Ссылаясь на послание Всемирной метеорологической организации (ВМО) «Объединяя усилия ради всеобъемлющей системы раннего оповещения» по случаю Всемирного метеорологического дня 2025 года, представитель Министерства сельского хозяйства и окружающей среды заявил, что модели прогнозирования с использованием искусственного интеллекта (ИИ) будут иметь более высокую точность и сократят время выпуска предупреждений, давая обществу больше времени для реагирования.
Более того, гидрометеорология и стихийные бедствия являются трансграничными проблемами и требуют глобальной координации и обмена данными. Поэтому, инвестируя в систему раннего предупреждения, страны-члены ВМО, включая Вьетнам, смогут непрерывно получать данные гидрометеорологического мониторинга в режиме реального времени, что поможет консолидировать источники входной информации для составления более точных прогнозов и предупреждений.
Повышенная точность с более широким диапазоном
По данным ВМО, сегодня новые технологии в сочетании с обширными массивами гидрометеорологических данных меняют способы раннего оповещения о стихийных бедствиях. Более того, за прошедшие годы искусственный интеллект и другие технологические достижения принесли множество преимуществ. В частности, возможность оцифровки и хранения всё больших объёмов исторических климатических данных способствовала повышению точности долгосрочных прогнозов и разработке планов реагирования на изменение климата в отдалённом будущем.
Во Вьетнаме основные исследования в области применения ИИ направлены на прогнозирование штормов, дождей и других опасных явлений, которые редко происходят в соответствии с законодательством. На сегодняшний день Национальный центр гидрометеорологических прогнозов (Департамент гидрометеорологии Министерства сельского хозяйства и окружающей среды) впервые применил ИИ для модели прогнозирования интенсивности штормов.
Директор Национального центра гидрометеорологического прогнозирования г-н Май Ван Кхием отметил, что первые результаты применения ИИ к данной модели весьма обнадеживают и обеспечивают более высокую точность по сравнению с традиционными инструментами. Эта модель будет внедрена гидрометеорологическим сектором в период паводков 2025 года.
Национальный центр гидрометеорологического прогнозирования также тестирует применение ИИ для гидрологических прогнозов, прогнозов наводнений и затоплений на основе входных факторов, включая: прогноз, наблюдения, природные факторы, эксплуатацию водохранилищ...
Проблема гидрометеорологической отрасли заключается в том, что обработка данных ИИ требует обширной информационной инфраструктуры, финансовых ресурсов, а также команды высококвалифицированных специалистов в области информационных технологий. В настоящее время специалистов по ИИ не хватает, особенно специалистов с глубоким пониманием специализированных областей, таких как гидрометеорология. Система оплаты труда, необходимая для их обучения, также сложна для привлечения и удержания в долгосрочной перспективе. Кроме того, вычислительная и обрабатывающая инфраструктура ИИ требует использования высокопроизводительных процессоров, что сопряжено с высокими затратами.
Однако, учитывая важность науки и технологий, особенно в контексте всё более сложных климатических изменений, очевидно, что если мы не будем инвестировать в них и не воспользуемся их возможностями, мы неизбежно отстанем. Поэтому применение искусственного интеллекта в прогнозировании крайне необходимо!
Доцент и доктор Фам Тхи Тхань Нга из Института метеорологии, гидрологии и изменения климата отметила, что нынешняя тенденция и темпы развития искусственного интеллекта в мире очень высоки, что позволяет Вьетнаму получить немедленный доступ к новым технологиям. Внутри страны партия и правительство также придерживаются важных направлений своей деятельности. В частности, Постановление Политбюро № 57-NQ/TW «Прорыв в науке, технологиях, инновациях и национальной цифровой трансформации» станет политическим прорывом, разрушающим барьеры на пути развития науки и технологий.
Совершенствование системы раннего оповещения
Г-н Хоанг Дык Кыонг, заместитель директора Департамента гидрометеорологии, сообщил, что в рамках реализации Резолюции № 57-NQ/TW сектор гидрометеорологии внедрил множество решений для повышения возможностей прогнозирования и раннего оповещения о стихийных бедствиях, таких как: увеличение количества и качества метеорологических, гидрологических и океанографических станций мониторинга, особенно в ключевых районах и районах с высоким риском стихийных бедствий в направлении модернизации и автоматизации; совершенствование современных решений по мониторингу, таких как метеорологические радиолокаторы, морские радиолокаторы и приложения для получения спутниковых изображений облаков.
Отрасль также фокусируется на разработке современных технологий прогнозирования и оповещения, которые близки к технологиям развитых стран в области гидрометеорологии, таких как цифровые модели высокого разрешения для прогнозирования штормов, дождей и наводнений, предупреждений о внезапных паводках и оползнях; включение последствий изменения климата на стихийные бедствия в планы гидрометеорологического прогнозирования; получение и разработка передовых и современных технологий и процессов прогнозирования из других стран.
В ближайшее время Департамент гидрометеорологии продолжит координировать свою деятельность с населенными пунктами и подразделениями Министерства сельского хозяйства и охраны окружающей среды для ускорения реализации проекта «Раннее предупреждение оползней, селей, внезапных паводков в центральных и горных районах Вьетнама» и Программы по обновлению зон риска стихийных бедствий, созданию карт предупреждения о стихийных бедствиях, особенно о бедствиях, связанных со штормами, штормовыми нагонами, наводнениями, внезапными паводками, оползнями, засухами и вторжением соленой воды; стремиться к 2030 году расширить сеть станций, при этом средняя плотность по всей сети должна достичь уровня развитых стран Азии; уровень автоматизации должен превысить 95%.
Говоря о системе раннего оповещения, г-н Май Ван Кхием, директор Национального центра гидрометеорологического прогнозирования, отметил, что в соответствии с правилами и рекомендациями ВМО система раннего оповещения будет состоять из 4 основных компонентов, в том числе: сети гидрометеорологических наблюдений, мониторинга и слежения; системы передачи информации; анализа и прогнозирования; и раннего реагирования.
Г-н Кхием также отметил, что в условиях продолжающегося сложного развития изменения климата, прогнозируемые в будущем стихийные бедствия будут непредсказуемыми и экстремальными. Создание и завершение работы систем прогнозирования и раннего оповещения играют важнейшую роль, обеспечивая эффективное функционирование системы раннего оповещения на всех уровнях – от центрального до местного. В системе раннего оповещения передача информации должна осуществляться с минимальной задержкой. При наличии данных мониторинга эксперты по прогнозированию будут использовать различные инструменты, модели и расчёты для анализа и составления прогнозов.
Таким образом, по данным Национального центра гидрометеорологического прогнозирования, для обеспечения эффективности необходимо развернуть станции мониторинга в системе для проведения синхронного и унифицированного мониторинга. Будучи членами ВМО, все гидрометеорологические агентства стран должны одновременно внедрять правила обязательного мониторинга в определённые периоды времени.
После «рукопожатия» инвестиций в вышеупомянутую сеть, через несколько минут все данные передаются в общую систему ВМО для обработки, синхронизируются и предоставляются всем странам-членам для использования в целях решения проблемы предупреждения. Этот механизм помогает гидрометеорологическим прогнозным агентствам получать исчерпывающие данные для составления прогнозов и предупреждений.
Источник: https://www.vietnamplus.vn/ung-dung-ai-trong-du-bao-canh-bao-thien-tai-can-bat-tay-hanh-dong-som-post1022301.vnp
![[Морские новости] Более 80% мировых контейнерных перевозок находится в руках MSC и крупных судоходных альянсов.](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/402x226/vietnam/resource/IMAGE/2025/7/16/6b4d586c984b4cbf8c5680352b9eaeb0)
Комментарий (0)