次世代災害警報モデル

国立気象水文予報センターでは、予報官がスマートメットシステムのデータを分析し、天気予報や自然災害の早期警報を作成しています。（写真：HOAI LINH）

これをうまく行うことで、人や財産への被害を最小限に抑えられるだけでなく、防災・制御の分野における科学技術の国家の自立を証明することにもなります。

クアンチ省は長年にわたり、暴風雨や洪水による被害が最も深刻な地域の一つとなっています。貯水池、堤防、洪水対策、住民移転といった工学的対策は効果的であることが実証されていますが、多額の資金と長期にわたる投資期間を必要とし、自然災害の性質は急速に変化しています。

リアルタイムデータ、最新の数学モデル、迅速な情報伝達技術に基づいた早期警報ツールの開発が急務となっています。

この現実を踏まえ、科学技術省は、国家河川沿岸力学重点研究室に、グエン・タン・フン准教授が率いる「クアンチ省および周辺地域の洪水と浸水による自然災害リスクの早期警報システム構築のための先進技術の応用に関する研究」プロジェクトの実施を委託した。

このプロジェクトには、災害リスクマップの整備（洪水・浸水リスクをコミューンレベルまで詳細にマップ化し、防災活動に直接役立てる）、リアルタイム警報技術の開発（気象・水文予測に基づき、洪水・浸水リスクをリアルタイムで早期に警報する高度な技術を構築する）、伝達・対応システムの改善（警報情報を伝達し、適切かつ効果的な対応計画を提案する技術を開発する）という3つの戦略目標がある。

これらの目標を達成するために、研究チームは、徹底的なデータの収集と分析、および画期的な技術の応用に重点を置いた 6 つの主要な取り組みを実施しました。

このシステムの有効性の鍵は、複数の最先端技術の同時適用にあります。まず第一に、物理プロセスに基づく数学モデルです。

研究チームは、物理的なアプローチ、つまり、流出、降雨、地形の傾斜、水文学的要因の現実世界の挙動をシミュレートして、より現実的な予測シナリオを作成する手法を使用して、洪水シミュレーションおよびリスク評価ツールキットを開発しました。

さらに、人工知能（AI）と機械学習は「拡張脳」として機能します。グエン・タン・フン准教授とその同僚は、長年にわたり大規模なデータセットを用いてシステムを訓練し、災害警報のための282種類のシナリオを作成しました。

AIのおかげで、処理と予測の速度が大幅に短縮され、リアルタイムの対応が求められる災害の予防と対応において重要な要素となります。

もう一つの重要な柱は、統合情報伝達技術です。このシステムは、携帯電話、ウェブサイト、ソーシャルメディアを通じて住民に直接警報や対応指示を送信するように設計されており、重要な情報が迅速かつ適切な場所に適切なタイミングで届けられます。

プロジェクトの初期成果は、2024年のクアンチ洪水期に試験されました。新しいモデルに基づくリアルタイムの予報と警報は、その完全性、最新性、そして地域の緊急の実用的要件を満たす能力において、管理機関や専門家から高く評価されました。

ベトナムの中央部だけでなく、多くの沿岸地域も、激しい嵐、海面上昇、高波の組み合わせにより、深刻な洪水の危険に直面しています。

このような状況に対応するため、国立水文気象予報センターは、グエン・バ・トゥイ准教授が主導し、2022年12月から2025年11月まで実施される「高潮と波浪による沿岸洪水を予測するためのモデルと技術的プロセスの開発」と題する国家レベルのプロジェクトを立ち上げました。

目的は、大気・波浪・高潮の統合計算モデルを習得し、ベトナムの沿岸条件に適した予測プロセスを開発することでした。研究チームは、気象、水文、海洋、地形データの収集と処理を完了し、WRF（暴風シミュレーション）、SWAN（波浪シミュレーション）、ADCIRC（高潮シミュレーション）という3つの高度なモデルを統合しました。

このシステムは、暴風雨が沿岸地形とどのように相互作用するかを詳細にシミュレーションし、特定のシナリオにおける洪水位を予測することを可能にします。このモデルは、タンホア省において1/10,000の地図縮尺でテストされ、堤防の有無、様々な潮汐周期を考慮した上で、暴風雨レベル11～14に基づく洪水を評価しました。

これらの製品は、避難計画の策定、船舶、養殖場、堤防インフラの保護のために地方自治体に提供されています。この予測ツールキットは2025年の台風シーズン中にテストされ、実際のデータと高い相関性を示しました。

気象水文学部のホアン・ドゥック・クオン副部長は、このプロジェクトが予報の近代化という業界の目標に沿って、沿岸地域への早期警報の質の向上に重要な貢献を果たしたと評価した。

注目すべき点は、このモデルが予測プロセスを堤防のある地域と堤防のない地域の2種類の地形に分離していることです。堤防は波の伝播と高潮に大きな影響を与えるため、異なる予測手法が必要となります。これにより、このモデルは、タンホア省やフエ省からカインホア省、ヴィンロン省、カマウ省まで、海岸線構造が異なる各沿岸省に適合することができます。

グエン・バ・トゥイ准教授によると、このモデルは予測チームの予測能力の向上にも役立つとのことです。しかし、専門的な用途でリアルタイムに運用するには、強力なコンピューティングシステムへのさらなる投資が必要です。

どちらの研究も、ベトナムが自立に向けた高度な災害シミュレーションと警報技術の開発において成熟していることを示しています。経済的な観点から直接定量化することは困難ですが、被害軽減による間接的な利益は大きくなっています。

自然災害がますます激化する状況において、統合予測モデルを開発し、AI、ビッグデータ、高速通信技術を適用することは、ベトナムが国家規模の早期警報システムを完成させるための正しい方向です。

これは気象・水文学分野の目標であるだけでなく、特に高リスク地域における持続可能な社会経済発展の中核要件でもあります。

ピンクの光と黄金のバッチ

出典: https://nhandan.vn/mo-hinh-canh-bao-thien-tai-the-he-moi-post929692.html