Применение искусственного интеллекта для прогнозирования и предупреждения стихийных бедствий

В последние годы наша страна серьёзно пострадала от стихийных бедствий и изменения климата. Штормы, наводнения, засухи и оползни случаются часто... В этом контексте искусственный интеллект (ИИ) становится мощным вспомогательным инструментом, помогающим повысить эффективность прогнозирования стихийных бедствий, минимизировать ущерб и обеспечить своевременное реагирование.

Синоптики анализируют данные в системе SmartMet для выпуска прогнозов погоды и раннего оповещения о стихийных бедствиях в Национальном центре гидрометеорологических прогнозов. (Фото: HOAI LINH)

Раннее предупреждение – наиболее эффективная мера минимизации ущерба от стихийных бедствий, связанных с погодой, климатом и гидрологией. Многочисленные исследования показали, что если о стихийном бедствии предупредить за 24 часа, ущерб будет снижен примерно на 30% по сравнению с отсутствием предупреждения. Таким образом, в условиях всё более сложного изменения климата, увеличения частоты и интенсивности штормов, ливней, наводнений, внезапных паводков, оползней, гроз и молний, ​​раннее предупреждение играет всё более важную роль.

Во Вьетнаме, реализуя Постановление № 57-NQ/TW Политбюро, метеорологический и гидрологический сектор постепенно внедряет искусственный интеллект (ИИ), большие данные и цифровую трансформацию в мониторинг и прогнозирование. С начала года Департамент метеорологии и гидрологии Министерства сельского хозяйства и окружающей среды внедряет приложения ИИ на некоторых этапах процесса прогнозирования. В частности, алгоритмы машинного обучения обучаются на основе данных радаров, спутниковых снимков и данных автоматического мониторинга для предоставления краткосрочных прогнозов осадков с высокой степенью детализации и быстрым временем реагирования.

Для выявления и определения интенсивности штормов в Восточном море искусственный интеллект используется для анализа метеорологических спутниковых изображений, что позволяет определить центр циклона, оценить интенсивность и тенденции развития шторма, а также проводить углубленный анализ для синоптиков. Эти системы всё ещё находятся в процессе совершенствования, интенсивного обучения и интеграции в процесс поддержки профессионального прогнозирования. Эта технология позволяет властям непрерывно отслеживать погодные и экологические условия, обеспечивая ранние предупреждения и своевременные меры реагирования для защиты жизни и имущества людей.

Г-н Май Ван Кхием, директор Национального центра гидрометеорологического прогнозирования, отметил, что в этом году в сезон штормов и паводков гидрометеорологический сектор использовал искусственный интеллект для мониторинга и прогнозирования. Результаты оказались точнее, чем при использовании традиционных инструментов.

Что касается прогнозирования штормов, то 24-часовая погрешность в центре шторма составляет около 90–110 км, что соответствует среднему показателю по региону. ИИ помогает команде оценивать вероятность и неопределенность, способствуя принятию решений по предотвращению стихийных бедствий.

При прогнозировании сильных дождей модель WRF (Mesoscale Weather System for Research and Forecasting Weather Operations) и региональный ансамбль дают довольно хорошие результаты при обширных дождях, но всё ещё испытывают трудности при кратковременных локальных дождях в сложных условиях рельефа, где наблюдаются конфликты между мелкомасштабными циркуляциями. Предупреждения о грозах, торнадо и молниях, полученные с помощью метеорологических радаров, спутниковых снимков, ансамблевых данных и алгоритмов прогнозирования текущей погоды, позволили выпускать предупреждения о грозах за 30 минут до 3 часов во многих ключевых регионах.

Департамент гидрометеорологии определил основную научно- техническую проблему отрасли как «Освоение технологии ИИ в метеорологическом и гидрологическом прогнозировании, создание комплексной системы ИИ для многомасштабного метеорологического и гидрологического прогнозирования с высокой точностью и автоматизация операций по прогнозированию».

Г-н Май Ван Кхием,
Директор Национального центра гидрометеорологических прогнозов

По словам руководителя Гидрометеорологического департамента, по сравнению с Японией, Китаем, Южной Кореей и другими странами, возможности прогнозирования и мониторинга в нашей стране по-прежнему ограничены. С другой стороны, из-за бюджетных ограничений наша страна не смогла вложить значительные средства в науку и технологии для прогнозирования гидрометеорологических и стихийных бедствий. Кроме того, инфраструктура информационных технологий по-прежнему слаба; станций мониторинга не так много... в то время как проблема обработки данных ИИ для гидрометеорологического сектора требует большого объема информационной инфраструктуры, финансовых ресурсов, а также команды высококвалифицированных специалистов в области информационных технологий. Кроме того, вычислительная и обрабатывающая инфраструктура ИИ требует быстрых процессоров и высокой стоимости.

В условиях сложного развития климатических изменений и растущего числа экстремальных погодных явлений модернизация гидрометеорологии и совершенствование систем прогнозирования и раннего оповещения имеют решающее значение для защиты населения и экономики ... Поэтому создание и внедрение систем прогнозирования и раннего оповещения играют важнейшую роль. Они также считаются первой линией обороны в работе по предотвращению и снижению рисков стихийных бедствий.

Для этого, по словам г-на Май Ван Кхиема, в ближайшее время метеорологическому и гидрологическому сектору необходимо сосредоточиться на реализации комплексного инновационного плана для повышения потенциала прогнозирования и оповещения, а также эффективного содействия предотвращению стихийных бедствий и устойчивому развитию. Основное внимание в плане уделяется дальнейшей эффективной реализации Резолюции № 57-NQ/TW о прорывах в развитии науки и технологий, инновациях и национальной цифровой трансформации. Департамент метеорологии и гидрологии определил основную научно-техническую проблему сектора как «Освоение технологий искусственного интеллекта в метеорологическом и гидрологическом прогнозировании, создание комплексной системы искусственного интеллекта для многомасштабного метеорологического и гидрологического прогнозирования с высокой точностью и автоматизация процессов прогнозирования», – поделился г-н Май Ван Кхием.

Соответственно, Департамент гидрометеорологии будет уделять первостепенное внимание применению современных технологий, таких как искусственный интеллект, большие данные, Интернет вещей (IoT), во всех аспектах гидрометеорологического процесса – от мониторинга, сбора и обработки данных до анализа, прогнозирования и коммуникации. Освоение этих технологий не только способствует повышению точности и автоматизации профессиональной деятельности, но и открывает новые возможности для разработки интеллектуальной многомасштабной системы прогнозирования, отвечающей потребностям населения, органов власти и отраслей экономики в условиях всё более сложного изменения климата. Наряду с этим Департамент уделяет особое внимание повышению потенциала прогнозирования экстремальных погодных явлений, созданию системы раннего оповещения о различных стихийных бедствиях для обеспечения своевременной и точной информации; развитию команды высококвалифицированных сотрудников, уделяя особое внимание подготовке молодых специалистов для соответствия новым требованиям; укреплению коммуникации, повышению осведомлённости общественности о роли гидрометеорологии в предупреждении и борьбе со стихийными бедствиями; развитию международного сотрудничества, поиску технической и технологической поддержки и подготовке кадров...

КИМ ОАНХ

Источник: https://nhandan.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-du-bao-va-canh-bao-thien-tai-post902631.html