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| 2025年にゲアン省トゥオンズオンのラム川で発生した歴史的な洪水。 |
科学者たちは、予測精度を向上させ、より効果的な災害予防および対応に関する意思決定を支援するために、複数のデータソースと人工知能（AI）を統合したハイブリッドモデルを研究している。
水資源科学研究所（ 農業環境省水資源計画調査センター）が研究・導入した、自然災害の早期警報のための統合ハイブリッドソリューションは、ベトナムにおける自然災害予測の画期的な進歩とみなされている。
水資源科学研究所の副所長であるブイ・ドゥ・ズオン博士は、「ハイブリッドソリューションは、複数のデータソースとモデルを統合し、それぞれの手法の強みを活かした予測ソリューションです。従来のモデルと比較して、このソリューションはより柔軟で安定しており、より正確な予測を提供します。ただし、これはあくまで補助的なソリューションであり、従来の予測モデルに取って代わるものではありません」と述べています。
原則として、ハイブリッドソリューションは複数のデータソースとモデルを組み合わせ、それぞれの手法の強みを活かして、異質なデータを有用な情報へと変換します。これにより、入力データの改善、エラーの削減、早期警戒値の向上、意思決定の支援が可能になります。
このソリューションは、科学的基盤として従来の数学モデルと物理モデルを使用し、広範囲の観測にはリモートセンシング技術を採用し、較正と検証には実測データを使用します。さらに、アルゴリズムと人工知能（AI）手法を組み合わせて計算を行い、結論を導き出します。これらの結論は通常正確であり、予測業界が基礎データの誤差率を低減し、正確かつタイムリーな早期予測と警報を提供するのに役立ちます。ハイブリッドソリューションでは、降雨量と流出量の予測、地滑り警報、流域侵食と貯水池堆積リスク、洪水予測の4つのモデルが適用されます。
これらのソリューションは、従来の気象データや水文データを活用するだけでなく、衛星データ、地球規模の気象モデル、機械学習アルゴリズムも統合することで、予報官が大量の情報を処理し、より早期かつ正確な警報を提供できるよう支援します。
これらの4つのモデルを実装するために、水資源科学研究所は、災害予測と警報におけるハイブリッドソリューション群であるいくつかの解決策を提案した。これには、毎日更新され、同期された高解像度の降雨情報を提供できるGM-ForcePastソリューションが含まれる。これにより、観測の限定性や不均一性による不確実性を低減し、日々の貯水池運用と短期計画を支援することができる。
次のソリューションは、16日前から6か月先までの予測を毎日更新し、グローバルモデル（GFS、ECMWF、Google）による降雨量を予測できます。ハイブリッドモデリングソリューションでは、数理物理モデル（HYPE）と機械学習モデル（RF、XGBoost）を組み合わせ、衛星データとグローバル気象モデルのデータで強化することで、貯水池への流入量を16日先まで毎日更新して予測します。
流量の監視と予測のためのハイブリッドモデルに加え、相互接続された貯水池システムが流量と堆積物に及ぼす影響に対処するソリューション、そして自然災害のパターンに関する研究に基づいた地滑りリスクの早期警報も、解決策の一つとして検討されています。これにより、現地データと降雨予測に基づいて地滑りリスクを予測することが可能になります。最終的な解決策は、洪水の範囲、深さ、および期間を予測することです。メコン川下流域での試験では、ハイブリッドシステムはわずか30秒程度で日々の洪水の範囲と深さを計算し、最大18日間の予測が可能でした。
研究および試験結果によると、ハイブリッドソリューションは予測精度を40%以上向上させることができます。さらに、予測担当者は時間と労力を削減しながら、より多くの情報を更新・統合することが可能になります。前述のソリューションおよびソリューション群の組み合わせは、従来の手法の限界を補完・克服し、ベトナムの災害予測をより迅速、正確、かつスマートな方向へと近代化することに貢献するとともに、新たな科学技術の成果を活用します。
ニャンダン紙によると
出典: https://baotuyenquang.com.vn/xa-hoi/202605/cai-thien-chat-luong-du-bao-thien-tai-4ae4321/
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