ہائیڈرو میٹرولوجیکل پیشن گوئی میں سائنس اور ٹیکنالوجی، مصنوعی ذہانت اور ڈیجیٹل تبدیلی کا اطلاق

بڑھتی ہوئی شدید موسمیاتی تبدیلی اور چوتھے صنعتی انقلاب کی مضبوط ترقی کے تناظر میں، ہائیڈرو میٹرولوجیکل فورکاسٹنگ (HTS) کو نئی اور چیلنجنگ ضروریات کا سامنا ہے۔ سائنس اور ٹیکنالوجی، مصنوعی ذہانت (AI) اور ڈیجیٹل تبدیلی نہ صرف معاون کردار ادا کرتے ہیں بلکہ یہ بنیادی بنیاد بن چکے ہیں، جو جدید ڈیزاسٹر وارننگ سسٹم کی رفتار، معیار اور درستگی کا تعین کرتے ہیں۔

موسمیاتی تبدیلی کے دور میں نئے دباؤ

دنیا بھر میں، روایتی پیشن گوئی کے طریقوں کو ہائی ریزولوشن کے عددی ماڈلز، جدید ڈیٹا کے انضمام کے نظام، اور خاص طور پر AI اور گہری سیکھنے میں پیش رفت سے تبدیل کیا جا رہا ہے۔ ECMWF یا JMA جیسی سرکردہ موسمیاتی تنظیموں نے غلطیوں کو درست کرنے، فوری پیشین گوئیاں کرنے، اور عالمی موسمیاتی تنظیم (WMO) سے بڑھتے ہوئے کھلے ڈیٹا گوداموں سے فائدہ اٹھانے کے لیے AI کا اطلاق کیا ہے، جس سے ڈیٹا- اور AI پر مبنی موسمیاتی پیشین گوئی کے ایک نئے دور کا آغاز ہوا ہے۔

ویتنام میں، موسمیاتی تبدیلی کے اثرات تیز طوفانوں کی بڑھتی ہوئی تعدد اور انتہا کے ذریعے تیزی سے واضح ہو رہے ہیں، مقامی طور پر شدید بارشیں، اچانک سیلاب اور لینڈ سلائیڈنگ۔ اس کی وجہ سے پیشین گوئی کی ضروریات مظاہر کو بیان کرنے سے اثرات کی پیشین گوئی کی طرف منتقل ہو گئی ہیں۔ کوالٹیٹیو پیشن گوئی سے لے کر مقداری، تفصیلی، بروقت اور پہلے کی پیشین گوئی تک، ہائیڈرو میٹرولوجیکل سیکٹر پر تکنیکی جدت اور ڈیجیٹل تبدیلی کو تیز کرنے کے لیے بہت زیادہ دباؤ پیدا کرتا ہے۔

ہائیڈرو میٹرولوجی کی نگرانی، تجزیہ، پیشن گوئی اور انتباہ کرنے کے لیے روایتی پیشن گوئی کے طریقوں کو اے آئی اور بڑے ڈیٹا کے اطلاق سے تبدیل کیا جا رہا ہے۔

حالیہ برسوں میں، ہائیڈرو میٹرولوجیکل سیکٹر کو بھی جدیدیت کے لیے اہم مواقع کا سامنا کرنا پڑا ہے۔ Cray XC40 سپر کمپیوٹر کے آپریشن نے کمپیوٹنگ کی صلاحیت میں ایک بڑا قدم آگے بڑھایا ہے۔ تقریباً 80 TFLOPS کی صلاحیت کے ساتھ، یہ نظام پورے علاقے اور مشرقی سمندر کے لیے صرف 30-40 منٹ میں 3 کلومیٹر کے ریزولوشن کی پیشن گوئی کے ماڈل کو چلانے میں مدد کرتا ہے، جس سے ویتنام کو خطے میں مضبوط پیشن گوئی کرنے والے بنیادی ڈھانچے والے ممالک کے گروپ میں شامل کیا جاتا ہے۔

ایک ساتھ، 3,200 سے زیادہ خودکار بارش کے اسٹیشنوں، 10 موسمی ریڈاروں اور بجلی کی پوزیشننگ سسٹم کے نیٹ ورک نے ایک مسلسل اپ ڈیٹ کردہ 1×1 کلومیٹر ہائی ریزولوشن ڈیٹا سورس بنایا ہے، جو کہ ماڈلز کی پیشن گوئی کے لیے ایک اہم بنیاد ہے۔ یہ اعداد و شمار بہت سے عملی حالات میں کارآمد ثابت ہوئے ہیں، جیسے کہ 2020 میں وسطی علاقے میں ہونے والی تاریخی بارشیں یا 2024 میں شدید بارشیں۔

ویتنام کو WMO نے شدید موسم کی وارننگ (SWFP-SeA) اور علاقائی سیلاب اور لینڈ سلائیڈ وارننگ سینٹر (SeAFFGS) کے طور پر بھی تسلیم کیا ہے، جو جدید ٹیکنالوجی تک رسائی کو بڑھا رہا ہے، عمل کو معیاری بنانا اور بین الاقوامی تعاون کو بڑھا رہا ہے۔

تاہم، چیلنجز بہت زیادہ ہیں۔ AI اور بگ ڈیٹا سٹوریج سسٹمز کے لیے کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر ابھی تک آپریٹنگ ڈیپ لرننگ ماڈلز کی ضروریات کو پورا نہیں کرسکا ہے۔ ہائیڈرو میٹرولوجیکل ڈیٹا بکھرا ہوا ہے اور وزارتوں اور شعبوں کے درمیان ہم آہنگی کا فقدان ہے۔ کچھ علاقوں جیسے سرحدوں اور جزیروں میں ابھی بھی ڈیٹا کی کمی ہے۔ ہائی ٹیک نگرانی کے نظام کو چلانے کی لاگت زیادہ ہے، جبکہ سماجی کاری کا طریقہ کار محدود ہے۔ دونوں عددی ماڈلز، AI اور بڑے ڈیٹا تجزیہ کے علم کے ساتھ انسانی وسائل نے ابھی تک ترقی کی ضروریات پوری نہیں کی ہیں۔ اس کے علاوہ، بین الاقوامی تعاون کے پروگراموں میں اپنا کردار برقرار رکھنے کے لیے فنڈنگ ​​کے ایک مستحکم ذریعہ کی ضرورت ہوتی ہے۔

ٹیکنالوجی اور مصنوعی ذہانت سے پیش رفت

حالیہ برسوں میں، ہائیڈرو میٹرولوجیکل سیکٹر نے پیشن گوئی کے عمل کو جدید بنانے کے لیے حل کو مضبوطی سے نافذ کیا ہے۔ اعلی ریزولیوشن عددی پیشن گوئی کے ماڈلز (1-3 کلومیٹر) کو اپ گریڈ کیا گیا ہے، جو گھریلو مشاہدے کے اعداد و شمار کو یکجا کرتے ہوئے اور ECMWF سے بین الاقوامی مصنوعات کو یکجا کرتے ہوئے، پیشن گوئی کے اجراء کے وقت کو 5-8 گھنٹے سے 2-3 گھنٹے تک کم کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ 32 قلیل مدتی اجزاء اور 51 درمیانی مدتی اجزاء کے ساتھ مل کر پیشن گوئی کا نظام ہر کمیون اور وارڈ کے لیے امکانی نقشے، اثرات کی پیشن گوئی اور تفصیلی بارش کی تعمیر میں معاونت کرتا ہے۔

2019 کے بعد سے، SmartMet سسٹم نے بتدریج دستی تجزیہ کی جگہ لے لی ہے، جس سے مرکزی اور مقامی سطحوں کے درمیان پیشن گوئی کے ڈیٹا کو حقیقی وقت میں تصور کرنے، ترمیم کرنے اور مطابقت پذیر بنانے میں مدد ملتی ہے، جس سے بلیٹن جاری کرنے کے وقت کو نمایاں طور پر کم کیا جاتا ہے۔

AI پیشن گوئی میں اہم کردار ادا کرنے لگا ہے۔ ٹائفون کی شناخت، انتہائی مختصر بارش کی پیشن گوئی، ہمواری سیٹلائٹ امیج کے تجزیہ، طوفان کے مرکز کے مقامات کی ابتدائی شناخت، اور اشنکٹبندیی طوفان کی شدت کی بہتر پیشین گوئی میں گہرے سیکھنے کے ماڈلز کا اطلاق کیا جا رہا ہے۔ 2022 میں ٹائفون نورو کے معاملے سے پتہ چلتا ہے کہ مصنوعی سیارہ اور ریڈار ڈیٹا کو مربوط کرنے والے AI ماڈل مشرقی سمندر میں داخل ہونے پر طوفان کی پیشرفت کی جلد شناخت میں مدد کر سکتے ہیں، جس سے قبل از وقت وارننگ کے وقت کو 72 گھنٹے تک بڑھانے میں مدد ملتی ہے۔

پیشن گوئی کے کام کی خدمت کے لیے AI ایپلی کیشنز کو سختی سے لاگو کیا جا رہا ہے۔

پیشن گوئی کے معیار میں نمایاں بہتری آئی ہے۔ طوفان کی پیشن گوئی کے اوقات 24 گھنٹے سے بڑھ کر 3 دن ہو گئے ہیں۔ ابتدائی وارننگ 5 دن پہلے جاری کر دی گئی ہے۔ 48 گھنٹے کے وقفوں پر طوفان کی جگہ کی غلطیاں آدھی رہ گئی ہیں۔ موسلا دھار بارش کی پیشین گوئیاں اور سیلاب کی 2-3 دن پہلے کی وارننگ تقریباً 75 فیصد تک پہنچ گئی ہے۔ طوفان کی مقامی وارننگ 30 منٹ سے کئی گھنٹے پہلے تک پہنچ چکی ہے۔ شدید سردی اور بڑے پیمانے پر گرمی کی پیشن گوئیاں 70-90٪ کی قابل اعتماد تک پہنچ گئی ہیں۔

بین الاقوامی تعاون ایک اہم کردار ادا کر رہا ہے۔ ویتنام JMA (جاپان)، CMA (چین) اور بہت سی بڑی موسمیاتی ایجنسیوں کے ساتھ ڈیٹا شیئرنگ، اتفاق رائے کی تشخیص اور انسانی وسائل کی تربیت میں پیشہ ورانہ تبادلے کو برقرار رکھتا ہے۔ یہاں تک کہ Covid-19 کی مدت کے دوران، WMO کے تربیتی کورسز کو آن لائن رکھا گیا، جس سے ملک اور خطے میں پیشین گوئی کرنے والوں کی پیشہ ورانہ ترقی کو یقینی بنایا گیا۔

وزارت زراعت اور ماحولیات کے محکمہ ہائیڈرو میٹرولوجی کے مطابق، 2025-2030 کی مدت میں، ہائیڈرو میٹرولوجی کا شعبہ تین ستونوں کی بنیاد پر ترقی کرے گا: نگرانی کے نیٹ ورک کو جدید بنانا؛ اثرات اور حقیقی وقت کی پیشن گوئی کی طرف پیشن گوئی کی صلاحیت کو بہتر بنانا؛ جامع ڈیجیٹل تبدیلی۔ خاص طور پر، خودکار اور مطابقت پذیر نگرانی کے نیٹ ورک کو مکمل کرنا، خاص طور پر ان علاقوں میں جہاں ڈیٹا کی کمی ہے، ایک ترجیحی کام ہے۔ اس شعبے کا مقصد 2020 کے مقابلے میں کمپیوٹنگ کی صلاحیت میں 5-10 گنا اضافہ کرنا ہے۔ عددی پیشن گوئی اور AI کو ملا کر ایک ہائبرڈ ماڈل تیار کریں۔ سیلاب اور لینڈ سلائیڈنگ سے 6-12 گھنٹے پہلے خبردار کرنے کی صلاحیت میں اضافہ کریں اور طوفانوں سے 3-5 دن پہلے خبردار کریں۔

جامع ڈیجیٹل تبدیلی کے لیے 100% ڈیٹا کو نیشنل ہائیڈرو میٹرولوجیکل ڈیٹا بیس میں ضم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جبکہ ہائیڈرو میٹرولوجیکل سروسز کی سماجی کاری اور کمرشلائزیشن کو فروغ دینے کے لیے ایک قانونی طریقہ کار بنانا ہوتا ہے۔ کلیدی عنصر اب بھی لوگ ہیں، صنعت AI میں گہرائی سے تربیت، بڑے ڈیٹا، جدید پیشن گوئی کے ماڈلز اور بین الاقوامی تعاون کو بڑھانے پر توجہ مرکوز کرتی ہے، خاص طور پر WMO اور اعلی درجے کی ہائیڈرو میٹرولوجی والے ممالک کے ساتھ، نئی نسل کی پیشن گوئی کی ٹیکنالوجی حاصل کرنے، اس میں مہارت حاصل کرنے اور تیار کرنے کے لیے۔

مرکز برائے سائنس اور ٹیکنالوجی مواصلات

ماخذ: 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.