Melhorar a qualidade das previsões de desastres.

No contexto do aumento de eventos climáticos extremos, a necessidade de melhorar a precisão das previsões meteorológicas e hidrológicas torna-se cada vez mais urgente.

A histórica inundação do rio Lam em Tuong Duong, Nghe An, em 2025.

Cientistas estão pesquisando modelos híbridos que integram múltiplas fontes de dados e inteligência artificial (IA) para melhorar a qualidade das previsões e apoiar uma tomada de decisão mais eficaz na prevenção e resposta a desastres.

A solução híbrida integrada para alerta precoce de desastres naturais, pesquisada e implementada pelo Instituto de Ciências de Recursos Hídricos (Centro de Planejamento e Investigação de Recursos Hídricos, Ministério da Agricultura e Meio Ambiente ), é considerada um avanço na previsão de desastres naturais no Vietnã.

O Dr. Bui Du Duong, Vice-Diretor do Instituto de Ciências de Recursos Hídricos, afirmou: "A solução híbrida é uma solução de previsão que integra múltiplas fontes de dados e modelos, aproveitando os pontos fortes de cada método. Comparada aos modelos tradicionais, essa solução é mais flexível, estável e fornece previsões mais precisas. No entanto, trata-se de uma solução complementar e não substitui os modelos de previsão tradicionais."

Em princípio, uma solução híbrida combina múltiplas fontes de dados e modelos, aproveitando os pontos fortes de cada método para transformar dados díspares em informações úteis. Isso pode melhorar os dados de entrada, reduzir erros, aumentar o valor de alertas precoces e apoiar a tomada de decisões.

Esta solução utiliza modelos matemáticos e físicos tradicionais como base científica; emprega tecnologia de sensoriamento remoto para observação de grandes áreas; e utiliza dados reais medidos para calibração e verificação. Além disso, utiliza algoritmos combinados com métodos de inteligência artificial (IA) para calcular e tirar conclusões. Normalmente, essas conclusões são precisas, ajudando o setor de previsão a reduzir a taxa de erro dos dados subjacentes, fornecendo previsões e alertas antecipados, precisos e oportunos. Quatro modelos são aplicados utilizando a solução híbrida: previsão de precipitação e escoamento superficial; alerta de deslizamentos de terra; risco de erosão em bacias hidrográficas e sedimentação em reservatórios; e previsão de inundações.

Essas soluções não apenas aproveitam dados meteorológicos e hidrológicos tradicionais, mas também integram dados de satélite, modelos meteorológicos globais e algoritmos de aprendizado de máquina, auxiliando assim os meteorologistas no processamento de grandes volumes de informações e fornecendo alertas mais precoces e precisos.

Para implementar esses quatro modelos, o Instituto de Ciências de Recursos Hídricos propôs diversas soluções, um grupo de soluções híbridas para previsão e alerta de desastres. Entre elas, destaca-se a solução GM-ForcePast, que é atualizada diariamente e pode fornecer informações sincronizadas e de alta resolução sobre a precipitação, reduzindo a incerteza decorrente de observações limitadas ou irregulares e auxiliando na operação diária de reservatórios e no planejamento de curto prazo.

A próxima solução, com previsão de 16 dias a 6 meses de antecedência, também atualizada diariamente, pode prever a precipitação acumulada a partir de modelos globais (GFS, ECMWF, Google). Para soluções de modelagem híbrida, esta prevê a entrada de água no reservatório com 16 dias de antecedência, atualizada diariamente, combinando modelos matemático-físicos (HYPE) e modelos de aprendizado de máquina (RF, XGBoost), aprimorados por dados de satélites e modelos meteorológicos globais.

Além do modelo híbrido para monitoramento e previsão de vazão, juntamente com soluções que abordam o impacto do sistema de reservatórios interligados na vazão e nos sedimentos, o alerta precoce de risco de deslizamentos de terra é considerado uma solução baseada em pesquisas sobre padrões de desastres naturais. Isso permite previsões de risco de deslizamentos de terra com base em dados de campo e precipitação potencial. A solução final consiste em prever a extensão, a profundidade e a duração das inundações. Em testes na região do baixo Mekong, o sistema híbrido foi capaz de calcular a extensão e a profundidade das inundações diárias em apenas cerca de 30 segundos, com um tempo de previsão de até 18 dias.

De acordo com pesquisas e resultados de testes, a solução híbrida pode aumentar a precisão das previsões em mais de 40%. Além disso, os meteorologistas podem atualizar e sintetizar uma quantidade muito maior de informações, reduzindo tempo e esforço. A combinação das soluções e grupos de soluções mencionados complementa e supera as limitações dos métodos tradicionais, contribuindo para a modernização da previsão de desastres no Vietnã de forma mais rápida, precisa e inteligente, ao mesmo tempo que aproveita novos avanços científicos e tecnológicos.

Segundo o jornal Nhan Dan

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