Hidrometeorolojik tahminlerde bilim ve teknolojinin, yapay zekanın ve dijital dönüşümün uygulanması

Giderek artan iklim değişikliği ve Dördüncü Sanayi Devrimi'nin güçlü gelişimi bağlamında, hidrometeorolojik tahmin (HTS) yeni ve zorlu gereksinimlerle karşı karşıyadır. Bilim ve teknoloji, yapay zekâ (YZ) ve dijital dönüşüm, yalnızca destekleyici bir rol oynamakla kalmayıp, modern afet uyarı sisteminin hızını, kalitesini ve doğruluğunu belirleyen temel bir unsur haline gelmiştir.

İklim değişikliği çağında yeni baskılar

Dünya genelinde geleneksel tahmin yöntemlerinin yerini yüksek çözünürlüklü sayısal modeller, gelişmiş veri asimilasyon sistemleri ve özellikle yapay zeka ve derin öğrenme alanındaki atılımlar alıyor. ECMWF veya JMA gibi önde gelen meteoroloji kuruluşları, hataları düzeltmek, anında tahminler yapmak ve Dünya Meteoroloji Örgütü'nün (WMO) giderek zenginleşen açık veri ambarlarından yararlanmak için yapay zekayı kullanarak veri ve yapay zeka tabanlı meteorolojik tahminde yeni bir çağ başlattı.

Vietnam'da iklim değişikliğinin etkileri, şiddetli fırtınaların, yerel şiddetli yağışların, ani sellerin ve heyelanların artan sıklığı ve şiddetiyle giderek daha belirgin hale geliyor. Bu durum, tahmin gerekliliklerinin olayları tanımlamaktan etkilerini tahmin etmeye; nitel tahminden nicel, ayrıntılı, zamanında ve erken tahmine kaymasına neden oldu ve hidrometeoroloji sektörünün teknolojik inovasyonu ve dijital dönüşümü hızlandırması için büyük bir baskı yarattı.

Geleneksel tahmin yöntemleri yerini, hidrometeorolojiyi izlemek, analiz etmek, tahmin etmek ve uyarmak için yapay zeka ve büyük verinin uygulanmasına bırakıyor.

Son yıllarda hidrometeoroloji sektörü de önemli modernizasyon fırsatlarıyla karşı karşıya kaldı. Cray XC40 süper bilgisayarının devreye girmesi, hesaplama kapasitesinde önemli bir ilerleme sağladı. Yaklaşık 80 TFLOPS kapasiteli sistem, tüm bölge ve Doğu Denizi için 3 km çözünürlüklü bir tahmin modelini sadece 30-40 dakikada çalıştırarak Vietnam'ı bölgede güçlü tahmin altyapısına sahip ülkeler arasına sokuyor.

3.200'den fazla otomatik yağmur istasyonu, 10 hava durumu radarı ve bir yıldırım konumlandırma sisteminden oluşan bir ağ, sürekli güncellenen 1×1 km'lik yüksek çözünürlüklü bir veri kaynağı oluşturarak tahmin modelleri için önemli bir temel oluşturmuştur. Bu veriler, 2020'de Orta Doğu'daki tarihi yağışlar veya 2024'teki şiddetli yağışlar gibi birçok pratik durumda etkili olduğunu kanıtlamıştır.

Vietnam ayrıca WMO tarafından Şiddetli Hava Durumu Uyarısı için Bölgesel Destek Merkezi (SWFP-SeA) ve Bölgesel Ani Sel ve Heyelan Uyarı Merkezi (SeAFFGS) olarak tanındı; bu sayede ileri teknolojiye erişim genişletildi, süreçler standartlaştırıldı ve uluslararası iş birliği geliştirildi.

Ancak zorluklar hâlâ çok büyük. Yapay zekâ ve Büyük Veri depolama sistemleri için kullanılan bilgi işlem altyapısı, derin öğrenme modellerinin işletim ihtiyaçlarını henüz karşılayamıyor. Hidrometeoroloji verileri dağınık ve bakanlıklar ile sektörler arasında senkronizasyon eksikliği yaşıyor; sınırlar ve adalar gibi bazı bölgelerde hâlâ veri eksikliği mevcut. Yüksek teknolojili izleme sistemlerinin işletim maliyeti yüksekken, sosyalleşme mekanizması sınırlı. Hem sayısal modeller, hem yapay zekâ hem de büyük veri analizi konusunda bilgi sahibi insan kaynakları henüz kalkınma gereksinimlerini karşılayamıyor. Ayrıca, uluslararası iş birliği programlarında rol almak, istikrarlı bir finansman kaynağı gerektiriyor.

Teknoloji ve yapay zekadan gelen atılım

Son yıllarda, hidrometeoroloji sektörü tahmin sürecini modernize etmek için güçlü çözümler uygulamaya koymuştur. Yüksek çözünürlüklü sayısal tahmin modelleri (1-3 km), yerel gözlem verilerini özümseyerek ve ECMWF'nin uluslararası ürünlerini birleştirerek geliştirilmiş ve tahmin yayın süresinin 5-8 saatten 2-3 saate indirilmesine yardımcı olmuştur. 32 kısa vadeli bileşen ve 51 orta vadeli bileşenden oluşan toplu tahmin sistemi, her belediye ve mahalle için olasılık haritalarının, etki tahminlerinin ve ayrıntılı yağış verilerinin oluşturulmasını desteklemektedir.

SmartMet sistemi, 2019 yılından bu yana manuel analizin yerini giderek alarak, tahmin verilerinin merkezi ve yerel düzeyler arasında gerçek zamanlı olarak görselleştirilmesine, düzenlenmesine ve senkronize edilmesine yardımcı oluyor ve bültenlerin yayınlanma süresini önemli ölçüde kısaltıyor.

Yapay zeka, tahminlerde önemli bir rol oynamaya başlıyor. Derin öğrenme modelleri tayfun tespiti, çok kısa süreli yağış tahmini, Himawari uydu görüntü analizi, fırtına merkezi konumlarının erken tespiti ve tropikal siklon yoğunluğu tahmininde iyileştirmeler için kullanılıyor. 2022'deki Noru Tayfunu vakası, uydu ve radar verilerini entegre eden yapay zeka modellerinin, Doğu Denizi'ne girerken fırtına gelişmelerinin erken tespitini destekleyebileceğini ve erken uyarı süresinin 72 saate çıkarılmasına yardımcı olabileceğini gösterdi.

Tahmin çalışmalarına hizmet etmek için yapay zeka uygulamaları yoğun bir şekilde kullanılıyor.

Tahmin kalitesi önemli ölçüde iyileştirildi. Fırtına tahmin süreleri 24 saatten 3 güne çıkarıldı; erken uyarılar 5 gün önceden yayınlandı; 48 saatlik aralıklarla fırtına konum hataları yarı yarıya azaldı. 2-3 gün öncesinden verilen şiddetli yağmur tahminleri ve sel uyarıları yaklaşık %75 güvenilirliğe ulaştı; yerel gök gürültülü fırtına uyarıları 30 dakikadan birkaç saat öncesine; şiddetli soğuk ve yaygın sıcak tahminleri %70-90 güvenilirliğe ulaştı.

Uluslararası iş birliği önemli bir rol oynamaya devam ediyor. Vietnam, JMA (Japonya), CMA (Çin) ve birçok büyük meteoroloji kuruluşuyla veri paylaşımı, fikir birliği değerlendirmesi ve insan kaynakları eğitimi alanlarında mesleki değişim programlarını sürdürüyor. Covid-19 döneminde bile, WMO eğitim kursları çevrimiçi olarak sürdürülerek ülke ve bölgedeki tahmincilerin mesleki gelişimi sağlandı.

Tarım ve Çevre Bakanlığı Hidrometeoroloji Dairesi Başkanlığı'na göre, 2025-2030 döneminde hidrometeoroloji sektörü üç temel unsur üzerine kurulu bir gelişim gösterecektir: İzleme ağının modernizasyonu; etki odaklı ve gerçek zamanlı tahminleme kapasitesinin iyileştirilmesi; kapsamlı dijital dönüşüm. Özellikle veri eksikliği olan bölgelerde otomatik ve senkronize izleme ağının tamamlanması öncelikli bir görevdir. Sektör, 2020 yılına kıyasla bilgi işlem kapasitesini 5-10 kat artırmayı; sayısal tahmin ve yapay zekâyı birleştiren hibrit bir model geliştirmeyi; ani sel ve heyelan uyarılarını 6-12 saat, fırtına uyarılarını ise 3-5 gün önceden verme yeteneğini artırmayı hedeflemektedir.

Kapsamlı dijital dönüşüm, verilerin tamamının Ulusal Hidrometeoroloji Veritabanı'na entegre edilmesini ve hidrometeoroloji hizmetlerinin sosyalleşmesini ve ticarileşmesini teşvik edecek yasal bir mekanizmanın oluşturulmasını gerektirir. Kilit faktör hâlâ insandır; sektör, yapay zeka, büyük veri, modern tahmin modelleri konusunda derinlemesine eğitime ve özellikle WMO ve ileri hidrometeorolojiye sahip ülkelerle uluslararası iş birliğini genişletmeye odaklanarak yeni nesil tahmin teknolojilerini edinme, öğrenme ve geliştirme konusunda ilerleme kaydetmektedir.

Bilim ve Teknoloji İletişim Merkezi

Kaynak: 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