Migliorare la qualità delle previsioni sui disastri.

Nel contesto del crescente numero di eventi meteorologici estremi, la necessità di migliorare l'accuratezza delle previsioni meteorologiche e idrologiche sta diventando sempre più urgente.

La storica alluvione del fiume Lam a Tuong Duong, Nghe An, nel 2025.

Gli scienziati stanno studiando modelli ibridi che integrano molteplici fonti di dati e l'intelligenza artificiale (IA) per migliorare la qualità delle previsioni e supportare un processo decisionale più efficace in materia di prevenzione e risposta alle catastrofi.

La soluzione ibrida integrata per l'allerta precoce dei disastri naturali, studiata e introdotta dall'Istituto di Scienze delle Risorse Idriche (Centro per la Pianificazione e la Ricerca sulle Risorse Idriche, Ministero dell'Agricoltura e dell'Ambiente ), è considerata una svolta nella previsione dei disastri naturali in Vietnam.

Il dottor Bui Du Duong, vicedirettore dell'Istituto di Scienze delle Risorse Idriche, ha dichiarato: "La soluzione ibrida è una soluzione di previsione che integra molteplici fonti di dati e modelli, sfruttando i punti di forza di ciascun metodo. Rispetto ai modelli tradizionali, questa soluzione è più flessibile, stabile e fornisce previsioni più accurate. Tuttavia, si tratta di una soluzione complementare e non sostituisce i modelli di previsione tradizionali."

In linea di principio, una soluzione ibrida combina diverse fonti di dati e modelli, sfruttando i punti di forza di ciascun metodo per trasformare dati eterogenei in informazioni utili. Ciò può migliorare i dati di input, ridurre gli errori, aumentare il valore di allerta precoce e supportare il processo decisionale.

Questa soluzione si basa su modelli matematici e fisici tradizionali; impiega la tecnologia di telerilevamento per l'osservazione su vasta scala; e utilizza dati misurati nel mondo reale per la calibrazione e la verifica. Inoltre, si avvale di algoritmi combinati con metodi di intelligenza artificiale (IA) per calcolare e trarre conclusioni. In genere, queste conclusioni sono accurate, aiutando il settore delle previsioni a ridurre il tasso di errore dei dati sottostanti e fornendo previsioni e avvisi tempestivi e precisi. Quattro modelli vengono applicati utilizzando la soluzione ibrida: previsione delle precipitazioni e del deflusso; allerta frane; rischio di erosione del bacino idrografico e sedimentazione dei bacini idrici; e previsione delle inondazioni.

Queste soluzioni non solo sfruttano i dati meteorologici e idrologici tradizionali, ma integrano anche dati satellitari, modelli meteorologici globali e algoritmi di apprendimento automatico, aiutando così i previsori a elaborare grandi volumi di informazioni e a fornire avvisi più tempestivi e accurati.

Per implementare questi quattro modelli, l'Istituto di Scienze delle Risorse Idriche ha proposto diverse soluzioni, un gruppo di soluzioni ibride per la previsione e l'allerta in caso di disastri. Tra queste, la soluzione GM-ForcePast, che si aggiorna quotidianamente e può fornire informazioni sulle precipitazioni sincronizzate e ad alta risoluzione, riducendo l'incertezza dovuta a osservazioni limitate o irregolari e supportando la gestione quotidiana dei bacini idrici e la pianificazione a breve termine.

La soluzione successiva, che prevede le precipitazioni da 16 giorni a 6 mesi in anticipo, con aggiornamenti giornalieri, può prevedere le precipitazioni combinando modelli globali (GFS, ECMWF, Google). Per le soluzioni di modellazione ibrida, questa prevede l'afflusso nel bacino idrico con 16 giorni di anticipo, con aggiornamenti giornalieri, combinando modelli matematico-fisici (HYPE) e modelli di apprendimento automatico (RF, XGBoost), arricchiti da dati satellitari e modelli meteorologici globali.

Oltre al modello ibrido per il monitoraggio e la previsione del flusso, e alle soluzioni per affrontare l'impatto del sistema di bacini idrici interconnessi sul flusso e sui sedimenti, si considera anche l'allerta precoce del rischio di frane, basata sulla ricerca sui modelli dei disastri naturali. Ciò consente di prevedere il rischio di frane sulla base di dati sul campo e delle potenziali precipitazioni. La soluzione finale consiste nel prevedere l'estensione, la profondità e la durata delle inondazioni. In prove condotte nella regione del basso Mekong, il sistema ibrido è stato in grado di calcolare l'estensione e la profondità delle inondazioni giornaliere in circa 30 secondi, con un orizzonte temporale di previsione fino a 18 giorni.

Secondo i risultati di ricerche e test, la soluzione ibrida può aumentare l'accuratezza delle previsioni di oltre il 40%. Inoltre, i previsori possono aggiornare e sintetizzare una quantità di informazioni molto maggiore, riducendo al contempo tempi e sforzi. La combinazione delle suddette soluzioni e gruppi di soluzioni integra e supera i limiti dei metodi tradizionali, contribuendo alla modernizzazione delle previsioni di disastri in Vietnam, rendendole più rapide, accurate e intelligenti, e sfruttando al contempo i nuovi progressi scientifici e tecnologici.

Secondo il quotidiano Nhan Dan

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