Умелое выполнение этой работы не только поможет минимизировать ущерб людям и имуществу, но и подтвердит самостоятельность страны в области науки и техники в сфере предотвращения и контроля стихийных бедствий.
На протяжении многих лет провинция Куангчи неизменно входит в число регионов, наиболее сильно пострадавших от штормов и наводнений. Хотя инженерные решения, такие как водохранилища, дамбы, борьба с наводнениями и переселение населения, доказали свою эффективность, они требуют значительного финансирования и длительных инвестиционных периодов, в то время как характер стихийных бедствий быстро меняется.
Возникает острая необходимость в разработке инструментов раннего предупреждения, основанных на данных в реальном времени, современных математических моделях и технологиях быстрой передачи информации.
Исходя из этого, Министерство науки и технологий поручило Национальной ключевой лаборатории динамики рек и побережья выполнить проект «Исследование применения передовых технологий для создания системы раннего предупреждения о рисках стихийных бедствий, вызванных наводнениями и затоплениями в провинции Куангчи и прилегающих районах», возглавляемый доцентом, доктором Нгуен Тхань Хунгом.
Проект преследует три стратегические цели: разработка карты рисков стихийных бедствий (составление подробной карты рисков наводнений и затоплений на уровне коммун, непосредственно способствующей усилиям по предотвращению стихийных бедствий); разработка технологии оповещения в режиме реального времени (создание передовой технологии для раннего предупреждения о рисках наводнений и затоплений в режиме реального времени на основе метеорологических и гидрологических прогнозов); и совершенствование системы передачи и реагирования (разработка технологии для передачи предупреждающей информации и предложения соответствующих и эффективных планов реагирования).
Для достижения этих целей исследовательская группа реализовала шесть основных инициатив, сосредоточив внимание на углубленном сборе и анализе данных, а также на применении передовых технологий.
Ключ к эффективности системы заключается в одновременном применении нескольких передовых технологий. В первую очередь это математическая модель, основанная на физических процессах.
Исследовательская группа разработала набор инструментов для моделирования наводнений и оценки рисков, используя физический подход, то есть моделирование реального поведения стока, осадков, топографического уклона и гидрологических факторов для создания более реалистичных сценариев прогнозирования.
Кроме того, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение выступают в роли «дополненного мозга». Доцент, доктор Нгуен Тхань Хунг и его коллеги в течение многих лет обучали систему на больших массивах данных, создав таким образом 282 различных сценария для предупреждения о стихийных бедствиях.
Благодаря искусственному интеллекту скорость обработки и прогнозирования значительно снижается, что является ключевым фактором в предотвращении стихийных бедствий и реагировании на них, требующим действий в режиме реального времени.
Еще одним ключевым элементом является интегрированная технология передачи информации. Система предназначена для отправки оповещений и инструкций по реагированию непосредственно гражданам через мобильные телефоны, веб-сайты и социальные сети, обеспечивая быструю доставку важной информации в нужное место и в нужное время.
Первые результаты проекта были протестированы во время сезона наводнений 2024 года в провинции Куангчи. Прогнозы и предупреждения в режиме реального времени, основанные на новой модели, были высоко оценены органами управления и экспертами за их полноту, современность и способность удовлетворять неотложные практические потребности в этом регионе.
Риск серьезных наводнений из-за сочетания сильных штормов, повышения уровня моря и больших волн угрожает не только центральному региону, но и многим прибрежным районам Вьетнама.
В ответ на сложившуюся ситуацию Национальный центр гидрометеорологического прогнозирования запустил проект национального масштаба под названием «Разработка модели и технологического процесса для прогнозирования прибрежных наводнений, вызванных штормовыми нагонами и волнами», возглавляемый доцентом, доктором Нгуен Ба Тхуи, и реализуемый с декабря 2022 года по ноябрь 2025 года.
Целью исследования было освоение интегрированной вычислительной модели атмосферных волн и штормовых нагонов, а также разработка процесса прогнозирования, подходящего для прибрежных условий Вьетнама. Исследовательская группа завершила сбор и обработку метеорологических, гидрологических, океанографических и топографических данных и интегрировала три передовые модели: WRF (моделирование штормового ветра), SWAN (моделирование волн) и ADCIRC (моделирование штормового нагона).
Система позволяет детально моделировать взаимодействие штормов с прибрежной полосой, прогнозируя тем самым уровни наводнений при конкретных сценариях. Модель была протестирована в провинции Тханьхоа в масштабе карты 1/10 000, оценивая уровень наводнений на основе уровней штормов 11-14, с наличием и отсутствием морских дамб, а также с учетом различных периодов приливов.
Разработанные продукты были переданы местным властям для разработки планов эвакуации, защиты лодок, зон рыбоводства и дамбовой инфраструктуры. Инструментарий прогнозирования был протестирован во время сезона тайфунов 2025 года и показал высокую степень корреляции с фактическими данными.
Заместитель директора Департамента метеорологии и гидрологии г-н Хоанг Дык Куонг оценил проект как внесший важный вклад в повышение качества системы раннего предупреждения для прибрежных районов, что соответствует цели отрасли по модернизации прогнозирования.
Важным моментом является то, что модель разделяет процесс прогнозирования для двух типов местности: районов с дамбами и районов без дамб. Морские дамбы оказывают сильное влияние на распространение волн и штормовые нагоны, поэтому требуется другой метод прогнозирования. Это позволяет использовать модель для каждой прибрежной провинции с различной береговой структурой, от Тханьхоа и Хюэ до Кханьхоа, Виньлонга и Камау.
По словам доцента, доктора Нгуен Ба Тхуи, модель также помогает улучшить возможности прогнозирования у группы специалистов. Однако для того, чтобы модель работала в режиме реального времени в профессиональных целях, необходимы дальнейшие инвестиции в мощную вычислительную систему.
Оба исследования демонстрируют зрелость Вьетнама в разработке передовых технологий моделирования и оповещения о стихийных бедствиях для обеспечения самодостаточности. Хотя это сложно напрямую оценить в экономических терминах, косвенные выгоды от смягчения последствий ущерба значительны.
В условиях участившихся стихийных бедствий разработка интегрированных моделей прогнозирования, применение искусственного интеллекта, больших данных и технологий быстрой связи является правильным направлением для Вьетнама в совершенствовании его национальной системы раннего предупреждения.
Это не только цель метеорологического и гидрологического сектора, но и ключевое требование для устойчивого социально-экономического развития, особенно в зонах высокого риска.
Источник: https://nhandan.vn/mo-hinh-canh-bao-thien-tai-the-he-moi-post929692.html
Комментарий (0)