Hội thảo ứng dụng trí tuệ nhân tạo dự báo lượng mưa cực ngắn tại Việt Nam

Đăng ngày: 26-01-2024 | Lượt xem: 2785
Nhằm tăng cường và nâng cao năng lực cho cán bộ Ngành khí tượng thủy văn (KTTV) trong việc ứng dụng công nghệ Cách mạng công nghiệp 4.0 vào lĩnh vực KTTV, Vụ Khoa học, Công nghệ và Hợp tác quốc tế phối hợp với Trung tâm Dự báo KTTV quốc gia tổ chức SEMINAR đầu tiên trong năm 2024 về “Giải pháp ứng dụng AI dự báo định lượng mưa hạn cực ngắn cho khu vực trung du, miền núi Việt Nam”.

Tham dự Hội thảo khoa học có Phó Vụ trưởng Vụ KHCN và HTQT Nguyễn Đăng Quang, Giám đốc TT Dự báo KTTV quốc gia Mai Văn Khiêm, Phó GĐ TT Dự báo KTTV quốc gia Hoàng Phúc Lâm cùng đại diện các đơn vị thuộc Tổng cục ở Hà Nội và các Đài KTTV khu vực, tỉnh qua hệ thống trực tuyến.

Ông Nguyễn Đăng Quang, Phó Vụ trưởng Vụ KHCN và HTQT chủ trì Hội thảo khoa học

Tại hội thảo, các đại biểu đã cùng thảo luận 2 chủ đề: Tính toán số liệu mưa trên lưới sử dụng phương pháp phân tích khách quan và Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong khí tượng thủy văn.

Đối với chủ Đề 1: Tính toán số liệu mưa trên lưới sử dụng phương pháp phân tích khách quan

Trong seminar này, TS. Hoàng Phúc Lâm đã trình bày về việc tính toán số liệu mưa trên lưới bằng cách kết hợp phương pháp phân tích khách quan, sử dụng số liệu mưa từ vệ tinh GSMAP và số liệu quan trắc mưa tự động 1 giờ tại Việt Nam. Kết quả cho thấy việc tích hợp số liệu quan trắc mưa tự động bằng kỹ thuật phân tích khách quan trong thuật toán đồng hóa số liệu biến phân 3 chiều (3DVAR) đã giúp giảm sai số. Tuy nhiên, vẫn có sự tăng sai số trong các đợt mưa lớn, dẫn đến sai số RMSE vẫn cao hơn nhiều so với sai số MAE.

Sự ảnh hưởng của bán kính đã được đánh giá, với kết quả cho thấy sai số cải thiện ít khi bán kính ảnh hưởng càng lớn. Các bộ số liệu khác nhau cũng đã được so sánh, với kết quả cho thấy bộ số liệu L30 đã giúp cải thiện đáng kể sai số ở khu vực vùng núi, đặc biệt là vùng núi Tây Bắc, với một số nơi có sai số MAE được cải thiện tới trên 15%.

Ông Hoàng Phúc Lâm, Phó giám đốc Trung tâm Dự báo KTTV quốc gia báo cáo tại Hội thảo

Đối với chủ Đề 2: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong khí tượng thủy văn

Trong phần này của seminar, TS. Hoàng Phúc Lâm đã trình bày về các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực khí tượng thủy văn trên thế giới và tại Việt Nam.

Ứng dụng Mạng Nơ-Ron tích chập CNN: TS. Hoàng Phúc Lâm đã giới thiệu cấu trúc mô hình CNN, bao gồm 20 lớp tích chập, 4 lớp tổng hợp tối đa, 4 lớp tăng mẫu, 2 lớp bỏ học và 4 kết nối bỏ qua. Đặc biệt, 4 ảnh (tương ứng với 3 bước thời gian lùi về trước và thời gian hiện tại) đã được sử dụng để dự báo lượng mưa từ 1 đến 6 giờ cho Việt Nam. Các kết quả cho thấy dự báo 1 giờ cho sai số nhỏ, có thể sử dụng trong nghiệp vụ, trong khi dự báo từ 2-6 giờ vẫn có sai số lớn, cần tiếp tục nghiên cứu để cải thiện hơn.

Tại Hội thảo các đại biểu tham dự đã cùng trao đổi, thảo luận cởi mở cùng chia sẻ, giải đáp những vấn đề còn bất cập và đưa ra những giải pháp.

Thông qua Hội thảo khoa học đã cung cấp cái nhìn tổng quan về việc tính toán số liệu mưa trên lưới và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong khí tượng thủy văn. Các kết quả và phương pháp được trình bày hứa hẹn mang lại những tiến bộ đáng kể trong dự báo và đánh giá thời tiết tại Việt Nam.

Một số hình ảnh tại Hội thảo

Tạp Chí KTTV

  Ý kiến bạn đọc

Tin tức liên quan: