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| Les inondations historiques de la rivière Lam à Tuong Duong, Nghe An, en 2025. |
Les scientifiques étudient des modèles hybrides qui intègrent de multiples sources de données et l'intelligence artificielle (IA) afin d'améliorer la qualité des prévisions et de soutenir une prise de décision plus efficace en matière de prévention et de réponse aux catastrophes.
La solution hybride intégrée d'alerte précoce aux catastrophes naturelles, mise au point et introduite par l'Institut des sciences des ressources en eau (Centre de planification et d'étude des ressources en eau, Ministère de l'Agriculture et de l'Environnement ), est considérée comme une avancée majeure dans la prévision des catastrophes naturelles au Vietnam.
Le Dr Bui Du Duong, directeur adjoint de l'Institut des sciences des ressources en eau, a déclaré : « La solution hybride est une solution de prévision qui intègre de multiples sources de données et modèles, en tirant parti des atouts de chaque méthode. Comparée aux modèles traditionnels, cette solution est plus flexible, plus stable et offre des prévisions plus précises. Cependant, il s'agit d'une solution complémentaire et non d'un substitut aux modèles de prévision traditionnels. »
En principe, une solution hybride combine plusieurs sources de données et modèles, en tirant parti des atouts de chaque méthode pour transformer des données disparates en informations utiles. Cela permet d'améliorer les données d'entrée, de réduire les erreurs, d'accroître la capacité d'alerte précoce et de faciliter la prise de décision.
Cette solution s'appuie sur des modèles mathématiques et physiques traditionnels comme fondement scientifique ; elle utilise la télédétection pour l'observation à grande échelle ; et elle exploite des données mesurées en conditions réelles pour le calibrage et la vérification. De plus, elle utilise des algorithmes combinés à des méthodes d'intelligence artificielle (IA) pour effectuer des calculs et tirer des conclusions. Ces conclusions sont généralement précises, ce qui permet au secteur de la prévision de réduire le taux d'erreur des données sous-jacentes et de fournir des prévisions et des alertes précoces précises et opportunes. Quatre modèles sont appliqués grâce à cette solution hybride : prévision des précipitations et du ruissellement ; alerte aux glissements de terrain ; risque d'érosion des bassins versants et de sédimentation des réservoirs ; et prévision des crues.
Ces solutions exploitent non seulement les données météorologiques et hydrologiques traditionnelles, mais intègrent également des données satellitaires, des modèles météorologiques mondiaux et des algorithmes d'apprentissage automatique, aidant ainsi les prévisionnistes à traiter de grands volumes d'informations et à fournir des alertes plus précoces et plus précises.
Pour mettre en œuvre ces quatre modèles, l'Institut des sciences des ressources en eau a proposé plusieurs solutions hybrides pour la prévision et l'alerte aux catastrophes. Parmi celles-ci figure la solution GM-ForcePast, qui se met à jour quotidiennement et fournit des données pluviométriques synchronisées à haute résolution, réduisant ainsi l'incertitude liée à des observations limitées ou irrégulières et facilitant la gestion quotidienne des réservoirs et la planification à court terme.
La solution suivante, qui propose des prévisions à 16 jours à 6 mois, mises à jour quotidiennement, permet de prédire les précipitations combinées à partir de modèles globaux (GFS, ECMWF, Google). Les solutions de modélisation hybrides prévoient les apports au réservoir 16 jours à l'avance, avec une mise à jour quotidienne, en combinant des modèles mathématiques-physiques (HYPE) et des modèles d'apprentissage automatique (RF, XGBoost), enrichis par des données satellitaires et des modèles météorologiques globaux.
Outre le modèle hybride de surveillance et de prévision des débits, et les solutions prenant en compte l'impact du système de réservoirs interconnectés sur les débits et les sédiments, l'alerte précoce aux risques de glissements de terrain est envisagée comme une solution fondée sur l'étude des schémas de catastrophes naturelles. Ceci permet de prédire les risques de glissements de terrain à partir de données de terrain et des précipitations potentielles. La solution finale consiste à prédire l'étendue, la profondeur et la durée des inondations. Lors d'essais menés dans la région du bas Mékong, le système hybride a permis de calculer l'étendue et la profondeur des inondations quotidiennes en seulement 30 secondes environ, avec une prévision allant jusqu'à 18 jours.
D'après les résultats des recherches et des tests, la solution hybride permet d'accroître la précision des prévisions de plus de 40 %. De plus, les prévisionnistes peuvent mettre à jour et synthétiser un volume d'informations bien plus important, tout en réduisant le temps et les efforts nécessaires. La combinaison des solutions susmentionnées, individuellement ou en groupe, complète et surmonte les limites des méthodes traditionnelles, contribuant ainsi à la modernisation des prévisions de catastrophes au Vietnam, pour une approche plus rapide, plus précise et plus intelligente, tout en tirant parti des dernières avancées scientifiques et technologiques.
Selon le journal Nhan Dan
Source : https://baotuyenquang.com.vn/xa-hoi/202605/cai-thien-chat-luong-du-bao-thien-tai-4ae4321/
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