La alerta temprana resulta esencial: estudios demuestran que recibir advertencias con 24 horas de anticipación puede disminuir daños hasta en un 30 por ciento. En cumplimiento de la Resolución 57-NQ/TW del Buró Político, el sector meteorológico e hidrológico ha incorporado IA, Big Data y transformación digital en la observación y el pronóstico.
Desde inicios de año, el Departamento de Meteorología e Hidrología del Ministerio de Agricultura y Medio Ambiente aplica algoritmos de aprendizaje automático entrenados con datos de radar, satélites y estaciones automáticas, lo que permite pronósticos de lluvia a corto plazo con mayor rapidez y detalle.
La IA también se utiliza en el seguimiento de tifones en el Mar del Este, analizando imágenes para identificar centros ciclónicos, estimar su intensidad y prever su trayectoria, en contribución a apoyar a los especialistas en sus análisis.
Según Mai Van Khiem, director del Centro Nacional de Pronóstico Hidrometeorológico, esta tecnología ha elevado la precisión de las previsiones en comparación con métodos tradicionales.
El error en la posición del ojo de los tifones a 24 horas se mantiene entre 90 y 110 kilómetros, nivel similar al promedio regional. Asimismo, la IA ofrece evaluaciones probabilísticas y de incertidumbre, facilitando decisiones más sólidas en la gestión de riesgos.
En lluvias intensas, modelos como WRF (Modelo de Investigación y Predicción Meteorológica) muestran buenos resultados en precipitaciones amplias, aunque aún hay retos con aguaceros locales en terrenos complejos. En el caso de tormentas eléctricas, la combinación de radar, imágenes satelitales y algoritmos de nowcasting permite emitir alertas entre 30 minutos y tres horas antes en áreas críticas.
A pesar de los avances, Vietnam aún enfrenta limitaciones frente a Japón, China y Corea del Sur debido a restricciones presupuestarias, infraestructura tecnológica insuficiente, falta de especialistas cualificados y la alta demanda de capacidad de cómputo y hardware avanzado que exige la IA en meteorología.
Frente a ese panorama, modernizar la labor meteorológica y reforzar los sistemas de alerta temprana son vitales para proteger vidas y la economía. El plan estratégico del sector busca dominar la IA en previsiones multiescala, automatizar procesos y aplicar tecnologías como Big Data e Internet de las Cosas en todas las fases, desde la observación hasta la comunicación. Además, se apunta a mejorar la detección de fenómenos extremos, construir sistemas multirriesgo, formar personal altamente cualificado, fortalecer la concienciación pública y ampliar la cooperación internacional.
