การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ และการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในการพยากรณ์อุทกอุตุนิยมวิทยา

ในบริบทของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่รุนแรงขึ้นเรื่อยๆ และการพัฒนาอย่างแข็งแกร่งของการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่ การพยากรณ์อุทกอุตุนิยมวิทยา (HTS) กำลังเผชิญกับข้อกำหนดใหม่ๆ ที่ท้าทาย วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ไม่เพียงแต่มีบทบาทสนับสนุนเท่านั้น แต่ยังกลายเป็นรากฐานสำคัญที่กำหนดความเร็ว คุณภาพ และความแม่นยำของระบบเตือนภัยภัยพิบัติสมัยใหม่

แรงกดดันใหม่ในยุคการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

ทั่ว โลก วิธีการพยากรณ์แบบดั้งเดิมกำลังถูกแทนที่ด้วยแบบจำลองเชิงตัวเลขความละเอียดสูง ระบบการผสานรวมข้อมูลขั้นสูง และโดยเฉพาะอย่างยิ่งความก้าวหน้าทางปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้เชิงลึก องค์กรอุตุนิยมวิทยาชั้นนำ เช่น ECMWF หรือ JMA ได้นำปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้เพื่อแก้ไขข้อผิดพลาด คาดการณ์ข้อมูลได้ทันที และใช้ประโยชน์จากคลังข้อมูลแบบเปิดที่มีข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ จากองค์การอุตุนิยมวิทยาโลก (WMO) ซึ่งเปิดศักราชใหม่ของการพยากรณ์อุตุนิยมวิทยาโดยใช้ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์

ในเวียดนาม ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศปรากฏชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ ผ่านความถี่และความรุนแรงที่เพิ่มขึ้นของพายุรุนแรง ฝนตกหนักเฉพาะพื้นที่ น้ำท่วมฉับพลัน และดินถล่ม ส่งผลให้ความต้องการในการพยากรณ์เปลี่ยนจากการอธิบายปรากฏการณ์ไปสู่การพยากรณ์ผลกระทบ จากเดิมที่พยากรณ์เชิงคุณภาพไปสู่การพยากรณ์เชิงปริมาณที่มีรายละเอียด ทันท่วงที และเร็วขึ้น ก่อให้เกิดแรงกดดันอย่างมากต่อภาคอุทกอุตุนิยมวิทยาในการเร่งสร้างนวัตกรรมทางเทคโนโลยีและการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

วิธีการพยากรณ์แบบดั้งเดิมกำลังถูกแทนที่ด้วยการประยุกต์ใช้ AI และข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตรวจสอบ วิเคราะห์ คาดการณ์ และเตือนอุทกอุตุนิยมวิทยา

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ภาคอุทกอุตุนิยมวิทยาก็เผชิญกับโอกาสสำคัญในการพัฒนาให้ทันสมัย ​​การใช้งานซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Cray XC40 ได้สร้างความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านขีดความสามารถในการประมวลผล ด้วยความจุเกือบ 80 TFLOPS ระบบนี้ช่วยให้สามารถรันแบบจำลองพยากรณ์อากาศความละเอียด 3 กิโลเมตร ครอบคลุมพื้นที่ทั้งหมดและทะเลตะวันออกได้ภายในเวลาเพียง 30-40 นาที ทำให้เวียดนามอยู่ในกลุ่มประเทศที่มีโครงสร้างพื้นฐานด้านการพยากรณ์อากาศที่แข็งแกร่งในภูมิภาค

เครือข่ายสถานีวัดปริมาณน้ำฝนอัตโนมัติกว่า 3,200 แห่ง เรดาร์ตรวจอากาศ 10 เครื่อง และระบบระบุตำแหน่งฟ้าผ่า ร่วมกันสร้างแหล่งข้อมูลความละเอียดสูงขนาด 1x1 กิโลเมตรที่อัปเดตอย่างต่อเนื่อง ซึ่งถือเป็นพื้นฐานสำคัญสำหรับแบบจำลองการพยากรณ์ ข้อมูลเหล่านี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในสถานการณ์จริงมากมาย เช่น ฝนตกหนักครั้งประวัติศาสตร์ในภาคกลางปี ​​พ.ศ. 2563 หรือฝนตกหนักในปี พ.ศ. 2567

นอกจากนี้ WMO ยังให้การยอมรับเวียดนามเป็นศูนย์สนับสนุนระดับภูมิภาคสำหรับการเตือนภัยสภาพอากาศรุนแรง (SWFP-SeA) และศูนย์เตือนภัยน้ำท่วมฉับพลันและดินถล่มระดับภูมิภาค (SeAFFGS) ซึ่งช่วยขยายการเข้าถึงเทคโนโลยีขั้นสูง กำหนดมาตรฐานกระบวนการ และเพิ่มพูนความร่วมมือระหว่างประเทศ

อย่างไรก็ตาม ความท้าทายยังคงมีอยู่อย่างมหาศาล โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลสำหรับระบบ AI และระบบจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ยังไม่สามารถตอบสนองความต้องการของการใช้งานแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกได้ ข้อมูลอุทกอุตุนิยมวิทยากระจัดกระจายและขาดการประสานข้อมูลระหว่างกระทรวงและภาคส่วนต่างๆ บางพื้นที่ เช่น ชายแดนและเกาะต่างๆ ยังคงขาดแคลนข้อมูล ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานระบบติดตามตรวจสอบเทคโนโลยีขั้นสูงสูง ขณะที่กลไกการประชาสัมพันธ์ยังมีจำกัด ทรัพยากรบุคคลที่มีความรู้ทั้งแบบจำลองเชิงตัวเลข AI และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังไม่เป็นไปตามข้อกำหนดด้านการพัฒนา นอกจากนี้ การรักษาบทบาทในโครงการความร่วมมือระหว่างประเทศยังจำเป็นต้องมีแหล่งเงินทุนที่มั่นคง

ความก้าวหน้าจากเทคโนโลยีและปัญญาประดิษฐ์

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ภาคอุทกอุตุนิยมวิทยาได้นำโซลูชันต่างๆ มาปรับใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการพยากรณ์ให้ทันสมัย ​​แบบจำลองพยากรณ์เชิงตัวเลขความละเอียดสูง (1-3 กิโลเมตร) ได้รับการปรับปรุง โดยผสานรวมข้อมูลการสังเกตการณ์ภายในประเทศและผสานรวมผลิตภัณฑ์ระหว่างประเทศจาก ECMWF ช่วยลดระยะเวลาการเผยแพร่ข้อมูลพยากรณ์จาก 5-8 ชั่วโมง เหลือเพียง 2-3 ชั่วโมง ระบบพยากรณ์แบบรวมกลุ่มประกอบด้วยองค์ประกอบระยะสั้น 32 องค์ประกอบ และองค์ประกอบระยะกลาง 51 องค์ประกอบ รองรับการสร้างแผนที่ความน่าจะเป็น การพยากรณ์ผลกระทบ และรายละเอียดปริมาณน้ำฝนสำหรับแต่ละตำบลและเขต

ตั้งแต่ปี 2019 ระบบ SmartMet ได้เข้ามาแทนที่การวิเคราะห์ด้วยตนเองอย่างค่อยเป็นค่อยไป ช่วยให้สามารถสร้างภาพ แก้ไข และซิงโครไนซ์ข้อมูลพยากรณ์แบบเรียลไทม์ระหว่างระดับส่วนกลางและระดับท้องถิ่น ทำให้ระยะเวลาในการเผยแพร่ข่าวสารสั้นลงอย่างมาก

AI เริ่มมีบทบาทสำคัญในการพยากรณ์ แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกกำลังถูกนำไปใช้ในการระบุพายุไต้ฝุ่น การพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนระยะสั้นพิเศษ การวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมฮิมาวาริ การระบุตำแหน่งศูนย์กลางพายุได้ล่วงหน้า และการพยากรณ์ความรุนแรงของพายุไซโคลนเขตร้อนที่ดีขึ้น กรณีพายุไต้ฝุ่นโนรูในปี พ.ศ. 2565 แสดงให้เห็นว่าแบบจำลอง AI ที่ผสานรวมข้อมูลจากดาวเทียมและเรดาร์สามารถช่วยระบุสถานการณ์พายุได้ตั้งแต่เนิ่นๆ เมื่อเข้าสู่ทะเลตะวันออก ซึ่งช่วยเพิ่มระยะเวลาการเตือนภัยล่วงหน้าเป็น 72 ชั่วโมง

แอปพลิเคชัน AI กำลังถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายในการให้บริการงานการคาดการณ์

คุณภาพการพยากรณ์ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ระยะเวลาการพยากรณ์พายุเพิ่มขึ้นจาก 24 ชั่วโมงเป็น 3 วัน มีการประกาศเตือนภัยล่วงหน้า 5 วัน ความผิดพลาดในการระบุตำแหน่งพายุทุก 48 ชั่วโมงลดลงครึ่งหนึ่ง การคาดการณ์ฝนตกหนักและการเตือนภัยน้ำท่วมล่วงหน้า 2-3 วันมีความน่าเชื่อถือประมาณ 75% การคาดการณ์พายุฝนฟ้าคะนองเฉพาะพื้นที่มีความน่าเชื่อถือตั้งแต่ 30 นาทีถึงหลายชั่วโมงล่วงหน้า การคาดการณ์อากาศหนาวจัดและความร้อนแผ่กว้างมีความน่าเชื่อถือ 70-90%

ความร่วมมือระหว่างประเทศยังคงมีบทบาทสำคัญ เวียดนามยังคงรักษาการแลกเปลี่ยนทางวิชาชีพกับ JMA (ญี่ปุ่น) CMA (จีน) และหน่วยงานอุตุนิยมวิทยาหลักหลายแห่งในด้านการแบ่งปันข้อมูล การประเมินฉันทามติ และการฝึกอบรมทรัพยากรบุคคล แม้ในช่วงการระบาดของโควิด-19 หลักสูตรการฝึกอบรมของ WMO ยังคงดำเนินการทางออนไลน์ เพื่อสร้างความมั่นใจในการพัฒนาวิชาชีพสำหรับนักพยากรณ์อากาศในประเทศและภูมิภาค

กรมอุตุนิยมวิทยาอุทกศาสตร์ กระทรวงเกษตรและสิ่งแวดล้อม ระบุว่า ในช่วงปี พ.ศ. 2568-2573 ภาคอุตุนิยมวิทยาอุทกศาสตร์จะพัฒนาบนพื้นฐาน 3 เสาหลัก ได้แก่ การปรับปรุงเครือข่ายเฝ้าระวังให้ทันสมัย ​​การปรับปรุงขีดความสามารถในการพยากรณ์ผลกระทบและการพยากรณ์แบบเรียลไทม์ และการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัลอย่างครอบคลุม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การสร้างเครือข่ายเฝ้าระวังอัตโนมัติและแบบซิงโครนัสให้เสร็จสมบูรณ์ โดยเฉพาะในพื้นที่ที่ขาดข้อมูล ถือเป็นภารกิจสำคัญ ภาคส่วนนี้ตั้งเป้าที่จะเพิ่มขีดความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขึ้น 5-10 เท่าเมื่อเทียบกับปี พ.ศ. 2563 การพัฒนาแบบจำลองแบบผสมผสานระหว่างการพยากรณ์เชิงตัวเลขและปัญญาประดิษฐ์ การเพิ่มความสามารถในการเตือนภัยน้ำท่วมฉับพลันและดินถล่มได้ 6-12 ชั่วโมง และเตือนภัยพายุล่วงหน้า 3-5 วัน

การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลอย่างครอบคลุมจำเป็นต้องบูรณาการข้อมูล 100% เข้ากับฐานข้อมูลอุทกอุตุนิยมวิทยาแห่งชาติ (National Hydrometeorological Database) ควบคู่ไปกับการสร้างกลไกทางกฎหมายเพื่อส่งเสริมการนำบริการอุทกอุตุนิยมวิทยาไปใช้ในเชิงพาณิชย์ ปัจจัยสำคัญยังคงอยู่ที่บุคลากร อุตสาหกรรมนี้มุ่งเน้นการฝึกอบรมเชิงลึกด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) บิ๊กดาต้า แบบจำลองการพยากรณ์สมัยใหม่ และการขยายความร่วมมือระหว่างประเทศ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับองค์การอุตุนิยมวิทยาโลก (WMO) และประเทศที่มีอุทกอุตุนิยมวิทยาขั้นสูง เพื่อรับ เชี่ยวชาญ และพัฒนาเทคโนโลยีการพยากรณ์รุ่นใหม่

ศูนย์สื่อสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี

ที่มา: https://mst.gov.vn/ung-dung-khoa-hoc-cong-nghe-tri-tue-nhan-tao-va-chuyen-doi-so-trong-cong-tac-du-bao-khi-tuong-thuy-van-197251201234112479.htm