これを適切に実施することは、人命や財産への被害を最小限に抑えるだけでなく、防災・減災分野における国家の科学技術の自立を確固たるものにするだろう。
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であり続けている。貯水池、堤防、治水、住民移転といった工学的対策は効果的であることが証明されているものの、多額の資金と長期にわたる投資期間を必要とする上、自然災害の性質は急速に変化している。
リアルタイムデータ、最新の数理モデル、そして迅速な情報伝達技術に基づいた早期警戒ツールの開発が喫緊の課題となっている。
こうした現実を踏まえ、 科学技術省は、グエン・タイン・フン准教授が率いる「クアンチ省および周辺地域における洪水や浸水による自然災害リスクに対する早期警報システム構築のための先端技術応用に関する研究」プロジェクトを、河川沿岸力学国家重点実験室に委託した。
本プロジェクトには3つの戦略的目標があります。災害リスクマップの作成（自治体レベルまでの詳細な洪水・浸水リスクマップを作成し、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・水文予報に基づき、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）、そして伝達・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）です。
これらの目標を達成するために、研究チームは、詳細なデータ収集と分析、そして画期的な技術の応用を中心に、6つの主要な取り組みを実施した。
このシステムの有効性の鍵は、複数の最先端技術を同時に適用することにある。中でも最も重要なのは、物理プロセスに基づいた数理モデルである。
研究チームは、物理的なアプローチを用いて洪水シミュレーションとリスク評価のためのツールキットを開発した。これは、流出量、降雨量、地形勾配、水文要因といった現実世界の挙動をシミュレーションすることで、より現実的な予測シナリオを作成するものである。
さらに、人工知能（AI）と機械学習は「拡張された脳」として機能します。グエン・タイン・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、処理速度と予測速度が大幅に向上しました。これは、リアルタイムでの対応が求められる災害予防と対応において重要な要素です。
もう一つの重要な柱は、統合された情報伝達技術です。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市民に直接アラート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確実に届けられるようにします。
本プロジェクトの初期成果は、2024年のクアンチ県の洪水期に検証された。新しいモデルに基づくリアルタイムの予測と警報は、その網羅性、現代性、そして現地の緊急かつ実用的なニーズに対応できる能力が高く評価され、行政機関や専門家から絶賛された。
ベトナムでは、中部地域だけでなく、沿岸部の多くの地域も、強い暴風雨、海面上昇、高波が複合的に作用することで、深刻な洪水のリスクに直面している。
この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・トゥイ准教授の主導のもと、「高潮と波浪による沿岸洪水の予測のためのモデルと技術プロセスの開発」と題する国家レベルのプロジェクトを開始し、2022年12月から2025年11月まで実施しました。
本研究の目的は、大気・波浪・高潮を統合した計算モデルを習得し、ベトナムの沿岸環境に適した予測プロセスを開発することであった。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た。
このシステムは、嵐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レベルを予測することを可能にする。このモデルは、タインホア省で1万分の1の縮尺の地図を用いてテストされ、暴風レベル11～14、防潮堤の有無、および様々な潮汐周期を考慮した洪水評価が行われた。
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を目的として、地方自治体に提供されました。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、実際のデータとの高い相関性を示しました。
気象水文局のホアン・ドゥック・クオン副局長は、このプロジェクトは沿岸地域の早期警報の質を向上させる上で重要な貢献を果たしており、予報の近代化という業界の目標にも合致していると評価した。
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種類の地形に分けている点です。海岸堤防は波の伝播と高潮に大きな影響を与えるため、異なる予測方法が必要となります。これにより、このモデルは、タイ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、海岸線の構造が異なる各沿岸省に適用可能となります。
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向上にも役立つとのことです。しかし、専門的な目的でリアルタイムにモデルを運用するには、高性能なコンピューティングシステムへのさらなる投資が依然として必要です。
両研究は、ベトナムが自立に向けた高度な災害シミュレーションおよび警報技術の開発において成熟度を示している。経済的な観点から直接定量化するのは難しいものの、被害軽減による間接的な恩恵は大きい。
ますます深刻化する自然災害の状況において、統合的な予測モデルを開発し、AI、ビッグデータ、迅速な通信技術を応用することは、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性である。
これは気象・水文分野の目標であるだけでなく、特にリスクの高い地域における持続可能な社会経済発展のための重要な要件でもある。
出典：https://nhandan.vn/mo-hinh-canh-bao-thien-tai-the-he-moi-post929692.html
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