Модель попередження про стихійні лиха наступного покоління

Синоптики аналізують дані системи SmartMet для створення прогнозів погоди та ранніх попереджень про стихійні лиха в Національному центрі метеорологічного та гідрологічного прогнозування. (Фото: HOAI LINH)

Якщо це зробити належним чином, це не лише допоможе мінімізувати шкоду людям та майну, але й підтвердить самостійність країни в науці та технологіях у сфері запобігання стихійним лихам та боротьби з ними.

Протягом багатьох років провінція Куангчі постійно потрапляє до числа населених пунктів, які найбільше постраждали від штормів та повеней. Хоча інженерні рішення, такі як водосховища, дамби, боротьба з повенями та переселення населення, довели свою ефективність, вони вимагають значного фінансування та тривалих інвестиційних періодів, тоді як характер стихійних лих швидко змінюється.

Виникає нагальна потреба в розробці інструментів раннього попередження, заснованих на даних у режимі реального часу, сучасних математичних моделях та технологіях швидкої передачі інформації.

Виходячи з цього, Міністерство науки і технологій доручило Національній ключовій лабораторії річкової та прибережної динаміки виконати проєкт «Дослідження застосування передових технологій для створення системи раннього попередження про ризики стихійних лих, спричинені повенями та затопленнями в провінції Куанг Трі та сусідніх районах», який очолює доцент, доктор Нгуєн Тхань Хунг.

Сильні дощі спричинили повінь у місті Хюе. (Фото: QUANG TIEN)

Проєкт має три стратегічні цілі: розробка карти ризиків стихійних лих (створення детальної карти ризиків повеней та затоплення аж до рівня громади, що безпосередньо служить зусиллям із запобігання стихійним лихам); розробка технології попередження в режимі реального часу (створення передової технології для раннього попередження про ризики повеней та затоплення в режимі реального часу на основі метеорологічних та гідрологічних прогнозів); та вдосконалення Системи передачі та реагування (розробка технології для передачі попереджувальної інформації та пропонування відповідних та ефективних планів реагування).

Для досягнення цих цілей дослідницька група впровадила шість основних ініціатив, зосереджених на поглибленому зборі та аналізі даних, а також застосуванні передових технологій.

Ключ до ефективності системи полягає в одночасному застосуванні кількох передових технологій. Перш за все, це математична модель, що базується на фізичних процесах.

Дослідницька група розробила інструментарій для моделювання та оцінки ризиків повеней, використовуючи фізичний підхід, тобто моделюючи реальну поведінку стоку, опадів, топографічного схилу та гідрологічних факторів для створення більш реалістичних сценаріїв прогнозування.

Крім того, штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання діють як «доповнений мозок». Доцент, доктор Нгуєн Тхань Хунг та його колеги протягом багатьох років навчали систему на великих наборах даних, створивши таким чином 282 різні сценарії попередження про стихійні лиха.

Завдяки штучному інтелекту швидкість обробки та прогнозування значно знижується, що є ключовим фактором у запобіганні катастрофам та реагуванні на них, що вимагає дій у режимі реального часу.

Ще одним ключовим елементом є інтегрована технологія передачі інформації. Система розроблена для надсилання сповіщень та інструкцій щодо реагування безпосередньо громадянам через мобільні телефони, вебсайти та соціальні мережі, забезпечуючи швидку доставку критично важливої інформації в потрібне місце та в потрібний час.

Початкові результати проекту були перевірені під час сезону повені 2024 року в Куангчі. Прогнози та попередження в режимі реального часу на основі нової моделі були високо оцінені управлінськими органами та експертами за їхню повноту, сучасність та здатність задовольнити нагальні практичні потреби в місцевості.

Не лише центральний регіон, але й багато прибережних районів В'єтнаму також стикаються з ризиком серйозних повеней через поєднання сильних штормів, підвищення рівня моря та великих хвиль.

У відповідь на цю ситуацію Національний центр гідрометеорологічного прогнозування розпочав національний проект під назвою «Розробка моделі та технологічного процесу прогнозування прибережних повеней, спричинених штормовими нагонами та хвилями», який очолює доцент, доктор Нгуєн Ба Туй, і який реалізується з грудня 2022 року по листопад 2025 року.

Метою було опанувати інтегровану обчислювальну модель атмосферних хвиль та штормових нагонів і розробити процес прогнозування, придатний для прибережних умов В'єтнаму. Дослідницька група завершила збір та обробку метеорологічних, гідрологічних, океанографічних та топографічних даних, а також інтегрувала три вдосконалені моделі: WRF (моделювання штормового вітру), SWAN (моделювання хвиль) та ADCIRC (моделювання штормових нагонів).

Система дозволяє детально моделювати взаємодію штормів із прибережною місцевістю, тим самим прогнозуючи рівні повеней за певних сценаріїв. Модель була протестована в провінції Тхань Хоа на карті масштабу 1/10 000, оцінюючи повені на основі рівнів штормів 11-14, з морськими дамбами та без них, та враховуючи різні припливні періоди.

Продукти були доставлені місцевим органам влади для розробки планів евакуації, захисту човнів, зон аквакультури та інфраструктури дамб. Інструментарій прогнозування був протестований під час сезону тайфунів 2025 року та продемонстрував високий ступінь кореляції з фактичними даними.

Пан Хоанг Дик Куонг, заступник директора Департаменту метеорології та гідрології, оцінив, що проект зробив важливий внесок у покращення якості раннього попередження для прибережних районів, що відповідає меті галузі щодо модернізації прогнозування.

Варто зазначити, що модель розділяє процес прогнозування для двох типів рельєфу: районів з дамбами та районів без дамб. Морські дамби сильно впливають на поширення хвиль та штормові нагони, тому вимагають різного методу прогнозування. Це дозволяє моделі бути придатною для кожної прибережної провінції з різними структурами берегової лінії, від Тханьхоа та Хюе до Кханьхоа, Віньлонга та Камау.

За словами доцента, доктора Нгуєн Ба Туї, модель також допомагає покращити можливості прогнозування команди прогнозистів. Однак, щоб модель працювала в режимі реального часу для професійних цілей, все ще потрібні подальші інвестиції в потужну обчислювальну систему.

Обидва дослідження демонструють зрілість В'єтнаму в розробці передових технологій моделювання стихійних лих та попередження про них для забезпечення самозабезпечення. Хоча це важко безпосередньо кількісно оцінити з економічної точки зору, непрямі вигоди від пом'якшення збитків є суттєвими.

У контексті дедалі більш екстремальних стихійних лих, розробка інтегрованих моделей прогнозування, застосування штучного інтелекту, великих даних та технологій швидкого зв'язку є правильним напрямком для В'єтнаму удосконалення своєї системи раннього попередження національного масштабу.

Це не лише мета метеорологічного та гідрологічного сектору, а й ключова вимога для сталого соціально-економічного розвитку, особливо в районах високого ризику.

РОЖЕВЕ СВІТЛО та ЗОЛОТИЙ БАХ

Джерело: https://nhandan.vn/mo-hinh-canh-bao-thien-tai-the-he-moi-post929692.html