El simposio, presidido por Mai Van Khiem, subdirector del Departamento de Meteorología e Hidrología, reunió a representantes de dicho departamento, de JICA Vietnam y a expertos meteorólogos japoneses.
El proyecto, que se desarrollará hasta septiembre de 2028 en Hanoi y en todo el territorio vietnamita, tiene como objetivo fortalecer la capacidad del país en materia de previsión hidrometeorológica - especialmente en la previsión cuantitativa de precipitaciones - para apoyar los sistemas de alerta temprana y la prevención de desastres.
Entre los socios vietnamitas figuran el Departamento de Meteorología e Hidrología y el Centro Nacional de Previsión Hidrometeorológica.
El proyecto se centra en dos resultados clave: desarrollar productos más avanzados de previsión cuantitativa de precipitaciones y de previsión a muy corto plazo, y fortalecer los sistemas para mantener y mejorar continuamente la capacidad de previsión de Vietnam.
Las actividades principales incluyen mejorar la precisión espacial y temporal de las previsiones de lluvia, optimizar el uso de datos de radar, desarrollar la previsión por conjuntos, actualizar los sistemas de previsión de lluvia a muy corto plazo y mejorar los datos de observación y estimación de precipitaciones. Asimismo, el proyecto analizará las vías para desarrollar sistemas de previsión a medio y largo plazo.
Según Mai Van Khiem, el mayor uso de datos de radar y de técnicas de asimilación de datos constituirá un aspecto técnico fundamental, ya que ayudará a mejorar los datos de entrada para los modelos de predicción meteorológica numérica y, en consecuencia, las previsiones de lluvia.
El proyecto también se centrará en el desarrollo de recursos humanos mediante grupos de investigación y equipos técnicos especializados que trabajarán en modelización numérica, asimilación de datos, previsión por conjuntos, previsión de lluvia a corto plazo y control de calidad de los datos.
Los programas de formación, los talleres, los intercambios de expertos y las actividades de investigación en Japón brindarán a los especialistas vietnamitas la oportunidad de acceder a tecnologías de previsión avanzadas y experiencia operativa.
Durante la cita, Kobayashi Kenichi, subjefe de la representación de la JICA en Vietnam, afirmó que este proyecto representa un paso más en el compromiso de Japón de apoyar al país indochino en el fortalecimiento de su capacidad de previsión hidrometeorológica, particularmente en lo que respecta a la previsión cuantitativa de precipitaciones.
Un equipo de expertos japoneses, encabezado por el Dr. Kazuo Saito, colaborará con organismos vietnamitas para intercambiar experiencias, brindar asistencia técnica y transferir conocimientos sobre la predicción a muy corto plazo y la asimilación de datos, utilizando fuentes disponibles como radares y pluviómetros automáticos.
Se espera que el proyecto mejore las previsiones de precipitaciones a corto plazo y los sistemas de alerta temprana ante lluvias intensas, inundaciones y riesgos asociados, al tiempo que ayuda a Vietnam a establecer las bases tecnológicas y de recursos humanos necesarias para desarrollar, operar y perfeccionar de manera autónoma sus sistemas de predicción cuantitativa de precipitaciones.
Japón lleva años apoyando a Vietnam en el fortalecimiento de sus capacidades de observación, predicción y alerta temprana hidrometeorológicas. Un proyecto de cooperación técnica, ejecutado entre 2018 y 2023 para reforzar la capacidad de predicción meteorológica y los sistemas de alerta temprana de inundaciones, contribuyó a mejorar el uso de radares, pluviómetros automáticos y otros datos de observación para estimar las precipitaciones y realizar predicciones a corto plazo.
Los resultados de dicho proyecto sientan las bases para que Vietnam continúe desarrollando tecnología de predicción cuantitativa de precipitaciones.
No obstante, la predicción precisa de lluvias intensas y localizadas que se desarrollan rápidamente en cuestión de horas sigue siendo un desafío clave y un requisito fundamental para una alerta temprana eficaz ante desastres.
