आपदा पूर्वानुमानों की गुणवत्ता में सुधार करना।

मौसम संबंधी चरम घटनाओं में वृद्धि के संदर्भ में, मौसम विज्ञान और जल विज्ञान संबंधी पूर्वानुमानों की सटीकता में सुधार करने की आवश्यकता तेजी से जरूरी होती जा रही है।

2025 में न्घे आन के तुओंग डुओंग में लाम नदी में आई ऐतिहासिक बाढ़।

वैज्ञानिक ऐसे हाइब्रिड मॉडल पर शोध कर रहे हैं जो पूर्वानुमान की गुणवत्ता में सुधार लाने और आपदा की रोकथाम और प्रतिक्रिया से संबंधित अधिक प्रभावी निर्णय लेने में सहायता करने के लिए कई डेटा स्रोतों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को एकीकृत करते हैं।

प्राकृतिक आपदाओं की पूर्व चेतावनी के लिए एकीकृत हाइब्रिड समाधान, जिसका शोध और परिचय जल संसाधन विज्ञान संस्थान (जल संसाधन योजना और जांच केंद्र, कृषि और पर्यावरण मंत्रालय ) द्वारा किया गया है, को वियतनाम में प्राकृतिक आपदा पूर्वानुमान में एक बड़ी सफलता माना जाता है।

जल संसाधन विज्ञान संस्थान के उप निदेशक डॉ. बुई डू डुओंग ने कहा, "हाइब्रिड समाधान एक पूर्वानुमान समाधान है जो कई डेटा स्रोतों और मॉडलों को एकीकृत करता है, और प्रत्येक पद्धति की खूबियों का लाभ उठाता है। पारंपरिक मॉडलों की तुलना में, यह समाधान अधिक लचीला, स्थिर और अधिक सटीक पूर्वानुमान प्रदान करता है। हालांकि, यह एक पूरक समाधान है और पारंपरिक पूर्वानुमान मॉडलों का स्थान नहीं लेता है।"

सैद्धांतिक रूप से, एक हाइब्रिड समाधान कई डेटा स्रोतों और मॉडलों को जोड़ता है, और प्रत्येक विधि की खूबियों का लाभ उठाकर अलग-अलग डेटा को उपयोगी जानकारी में परिवर्तित करता है। इससे इनपुट डेटा में सुधार हो सकता है, त्रुटियां कम हो सकती हैं, प्रारंभिक चेतावनी का महत्व बढ़ सकता है और निर्णय लेने में सहायता मिल सकती है।

यह समाधान अपने वैज्ञानिक आधार के रूप में पारंपरिक गणितीय और भौतिक मॉडलों का उपयोग करता है; व्यापक क्षेत्र अवलोकन के लिए रिमोट सेंसिंग तकनीक का प्रयोग करता है; और अंशांकन और सत्यापन के लिए वास्तविक दुनिया के मापे गए डेटा का उपयोग करता है। इसके अतिरिक्त, यह गणना करने और निष्कर्ष निकालने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विधियों के साथ संयुक्त एल्गोरिदम का उपयोग करता है। आमतौर पर, ये निष्कर्ष सटीक होते हैं, जिससे पूर्वानुमान उद्योग को अंतर्निहित डेटा की त्रुटि दर को कम करने में मदद मिलती है, और सटीक और समय पर प्रारंभिक पूर्वानुमान और चेतावनी प्रदान की जाती है। हाइब्रिड समाधान का उपयोग करके चार मॉडल लागू किए जाते हैं: वर्षा और अपवाह पूर्वानुमान; भूस्खलन चेतावनी; जलक्षेत्र अपरदन और जलाशय अवसादन जोखिम; और बाढ़ पूर्वानुमान।

ये समाधान न केवल पारंपरिक मौसम विज्ञान और जल विज्ञान संबंधी आंकड़ों का लाभ उठाते हैं, बल्कि उपग्रह डेटा, वैश्विक मौसम विज्ञान मॉडल और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को भी एकीकृत करते हैं, जिससे मौसम पूर्वानुमानकर्ताओं को बड़ी मात्रा में जानकारी संसाधित करने और पहले से अधिक सटीक चेतावनी प्रदान करने में सहायता मिलती है।

इन चार मॉडलों को लागू करने के लिए, जल संसाधन विज्ञान संस्थान ने आपदा पूर्वानुमान और चेतावनी में कई समाधानों का प्रस्ताव रखा, जो हाइब्रिड समाधानों का एक समूह है। इनमें जीएम-फोर्सपास्ट समाधान शामिल है, जो दैनिक रूप से अपडेट होता है और सिंक्रनाइज़्ड, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वर्षा की जानकारी प्रदान कर सकता है, जिससे सीमित या असमान अवलोकन के कारण होने वाली अनिश्चितता कम होती है और दैनिक जलाशय संचालन और अल्पकालिक योजना में सहायता मिलती है।

अगला समाधान, जो 16 दिन से लेकर 6 महीने तक के पूर्वानुमान को दैनिक रूप से अपडेट करता है, वैश्विक मॉडलों (GFS, ECMWF, Google) से प्राप्त संयुक्त वर्षा का पूर्वानुमान लगा सकता है। हाइब्रिड मॉडलिंग समाधानों के लिए, यह जलाशय में 16 दिन पहले तक के जल प्रवाह का पूर्वानुमान दैनिक रूप से अपडेट करता है, जिसमें गणितीय-भौतिक मॉडल (HYPE) और मशीन लर्निंग मॉडल (RF, XGBoost) का संयोजन होता है, साथ ही उपग्रहों और वैश्विक मौसम विज्ञान मॉडलों से प्राप्त डेटा का उपयोग किया जाता है।

प्रवाह की निगरानी और पूर्वानुमान के लिए हाइब्रिड मॉडल के अलावा, अंतर्संबंधित जलाशय प्रणाली के प्रवाह और तलछट पर पड़ने वाले प्रभाव से निपटने के समाधानों के साथ-साथ, भूस्खलन के जोखिम की प्रारंभिक चेतावनी को प्राकृतिक आपदा पैटर्न पर किए गए शोध के आधार पर एक समाधान के रूप में माना जा रहा है। इससे क्षेत्र के आंकड़ों और संभावित वर्षा के आधार पर भूस्खलन के जोखिम का पूर्वानुमान लगाना संभव हो जाता है। अंतिम समाधान बाढ़ की सीमा, गहराई और अवधि का पूर्वानुमान लगाना है। निचले मेकांग क्षेत्र में किए गए परीक्षणों में, हाइब्रिड प्रणाली लगभग 30 सेकंड में दैनिक बाढ़ की सीमा और गहराई की गणना करने में सक्षम थी, और पूर्वानुमान का समय 18 दिनों तक था।

शोध और परीक्षण परिणामों के अनुसार, हाइब्रिड समाधान पूर्वानुमान की सटीकता को 40% से अधिक बढ़ा सकता है। इसके अलावा, पूर्वानुमानकर्ता समय और प्रयास को कम करते हुए कहीं अधिक मात्रा में जानकारी को अपडेट और संश्लेषित कर सकते हैं। उपर्युक्त समाधानों और समाधानों के समूहों का संयोजन पारंपरिक विधियों की सीमाओं को पूरा करता है और उन पर काबू पाता है, जिससे वियतनाम के आपदा पूर्वानुमान का आधुनिकीकरण अधिक तीव्र, सटीक और स्मार्ट तरीके से होता है, साथ ही नए वैज्ञानिक और तकनीकी उपलब्धियों का भी लाभ मिलता है।

न्हान डैन अखबार के अनुसार

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