Изменение климата в настоящее время признано одной из самых серьезных проблем для глобальной окружающей среды и устойчивого развития, имеющей далеко идущие последствия как для природных экосистем, так и для социально-экономических систем.
Международные доклады указывают на то, что основной причиной глобального потепления является деятельность человека: средняя температура повысилась примерно на 1,1°C по сравнению с доиндустриальным уровнем. С 1980 года каждое десятилетие было жарче предыдущего, а концентрация парниковых газов постоянно достигала рекордных уровней, что делает последние годы одними из самых жарких за всю историю наблюдений.
Вьетнам — одна из стран, наиболее сильно пострадавших от изменения климата, сталкивающаяся с одновременными рисками сильных штормов, проливных дождей, внезапных наводнений, засух, повышения уровня моря, проникновения соленой воды и эрозии побережья. Национальные сценарии показывают, что к концу XXI века уровень моря в экстремальных ситуациях может подняться на 1 метр, что серьезно угрожает крупным дельтам и многим прибрежным городам.
Недавние исследования показывают, что Вьетнам потерял значительную часть своего ВВП из-за последствий стихийных бедствий и изменения климата; без решительных действий ущерб в будущем может резко возрасти и затормозить прогресс в достижении Целей устойчивого развития.
В ответ на эти вызовы Партия и Государство реализовали множество эффективных политик и инициатив. Национальная стратегия по борьбе с изменением климата до 2050 года направлена на активную и эффективную адаптацию, снижение уязвимости, сокращение выбросов парниковых газов и стремление к нулевым выбросам к 2050 году, одновременно повышая возможности прогнозирования, предупреждения и мониторинга климата до уровня развитых стран. Резолюция № 57-НК/ТВ Политбюро о прорывах в национальной науке, технологиях, инновациях и цифровой трансформации еще больше подчеркивает роль науки и техники, включая ИИ, как ключевого фактора повышения адаптивности и конкурентоспособности экономики.
В этом контексте ИИ выступает в качестве революционного инструмента, важнейшего дополнения к традиционным климатическим моделям. Ранее глобальные и региональные модели динамики климата требовали решения сложных задач, значительных вычислительных затрат и инфраструктуры. Теперь ИИ позволяет значительно сократить время моделирования, снизить затраты и расширить возможности для построения и сравнения тысяч сценариев изменения климата. Несколько систем моделирования климата на основе машинного обучения продемонстрировали способность работать намного быстрее, чем традиционные модели, при этом обеспечивая сопоставимые результаты в отношении тенденций и распределения температуры и осадков.
Новая тенденция заключается в разработке гибридных моделей, сочетающих модели физической динамики с моделями машинного обучения. Такой подход не заменяет, а дополняет физические модели, используя как прочную научную основу, так и способность ИИ исправлять ошибки и обрабатывать сложные нелинейные процессы. Данные наблюдений, спутниковые данные, данные моделей и исторические данные интегрируются для получения более подробных и надежных прогнозов. ИИ также используется для параметризации физических процессов, которые являются «узкими местами» в традиционных моделях, таких как конвекция, облака и излучение, что помогает снизить вычислительные затраты, сохраняя при этом научную основу.
Вьетнамский Институт метеорологии, гидрологии и изменения климата впервые применил искусственный интеллект и машинное обучение для усовершенствования моделей и повышения качества прогнозов сильных дождей, внезапных наводнений и экстремальных погодных явлений. Одновременно с этим была создана цифровая инфраструктура и высокопроизводительные вычислительные системы для обработки постоянно растущего объема метеорологических и гидрологических данных. Ключевым моментом является экспериментальное использование ИИ для построения карт наводнений, вызванных повышением уровня моря, в рамках проекта «Обновление сценариев изменения климата и повышения уровня моря для Вьетнама». Модели машинного обучения, такие как Random Forest, XGBoost, LightGBM и сверточные нейронные сети, используются на многоисточниковых наборах данных (топография, почва, дистанционное зондирование, землепользование, гидрология) для сокращения времени вычислений, повышения разрешения и увеличения надежности карт наводнений.
Новый шаг вперед заключается в том, что результаты моделирования будут интегрированы в систему WebGIS, что позволит министерствам, ведомствам и местным органам власти получать к ним доступ и сравнивать их в режиме онлайн по различным сценариям и временным рамкам, напрямую используя их в пространственном планировании, городском планировании, планировании инфраструктуры и планах адаптации к изменению климата. Это представляет собой значительный сдвиг от «статических карт» к «динамическим, интерактивным цифровым картам», связывающим климатологию с практическими инструментами управления.
Помимо метеорологии и гидрологии, искусственный интеллект, интегрированный с цифровой трансформацией, все чаще демонстрирует свою роль устойчивой междисциплинарной платформы управления.
В сфере управления ресурсами и сельского хозяйства ИИ может анализировать данные о климате, почве и урожае для прогнозирования урожайности, мониторинга засух, оптимизации орошения и оказания помощи фермерам в корректировке сезонов выращивания, сортов растений и используемых ресурсов, тем самым снижая риски и повышая экономическую эффективность.
В сфере городского и инфраструктурного развития искусственный интеллект помогает моделировать последствия экстремальных ливней, наводнений, городских тепловых островов и проседания грунта, поддерживая климатоадаптивное городское планирование и оптимизируя транспорт, водоотведение и зеленые зоны.
В области экологической безопасности и планирования политики искусственный интеллект может быть интегрирован в цифровые платформы для количественной оценки ценности экосистемных услуг, оценки потерь и ущерба, анализа сценариев риска, а также для поддержки разработки стратегий, планов и программ действий по адаптации и сокращению выбросов.
В управлении рисками стихийных бедствий искусственный интеллект играет решающую роль в системах раннего предупреждения о множественных опасностях, анализируя данные в режиме реального времени, поступающие из сетей наблюдения, спутников и датчиков, чтобы предоставлять властям и населению более ранние и точные предупреждения.
Однако многое еще предстоит сделать, чтобы ИИ действительно стал «новой силой» в устойчивом управлении. Инфраструктура данных и вычислительных ресурсов Вьетнама все еще значительно отстает от требований. Метеорологические, гидрологические, данные дистанционного зондирования и социально-экономические данные фрагментированы, не стандартизированы и труднодоступны для обмена, в то время как открытые данные – важнейшая основа для ИИ – не получили должного развития. Высокопроизводительные вычислительные системы, предназначенные для моделирования климата и ИИ, ограничены и с трудом справляются с поддержкой крупномасштабных моделей глубокого обучения.
Междисциплинарные кадровые ресурсы, объединяющие метеорологию и климатологию, изменение климата с наукой о данных, высокопроизводительные вычисления и управление рисками, недостаточны и слабы. Многие новые продукты на основе ИИ остаются на экспериментальной стадии и не были глубоко интегрированы в оперативные процессы и принятие решений. Правовая база для данных, обмена информацией, безопасности и использования ИИ в государственном секторе все еще неполна; механизм координации между метеорологическим и гидрологическим сектором и другими министерствами, ведомствами и местными органами власти пока не является по-настоящему эффективным. Финансовые ресурсы, особенно для исследований, разработок и долгосрочной эксплуатации систем ИИ, по-прежнему в значительной степени зависят от международной помощи и проектов поддержки.
В этом контексте разработка и применение ИИ в метеорологии, гидрологии, изменении климата и устойчивом управлении должны рассматриваться как стратегическое направление, тесно связанное с Национальной стратегией по изменению климата, обязательствами по достижению нулевых выбросов, стратегией развития метеорологического и гидрологического секторов и национальной программой цифровой трансформации.
Наряду с инвестициями в цифровую и вычислительную инфраструктуру, Вьетнаму необходимо сосредоточиться на создании единой национальной системы климатических данных, интегрирующей данные наблюдений, модели, данные дистанционного зондирования и социально-экономические данные, заложив основу для разработки независимых моделей искусственного интеллекта и гибридных моделей с физическими моделями.
Одновременно необходимо уделять внимание подготовке междисциплинарных кадров, поощряя учебные заведения и научно-исследовательские институты к включению ИИ, больших данных и климатического моделирования в свои учебные программы; укреплять международное сотрудничество и более активно участвовать в глобальных сетях ИИ и климата как для получения новых знаний, так и для мобилизации дополнительных финансовых и технологических ресурсов. Совершенствование институтов и политики, особенно в отношении данных, стандартов, безопасности, ответственности и этики в применении ИИ, является необходимым условием для широкого и надежного использования продуктов ИИ в процессе принятия решений.
В эпоху изменения климата и цифровой трансформации ИИ — это не просто технологический инструмент, а «мягкая инфраструктура» устойчивого управления. Если Вьетнам воспользуется этой возможностью и преодолеет узкие места в области данных, инфраструктуры, человеческих ресурсов и институтов, он сможет превратить климатические проблемы в движущую силу инноваций в своей модели роста, улучшить возможности прогнозирования, снизить риски и неуклонно продвигаться по пути к зеленому, инклюзивному и устойчивому развитию.
Источник: https://mst.gov.vn/bien-doi-khi-hau-va-cuoc-dua-moi-suc-manh-cua-ai-va-chuyen-doi-so-trong-quan-tri-ben-vung-197251210181319362.htm
Комментарий (0)