Системы раннего предупреждения считаются наиболее эффективной мерой по смягчению последствий стихийных бедствий. Исследования показывают, что при наличии предупреждения за 24 часа ущерб может быть уменьшен примерно на 30% по сравнению с отсутствием предупреждения. Поскольку изменение климата приводит к увеличению частоты и интенсивности штормов, проливных дождей, наводнений, внезапных паводков, оползней, гроз и ударов молнии, роль систем раннего предупреждения становится еще более важной.
Во Вьетнаме, следуя указаниям Постановления № 57-NQ/TW о прорывах в науке, технологиях и развитии инноваций, метеорологический и гидрологический сектор постепенно применяет ИИ, большие данные и цифровую трансформацию в наблюдении и прогнозировании. С начала 2025 года Департамент метеорологии и гидрологии ( Министерство сельского хозяйства и развития сельских районов ) внедряет приложения ИИ на нескольких этапах процесса прогнозирования. Алгоритмы машинного обучения обучаются с использованием радиолокационных данных, спутниковых снимков и автоматизированных наблюдений, что позволяет получать краткосрочные прогнозы осадков с высокой точностью и детализацией.
В прогнозировании тайфунов в Южно-Китайском море искусственный интеллект помогает анализировать спутниковые снимки для определения центра вихря, оценки интенсивности и тенденций развития тайфуна, а также предоставления важной информации синоптикам. В настоящее время эти системы совершенствуются, расширяются за счет обучения и интегрируются в операции по прогнозированию. В результате власти могут постоянно отслеживать погодные и экологические условия, обеспечивая ранние предупреждения и своевременные меры реагирования, защищая жизнь и имущество граждан.
В Национальном центре метеорологического и гидрологического прогнозирования синоптики анализируют данные системы Smartmet для составления прогнозов погоды и раннего предупреждения о стихийных бедствиях.
Директор Национального центра метеорологического и гидрологического прогнозирования г-н Май Ван Кхием заявил: «В этом году во время сезона тайфунов и наводнений искусственный интеллект использовался для наблюдений и прогнозирования, достигнув более высокой точности, чем традиционные инструменты. 24-часовая погрешность в определении положения центра тайфуна составляет приблизительно 90-110 км, что соответствует региональному среднему показателю. Искусственный интеллект помогает всесторонне оценивать вероятность и неопределенность, поддерживая принятие решений в области предотвращения и контроля стихийных бедствий».
При прогнозировании сильных дождей модель WRF и региональные комбинации дали достаточно хорошие результаты в отношении повсеместных осадков, но все еще сталкивались с проблемами при прогнозировании кратковременных локальных дождевых событий на сложном рельефе. Тем временем системы предупреждения о грозах, торнадо и молниях, сочетающие метеорологический радар, спутниковые снимки и алгоритмы краткосрочного прогнозирования, помогли выдавать предупреждения за 30 минут — 3 часа до начала грозы во многих ключевых районах.
Однако, по словам главы Вьетнамского метеорологического и гидрологического управления, возможности Вьетнама в области прогнозирования и системы мониторинга по-прежнему ограничены по сравнению с Японией, Китаем или Южной Кореей. Бюджетные ресурсы скудны, ИТ-инфраструктура еще не синхронизирована, и станций мониторинга немного, в то время как обработка данных с помощью ИИ требует крупной вычислительной инфраструктуры, высокопроизводительных процессоров и команды высококвалифицированных специалистов.
Учитывая все более сложный характер изменения климата, модернизация метеорологических и гидрологических служб, а также совершенствование систем прогнозирования и раннего предупреждения имеют первостепенное значение. Это считается первой линией защиты в снижении и смягчении рисков стихийных бедствий.
В предстоящий период метеорологический и гидрологический сектор сосредоточится на реализации комплексного плана реформ, направленного на повышение эффективности прогнозирования и оповещения, что позволит эффективно предотвращать стихийные бедствия и способствовать устойчивому развитию. Основное внимание будет уделено продолжению выполнения Постановления № 57-НК/ТВ, освоению технологий искусственного интеллекта, созданию многомасштабной метеорологической и гидрологической системы прогнозирования, автоматизации операций, а также повышению точности и своевременности предупреждений.
Кафедра метеорологии и гидрологии будет уделять приоритетное внимание применению искусственного интеллекта, больших данных и Интернета вещей (IoT) на всех этапах процесса, от наблюдения, сбора и обработки данных до анализа, прогнозирования и коммуникации. Одновременно она будет повышать возможности прогнозирования экстремальных погодных явлений, создавать многоуровневую систему предупреждения об опасностях, формировать команду экспертов, обучать молодых специалистов, укреплять коммуникацию, повышать осведомленность общественности и содействовать международному сотрудничеству в области технологий, инженерии и обучения.
Благодаря этим усилиям Вьетнам стремится создать интеллектуальную многомасштабную систему прогнозирования, которая оперативно будет удовлетворять потребности населения, правительства и экономических секторов в условиях все более сложных стихийных бедствий и изменения климата.
Источник: https://mst.gov.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-nang-cao-du-bao-va-canh-bao-thien-tai-19725111717011103.htm
Комментарий (0)