В условиях всe более сложного изменения климата, увеличивающего частоту и степень опасности тайфунов, сильных дождей, наводнений, селевых потоков, оползней, гроз и молний, система раннего предупреждения всe более ясно демонстрирует свою ключевую роль.
Во Вьетнаме, в соответствии с Резолюцией № 57-NQ/TW Политбюро, отрасль метеорологии и гидрологии постепенно внедряет искусственный интеллект (ИИ), большие данные (Big Data) и цифровую трансформацию в процессы наблюдения и прогнозирования. С начала года Управление метеорологии и гидрологии (Министерство сельского хозяйства и охраны окружающей среды) уже применяет ИИ на отдельных этапах прогностического процесса. В частности, алгоритмы машинного обучения, обученные на данных радиолокационных наблюдений, спутниковых снимков и автоматических измерений, используются для прогноза краткосрочных осадков с высокой скоростью отклика и детальной точностью.
Директор Национального центра гидрометеорологического прогнозирования Май Ван Кхием сообщил, что в нынешний сезон тайфунов и паводков отрасль гидрометеорологии уже использует ИИ в процессе наблюдений и прогнозирования. Результаты показывают более высокую точность по сравнению с традиционными инструментами.
 |
| Синоптик анализирует данные в системе Smartmet для подготовки прогнозных бюллетеней и ранних предупреждений о стихийных бедствиях в Национальном центре гидрометеорологического прогнозирования. |
Что касается прогнозирования тайфунов, погрешность определения положения их центра за 24 часа составляет около 90-110 км, что соответствует среднему уровню в регионе. ИИ помогает формировать вероятностные оценки и определять уровень неопределeнности, поддерживая процесс принятия решений по предотвращению последствий стихийных бедствий.
В прогнозировании сильных дождей модель WRF (численная модель прогноза погоды) и региональные комплексы дают достаточно хорошие результаты при осадках на обширных территориях, хотя всe ещe остаются трудности с краткосрочными локальными ливнями в районах со сложным рельефом, где взаимодействуют мелкомасштабные циркуляции. Предупреждения о грозах, шквалах и молниях, основанные на сочетании метеорадара, спутниковых снимков, комплексных данных и алгоритмов nowcasting, позволили выдавать оповещения о грозах за 30 минут - 3 часа до их наступления во многих ключевых районах.
По словам руководства Управления метеорологии и гидрологии, по сравнению с такими странами, как Япония, Китай, Республика Корея, нынешние возможности прогнозирования, а также система наблюдений во Вьетнаме всe ещe ограничены. С другой стороны, из-за бюджетных ограничений наша страна не смогла вложить значительные средства в науку и технологии для прогнозирования гидрометеорологических и стихийных бедствий. Кроме того, инфраструктура информационных технологий по-прежнему слаба; станций мониторинга не так много... в то время как проблема обработки данных ИИ для гидрометеорологического сектора требует большого объема информационной инфраструктуры, финансовых ресурсов, а также команды высококвалифицированных специалистов в области информационных технологий. Кроме того, вычислительная и обрабатывающая инфраструктура ИИ требует быстрых процессоров и высокой стоимости.
В условиях всe более сложного изменения климата и учащающихся экстремальных погодных явлений модернизация метеорологической и гидрологической службы, повышение возможностей прогнозирования и раннего предупреждения являются крайне необходимыми для защиты общества и экономики. Поэтому создание и совершенствование систем прогнозирования и раннего предупреждения играет очень важную роль.
Для достижения этой цели, по словам Май Ван Кхиема, в ближайшее время отрасли метеорологии и гидрологии необходимо сосредоточиться на реализации комплексного плана обновления, направленного на повышение возможностей прогнозирования и предупреждения, а также на эффективное обеспечение задач по предотвращению стихийных бедствий и обеспечению устойчивого развития.
Согласно этому плану, Управление метеорологии и гидрологии будет отдавать приоритет внедрению современных технологий, таких как ИИ, большие данные (Big Data), Интернет вещей (IoT), во все этапы профессиональной деятельности от наблюдений, сбора и обработки данных до анализа, прогнозирования и передачи информации. Наряду с этим, Управление сосредоточится на повышении точности прогнозов экстремальных погодных явлений, создании многоопасной системы раннего предупреждения, обеспечивающей своевременность и достоверность информации; развитии кадрового потенциала с высокой профессиональной подготовкой, уделяя особое внимание обучению молодых специалистов для удовлетворения новых требований; усилении работы со средствами массовой информации и повышении осведомлeнности общества о роли метеорологии и гидрологии в предотвращении стихийных бедствий; активизации международного сотрудничества и привлечении поддержки в сфере технологий, техники и подготовки кадров.
Источник: ВИА
' %2F><%2Fsvg>)