κατολισθήσεις (SeAFFGS), διευρύνοντας την πρόσβαση σε προηγμένη τεχνολογία, τυποποιώντας τις διαδικασίες και ενισχύοντας τη διεθνή συνεργασία.

Ωστόσο, οι προκλήσεις παραμένουν τεράστιες. Η υπολογιστική υποδομή για συστήματα τεχνητής νοημοσύνης και αποθήκευσης μεγάλων δεδομένων δεν έχει ακόμη καλύψει τις ανάγκες λειτουργίας μοντέλων βαθιάς μάθησης. Τα υδρομετεωρολογικά δεδομένα είναι διάσπαρτα και δεν υπάρχει συγχρονισμός μεταξύ υπουργείων και τομέων. Ορισμένες περιοχές, όπως τα σύνορα και τα νησιά, εξακολουθούν να μην έχουν δεδομένα. Το κόστος λειτουργίας συστημάτων παρακολούθησης υψηλής τεχνολογίας είναι υψηλό, ενώ ο μηχανισμός κοινωνικοποίησης είναι περιορισμένος. Οι ανθρώπινοι πόροι με γνώση τόσο των αριθμητικών μοντέλων, της τεχνητής νοημοσύνης όσο και της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων δεν έχουν ακόμη ανταποκριθεί στις απαιτήσεις ανάπτυξης. Επιπλέον, η διατήρηση ενός ρόλου σε διεθνή προγράμματα συνεργασίας απαιτεί μια σταθερή πηγή χρηματοδότησης.

Επανάσταση από την τεχνολογία και την τεχνητή νοημοσύνη

Τα τελευταία χρόνια, ο υδρομετεωρολογικός τομέας έχει εφαρμόσει σε μεγάλο βαθμό λύσεις για τον εκσυγχρονισμό της διαδικασίας πρόγνωσης. Έχουν αναβαθμιστεί αριθμητικά μοντέλα πρόγνωσης υψηλής ανάλυσης (1-3 χλμ.), τα οποία αφομοιώνουν εγχώρια δεδομένα παρατήρησης και συνδυάζουν διεθνή προϊόντα από το ECMWF, συμβάλλοντας στη μείωση του χρόνου δημοσίευσης της πρόγνωσης από 5-8 ώρες σε 2-3 ώρες. Το σύστημα πρόβλεψης συνόλου με 32 βραχυπρόθεσμα στοιχεία και 51 μεσοπρόθεσμα στοιχεία υποστηρίζει την κατασκευή χαρτών πιθανότητας, προβλέψεων επιπτώσεων και λεπτομερών βροχοπτώσεων για κάθε κοινότητα και περιφέρεια.

Από το 2019, το σύστημα SmartMet έχει σταδιακά αντικαταστήσει τη χειροκίνητη ανάλυση, συμβάλλοντας στην οπτικοποίηση, την επεξεργασία και τον συγχρονισμό των δεδομένων πρόβλεψης σε πραγματικό χρόνο μεταξύ κεντρικού και τοπικού επιπέδου, μειώνοντας σημαντικά τον χρόνο έκδοσης δελτίων.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη αρχίζει να παίζει σημαντικό ρόλο στην πρόβλεψη. Μοντέλα βαθιάς μάθησης εφαρμόζονται στην αναγνώριση τυφώνων, στην πρόβλεψη εξαιρετικά σύντομων βροχοπτώσεων, στην ανάλυση δορυφορικών εικόνων Himawari, στον έγκαιρο εντοπισμό των θέσεων των κέντρων των καταιγίδων και στη βελτιωμένη πρόβλεψη της έντασης των τροπικών κυκλώνων. Η περίπτωση του τυφώνα Noru το 2022 έδειξε ότι τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης που ενσωματώνουν δεδομένα δορυφόρων και ραντάρ μπορούν να υποστηρίξουν τον έγκαιρο εντοπισμό των εξελίξεων των καταιγίδων κατά την είσοδό τους στην Ανατολική Θάλασσα, συμβάλλοντας στην αύξηση του χρόνου έγκαιρης προειδοποίησης σε 72 ώρες.

Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης εφαρμόζονται έντονα για την εξυπηρέτηση εργασιών πρόβλεψης.

Η ποιότητα των προβλέψεων έχει βελτιωθεί σημαντικά. Τα χρονοδιαγράμματα πρόβλεψης καταιγίδων έχουν αυξηθεί από 24 ώρες σε 3 ημέρες. Οι έγκαιρες προειδοποιήσεις έχουν εκδοθεί 5 ημέρες νωρίτερα. Τα σφάλματα εντοπισμού καταιγίδας σε διαστήματα 48 ωρών έχουν μειωθεί στο μισό. Οι προβλέψεις για έντονες βροχοπτώσεις και οι προειδοποιήσεις για πλημμύρες 2-3 ημέρες νωρίτερα έχουν φτάσει σε αξιοπιστία περίπου 75%. Οι τοπικές προειδοποιήσεις για καταιγίδες έχουν φτάσει από 30 λεπτά σε αρκετές ώρες νωρίτερα. Οι προβλέψεις για έντονο κρύο και εκτεταμένη ζέστη έχουν φτάσει σε αξιοπιστία 70-90%.

Η διεθνής συνεργασία εξακολουθεί να διαδραματίζει σημαντικό ρόλο. Το Βιετνάμ διατηρεί επαγγελματικές ανταλλαγές με την JMA (Ιαπωνία), την CMA (Κίνα) και πολλές μεγάλες μετεωρολογικές υπηρεσίες στον τομέα της ανταλλαγής δεδομένων, της αξιολόγησης συναίνεσης και της εκπαίδευσης ανθρώπινου δυναμικού. Ακόμη και κατά την περίοδο της Covid-19, τα εκπαιδευτικά μαθήματα του WMO διατηρούνταν διαδικτυακά, διασφαλίζοντας την επαγγελματική ανάπτυξη των μετεωρολόγων στη χώρα και την περιοχή.

Σύμφωνα με το Τμήμα Υδρομετεωρολογίας του Υπουργείου Γεωργίας και Περιβάλλοντος , κατά την περίοδο 2025-2030, ο τομέας της υδρομετεωρολογίας θα αναπτυχθεί με βάση τρεις πυλώνες: τον εκσυγχρονισμό του δικτύου παρακολούθησης· τη βελτίωση της ικανότητας πρόβλεψης για την επίτευξη επιπτώσεων και την πρόβλεψη σε πραγματικό χρόνο· τον ολοκληρωμένο ψηφιακό μετασχηματισμό. Συγκεκριμένα, η ολοκλήρωση του αυτόματου και σύγχρονου δικτύου παρακολούθησης, ειδικά σε περιοχές με έλλειψη δεδομένων, αποτελεί προτεραιότητα. Ο τομέας στοχεύει στην αύξηση της υπολογιστικής ικανότητας κατά 5-10 φορές σε σύγκριση με το 2020· στην ανάπτυξη ενός υβριδικού μοντέλου που συνδυάζει αριθμητική πρόβλεψη και τεχνητή νοημοσύνη· στην αύξηση της ικανότητας προειδοποίησης για ξαφνικές πλημμύρες και κατολισθήσεις κατά 6-12 ώρες και στην προειδοποίηση για καταιγίδες 3-5 ημέρες νωρίτερα.

Ο ολοκληρωμένος ψηφιακός μετασχηματισμός απαιτεί την ενσωμάτωση του 100% των δεδομένων στην Εθνική Βάση Δεδομένων Υδρομετεωρολογίας, ενώ παράλληλα δημιουργείται ένας νομικός μηχανισμός για την προώθηση της κοινωνικοποίησης και της εμπορευματοποίησης των υδρομετεωρολογικών υπηρεσιών. Ο βασικός παράγοντας εξακολουθεί να είναι οι άνθρωποι, η βιομηχανία επικεντρώνεται στην εις βάθος εκπαίδευση στην Τεχνητή Νοημοσύνη, τα μεγάλα δεδομένα, τα σύγχρονα μοντέλα πρόβλεψης και στην επέκταση της διεθνούς συνεργασίας, ιδίως με τον Παγκόσμιο Οργανισμό Μετεωρολογίας (WMO) και χώρες με προηγμένη υδρομετεωρολογία, για την απόκτηση, την τελειοποίηση και την ανάπτυξη τεχνολογιών πρόβλεψης νέας γενιάς.

Κέντρο Επιστημονικής και Τεχνολογικής Επικοινωνίας

Πηγή: 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