Aplicarea științei și tehnologiei, a inteligenței artificiale și a transformării digitale în prognoza hidrometeorologică

În contextul schimbărilor climatice din ce în ce mai severe și al dezvoltării puternice a celei de-a patra revoluții industriale, prognoza hidrometeorologică (HTS) se confruntă cu cerințe noi și provocatoare. Știința și tehnologia, inteligența artificială (IA) și transformarea digitală nu numai că joacă un rol de sprijin, dar au devenit fundamentul central, determinând viteza, calitatea și acuratețea sistemului modern de avertizare în caz de dezastru.

Noi presiuni în era schimbărilor climatice

În întreaga lume , metodele tradiționale de prognoză sunt înlocuite de modele numerice de înaltă rezoluție, sisteme avansate de asimilare a datelor și, în special, de descoperiri inovatoare în domeniul inteligenței artificiale și al învățării profunde. Organizații meteorologice de top, precum ECMWF sau JMA, au aplicat inteligența artificială pentru a corecta erori, a face prognoze instantanee și a exploata depozite de date deschise din ce în ce mai bogate de la Organizația Meteorologică Mondială (OMM), deschizând o nouă eră a prognozei meteorologice bazate pe date și inteligență artificială.

În Vietnam, impactul schimbărilor climatice este din ce în ce mai evident prin creșterea frecvenței și intensității furtunilor puternice, a ploilor abundente localizate, a inundațiilor fulgerătoare și a alunecărilor de teren. Acest lucru a determinat schimbarea cerințelor de prognoză de la descrierea fenomenelor la prezicerea impactului; de la prognoza calitativă la prognoza cantitativă, detaliată, promptă și timpurie, creând o presiune mare asupra sectorului hidrometeorologic pentru a accelera inovația tehnologică și transformarea digitală.

Metodele tradiționale de prognoză sunt înlocuite de aplicarea inteligenței artificiale și a big data pentru monitorizarea, analiza, prognoza și avertizarea privind hidrometeorologia.

În ultimii ani, sectorul hidrometeorologic s-a confruntat, de asemenea, cu oportunități importante de modernizare. Funcționarea supercomputerului Cray XC40 a reprezentat un pas major înainte în ceea ce privește capacitatea de calcul. Cu o capacitate de aproape 80 TFLOPS, sistemul ajută la rularea unui model de prognoză cu o rezoluție de 3 km pentru întregul teritoriu și Marea de Est în doar 30-40 de minute, plasând Vietnamul în grupul de țări cu o infrastructură puternică de prognoză din regiune.

Împreună, o rețea de peste 3.200 de stații automate de măsurare a precipitațiilor, 10 radare meteo și un sistem de poziționare a fulgerelor a creat o sursă de date de înaltă rezoluție de 1×1 km, actualizată continuu, o bază importantă pentru modelele de prognoză. Aceste date s-au dovedit eficiente în multe situații practice, cum ar fi ploile istorice din regiunea Centrală din 2020 sau ploile abundente din 2024.

Vietnamul a fost, de asemenea, recunoscut de OMM ca Centru Regional de Sprijin pentru Avertizare Meteo Severă (SWFP-SeA) și Centru Regional de Avertizare pentru Inundații Bruște și Alunecări de Teren (SeAFFGS), extinzând accesul la tehnologie avansată, standardizând procesele și sporind cooperarea internațională.

Cu toate acestea, provocările rămân enorme. Infrastructura de calcul pentru sistemele de stocare bazate pe inteligență artificială și Big Data nu a satisfăcut încă nevoile de operare a modelelor de deep learning. Datele hidrometeorologice sunt dispersate și nu există sincronizare între ministere și sectoare; unele zone, cum ar fi granițele și insulele, încă nu dispun de date. Costul de operare a sistemelor de monitorizare de înaltă tehnologie este ridicat, în timp ce mecanismul de socializare este limitat. Resursele umane cu cunoștințe atât despre modele numerice, cât și despre inteligența artificială și analiza Big Data nu au îndeplinit încă cerințele de dezvoltare. În plus, menținerea unui rol în programele de cooperare internațională necesită o sursă stabilă de finanțare.

Descoperire tehnologică și inteligență artificială

În ultimii ani, sectorul hidrometeorologic a implementat puternic soluții pentru modernizarea procesului de prognoză. Modelele numerice de prognoză de înaltă rezoluție (1-3 km) au fost modernizate, asimilând date de observații interne și combinând produse internaționale de la ECMWF, contribuind la scurtarea timpului de publicare a prognozei de la 5-8 ore la 2-3 ore. Sistemul de prognoză de ansamblu cu 32 de componente pe termen scurt și 51 de componente pe termen mediu permite construirea de hărți de probabilitate, prognoze de impact și precipitații detaliate pentru fiecare comună și secție.

Din 2019, sistemul SmartMet a înlocuit treptat analiza manuală, ajutând la vizualizarea, editarea și sincronizarea datelor de prognoză în timp real între nivelurile central și local, scurtând semnificativ timpul de publicare a buletinelor informative.

Inteligența artificială începe să joace un rol important în prognoză. Modelele de învățare profundă sunt aplicate în identificarea taifunurilor, prognoza precipitațiilor ultra-scurte, analiza imaginilor satelitare Himawari, identificarea timpurie a locațiilor centrelor furtunilor și îmbunătățirea prognozei intensității cicloanelor tropicale. Cazul taifunului Noru din 2022 a arătat că modelele de inteligență artificială care integrează date satelitare și radar pot sprijini identificarea timpurie a evoluției furtunilor la intrarea în Marea de Est, contribuind la creșterea timpului de avertizare timpurie la 72 de ore.

Aplicațiile de inteligență artificială sunt puternic utilizate în activități de prognoză.

Calitatea prognozelor s-a îmbunătățit semnificativ. Intervalul de timp pentru prognozarea furtunilor a crescut de la 24 de ore la 3 zile; avertizările timpurii au fost emise cu 5 zile înainte; erorile de localizare a furtunilor la intervale de 48 de ore au fost înjumătățite. Prognozele de ploi abundente și avertizările de inundații emise cu 2-3 zile înainte au atins o fiabilitate de aproximativ 75%; avertizările de furtuni localizate au ajuns de la 30 de minute la câteva ore înainte; prognozele de frig sever și căldură generalizată au atins o fiabilitate de 70-90%.

Cooperarea internațională continuă să joace un rol important. Vietnamul menține schimburi profesionale cu JMA (Japonia), CMA (China) și multe agenții meteorologice importante în domeniul schimbului de date, evaluării consensului și formării resurselor umane. Chiar și în perioada Covid-19, cursurile de formare OMM au fost menținute online, asigurând dezvoltarea profesională a prognozatorilor din țară și din regiune.

Conform Departamentului de Hidrometeorologie din cadrul Ministerului Agriculturii și Mediului , în perioada 2025-2030, sectorul hidrometeorologiei se va dezvolta pe baza a trei piloni: modernizarea rețelei de monitorizare; îmbunătățirea capacității de prognoză în vederea impactului și a prognozei în timp real; transformare digitală cuprinzătoare. În special, finalizarea rețelei de monitorizare automată și sincronă, în special în zonele în care lipsesc date, este o sarcină prioritară. Sectorul își propune să crească capacitatea de calcul de 5-10 ori față de 2020; dezvoltarea unui model hibrid care să combine prognoza numerică și inteligența artificială; creșterea capacității de avertizare cu 6-12 ore asupra inundațiilor fulgerătoare și alunecărilor de teren și de avertizare cu 3-5 zile înainte de furtuni.

Transformarea digitală cuprinzătoare necesită integrarea a 100% din date în Baza Națională de Date Hidrometeorologice, construind în același timp un mecanism legal pentru promovarea socializării și comercializarii serviciilor hidrometeorologice. Factorul cheie rămâne oamenii, industria concentrându-se pe formarea aprofundată în domeniul inteligenței artificiale, big data, modele moderne de prognoză și extinderea cooperării internaționale, în special cu OMM și țările cu hidrometeorologie avansată, pentru a primi, stăpâni și dezvolta tehnologii de prognoză de nouă generație.

Centrul pentru Comunicare în Știință și Tehnologie

Sursă: 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