İklim değişikliği, hem doğal ekosistemler hem de sosyo-ekonomik sistemler üzerinde geniş kapsamlı etkileriyle, küresel çevre ve sürdürülebilir kalkınma için en büyük zorluklardan biri olarak tanımlanmaktadır.
Uluslararası raporlar, küresel ısınmanın başlıca nedeninin insanlar olduğunu ve ortalama sıcaklıkların sanayi öncesi seviyelere kıyasla yaklaşık 1,1°C arttığını göstermektedir. 1980'den beri her on yıl bir öncekinden daha sıcak geçmiş, sera gazı konsantrasyonları sürekli olarak rekor seviyelere ulaşmış ve son yıllar kayıtlardaki en sıcak yıllar arasında yer almıştır.
Vietnam, iklim değişikliğinden en ciddi şekilde etkilenen ülkelerden biri olup, aynı anda şiddetli fırtınalar, yoğun yağışlar, ani seller, kuraklıklar, deniz seviyesinin yükselmesi, tuzlu su istilası ve kıyı erozyonu gibi risklerle karşı karşıyadır. Ulusal senaryolar, aşırı durumlarda 21. yüzyılın sonuna kadar deniz seviyesinin 1 metreye kadar yükselebileceğini ve bunun da büyük deltaları ve birçok kıyı kentini ciddi şekilde tehdit edeceğini göstermektedir.
Son araştırmalar, Vietnam'ın doğal afetler ve iklim değişikliğinin etkileri nedeniyle GSYİH'sının önemli bir yüzdesini kaybettiğini gösteriyor; kararlı önlemler alınmadığı takdirde, hasar gelecekte hızla artabilir ve Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerine ulaşma yolunda kaydedilen ilerlemeyi sekteye uğratabilir.
Bu zorluklara yanıt olarak, Parti ve Devlet birçok güçlü politika ve girişim uygulamaya koymuştur. 2050 Ulusal İklim Değişikliği Stratejisi, proaktif ve etkili uyum sağlamayı, kırılganlığı azaltmayı, sera gazı emisyonlarını düşürmeyi ve 2050 yılına kadar net sıfır emisyona ulaşmayı hedeflerken, aynı zamanda iklim tahmini, uyarı ve izleme kapasitelerini gelişmiş ülkelerle eşdeğer hale getirmeyi amaçlamaktadır. Ulusal bilim, teknoloji, inovasyon ve dijital dönüşümde atılımlar hakkındaki Politbüro'nun 57-NQ/TW sayılı Kararı, yapay zeka da dahil olmak üzere bilim ve teknolojinin, ekonominin uyum yeteneğini ve rekabet gücünü artırmada kilit bir faktör olarak rolünü daha da vurgulamaktadır.
Bu bağlamda, yapay zeka, geleneksel iklim modellerine hayati bir tamamlayıcı olarak, dönüştürücü bir araç olarak ortaya çıkmaktadır. Daha önce, küresel ve bölgesel iklim dinamikleri modelleri, önemli hesaplama süresi ve altyapı maliyetleri gerektiren karmaşık problemler içeriyordu. Şimdi ise yapay zeka, simülasyon sürelerini önemli ölçüde kısaltıyor, maliyetleri düşürüyor ve binlerce iklim değişikliği senaryosu oluşturma ve karşılaştırma yeteneklerini genişletiyor. Birçok makine öğrenimi tabanlı iklim simülasyon sistemi, sıcaklık ve yağış eğilimleri ve dağılımı konusunda karşılaştırılabilir sonuçlar üretirken, geleneksel modellere göre çok daha hızlı çalışabilme yeteneğini göstermiştir.
Yeni trend, fiziksel dinamik modelleri makine öğrenimi modelleriyle birleştiren hibrit modeller geliştirmektir. Bu yaklaşım, fiziksel modellerin yerini almaz, aksine onları tamamlar; hem sağlam bilimsel temeli hem de yapay zekanın hataları düzeltme ve karmaşık doğrusal olmayan süreçleri ele alma yeteneğini kullanır. Gözlemsel veriler, uydu verileri, model verileri ve tarihsel veriler, daha ayrıntılı ve güvenilir tahminler üretmek için entegre edilir. Yapay zeka ayrıca, konveksiyon, bulutlar ve radyasyon gibi geleneksel modellerde "darboğaz" oluşturan fiziksel süreçleri parametrelendirmek için kullanılır ve bu da bilimsel temeli korurken hesaplama maliyetlerini düşürmeye yardımcı olur.
Vietnam'da, Meteoroloji, Hidroloji ve İklim Değişikliği Enstitüsü, şiddetli yağışlar, ani seller ve aşırı hava olayları için tahminlerin kalitesini artırmak ve modelleri iyileştirmek amacıyla yapay zeka ve makine öğrenimini ilk kez uygulamaya koymuştur. Eş zamanlı olarak, sürekli artan meteorolojik ve hidrolojik veri hacmini işlemek için dijital altyapı ve yüksek performanslı bilgi işlem sistemleri kurmuştur. Önemli bir nokta, "Vietnam için İklim Değişikliği ve Deniz Seviyesi Yükselmesi Senaryolarının Güncellenmesi" projesi çerçevesinde deniz seviyesi yükselmesi nedeniyle oluşan sel haritalarının oluşturulmasında yapay zekanın deneysel olarak kullanılmasıdır. Rastgele Orman, XGBoost, LightGBM ve evrimsel sinir ağları gibi makine öğrenimi modelleri, hesaplama süresini kısaltmak, çözünürlüğü iyileştirmek ve sel haritalarının güvenilirliğini artırmak için çok kaynaklı veri kümeleri (topografya, toprak, uzaktan algılama, arazi kullanımı, hidroloji) üzerinde kullanılmaktadır.
İleriye dönük yeni bir adım olarak, simülasyon sonuçları WebGIS sistemine entegre edilecek ve böylece bakanlıklar, departmanlar ve yerel yönetimler, senaryolar ve zaman çizelgeleri genelinde bu sonuçlara çevrimiçi olarak erişebilecek ve bunları karşılaştırabilecek; bu da mekânsal planlama, kentsel planlama, altyapı planlaması ve iklim değişikliğine uyum planlarına doğrudan hizmet edecektir. Bu, iklim bilimini pratik yönetim araçlarıyla birleştiren "statik haritalardan" "dinamik, etkileşimli dijital haritalara" doğru önemli bir geçişi temsil etmektedir.
Meteoroloji ve hidroloji alanlarının ötesinde, dijital dönüşümle entegre edilen yapay zeka, sürdürülebilir, disiplinler arası bir yönetim platformu olarak rolünü giderek daha fazla göstermektedir.
Kaynak yönetimi ve tarımda yapay zeka, iklim, toprak ve ürün verilerini analiz ederek verimi tahmin edebilir, kuraklıkları izleyebilir, sulamayı optimize edebilir ve çiftçilere ekim mevsimlerini, bitki çeşitlerini ve girdileri ayarlamada yardımcı olarak riskleri azaltabilir ve ekonomik verimliliği artırabilir.
Şehir ve altyapı geliştirme alanında yapay zeka, aşırı yağışların, sellerin, kentsel ısı adalarının ve toprak çökmesinin etkilerini simüle etmeye yardımcı olarak iklime uyumlu şehir planlamasını destekler ve ulaşım, drenaj ve yeşil alanları optimize eder.
Çevre güvenliği ve politika planlaması alanında, yapay zeka, ekosistem hizmetlerinin değerini ölçmek, kayıpları ve zararları değerlendirmek, risk senaryolarını analiz etmek ve uyum ve emisyon azaltımına yönelik stratejiler, planlar ve eylem programlarının geliştirilmesini desteklemek için dijital platformlara entegre edilebilir.
Afet risk yönetiminde yapay zeka, çoklu tehlike erken uyarı sistemlerinde çok önemli bir rol oynar; gözlem ağlarından, uydulardan ve sensörlerden gelen gerçek zamanlı verileri analiz ederek yetkililere ve halka daha erken ve daha doğru uyarılar sağlar.
Ancak, yapay zekanın sürdürülebilir yönetişimde gerçekten "yeni bir güç" haline gelmesi için daha yapılacak çok şey var. Vietnam'ın veri ve bilişim altyapısı hala gereksinimlerin önemli ölçüde gerisinde kalıyor. Meteorolojik, hidrolojik, uzaktan algılama ve sosyo-ekonomik veriler parçalı, standardizasyondan yoksun ve paylaşılması zor; yapay zeka için çok önemli bir temel olan açık veri ise tam olarak teşvik edilmemiş durumda. İklim modellemesi ve yapay zekaya adanmış yüksek performanslı bilgi işlem sistemleri sınırlı ve büyük ölçekli derin öğrenme modellerini desteklemekte zorlanıyor.
Meteoroloji-klimatoloji, iklim değişikliği, veri bilimi, yüksek performanslı hesaplama ve risk yönetimi gibi disiplinler arası alanlarda uzmanlaşmış insan kaynakları yetersiz ve zayıf. Birçok yeni yapay zeka ürünü deneysel aşamada olup operasyonel süreçlere ve karar alma mekanizmalarına henüz tam olarak entegre edilmemiştir. Kamu sektöründe veri paylaşımı, güvenlik ve yapay zeka kullanımına ilişkin yasal çerçeve henüz tamamlanmamıştır; meteoroloji-hidroloji sektörü ile diğer bakanlıklar, sektörler ve yerel yönetimler arasındaki koordinasyon mekanizması henüz tam anlamıyla sorunsuz değildir. Özellikle yapay zeka sistemlerinin araştırma, geliştirme ve uzun vadeli işletimi için gerekli mali kaynaklar, büyük ölçüde uluslararası yardım ve destek projelerine bağımlıdır.
Bu bağlamda, meteoroloji, hidroloji, iklim değişikliği ve sürdürülebilir yönetişim alanlarında yapay zekanın geliştirilmesi ve uygulanması, Ulusal İklim Değişikliği Stratejisi, net sıfır emisyon taahhütleri, meteoroloji ve hidroloji sektörünün geliştirme stratejisi ve ulusal dijital dönüşüm programıyla yakından bağlantılı stratejik bir yön olarak değerlendirilmelidir.
Vietnam, dijital ve bilişim altyapısına yatırım yapmanın yanı sıra, gözlemsel verileri, modelleri, uzaktan algılama verilerini ve sosyo-ekonomik verileri entegre eden, bağımsız yapay zeka modelleri ve fiziksel modellerle hibrit modeller geliştirmek için bir temel oluşturan, birleşik bir ulusal iklim veri sistemi kurmaya odaklanmalıdır.
Aynı zamanda, disiplinlerarası insan kaynaklarının yetiştirilmesine, eğitim kurumları ve araştırma enstitülerinin yapay zeka, büyük veri ve iklim modellemesini eğitim programlarına dahil etmelerinin teşvik edilmesine; uluslararası iş birliğinin güçlendirilmesine ve hem yeni bilgilere erişmek hem de ek finansal ve teknolojik kaynakları harekete geçirmek için küresel yapay zeka ve iklim ağlarına daha derinlemesine katılım sağlanmasına dikkat edilmelidir. Özellikle veri, standartlar, güvenlik, sorumluluk ve etik konularında kurumların ve politikaların iyileştirilmesi, yapay zeka ürünlerinin karar alma süreçlerinde yaygın ve güvenilir bir şekilde kullanılmasının vazgeçilmez bir koşuludur.
İklim değişikliği ve dijital dönüşüm çağında, yapay zeka sadece teknolojik bir araç olmaktan çıkıp, sürdürülebilir yönetişimin "yumuşak altyapısı" haline geliyor. Vietnam bu fırsatı değerlendirip veri, altyapı, insan kaynakları ve kurumlardaki darboğazları aşarsa, iklim sorunlarını büyüme modelinde inovasyon için itici bir güç haline dönüştürebilir, tahmin yeteneklerini geliştirebilir, riskleri azaltabilir ve yeşil, kapsayıcı ve sürdürülebilir kalkınma yolunda istikrarlı ilerleme kaydedebilir.
Kaynak: https://mst.gov.vn/bien-doi-khi-hau-va-cuoc-dua-moi-suc-manh-cua-ai-va-chuyen-doi-so-trong-quan-tri-ben-vung-197251210181319362.htm
Yorum (0)