Повышение качества прогнозов стихийных бедствий.

В условиях участившихся экстремальных погодных явлений необходимость повышения точности метеорологического и гидрологического прогнозирования становится все более актуальной.

Историческое наводнение на реке Лам в Туонг Дуонг, провинция Нгеан, в 2025 году.

Ученые исследуют гибридные модели, которые интегрируют множество источников данных и искусственный интеллект (ИИ) для повышения качества прогнозирования и поддержки более эффективного принятия решений в области предотвращения стихийных бедствий и реагирования на них.

Интегрированное гибридное решение для раннего предупреждения о стихийных бедствиях, разработанное и внедренное Институтом водных ресурсов (Центр планирования и исследования водных ресурсов, Министерство сельского хозяйства и окружающей среды ), считается прорывом в прогнозировании стихийных бедствий во Вьетнаме.

Заместитель директора Института водных ресурсов, доктор Буй Ду Дуонг, заявил: «Гибридное решение — это решение для прогнозирования, которое объединяет множество источников данных и моделей, используя сильные стороны каждого метода. По сравнению с традиционными моделями, это решение более гибкое, стабильное и обеспечивает более точные прогнозы. Однако это дополнительное решение, и оно не заменяет традиционные модели прогнозирования».

В принципе, гибридное решение объединяет несколько источников данных и моделей, используя сильные стороны каждого метода для преобразования разрозненных данных в полезную информацию. Это может улучшить входные данные, уменьшить количество ошибок, повысить ценность системы раннего предупреждения и поддержать принятие решений.

Это решение использует традиционные математические и физические модели в качестве научной основы; применяет технологии дистанционного зондирования для наблюдения за обширными территориями; и использует данные реальных измерений для калибровки и проверки. Кроме того, оно использует алгоритмы в сочетании с методами искусственного интеллекта (ИИ) для расчетов и формулирования выводов. Как правило, эти выводы являются точными, что помогает отрасли прогнозирования снизить погрешность исходных данных, обеспечивая точные и своевременные ранние прогнозы и предупреждения. В гибридном решении применяются четыре модели: прогнозирование осадков и стока; предупреждение оползней; эрозия водосборных бассейнов и риск заиливания водохранилищ; и прогнозирование наводнений.

Эти решения не только используют традиционные метеорологические и гидрологические данные, но и интегрируют спутниковые данные, глобальные метеорологические модели и алгоритмы машинного обучения, тем самым помогая синоптикам обрабатывать большие объемы информации и предоставлять более ранние и точные предупреждения.

Для реализации этих четырех моделей Институт водных ресурсов предложил несколько решений, представляющих собой группу гибридных решений в области прогнозирования и предупреждения стихийных бедствий. К ним относится решение GM-ForcePast, которое обновляется ежедневно и может предоставлять синхронизированную информацию об осадках с высоким разрешением, снижая неопределенность, вызванную ограниченными или неравномерными наблюдениями, и поддерживая ежедневное управление водохранилищами и краткосрочное планирование.

Следующее решение, прогнозирующее осадки на срок от 16 дней до 6 месяцев вперед, также обновляемое ежедневно, может предсказывать суммарное количество осадков на основе глобальных моделей (GFS, ECMWF, Google). Для гибридных моделей это прогнозирует приток в водохранилище на 16 дней вперед, обновляемый ежедневно, сочетая математико-физические модели (HYPE) и модели машинного обучения (RF, XGBoost), дополненные данными со спутников и глобальных метеорологических моделей.

Помимо гибридной модели для мониторинга и прогнозирования стока, а также решений, учитывающих влияние взаимосвязанной системы водохранилищ на сток и наносы, рассматривается также система раннего предупреждения о риске оползней, основанная на исследованиях закономерностей стихийных бедствий. Это позволяет прогнозировать риск оползней на основе полевых данных и потенциального количества осадков. Конечным решением является прогнозирование масштабов, глубины и продолжительности наводнения. В ходе испытаний в нижнем течении реки Меконг гибридная система смогла рассчитать масштабы и глубину суточного наводнения всего за 30 секунд, с прогнозируемым временем до 18 дней.

Согласно результатам исследований и испытаний, гибридное решение может повысить точность прогнозов более чем на 40%. Кроме того, синоптики могут обновлять и обобщать гораздо больший объем информации, сокращая при этом время и усилия. Сочетание вышеупомянутых решений и групп решений дополняет и преодолевает ограничения традиционных методов, способствуя модернизации системы прогнозирования стихийных бедствий во Вьетнаме в более быстром, точном и интеллектуальном направлении, а также используя новые научно-технические достижения.

Согласно газете «Нхан Дан»,

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