気候変動は現在、地球環境と持続可能な開発に対する最大の課題の一つとして認識されており、自然生態系と社会経済システムの両方に広範囲にわたる影響を及ぼしています。
国際的な報告によると、地球温暖化の主な原因は人間であり、産業革命以前と比較して平均気温が約1.1℃上昇しています。1980年以降、10年ごとに気温が上昇し、温室効果ガスの濃度は常に記録的な水準に達しており、近年は記録的な猛暑に見舞われています。
ベトナムは気候変動の影響を最も深刻に受ける国の一つであり、暴風雨、豪雨、鉄砲水、干ばつ、海面上昇、塩水侵入、海岸浸食といったリスクを同時に抱えています。各国のシナリオでは、極端なシナリオでは21世紀末までに海面が最大1メートル上昇し、主要なデルタ地帯や多くの沿岸都市が深刻な脅威にさらされると予測されています。
最近の調査によると、ベトナムは自然災害と気候変動の影響によりGDPのかなりの割合を失っており、断固たる対策を講じなければ、将来的に被害が急激に拡大し、持続可能な開発目標の達成に向けた進歩が遅れる可能性があります。
これらの課題に対応するため、党と政府は多くの強力な政策とイニシアチブを実施してきました。2050年までの国家気候変動戦略は、積極的かつ効果的な適応、脆弱性の低減、温室効果ガス排出量の削減、そして2050年までのネットゼロエミッションの達成を目指すとともに、気候予測、警報、監視能力を先進国と同等に強化することを目指しています。国家科学技術、イノベーション、デジタルトランスフォーメーションにおける飛躍的進歩に関する政治局決議第57-NQ/TW号は、AIを含む科学技術が経済の適応力と競争力を高める上で重要な要素となることをさらに強調しています。
このような状況において、AIは従来の気候モデルを補完する画期的なツールとして台頭しています。従来、地球規模および地域規模の気候力学モデルは複雑な問題を扱う必要があり、膨大な計算時間とインフラコストを要していました。しかし現在、AIはシミュレーション時間を大幅に短縮し、コストを削減し、数千もの気候変動シナリオの構築と比較を可能にする機能を拡張しています。機械学習ベースの気候シミュレーションシステムの中には、気温や降雨量の傾向と分布に関して従来のモデルと同等の結果を提供しながら、従来のモデルよりもはるかに高速に実行できることを実証しているものもいくつかあります。
新たなトレンドは、物理力学モデルと機械学習モデルを組み合わせたハイブリッドモデルの開発です。このアプローチは物理モデルに取って代わるものではなく、それを補完するものであり、確固たる科学的根拠とAIのエラー修正能力、そして複雑な非線形プロセスへの対応能力の両方を活用します。観測データ、衛星データ、モデルデータ、そして過去のデータを統合することで、より詳細で信頼性の高い予測が可能になります。AIはまた、対流、雲、放射といった従来のモデルではボトルネックとなる物理プロセスをパラメータ化するためにも活用され、科学的根拠を維持しながら計算コストを削減することにも貢献しています。
ベトナムでは、気象・水文学・気候変動研究所がAIと機械学習を応用し、豪雨、鉄砲水、異常気象の予測モデルを改良し、その精度向上に取り組んでいます。同時に、増大し続ける気象・水文学データに対応するため、デジタルインフラと高性能コンピューティングシステムを構築しました。中でも注目すべきは、「ベトナムにおける気候変動と海面上昇シナリオの更新」プロジェクトの一環として、海面上昇による洪水マップの作成にAIを試験的に活用したことです。ランダムフォレスト、XGBoost、LightGBM、畳み込みニューラルネットワークといった機械学習モデルを、地形、土壌、リモートセンシング、土地利用、水文学といった多様なデータセットに展開することで、計算時間の短縮、解像度の向上、そして洪水マップの信頼性向上を実現しています。
新たな前進として、シミュレーション結果がWebGISシステムに統合され、省庁、部局、地方自治体が様々なシナリオやタイムラインにわたってオンラインでアクセス・比較できるようになることが挙げられます。これは、空間計画、都市計画、インフラ計画、気候変動適応計画に直接役立ちます。これは、「静的な地図」から「動的でインタラクティブなデジタル地図」への大きな転換であり、気候科学と実用的なガバナンスツールを結び付けます。
AI は、気象学や水文学の分野を超えて、デジタル変革と統合されることにより、持続可能な学際的なガバナンス プラットフォームとしての役割をますます発揮しています。
資源管理と農業において、AI は気候、土壌、作物のデータを分析して収穫量を予測し、干ばつを監視し、灌漑を最適化し、農家が作付け時期、植物の品種、投入物を調整するのを支援することで、リスクを軽減し、経済効率を高めることができます。
都市開発やインフラ開発において、AI は、極端な降雨、洪水、都市ヒートアイランド、地盤沈下の影響をシミュレートし、気候に適応した都市計画をサポートし、交通、排水、緑地を最適化します。
環境安全保障と政策立案の分野では、AI をデジタル プラットフォームに統合することで、生態系サービスの価値を定量化し、損失と損害を評価し、リスク シナリオを分析し、適応と排出削減のための戦略、計画、行動プログラムの開発をサポートできます。
災害リスク管理において、AI は多災害早期警報システムにおいて重要な役割を果たし、観測ネットワーク、衛星、センサーからのリアルタイム データを分析し、当局や一般市民に迅速かつ正確な警報を提供します。
しかし、AIが持続可能なガバナンスにおける真の「新たな力」となるには、まだ多くの課題が残されています。ベトナムのデータおよびコンピューティングインフラは、依然として必要な要件から大きく遅れをとっています。気象、水文、リモートセンシング、社会経済データは断片化されており、標準化が不十分で共有が困難です。一方、AIにとって不可欠な基盤であるオープンデータは、十分に推進されていません。気候モデリングとAIに特化した高性能コンピューティングシステムは限界があり、大規模なディープラーニングモデルのサポートに苦戦しています。
気象・気候学、気候変動、データサイエンス、高性能コンピューティング、リスクマネジメントを融合させた学際的な人材は不足し、脆弱です。多くの新しいAI製品は依然として実験段階にあり、運用プロセスや意思決定に深く統合されていません。公共部門におけるデータ、共有、セキュリティ、AI利用に関する法的枠組みは未だ不完全であり、気象・水文部門と他の省庁、部門、地方自治体との間の連携メカニズムは未だ真にシームレスなものとは言えません。特にAIシステムの研究開発および長期運用のための資金は、依然として国際的な援助・支援プロジェクトに大きく依存しています。
このような文脈において、気象学、水文学、気候変動、持続可能なガバナンスにおける AI の開発と応用は、国家気候変動戦略、ネットゼロ排出コミットメント、気象および水文学部門開発戦略、国家デジタル変革プログラムと密接に関連した戦略的方向性として考慮されるべきです。
ベトナムは、デジタルおよびコンピューティング インフラストラクチャへの投資に加えて、観測データ、モデル、リモート センシング、社会経済データを統合し、独立した AI モデルと物理モデルとのハイブリッド モデルを開発するための基盤を構築する、統一された国家気候データ システムの構築に重点を置く必要があります。
同時に、学際的な人材育成にも注力し、研修機関や研究機関に対し、AI、ビッグデータ、気候モデリングを研修プログラムに組み込むよう奨励する必要があります。国際協力を強化し、AIと気候に関するグローバルネットワークへの参加を深めることで、新たな知識へのアクセスと、追加的な資金・技術資源の動員を図る必要があります。AI応用におけるデータ、標準、安全性、責任、倫理など、制度や政策の改善は、AI製品を意思決定において広く、かつ確実に活用するために不可欠な条件です。
気候変動とデジタル変革の時代において、AIは単なる技術ツールではなく、持続可能なガバナンスの「ソフトインフラ」となりつつあります。ベトナムがこの機会を捉え、データ、インフラ、人材、制度といったボトルネックを克服すれば、気候変動の課題を成長モデルの革新の原動力へと転換し、予測能力を高め、リスクを軽減し、グリーンで包摂的かつ持続可能な開発への道を着実に前進させることができるでしょう。
出典: https://mst.gov.vn/bien-doi-khi-hau-va-cuoc-dua-moi-suc-manh-cua-ai-va-chuyen-doi-so-trong-quan-tri-ben-vung-197251210181319362.htm
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