Modelo de alerta de desastres de próxima generación

Los meteorólogos analizan datos del sistema SmartMet para generar pronósticos meteorológicos y alertas tempranas de desastres naturales en el Centro Nacional de Pronósticos Meteorológicos e Hidrológicos. (Foto: HOAI LINH)

Hacerlo bien no sólo ayudará a minimizar los daños a las personas y a la propiedad, sino que también afirmará la autosuficiencia de la nación en ciencia y tecnología en el campo de la prevención y el control de desastres.

Durante muchos años, la provincia de Quang Tri ha sido una de las localidades más gravemente afectadas por tormentas e inundaciones. Si bien las soluciones de ingeniería, como embalses, diques, control de inundaciones y reubicación de la población, han demostrado ser eficaces, requieren una financiación considerable y largos periodos de inversión, dado que la naturaleza de los desastres naturales está cambiando rápidamente.

Surge una necesidad urgente de desarrollar herramientas de alerta temprana basadas en datos en tiempo real, modelos matemáticos modernos y tecnología de transmisión rápida de información.

Con base en esa realidad, el Ministerio de Ciencia y Tecnología asignó al Laboratorio Nacional Clave de Dinámica Fluvial y Costera para llevar a cabo el proyecto "Investigación sobre la aplicación de tecnología avanzada para construir un sistema de alerta temprana para riesgos de desastres naturales causados por inundaciones e inundaciones en la provincia de Quang Tri y áreas vecinas", dirigido por el Profesor Asociado, Dr. Nguyen Thanh Hung.

Las fuertes lluvias provocaron inundaciones en la ciudad de Hue. (Foto: Quang Tien)

El proyecto tiene tres objetivos estratégicos: desarrollar un mapa de riesgos de desastres (establecer un mapa detallado de riesgos de inundaciones hasta el nivel comunal, que contribuya directamente a los esfuerzos de prevención de desastres); desarrollar tecnología de alerta en tiempo real (construir tecnología avanzada para la alerta temprana de riesgos de inundaciones en tiempo real, basándose en pronósticos meteorológicos e hidrológicos); y mejorar el sistema de transmisión y respuesta (desarrollar tecnología para transmitir información de alerta y proponer planes de respuesta apropiados y efectivos).

Para lograr estos objetivos, el equipo de investigación implementó seis iniciativas principales, centrándose en la recopilación y el análisis profundo de datos y en la aplicación de tecnologías innovadoras.

La clave de la eficacia del sistema reside en la aplicación simultánea de diversas tecnologías de vanguardia. La principal es el modelo matemático basado en procesos físicos.

El equipo de investigación desarrolló un conjunto de herramientas de simulación y evaluación de riesgos de inundaciones utilizando un enfoque físico, es decir, simulando el comportamiento real de la escorrentía, las precipitaciones, la pendiente topográfica y los factores hidrológicos para crear escenarios de pronóstico más realistas.

Además, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático actúan como un "cerebro aumentado". El profesor asociado, Dr. Nguyen Thanh Hung, y sus colegas han entrenado el sistema con grandes conjuntos de datos durante muchos años, creando así 282 escenarios diferentes para la alerta de desastres.

Gracias a la IA, la velocidad de procesamiento y previsión se reduce significativamente, lo que es un factor clave en la prevención y respuesta ante desastres, que requiere acciones en tiempo real.

Otro pilar clave es la tecnología integrada de transmisión de información. El sistema está diseñado para enviar alertas e instrucciones de respuesta directamente a los ciudadanos a través de teléfonos móviles, sitios web y redes sociales, garantizando así que la información crítica se entregue con rapidez, en el lugar y momento adecuados.

Los resultados iniciales del proyecto se probaron durante la temporada de inundaciones de 2024 en Quang Tri. Los pronósticos y alertas en tiempo real basados en el nuevo modelo fueron muy valorados por las agencias de gestión y los expertos por su exhaustividad, modernidad y capacidad para satisfacer las necesidades prácticas urgentes de la localidad.

No sólo la región central, sino también muchas zonas costeras de Vietnam enfrentan el riesgo de graves inundaciones debido a la combinación de fuertes tormentas, aumento del nivel del mar y grandes olas.

En respuesta a esta situación, el Centro Nacional de Pronóstico Hidrometeorológico ha lanzado un proyecto a nivel nacional titulado "Desarrollo de un modelo y proceso tecnológico para pronosticar inundaciones costeras causadas por mareas de tormenta y olas", dirigido por el Profesor Asociado, Dr. Nguyen Ba Thuy, e implementado desde diciembre de 2022 hasta noviembre de 2025.

El objetivo era dominar el modelo computacional integrado de ondas atmosféricas y mareas de tormenta y desarrollar un proceso de pronóstico adecuado para las condiciones costeras de Vietnam. El equipo de investigación completó la recopilación y el procesamiento de datos meteorológicos, hidrológicos, oceanográficos y topográficos, e integró tres modelos avanzados: WRF (simulación de vientos de tormenta), SWAN (simulación de olas) y ADCIRC (simulación de mareas de tormenta).

El sistema permite simular detalladamente la interacción de las tormentas con el terreno costero, prediciendo así los niveles de inundación en escenarios específicos. El modelo se probó en la provincia de Thanh Hoa a una escala cartográfica de 1/10.000, evaluando las inundaciones con base en niveles de tormenta de 11 a 14, con y sin diques marinos, e incorporando diversos períodos de marea.

Los productos se han entregado a las autoridades locales para desarrollar planes de evacuación, proteger embarcaciones, zonas de acuicultura e infraestructura de diques. El kit de herramientas de pronóstico se probó durante la temporada de tifones de 2025 y mostró una alta correlación con los datos reales.

El Sr. Hoang Duc Cuong, Director Adjunto del Departamento de Meteorología e Hidrología, evaluó que el proyecto ha hecho una contribución importante a la mejora de la calidad de la alerta temprana para las zonas costeras, en línea con el objetivo de la industria de modernizar la previsión.

Un punto destacable es que el modelo separa el proceso de pronóstico para dos tipos de terreno: zonas con diques y zonas sin diques. Los diques marinos influyen considerablemente en la propagación de las olas y las marejadas ciclónicas, por lo que requieren un método de pronóstico diferente. Esto permite que el modelo sea adecuado para cada provincia costera con diferentes estructuras de costa, desde Thanh Hoa y Hué hasta Khanh Hoa, Vinh Long y Ca Mau.

Según el profesor asociado Dr. Nguyen Ba Thuy, el modelo también ayuda a mejorar la capacidad de pronóstico del equipo. Sin embargo, para que el modelo funcione en tiempo real con fines profesionales, aún se requiere mayor inversión en un sistema informático potente.

Ambos estudios demuestran la madurez de Vietnam en el desarrollo de tecnologías avanzadas de simulación y alerta ante desastres para la autosuficiencia. Si bien es difícil cuantificar directamente en términos económicos, los beneficios indirectos de la mitigación de daños son sustanciales.

En el contexto de desastres naturales cada vez más extremos, desarrollar modelos de pronóstico integrados, aplicar inteligencia artificial, big data y tecnologías de comunicación rápida es la dirección correcta para que Vietnam perfeccione su sistema de alerta temprana a escala nacional.

Este no es sólo un objetivo del sector meteorológico e hidrológico, sino también un requisito fundamental para el desarrollo socioeconómico sostenible, especialmente en zonas de alto riesgo.

LUZ ROSA Y BACH DORADO

Fuente: https://nhandan.vn/mo-hinh-canh-bao-thien-tai-the-he-moi-post929692.html