재난 예측의 정확도 향상.

2025년 응 에안성 투옹즈엉의 람강에서 발생한 역사적인 대홍수.

과학자들은 예측 정확도를 향상시키고 보다 효과적인 재난 예방 및 대응 의사결정을 지원하기 위해 여러 데이터 소스와 인공지능(AI)을 통합하는 하이브리드 모델을 연구하고 있습니다.

베트남 농업환경부 산하 수자원 계획 및 조사 센터의 수자원 과학 연구소에서 연구 및 도입한 자연재해 조기 경보를 위한 통합 하이브리드 솔루션은 베트남 자연재해 예측 분야의 획기적인 발전으로 평가받고 있습니다.

수자원과학연구소 부소장인 부이 두 두옹 박사는 "하이브리드 솔루션은 여러 데이터 소스와 모델을 통합하여 각 방법의 장점을 활용하는 예측 솔루션입니다. 기존 모델과 비교했을 때, 이 솔루션은 더욱 유연하고 안정적이며 더 정확한 예측을 제공합니다. 하지만 이는 기존 예측 모델을 대체하는 것이 아니라 보완하는 솔루션입니다."라고 밝혔습니다.

원칙적으로 하이브리드 솔루션은 여러 데이터 소스와 모델을 결합하여 각 방법의 강점을 활용함으로써 서로 다른 데이터를 유용한 정보로 변환합니다. 이를 통해 입력 데이터의 질을 개선하고, 오류를 줄이며, 조기 경보 가치를 높이고, 의사결정을 지원할 수 있습니다.

이 솔루션은 전통적인 수학 및 물리 모델을 과학적 기반으로 활용하고, 광역 관측을 위해 원격 감지 기술을 사용하며, 보정 및 검증을 위해 실제 측정 데이터를 사용합니다. 또한, 인공지능(AI) 기법과 결합된 알고리즘을 활용하여 계산 및 결론을 도출합니다. 일반적으로 이러한 결론은 정확하여 예측 업계에서 기초 데이터의 오류율을 줄이고 정확하고 시의적절한 조기 예측 및 경고를 제공하는 데 도움이 됩니다. 하이브리드 솔루션은 강우 및 유출량 예측, 산사태 경고, 유역 침식 및 저수지 퇴적 위험, 홍수 예측의 네 가지 모델에 적용됩니다.

이러한 솔루션은 기존의 기상 및 수문 데이터뿐만 아니라 위성 데이터, 글로벌 기상 모델, 머신러닝 알고리즘을 통합하여 예보관들이 방대한 양의 정보를 처리하고 더 빠르고 정확한 경고를 제공할 수 있도록 지원합니다.

수자원과학연구소는 이러한 네 가지 모델을 구현하기 위해 재해 예측 및 경보 분야의 여러 가지 하이브리드 솔루션을 제안했습니다. 그중 하나인 GM-ForcePast 솔루션은 매일 업데이트되며 동기화된 고해상도 강우 정보를 제공하여 제한적이거나 불균등한 관측으로 인한 불확실성을 줄이고 일일 저수지 운영 및 단기 계획 수립을 지원합니다.

다음 솔루션은 16일에서 6개월 전까지의 예측을 제공하며, 매일 업데이트됩니다. 이 솔루션은 전 세계 모델(GFS, ECMWF, Google)의 데이터를 종합하여 강우량을 예측할 수 있습니다. 하이브리드 모델링 솔루션은 수학적-물리적 모델(HYPE)과 머신러닝 모델(RF, XGBoost)을 결합하고 위성 및 전 세계 기상 모델의 데이터를 활용하여 저수지 유입량을 16일 전까지 예측하며, 이 또한 매일 업데이트됩니다.

유량 모니터링 및 예측을 위한 하이브리드 모델 외에도, 상호 연결된 저수지 시스템이 유량 및 퇴적물에 미치는 영향을 해결하는 방안과 더불어, 자연재해 패턴 연구를 기반으로 한 산사태 위험 조기 경보 시스템도 고려되고 있습니다. 이 시스템은 현장 데이터와 예상 강우량을 바탕으로 산사태 위험을 예측할 수 있도록 합니다. 최종 목표는 홍수의 범위, 깊이, 지속 기간을 예측하는 것입니다. 메콩강 하류 지역에서 실시된 시험 결과, 하이브리드 시스템은 일일 홍수의 범위와 깊이를 약 30초 만에 계산할 수 있었으며, 최대 18일까지 예측이 가능했습니다.

연구 및 테스트 결과에 따르면, 하이브리드 솔루션은 예측 정확도를 40% 이상 향상시킬 수 있습니다. 또한, 예측 담당자는 시간과 노력을 줄이면서 훨씬 더 많은 양의 정보를 업데이트하고 종합할 수 있습니다. 앞서 언급한 솔루션 및 솔루션 그룹의 결합은 기존 방식의 한계를 보완하고 극복하여 베트남의 재난 예측을 더욱 빠르고 정확하며 스마트한 방향으로 현대화하는 데 기여하는 동시에 새로운 과학 기술적 성과를 활용할 수 있도록 합니다.

난단 신문에 따르면

출처: https://baotuyenquang.com.vn/xa-hoi/202605/cai-thien-chat-luong-du-bao-thien-tai-4ae4321/