Katastrofiennusteiden laadun parantaminen.

Äärimmäisten sääilmiöiden lisääntyessä meteorologisten ja hydrologisten ennusteiden tarkkuuden parantaminen on yhä tärkeämpää.

Historiallinen tulva Lam-joella Tuong Duongissa, Nghe Anissa vuonna 2025.

Tutkijat tutkivat hybridimalleja, jotka integroivat useita tietolähteitä ja tekoälyä (AI) parantaakseen ennusteiden laatua ja tukeakseen tehokkaampaa katastrofien ehkäisyä ja niihin reagointia koskevaa päätöksentekoa.

Integroitua hybridiratkaisua luonnonkatastrofien varhaisvaroitukseen, jonka on tutkinut ja esitellyt Vesivarojen tutkimuskeskus (Vesivarojen suunnittelun ja tutkinnan keskus, Maatalous- ja ympäristöministeriö ), pidetään läpimurtona luonnonkatastrofien ennustamisessa Vietnamissa.

Vesivarojen tutkimuksen laitoksen varajohtaja, tohtori Bui Du Duong, totesi: "Hybridiratkaisu on ennusteratkaisu, joka integroi useita tietolähteitä ja malleja hyödyntäen kunkin menetelmän vahvuuksia. Perinteisiin malleihin verrattuna tämä ratkaisu on joustavampi, vakaampi ja tarjoaa tarkempia ennusteita. Se on kuitenkin täydentävä ratkaisu eikä korvaa perinteisiä ennustemalleja."

Periaatteessa hybridiratkaisu yhdistää useita tietolähteitä ja malleja hyödyntäen kunkin menetelmän vahvuuksia muuntaakseen hajanaisen datan hyödylliseksi tiedoksi. Tämä voi parantaa syöttödataa, vähentää virheitä, lisätä varhaisvaroitusarvoa ja tukea päätöksentekoa.

Saatat myös pitää tästä

Yli 475 miljardia Vietnamin dongia käytettiin lahjoihin sotaveteraaneille ja marttyyreille sotainvalidien ja marttyyrien päivänä.HNN.VN - Valtioneuvoston kanslia on antanut asiakirjan nro 4924/VPCP-KGVX, jossa välitetään varapääministeri Pham Thi Thanh Tran lausunto Vietnamin tasavallan presidentille tehtävästä esityksestä lahjoitusten antamiseksi vallankumoukselle ansiokkaasti palvelleille henkilöille sotainvalidien ja marttyyrien päivän 79. vuosipäivänä.

Tämä ratkaisu käyttää tieteellisenä perustanaan perinteisiä matemaattisia ja fysikaalisia malleja, hyödyntää kaukokartoitusteknologiaa laaja-alaiseen havainnointiin ja käyttää reaalimaailman mittausdataa kalibrointiin ja varmentamiseen. Lisäksi se hyödyntää algoritmeja yhdistettynä tekoälymenetelmiin laskelmien tekemiseen ja johtopäätösten tekemiseen. Nämä johtopäätökset ovat tyypillisesti tarkkoja, mikä auttaa ennustealaa vähentämään pohjana olevan datan virheprosenttia ja tarjoaa tarkkoja ja oikea-aikaisia ​​varhaisia ​​ennusteita ja varoituksia. Hybridiratkaisussa käytetään neljää mallia: sade- ja valuntaennusteita, maanvyörymävaroituksia, valuma-alueen eroosiota ja tekojärvien sedimentaatioriskiä sekä tulvien ennustamista.

Nämä ratkaisut eivät ainoastaan ​​hyödynnä perinteistä meteorologista ja hydrologista dataa, vaan myös integroivat satelliittidataa, globaaleja meteorologisia malleja ja koneoppimisalgoritmeja, mikä auttaa ennustajia käsittelemään suuria tietomääriä ja tarjoamaan aikaisempia ja tarkempia varoituksia.

Näiden neljän mallin toteuttamiseksi vesivarojen tieteen instituutti ehdotti useita ratkaisuja, joukon hybridiratkaisuja katastrofien ennustamiseen ja varoittamiseen. Näihin kuuluu päivittäin päivittyvä GM-ForcePast-ratkaisu, joka voi tarjota synkronoituja, korkean resoluution sademäärätietoja, mikä vähentää rajoitetusta tai epätasaisesta havainnosta johtuvaa epävarmuutta ja tukee tekojärvien päivittäistä toimintaa ja lyhyen aikavälin suunnittelua.

Seuraava ratkaisu, joka ennustaa 16 päivästä kuuteen kuukauteen etukäteen ja jota myös päivitetään päivittäin, voi ennustaa yhdistetyn sademäärän globaalien mallien (GFS, ECMWF, Google) avulla. Hybridimallinnusratkaisuissa tämä ennustaa tekojärveen tulevan veden määrän 16 päivää etukäteen ja päivitetään päivittäin yhdistämällä matemaattis-fysikaalisia malleja (HYPE) ja koneoppimismalleja (RF, XGBoost), joita täydentävät satelliittien ja globaalien meteorologisten mallien tiedot.

Virtauksen seurantaan ja ennustamiseen tarkoitetun hybridimallin sekä yhteenliitetyn säiliöjärjestelmän virtaukseen ja sedimenttiin kohdistuvien vaikutusten käsittelyratkaisujen lisäksi maanvyörymäriskin varhaisvaroitusta pidetään ratkaisuna, joka perustuu luonnonkatastrofien mallien tutkimukseen. Tämä mahdollistaa maanvyörymäriskin ennustamisen kenttädatan ja mahdollisten sademäärien perusteella. Viimeinen ratkaisu on tulvien laajuuden, syvyyden ja keston ennustaminen. Ala-Mekongin alueella tehdyissä kokeissa hybridijärjestelmä pystyi laskemaan päivittäisten tulvien laajuuden ja syvyyden vain noin 30 sekunnissa, ja ennusteaika oli jopa 18 päivää.

Tutkimus- ja testaustulosten mukaan hybridiratkaisu voi parantaa ennusteiden tarkkuutta yli 40 %. Lisäksi ennustajat voivat päivittää ja syntetisoida paljon suuremman määrän tietoa samalla vähentäen aikaa ja vaivaa. Edellä mainittujen ratkaisujen ja ratkaisuryhmien yhdistelmä täydentää ja voittaa perinteisten menetelmien rajoitukset, edistäen Vietnamin katastrofiennusteiden modernisointia nopeampaan, tarkempaan ja älykkäämpään suuntaan samalla hyödyntäen uusia tieteellisiä ja teknologisia saavutuksia.

Saatat myös pitää tästä

Thanh Thuyn kansainvälisen rajanylityspaikan kautta kulkevien tavaroiden tuontiin ja vientiin liittyvien esteiden ratkaiseminen.Kesäkuun 3. päivän iltapäivällä maakunnan kansankomitea piti kokouksen, jossa käsiteltiin Thanh Thuyn kansainvälisen rajanylityspaikan kautta kulkevien tavaroiden tuontiin ja vientiin liittyviä esteitä. Kokouksen puheenjohtajana toimi maakunnan puolueen pysyvän komitean jäsen ja maakunnan kansankomitean pysyvä varapuheenjohtaja Nguyen Manh Tuan. Kokoukseen osallistui myös johtajia useista maakunnan asiaankuuluvista osastoista, virastoista ja yksiköistä.

Nhan Dan -lehden mukaan

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