>> Moderniser le système de surveillance pour anticiper les risques
>> Le Vietnam cherche à développer un système d’alerte précoce complet avec l’IA
>> Un système d’alerte précoce aux tempêtes prévu dans les baies de Ha Long et Bai Tu Long
>> Renforcement du système d'alerte précoce aux catastrophes naturelles à Ha Long
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| Prévisionnistes analysant les données du système Smartmet pour diffuser des bulletins de prévision et des alertes précoces en cas de catastrophes naturelles au Centre national de prévision hydrométéorologique. |
| Photo : nhandan.vn |
L’alerte précoce est essentielle : des études montrent que recevoir des alertes 24 heures sur 24 peut réduire les dégâts jusqu’à 30%. Conformément à la Résolution N°57 du Politburo, le secteur météorologique et hydrologique a intégré l’IA, le Big Data et la transformation numérique à l’observation et à la prévision.
Depuis le début de l’année, le Département de météorologie et d’hydrologie du ministère de l’Agriculture et de l’Environnement applique des algorithmes d’apprentissage automatique entraînés à partir de données radar, satellites et stations automatiques, permettant des prévisions de précipitations à court terme plus rapides et plus détaillées.
L’IA est également utilisée pour le suivi des typhons en Mer Orientale. L’analyse des images permet d’identifier les centres des tempêtes, d’estimer leur intensité et de prédire leur trajectoire, aidant ainsi les spécialistes dans leurs analyses.
Selon Mai Van Khiêm, directrice du Centre national de prévision hydrométéorologique, cette technologie a amélioré la précision des prévisions par rapport aux méthodes traditionnelles.
L’erreur sur 24 heures concernant la position de l’œil des typhons se situe entre 90 et 110 km, un niveau similaire à la moyenne régionale. L’IA fournit également des évaluations probabilistes et des incertitudes, facilitant ainsi des décisions plus solides en matière de gestion des risques.
En cas de fortes pluies, des modèles tels que le Weather Research and Forecasting (WRF) affichent de bons résultats pour les précipitations généralisées, même si des difficultés subsistent en cas d’averses localisées sur des terrains complexes. En cas d’orages, la combinaison de radars, d’images satellite et d’algorithmes de prévision immédiate permet de lancer des alertes entre 30 minutes et trois heures à l’avance dans les zones critiques.
Malgré ces progrès, le Vietnam reste confronté à des limitations par rapport au Japon, à la Chine et à la République de Corée en raison de contraintes budgétaires, d’infrastructures technologiques insuffisantes, d’un manque de spécialistes qualifiés et de la forte demande de puissance de calcul et de matériel avancé requis par l’IA en météorologie.
Dans ce contexte, la modernisation des activités météorologiques et le renforcement des systèmes d’alerte précoce sont essentiels pour protéger les vies et l’économie. Le plan stratégique du secteur vise à maîtriser l’IA dans les prévisions multi-échelles, à automatiser les processus et à appliquer des technologies telles que le Big Data et l’Internet des objets à toutes les étapes, de l’observation à la communication. Il vise également à améliorer la détection des événements extrêmes, à mettre en place des systèmes multirisques, à former du personnel hautement qualifié, à renforcer la sensibilisation du public et à développer la coopération internationale.
VNA/CVN
