早期警報は、自然災害による被害を最小限に抑える最も効果的な手段と考えられています。研究によると、24時間前に警報を発令することで、警報がない場合と比較して被害を約30%軽減できることが示されています。気候変動により、暴風雨、大雨、洪水、鉄砲水、地滑り、雷雨、落雷の頻度と強度が増加するにつれて、早期警報の役割はますます重要になっています。
ベトナムでは、科学技術革新の飛躍的進歩に関する決議第57-NQ/TW号の方向性に従い、気象・水文部門は監視と予測においてAI、ビッグデータ、デジタルトランスフォーメーションを段階的に導入してきました。2025年初頭から、 農業農村開発省気象水文局は予測プロセスのいくつかの段階にAIアプリケーションを導入しています。レーダーデータ、衛星画像、自動監視データから機械学習アルゴリズムを学習させることで、迅速かつ非常に詳細な短期降雨予測の提供に役立っています。
東海における暴風雨予報においては、AIが衛星画像解析を支援し、渦の中心を特定し、暴風雨の強度と発達傾向を評価し、予報官に重要な情報を提供しています。これらのシステムは完成に向け、訓練の拡充と予報業務への統合が進められています。これにより、当局は気象と環境を継続的に監視し、早期警報を発令し、迅速な対応措置を講じることで、人々の生命と財産を守ることができます。
国立水文気象予報センターでは、予報官がスマートメットシステムのデータを分析し、予報速報の発行や自然災害の早期警報の発令に役立てています。
国立水文気象予報センター所長のマイ・ヴァン・キーム氏は次のように述べています。「今年の暴風雨と洪水のシーズン中、AIは監視と予測に活用され、従来のツールよりも高い精度を達成しました。暴風雨の中心位置の24時間誤差は約90～110kmで、地域平均と一致しています。AIは確率と不確実性の評価を組み合わせ、防災に関する意思決定を支援します。」
大雨予報においては、WRFモデルと地域アンサンブルは広範囲にわたる降雨に対しては非常に良好な性能を示しましたが、複雑な地形における短期的な局地的な降雨には依然として課題がありました。一方、雷雨、竜巻、落雷に関する警報は、気象レーダー、衛星画像、ナウキャストアルゴリズムと組み合わせることで、多くの主要地域で30分から3時間前に警報を発令するのに役立っています。
しかし、水文気象局の責任者によると、ベトナムの予測能力と監視システムは、日本、中国、韓国と比較すると依然として限られている。予算資源の確保は依然として困難で、ITインフラは整備されておらず、監視ステーションも少ない。一方、AI処理には大規模なコンピューティングインフラ、高速処理チップ、そして優秀な専門家チームが必要となる。
ますます複雑化する気候変動に直面する中、水文気象学の近代化と予報・早期警報能力の向上は不可欠です。これは、自然災害リスクの予防と軽減における最前線と考えられています。
今後、気象水文部門は、包括的なイノベーション計画の実施、予警報能力の向上、自然災害防止と持続可能な開発への効果的な貢献に注力します。特に、決議第57-NQ/TW号の継続的な実施、AI技術の習得、マルチスケール水文気象予報システムの構築、業務の自動化、警報の精度と適時性の向上に重点を置きます。
水文気象局は、監視、データ収集、処理、分析、予測、通信に至るまでの全プロセスにおいて、AI、ビッグデータ、IoT（モノのインターネット）の活用を優先的に推進します。同時に、異常気象の予測能力の向上、多災害警報システムの構築、専門家チームの育成、若手人材の育成、コミュニケーションの強化、国民意識の向上、そして工学技術・研修分野における国際協力の推進に取り組みます。
こうした取り組みにより、ベトナムは、ますます複雑化する自然災害や気候変動の状況において、国民、当局、 経済部門の要求に迅速に応える、スマートでマルチスケールの予測システムの構築を目指しています。
出典: https://mst.gov.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-nang-cao-du-bao-va-canh-bao-thien-tai-19725111717011103.htm
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