Citando el mensaje “Unir esfuerzos para un sistema integral de alerta temprana” de la Organización Meteorológica Mundial (OMM) con motivo del Día Meteorológico Mundial 2025, un representante del Ministerio de Agricultura y Medio Ambiente dijo que los modelos de pronóstico que utilizan inteligencia artificial (IA) tendrán mayor precisión y acortarán el tiempo para emitir alertas, dando a la comunidad más tiempo para responder.
Además, la hidrometeorología y los desastres naturales son problemas transfronterizos que requieren la coordinación y el intercambio de datos a nivel mundial. Por lo tanto, al invertir en un sistema de alerta temprana, los países miembros de la OMM, incluido Vietnam, pueden recibir continuamente datos de monitoreo hidrometeorológico en tiempo real, lo que ayuda a consolidar las fuentes de información para elaborar mejores pronósticos y alertas.
Mayor precisión con un alcance más amplio
Según la OMM, hoy en día, las nuevas tecnologías, combinadas con enormes conjuntos de datos hidrometeorológicos, están transformando la forma en que se proporciona la alerta temprana de desastres naturales. De hecho, a lo largo de los años, la IA y otras mejoras tecnológicas han aportado numerosos beneficios. En particular, la capacidad de digitalizar y almacenar datos climáticos históricos cada vez más extensos ha contribuido a mejorar la precisión de los pronósticos a largo plazo y a elaborar planes para responder al cambio climático en un futuro lejano.
En Vietnam, la investigación más reciente sobre aplicaciones de IA se centra en la predicción de tormentas, lluvias y otros fenómenos peligrosos que rara vez ocurren según la ley. Hasta la fecha, el Centro Nacional de Pronósticos Hidrometeorológicos (Departamento de Hidrometeorología, Ministerio de Agricultura y Medio Ambiente) ha aplicado inicialmente la IA al modelo de predicción de la intensidad de las tormentas.
El director del Centro Nacional de Pronóstico Hidrometeorológico, Sr. Mai Van Khiem, afirmó que los resultados iniciales de la aplicación de la IA al modelo mencionado son muy positivos, con mayor precisión que las herramientas tradicionales. Este modelo será implementado por el sector hidrometeorológico durante la temporada de inundaciones de 2025.
El Centro Nacional de Pronósticos Hidrometeorológicos también está probando la aplicación de IA para pronósticos hidrológicos, de inundaciones y de inundaciones basados en factores de entrada, incluidos: pronóstico, observación, factores naturales, operaciones de embalses...
El problema de la industria de la hidrometeorología radica en que el procesamiento de IA requiere una gran infraestructura de información, recursos financieros y un equipo de expertos altamente cualificados en tecnologías de la información. Actualmente, hay pocos recursos humanos en IA, especialmente con sólidos conocimientos en campos especializados como la hidrometeorología. Para capacitarlos, el sistema salarial también es difícil de atraer y retener a largo plazo. Además, la infraestructura de computación y procesamiento de IA requiere chips de procesamiento rápidos y de alto coste.
Sin embargo, dada la importancia de la ciencia y la tecnología, especialmente en el contexto de un cambio climático cada vez más complejo, es evidente que si no invertimos en ellas y aprovechamos su poder, nos quedaremos atrás. Por lo tanto, ¡la aplicación de la inteligencia artificial en la predicción es urgente!
La profesora asociada, Dra. Pham Thi Thanh Nga, del Instituto de Meteorología, Hidrología y Cambio Climático, afirmó que la tendencia y la velocidad actuales del desarrollo de la IA a nivel mundial son muy rápidas, lo que permite a Vietnam acceder de inmediato a nuevas tecnologías. A nivel nacional, el Partido y el Gobierno también han adoptado importantes directrices. En particular, la Resolución n.º 57-NQ/TW del Politburó sobre "Avances en ciencia, tecnología, innovación y transformación digital nacional" supondrá un avance político decisivo, eliminando las barreras al desarrollo científico y tecnológico.
Perfeccionamiento del sistema de alerta temprana
El Sr. Hoang Duc Cuong, Subdirector del Departamento de Hidrometeorología, dijo que al implementar la Resolución No. 57-NQ/TW, el sector de hidrometeorología ha implementado muchas soluciones para mejorar la capacidad de pronóstico y alerta temprana de desastres naturales, tales como: Aumentar la cantidad y calidad de las estaciones de monitoreo meteorológico, hidrológico y oceanográfico, especialmente en áreas clave y áreas con alto riesgo de desastres naturales en dirección a la modernización y automatización; mejorar las soluciones de monitoreo modernas como el radar meteorológico, el radar marino y las aplicaciones de imágenes satelitales de nubes.
La industria también se centra en el desarrollo de tecnologías modernas de pronóstico y alerta que se acerquen a las de los países desarrollados en hidrometeorología, como modelos digitales de alta resolución para pronóstico de tormentas, pronóstico de lluvia e inundaciones, advertencias de inundaciones repentinas y deslizamientos de tierra; la integración de los impactos del cambio climático sobre los desastres naturales en los planes de pronóstico hidrometeorológico; la recepción y el desarrollo de tecnologías y procesos de pronóstico avanzados y modernos de otros países.
En el futuro próximo, el Departamento de Hidrometeorología seguirá coordinando con las localidades y unidades del Ministerio de Agricultura y Medio Ambiente para acelerar la implementación del Proyecto "Alerta temprana de deslizamientos de tierra, lodo e inundaciones repentinas en las zonas centrales y montañosas de Vietnam" y el Programa para actualizar la zonificación de riesgo de desastres, crear mapas de alerta de desastres, especialmente desastres relacionados con tormentas, marejadas ciclónicas, inundaciones, inundaciones repentinas, deslizamientos de tierra, sequías e intrusión de agua salada; esforzarse por fortalecer la red de estaciones para 2030, con una densidad promedio en toda la red que alcance el mismo nivel que la de los países desarrollados de Asia y una tasa de automatización que supere el 95%.
Respecto al sistema de alerta temprana, el Sr. Mai Van Khiem, Director del Centro Nacional de Pronósticos Hidrometeorológicos, dijo que según las normas y directrices de la OMM, un sistema de alerta temprana tendrá básicamente cuatro componentes principales, entre ellos: red de observación, monitoreo y seguimiento hidrometeorológico; sistema de transmisión de información; análisis y pronóstico; y acción temprana.
El Sr. Khiem también señaló que, en el contexto de la complejidad del cambio climático, se prevé que los desastres naturales futuros sean impredecibles y extremos. La construcción y finalización de sistemas de pronóstico y alerta temprana desempeñan un papel fundamental, garantizando su funcionamiento eficaz desde el nivel central hasta el local. En la alerta temprana, el sistema de transmisión de información requiere la menor demora posible. Cuando se transmite información procedente de datos de monitoreo, los expertos en pronósticos se basan en diversas herramientas, modelos y cálculos para analizar y elaborar pronósticos.
Por lo tanto, para garantizar la eficacia, según el Centro Nacional de Pronósticos Hidrometeorológicos, es necesario desplegar estaciones de monitoreo en la red para realizar un monitoreo sincronizado y unificado. Como miembros de la OMM, todos los organismos hidrometeorológicos de los países deben implementar simultáneamente regulaciones sobre el monitoreo obligatorio en determinados momentos.
Tras la inversión en la red mencionada, en cuestión de minutos, todos los datos se transmiten al sistema común de la OMM para su procesamiento, luego se sincronizan y se comparten con todos los países miembros para su explotación, lo que facilita la gestión de alertas. Este mecanismo ayuda a las agencias de pronóstico hidrometeorológico a disponer de datos completos para elaborar pronósticos y alertas.
Fuente: https://www.vietnamplus.vn/ung-dung-ai-trong-du-bao-canh-bao-thien-tai-can-bat-tay-hanh-dong-som-post1022301.vnp
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