Neste generasjons katastrofevarslingsmodell

I sammenheng med klimaendringer som stiller Vietnam overfor stadig større utfordringer, er det en nøkkelstrategi å mestre og anvende moderne prognoseteknologier.

Meteorologer analyserer data på smartmet-systemet for å produsere værmeldinger og tidlige varsler om naturkatastrofer ved det nasjonale senteret for meteorologisk og hydrologisk prognostisering. (Foto: HOAI LINH)

Å gjøre dette på en god måte vil ikke bare bidra til å minimere skader på mennesker og eiendom, men også bekrefte nasjonens selvstendighet innen vitenskap og teknologi innen katastrofeforebygging og -kontroll.

I mange år har Quang Tri -provinsen vært blant de områdene som er hardest rammet av stormer og flom. Selv om tekniske løsninger som reservoarer, diker, flomkontroll og flytting av befolkningen har vist seg effektive, krever de betydelig finansiering og lange investeringsperioder, samtidig som naturkatastrofenes natur endrer seg raskt.

Det oppstår et presserende behov for å utvikle verktøy for tidlig varsling basert på sanntidsdata, moderne matematiske modeller og teknologi for rask informasjonsoverføring.

Basert på denne realiteten ga Vitenskaps- og teknologidepartementet i oppdrag å gjennomføre prosjektet «Forskning på anvendelse av avansert teknologi for å bygge et tidlig varslingssystem for naturkatastroferisiko forårsaket av flom og oversvømmelser i Quang Tri-provinsen og nærliggende områder», ledet av førsteamanuensis dr. Nguyen Thanh Hung.

Kraftig regn forårsaket flom i byen Hue. (Foto: QUANG TIEN)

Prosjektet har tre strategiske mål: Utvikling av et katastroferisikokart (etablering av et detaljert flom- og oversvømmelsesrisikokart ned til kommunenivå, som direkte tjener katastrofeforebyggingsarbeidet); utvikling av sanntids varslingsteknologi (bygging av avansert teknologi for tidlig varsling av flom- og oversvømmelsesrisiko i sanntid, basert på meteorologiske og hydrologiske prognoser); og forbedring av overførings- og responssystemet (utvikling av teknologi for overføring av varslingsinformasjon og forslag til passende og effektive responsplaner).

For å oppnå disse målene implementerte forskerteamet seks hovedinitiativer, med fokus på grundig datainnsamling og -analyse, og anvendelse av banebrytende teknologier.

Nøkkelen til systemets effektivitet ligger i samtidig anvendelse av flere banebrytende teknologier. Først og fremst er det den matematiske modellen basert på fysiske prosesser.

Forskningsteamet utviklet et verktøysett for flomsimulering og risikovurdering ved hjelp av en fysisk tilnærming, det vil si å simulere den virkelige oppførselen til avrenning, nedbør, topografisk helning og hydrologiske faktorer for å skape mer realistiske prognosescenarier.

I tillegg fungerer kunstig intelligens (KI) og maskinlæring som en «utvidet hjerne». Førsteamanuensis dr. Nguyen Thanh Hung og kollegene hans har trent systemet på store datasett over mange år, og dermed skapt 282 forskjellige scenarier for katastrofevarsling.

Takket være AI reduseres behandlings- og prognosehastigheten betydelig, noe som er en nøkkelfaktor i katastrofeforebygging og -respons, som krever handling i sanntid.

En annen sentral søyle er integrert informasjonsoverføringsteknologi. Systemet er utformet for å sende varsler og responsinstruksjoner direkte til innbyggerne via mobiltelefoner, nettsteder og sosiale medier, og sikrer at kritisk informasjon leveres raskt, til rett sted og til rett tid.

De første resultatene av prosjektet ble testet i løpet av flomsesongen i Quang Tri i 2024. Sanntidsprognoser og varsler basert på den nye modellen ble høyt verdsatt av forvaltningsorganer og eksperter for sin fullstendighet, modernitet og evne til å møte presserende praktiske behov i lokalområdet.

Ikke bare den sentrale regionen, men mange kystområder i Vietnam står også overfor risikoen for alvorlig flom på grunn av kombinasjonen av sterke stormer, stigende havnivå og store bølger.

Som svar på denne situasjonen har Nasjonalt senter for hydrometeorologisk prognostisering lansert et nasjonalt prosjekt med tittelen «Utvikling av en modell og teknologisk prosess for prognostisering av kystflom forårsaket av stormflo og bølger», ledet av førsteamanuensis dr. Nguyen Ba Thuy, og implementert fra desember 2022 til november 2025.

Målet var å mestre den integrerte beregningsmodellen for atmosfæriske bølger og stormflo og utvikle en prognoseprosess som passer for Vietnams kystforhold. Forskningsteamet fullførte innsamlingen og behandlingen av meteorologiske, hydrologiske, oseanografiske og topografiske data, og integrerte tre avanserte modeller: WRF (stormvindsimulering), SWAN (bølgesimulering) og ADCIRC (stormflosimulering).

Systemet muliggjør detaljert simulering av hvordan stormer samhandler med kystterreng, og dermed kan flomnivåer forutsi under spesifikke scenarier. Modellen ble testet i Thanh Hoa-provinsen i en kartskala på 1/10 000, der flom ble vurdert basert på stormnivåer 11–14, med og uten sjødiker, og inkludert ulike tidevannsperioder.

Produktene har blitt levert til lokale myndigheter for å utvikle evakueringsplaner, beskytte båter, akvakulturområder og dikeinfrastruktur. Prognoseverktøysettet ble testet i løpet av tyfonsesongen i 2025 og viste en høy grad av korrelasjon med faktiske data.

Hoang Duc Cuong, assisterende direktør i avdelingen for meteorologi og hydrologi, vurderte at prosjektet har gitt et viktig bidrag til å forbedre kvaliteten på tidlig varsling for kystområder, i tråd med bransjens mål om å modernisere prognoser.

Et bemerkelsesverdig poeng er at modellen skiller prognoseprosessen for to typer terreng: områder med diker og områder uten diker. Sjødiker påvirker bølgeforplantning og stormflo sterkt, og krever dermed en annen prognosemetode. Dette gjør at modellen kan være egnet for hver kystprovins med forskjellige kystlinjestrukturer, fra Thanh Hoa og Hue til Khanh Hoa, Vinh Long og Ca Mau.

Ifølge førsteamanuensis dr. Nguyen Ba Thuy bidrar modellen også til å forbedre prognoseteamets kapasitet. For at modellen skal kunne operere i sanntid for profesjonelle formål, er det imidlertid fortsatt behov for ytterligere investeringer i et kraftig datasystem.

Begge studiene viser Vietnams modenhet i utviklingen av avanserte katastrofesimulerings- og varslingsteknologier for selvhjulpenhet. Selv om det er vanskelig å kvantifisere direkte i økonomiske termer, er de indirekte fordelene ved skadebegrensning betydelige.

I sammenheng med stadig mer ekstreme naturkatastrofer er utvikling av integrerte prognosemodeller, bruk av kunstig intelligens, stordata og rask kommunikasjonsteknologi den riktige veien for Vietnam for å perfeksjonere sitt nasjonale varslingssystem.

Dette er ikke bare et mål for den meteorologiske og hydrologiske sektoren, men også et kjernekrav for bærekraftig sosioøkonomisk utvikling, spesielt i høyrisikoområder.

ROSA LYS og GYLLEN BACH

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