Nghiên cứu của các tác giả Việt Nam và Nhật Bản, trong đó tác giả chính là Nguyễn Thị Hiền đến từ Đại học Lê Quý Đôn (HVKTQS) về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo các tác động của bão “Genetic Programming for storm surge forecasting” vừa được công bố trên tạp chí “Ocean Engineering” thuộc nhà xuất bản Elsevier vào số tháng 11 năm nay. “Ocean Engineering” là tạp chí Q1 (2019 JIF = 3.068, 2019 CiteScore = 4.8 ) về kỹ thuật biển và kỹ thuật môi trường.
Trong nghiên cứu của mình, nhóm tác giả đã ứng dụng lập trình di truyền để xây dựng mô hình dự báo nước biển dâng do bão. Dữ liệu đầu vào của mô hình bao gồm các thông số về khí tượng, các thông số về bão và các thông số về thủy động lực học tại khu vực Tottori (Nhật Bản) được cung cấp bởi cơ quan khí tượng Nhật Bản. Kết quả đầu ra được so sánh với dữ liệu thực tế tại khu vực trong các cơn bão Maemi 2003, Songda 2004, và Megi 2004 và làm cơ sở hiệu chỉnh mô hình. Mô hình hoàn chỉnh được xây dựng để dự báo nước biển dâng do bão ở các khoảng thời gian dự báo là 5h, 12h và 24h. Kết quả nghiên cứu cho thấy ứng dụng lập trình di truyền trong xây dựng mô hình dự báo nước dâng do bão đem lại hiệu quả tốt hơn đáng kể so với các mô hình dự báo khác và sẽ có thể áp dụng được đối với các khu vực ven biển khác.
Khu vực ven biển là một khu vực quan trọng của thế giới khi là khu vực sinh sống của hơn 1 tỷ người. Nó dễ chịu tác động của các hiện tượng thời tiết cực đoan như bão, sóng thần, triều cường… Nghiên cứu của các tác giả đã giúp phát triển mô hình dự báo tác động của nước biển dâng do bão đến khu vực này đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu hiện nay.
Chi tiết nghiên cứu: Hien, N. T., Tran, C. T., Nguyen, X. H., Kim, S., Phai, V. D., Thuy, N. B., & Van Manh, N. (2020). Genetic Programming for storm surge forecasting. Ocean Engineering, 215, 107812.