水文気象予測における科学技術、人工知能、デジタル変革の応用

気候変動の深刻化と第四次産業革命の力強い発展を背景に、水文気象予報（HTS）は新たな困難な要求に直面しています。科学技術、人工知能（AI）、そしてデジタルトランスフォーメーションは、単なる補助的な役割にとどまらず、現代の災害警報システムの速度、品質、そして精度を決定づける中核的な基盤となっています。

気候変動時代の新たな圧力

世界中で、従来の予測手法は高解像度の数値モデル、高度なデータ同化システム、そして特にAIとディープラーニングのブレークスルーに置き換えられつつあります。ECMWFや気象庁といった主要な気象機関は、AIを活用して誤差を修正し、瞬時に予測を行い、世界気象機関（WMO）が提供するますます豊富なオープンデータウェアハウスを活用し、データとAIに基づく気象予測の新たな時代を切り開いています。

ベトナムでは、強風、局地的な豪雨、鉄砲水、地滑りの頻度と激甚化が進み、気候変動の影響がますます顕著になっています。これにより、予報の要件は現象の記述から影響の予測へと、定性的な予報から定量的、詳細、タイムリー、かつ早期の予報へと移行しており、水文気象分野には技術革新とデジタルトランスフォーメーションの加速が強く求められています。

従来の予測方法は、水文気象学の監視、分析、予測、警告を行うために AI とビッグデータの応用に置き換えられつつあります。

近年、水文気象学分野も近代化に向けた重要な機会に直面しています。Cray XC40スーパーコンピュータの稼働により、計算能力は飛躍的に向上しました。約80TFLOPSの演算能力を持つこのシステムは、ベトナム全土および東海上の3km解像度の予測モデルをわずか30～40分で実行することを可能にし、ベトナムをこの地域における強力な予測インフラを備えた国々の仲間入りにしました。

3,200基を超える自動降雨観測所、10基の気象レーダー、そして雷測位システムからなるネットワークが、継続的に更新される1km×1kmの高解像度データソースを構築しました。これは予測モデルの重要な基盤となります。これらのデータは、2020年の中部地域での記録的な豪雨や2024年の豪雨など、多くの実用状況において有効であることが実証されています。

ベトナムはまた、WMOによって、悪天候警報に関する地域支援センター（SWFP-SeA）および地域洪水・地滑り警報センター（SeAFFGS）として認定されており、先進技術へのアクセスを拡大し、プロセスを標準化し、国際協力を強化している。

しかし、依然として課題は山積しています。AIやビッグデータストレージシステムのコンピューティングインフラは、ディープラーニングモデルの運用ニーズを未だ満たしていません。水文気象データは散在しており、省庁間やセクター間の同期が取れていません。国境や島嶼部など、一部の地域では依然としてデータが不足しています。ハイテク監視システムの運用コストは高く、社会化メカニズムも限られています。数値モデル、AI、ビッグデータ分析の知識を持つ人材は、開発ニーズを満たしていません。さらに、国際協力プログラムにおける役割を維持するには、安定した資金源が必要です。

テクノロジーと人工知能によるブレークスルー

近年、水文気象分野は予報プロセスの近代化に向けたソリューションを強力に導入してきました。高解像度数値予報モデル（1～3 km）のアップグレードにより、国内の観測データとECMWFの国際データを統合し、予報発表時間を5～8時間から2～3時間に短縮しました。32の短期コンポーネントと51の中期コンポーネントからなるアンサンブル予報システムは、各コミューン・区の確率マップ、影響予測、詳細な降雨量の作成をサポートしています。

2019 年以降、SmartMet システムは徐々に手動分析に取って代わり、中央レベルと地方レベルの間で予報データをリアルタイムで視覚化、編集、同期するのに役立ち、速報の発表時間を大幅に短縮しました。

AIは予測において重要な役割を果たし始めています。ディープラーニングモデルは、台風の識別、超短時間降雨予測、ひまわり衛星画像解析、暴風雨の中心位置の早期特定、熱帯低気圧の強度予測精度の向上などに応用されています。2022年の台風ノルーの事例では、衛星データとレーダーデータを統合したAIモデルが、東海上への暴風雨の発達を早期に特定し、早期警報発令時間を72時間に延長できることが示されました。

AI アプリケーションは予測業務に積極的に活用されています。

予報の質は大幅に向上しました。暴風雨の予報期間は24時間から3日に延長され、早期警報は5日前に発令され、48時間間隔での暴風雨の位置特定誤差は半減しました。2～3日前の大雨予報と洪水警報の信頼性は約75%に達し、局地雷雨警報は30分前から数時間前まで、厳しい寒さや広範囲にわたる猛暑の予報の信頼性は70～90%に達しました。

国際協力は引き続き重要な役割を果たしています。ベトナムは、気象庁（日本）、中央気象台（中国）、そして多くの主要気象機関と、データ共有、コンセンサス評価、人材育成といった分野で専門的な交流を維持しています。新型コロナウイルス感染症の流行期間中も、WMOの研修コースはオンラインで実施され、ベトナム国内および地域の予報官の専門能力開発が確保されました。

農業環境省水文気象局によると、2025年から2030年にかけて、水文気象学分野は、監視ネットワークの近代化、影響予測とリアルタイム予測に向けた予測能力の向上、包括的なデジタル変革という3つの柱に基づいて発展する。特に、データが不足している地域における自動同期監視ネットワークの完成は優先課題である。同分野は、2020年と比較してコンピューティング能力を5～10倍に増強し、数値予測とAIを組み合わせたハイブリッドモデルを開発し、鉄砲水や土砂崩れの警報能力を6～12時間向上させ、暴風雨を3～5日前に警報することを目標としている。

包括的なデジタル変革には、国家水文気象データベースへのデータの100%統合と、水文気象サービスの社会化・商業化を促進する法的メカニズムの構築が不可欠です。鍵となるのは依然として人材であり、業界はAI、ビッグデータ、最新の予測モデルに関する徹底的な研修と、特にWMOや水文気象先進国との国際協力の拡大に注力し、次世代の予測技術の導入、習得、発展に取り組んでいます。

科学技術コミュニケーションセンター

出典: https://mst.gov.vn/ung-dung-khoa-hoc-cong-nghe-tri-tue-nhan-tao-va-chuyen-doi-so-trong-cong-tac-du-bao-khi-tuong-thuy-van-197251201234112479.htm