Mejorar la calidad de las previsiones de desastres.

Ante el aumento de los fenómenos meteorológicos extremos, la necesidad de mejorar la precisión de los pronósticos meteorológicos e hidrológicos se vuelve cada vez más urgente.

La histórica inundación del río Lam en Tuong Duong, Nghe An, en 2025.

Los científicos están investigando modelos híbridos que integran múltiples fuentes de datos e inteligencia artificial (IA) para mejorar la calidad de los pronósticos y respaldar una toma de decisiones más eficaz en materia de prevención y respuesta ante desastres.

La solución híbrida integrada para la alerta temprana de desastres naturales, investigada e introducida por el Instituto de Ciencias de los Recursos Hídricos (Centro de Planificación e Investigación de Recursos Hídricos, Ministerio de Agricultura y Medio Ambiente ), se considera un gran avance en la predicción de desastres naturales en Vietnam.

El Dr. Bui Du Duong, subdirector del Instituto de Ciencias de los Recursos Hídricos, declaró: «La solución híbrida es una solución de pronóstico que integra múltiples fuentes de datos y modelos, aprovechando las ventajas de cada método. En comparación con los modelos tradicionales, esta solución es más flexible, estable y proporciona predicciones más precisas. Sin embargo, se trata de una solución complementaria y no reemplaza a los modelos de pronóstico tradicionales».

En principio, una solución híbrida combina múltiples fuentes de datos y modelos, aprovechando las ventajas de cada método para transformar datos dispares en información útil. Esto puede mejorar los datos de entrada, reducir errores, aumentar el valor de las alertas tempranas y respaldar la toma de decisiones.

Esta solución se basa científicamente en modelos matemáticos y físicos tradicionales; emplea tecnología de teledetección para la observación de grandes áreas; y utiliza datos reales para su calibración y verificación. Además, emplea algoritmos combinados con métodos de inteligencia artificial (IA) para calcular y extraer conclusiones. Por lo general, estas conclusiones son precisas, lo que ayuda al sector de la predicción a reducir el margen de error de los datos subyacentes y a proporcionar pronósticos y alertas tempranas, precisas y oportunas. La solución híbrida aplica cuatro modelos: predicción de lluvias y escorrentía; alerta de deslizamientos de tierra; riesgo de erosión de cuencas hidrográficas y sedimentación en embalses; y predicción de inundaciones.

Estas soluciones no solo aprovechan los datos meteorológicos e hidrológicos tradicionales, sino que también integran datos satelitales, modelos meteorológicos globales y algoritmos de aprendizaje automático, lo que ayuda a los pronosticadores a procesar grandes volúmenes de información y a proporcionar alertas más tempranas y precisas.

Para implementar esos cuatro modelos, el Instituto de Ciencias de los Recursos Hídricos propuso varias soluciones, un conjunto de soluciones híbridas para la predicción y alerta de desastres. Entre ellas se encuentra la solución GM-ForcePast, que se actualiza diariamente y proporciona información de precipitación sincronizada y de alta resolución, reduciendo la incertidumbre derivada de observaciones limitadas o irregulares, y facilitando la operación diaria de los embalses y la planificación a corto plazo.

La siguiente solución, con pronósticos de entre 16 días y 6 meses de antelación y actualizaciones diarias, permite predecir la precipitación combinada a partir de modelos globales (GFS, ECMWF, Google). En el caso de las soluciones de modelado híbrido, se pronostica el caudal de entrada al embalse con 16 días de antelación, con actualizaciones diarias, combinando modelos físico-matemáticos (HYPE) y modelos de aprendizaje automático (RF, XGBoost), complementados con datos satelitales y modelos meteorológicos globales.

Además del modelo híbrido para el monitoreo y la predicción del caudal, junto con soluciones que abordan el impacto del sistema de embalses interconectados en el caudal y los sedimentos, se considera una solución la alerta temprana del riesgo de deslizamientos de tierra, basada en investigaciones sobre patrones de desastres naturales. Esto permite predecir el riesgo de deslizamientos de tierra a partir de datos de campo y posibles precipitaciones. La solución final consiste en predecir la extensión, la profundidad y la duración de las inundaciones. En pruebas realizadas en la región del bajo Mekong, el sistema híbrido pudo calcular la extensión y la profundidad de las inundaciones diarias en tan solo 30 segundos, con un pronóstico de hasta 18 días.

Según los resultados de las investigaciones y las pruebas, la solución híbrida puede aumentar la precisión de los pronósticos en más del 40 %. Además, los analistas pueden actualizar y sintetizar una cantidad mucho mayor de información, reduciendo el tiempo y el esfuerzo. La combinación de las soluciones y grupos de soluciones mencionadas complementa y supera las limitaciones de los métodos tradicionales, contribuyendo a la modernización de la predicción de desastres en Vietnam hacia una mayor rapidez, precisión e inteligencia, aprovechando además los nuevos avances científicos y tecnológicos.

Según el periódico Nhan Dan

Fuente: https://baotuyenquang.com.vn/xa-hoi/202605/cai-thien-chat-luong-du-bao-thien-tai-4ae4321/