Aplicación de la ciencia y la tecnología, la inteligencia artificial y la transformación digital en la predicción hidrometeorológica

En el contexto de un cambio climático cada vez más severo y el fuerte desarrollo de la Cuarta Revolución Industrial, la predicción hidrometeorológica (HTS) se enfrenta a nuevos y desafiantes requisitos. La ciencia y la tecnología, la inteligencia artificial (IA) y la transformación digital no solo desempeñan un papel de apoyo, sino que se han convertido en la base fundamental, determinando la velocidad, la calidad y la precisión del sistema moderno de alerta de desastres.

Nuevas presiones en la era del cambio climático

En todo el mundo , los métodos tradicionales de pronóstico están siendo reemplazados por modelos numéricos de alta resolución, sistemas avanzados de asimilación de datos y, especialmente, avances en IA y aprendizaje profundo. Organizaciones meteorológicas líderes como el ECMWF o la JMA han aplicado la IA para corregir errores, realizar pronósticos instantáneos y aprovechar los cada vez más ricos almacenes de datos abiertos de la Organización Meteorológica Mundial (OMM), abriendo así una nueva era en el pronóstico meteorológico basado en datos e IA.

En Vietnam, los impactos del cambio climático son cada vez más evidentes a través del aumento de la frecuencia y la intensidad de tormentas fuertes, lluvias intensas localizadas, inundaciones repentinas y deslizamientos de tierra. Esto ha provocado que los requisitos de pronóstico se trasladen de la descripción de fenómenos a la predicción de impactos; de pronósticos cualitativos a pronósticos cuantitativos, detallados, oportunos y tempranos, lo que genera una gran presión para que el sector hidrometeorológico acelere la innovación tecnológica y la transformación digital.

Los métodos de pronóstico tradicionales están siendo reemplazados por la aplicación de IA y big data para monitorear, analizar, pronosticar y advertir sobre la hidrometeorología.

En los últimos años, el sector hidrometeorológico también ha enfrentado importantes oportunidades de modernización. El funcionamiento de la supercomputadora Cray XC40 ha supuesto un gran avance en capacidad de cómputo. Con una capacidad de casi 80 TFLOPS, el sistema permite ejecutar un modelo de pronóstico con una resolución de 3 km para todo el territorio y el Mar del Este en tan solo 30-40 minutos, lo que sitúa a Vietnam entre los países con una sólida infraestructura de pronóstico en la región.

En conjunto, una red de más de 3200 estaciones pluviométricas automáticas, 10 radares meteorológicos y un sistema de posicionamiento de rayos ha creado una fuente de datos de alta resolución de 1×1 km que se actualiza continuamente, una base importante para los modelos de pronóstico. Estos datos han demostrado su eficacia en numerosas situaciones prácticas, como las lluvias históricas en la región central en 2020 o las fuertes lluvias de 2024.

La OMM también ha reconocido a Vietnam como Centro Regional de Apoyo para Alertas Meteorológicas Severas (SWFP-SeA) y Centro Regional de Alerta de Inundaciones Repentinas y Deslizamientos de Tierra (SeAFFGS), ampliando el acceso a tecnología avanzada, estandarizando procesos y mejorando la cooperación internacional.

Sin embargo, los desafíos siguen siendo enormes. La infraestructura informática para los sistemas de almacenamiento de IA y Big Data aún no satisface las necesidades de operación de modelos de aprendizaje profundo. Los datos hidrometeorológicos están dispersos y carecen de sincronización entre ministerios y sectores; algunas zonas, como las fronteras y las islas, aún carecen de datos. El costo de operar sistemas de monitoreo de alta tecnología es elevado, mientras que el mecanismo de socialización es limitado. Los recursos humanos con conocimientos de modelos numéricos, IA y análisis de big data aún no están a la altura de los requisitos de desarrollo. Además, mantener un papel en los programas de cooperación internacional requiere una fuente estable de financiación.

Avances tecnológicos e inteligencia artificial

En los últimos años, el sector hidrometeorológico ha implementado considerablemente soluciones para modernizar el proceso de pronóstico. Se han actualizado los modelos numéricos de pronóstico de alta resolución (1-3 km), integrando datos de observación nacionales y combinando productos internacionales del ECMWF, lo que ha ayudado a acortar el tiempo de publicación del pronóstico de 5-8 horas a 2-3 horas. El sistema de pronóstico por conjuntos, con 32 componentes a corto plazo y 51 a mediano plazo, facilita la elaboración de mapas de probabilidad, pronósticos de impacto y datos detallados de precipitaciones para cada comuna y distrito.

Desde 2019, el sistema SmartMet ha reemplazado gradualmente el análisis manual, ayudando a visualizar, editar y sincronizar datos de pronóstico en tiempo real entre los niveles central y local, acortando significativamente el tiempo de publicación de boletines.

La IA está empezando a desempeñar un papel importante en la predicción meteorológica. Los modelos de aprendizaje profundo se están aplicando en la identificación de tifones, la predicción de precipitaciones ultracortas, el análisis de imágenes satelitales de Himawari, la identificación temprana de la ubicación de los centros de tormentas y la mejora de la predicción de la intensidad de los ciclones tropicales. El caso del tifón Noru en 2022 demostró que los modelos de IA que integran datos satelitales y de radar pueden facilitar la identificación temprana del desarrollo de tormentas al entrar en el Mar del Este, lo que ayuda a aumentar el tiempo de alerta temprana a 72 horas.

Las aplicaciones de IA se están utilizando con fuerza para facilitar el trabajo de previsión.

La calidad de los pronósticos ha mejorado significativamente. Los plazos de pronóstico de tormentas han aumentado de 24 horas a 3 días; se han emitido alertas tempranas con 5 días de antelación; los errores de localización de tormentas con intervalos de 48 horas se han reducido a la mitad. Los pronósticos de lluvias intensas y las alertas de inundaciones con 2 o 3 días de antelación han alcanzado una fiabilidad de aproximadamente el 75 %; los avisos de tormentas eléctricas localizadas han alcanzado una antelación de entre 30 minutos y varias horas; los pronósticos de frío intenso y calor generalizado han alcanzado una fiabilidad del 70 al 90 %.

La cooperación internacional sigue desempeñando un papel importante. Vietnam mantiene intercambios profesionales con la JMA (Japón), la CMA (China) y muchas de las principales agencias meteorológicas en materia de intercambio de datos, evaluación de consensos y formación de recursos humanos. Incluso durante la pandemia de COVID-19, los cursos de formación de la OMM se mantuvieron en línea, lo que garantizó el desarrollo profesional de los pronosticadores del país y la región.

Según el Departamento de Hidrometeorología del Ministerio de Agricultura y Medio Ambiente , en el período 2025-2030, el sector hidrometeorológico se desarrollará sobre la base de tres pilares: modernizar la red de monitoreo; mejorar la capacidad de pronóstico hacia el impacto y el pronóstico en tiempo real; transformación digital integral. En particular, completar la red de monitoreo automático y sincrónico, especialmente en áreas que carecen de datos, es una tarea prioritaria. El sector tiene como objetivo aumentar la capacidad de computación de 5 a 10 veces en comparación con 2020; desarrollar un modelo híbrido que combine pronóstico numérico e IA; aumentar la capacidad de advertir sobre inundaciones repentinas y deslizamientos de tierra con 6 a 12 horas de anticipación y advertir sobre tormentas con 3 a 5 días de anticipación.

La transformación digital integral requiere integrar el 100% de los datos en la Base de Datos Hidrometeorológica Nacional, a la vez que se construye un mecanismo legal para promover la socialización y comercialización de los servicios hidrometeorológicos. El factor clave sigue siendo la participación humana; la industria se centra en la formación exhaustiva en IA, big data, modelos de predicción modernos y en la ampliación de la cooperación internacional, especialmente con la OMM y países con hidrometeorología avanzada, para adquirir, dominar y desarrollar tecnologías de predicción de nueva generación.

Centro de Comunicación de Ciencia y Tecnología

Fuente: 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