Frekuensi dan intensitas bencana alam di Vietnam dilaporkan meningkat dalam beberapa tahun terakhir, seiring dampak perubahan iklim yang membuat kejadian ekstrem semakin tidak pasti dan bersifat sangat lokal. Fenomena seperti badai kuat, curah hujan ekstrem, banjir bandang, tanah longsor, kekeringan, hingga intrusi air asin berkembang cepat dan sulit diprediksi.
Dalam periode 2021-2025, Vietnam diperkirakan menghadapi rata-rata 10-12 topan dan depresi tropis setiap tahun, disertai ratusan kejadian hujan lebat. Kondisi tersebut disebut menimbulkan kerusakan signifikan bagi masyarakat dan perekonomian.
Wakil Direktur Pusat Prakiraan Meteorologi dan Hidrologi Nasional, Dr. Nguyen Xuan Hien, menyatakan bencana alam tidak hanya makin sering, tetapi juga menunjukkan banyak fenomena yang “belum pernah terjadi sebelumnya”. Ia menilai perubahan iklim menjadi penyebab utama, sementara sistem pemantauan, data, dan teknologi prakiraan belum sepenuhnya mengikuti dinamika di lapangan.
Menurutnya, keterbatasan peramalan masih terlihat, terutama dalam memprediksi intensitas badai dan hujan lebat, serta mengeluarkan peringatan banjir bandang dan tanah longsor hingga tingkat komunitas. Salah satu kendala utama adalah kurangnya data yang detail dan real-time, khususnya terkait topografi, geologi, dan distribusi penduduk.
Selain itu, infrastruktur data yang belum tersinkronisasi—terfragmentasi dan kurang saling terhubung—dinilai menjadi hambatan besar. Keterbatasan sumber daya manusia berkualitas tinggi serta mekanisme dukungan untuk penerapan teknologi baru juga disebut masih menjadi tantangan.
Ketua Dana Komunitas untuk Pencegahan Bencana, Cao Duc Phat, menekankan peningkatan kapasitas peramalan akurat dan peringatan dini sebagai prasyarat agar pemerintah dan masyarakat dapat lebih proaktif mencegah serta meminimalkan kerusakan.
Di tengah keterbatasan metode tradisional, teknologi digital—khususnya kecerdasan buatan (AI) dan big data—mulai dipandang sebagai jalur baru untuk meningkatkan peramalan dan peringatan bencana. Dr. Nguyen Xuan Hien menjelaskan sektor meteorologi dan hidrologi mengoperasikan superkomputer CRAY dengan grid peramalan beresolusi tinggi 3 km x 3 km, didukung model numerik modern seperti GSM, GFS, ECMWF, dan model regional WRF. Kombinasi ini disebut berkontribusi meningkatkan akurasi prakiraan curah hujan untuk rentang 1 hingga 10 hari.
AI dinilai memiliki kemampuan memproses data dalam jumlah besar dari satelit, radar, stasiun cuaca, serta data historis. Pemrosesan tersebut memungkinkan identifikasi dini fenomena berbahaya dan meningkatkan kualitas prakiraan. Integrasi AI dilaporkan meningkatkan akurasi prakiraan intensitas badai jangka pendek sebesar 10-20%, sementara sistem identifikasi badai berbasis data satelit mencapai akurasi di atas 90%.
Teknologi serupa juga diterapkan pada sistem peringatan badai petir, tornado, dan hujan lebat jangka pendek, yang dapat memberi peringatan dini mulai dari 30 menit hingga beberapa jam. Rentang waktu ini disebut menciptakan “jendela emas” untuk respons cepat.
Dari sisi integrasi data, Wakil Direktur Institut Ilmu Sumber Daya Air pada Pusat Nasional Perencanaan dan Penelitian Sumber Daya Air di bawah Kementerian Pertanian dan Lingkungan Hidup, Dr. Bui Du Duong, menilai model hibrida—yang menggabungkan data lapangan dengan model peramalan numerik—terbukti efektif meningkatkan akurasi sekaligus mengurangi ketidakpastian. Pendekatan ini disebut memungkinkan peramalan curah hujan dari 16 hari hingga 6 bulan ke depan, serta mendukung operasi dan produksi waduk.
Di bidang sumber daya air, Assoc. Prof. Dr. Ha Hai Duong dari Institut Ilmu Sumber Daya Air Vietnam menekankan peran penginderaan jauh dan AI dalam pemantauan serta peramalan kekeringan. Data satelit yang dipadukan dengan model iklim dan hidrologi disebut membantu memantau perubahan sumber daya air secara berkelanjutan di wilayah luas, sehingga mendukung pengelolaan yang lebih efektif.
Selain meningkatkan kemampuan prakiraan, teknologi digital juga dinilai memperbaiki efektivitas penyampaian peringatan. Integrasi data ke dalam platform digital memungkinkan pemantauan real-time, penerbitan peringatan tepat waktu, dan penyebaran informasi yang lebih cepat serta mudah diakses publik.
Dalam konteks bencana yang semakin ekstrem, penerapan AI dan big data disebut bukan sekadar tren, melainkan kebutuhan. Ketika teknologi dijalankan bersamaan dengan penguatan data, perencanaan, dan partisipasi masyarakat, kemampuan peringatan bencana diharapkan bergeser dari sekadar “mengetahui sebelumnya” menjadi “bertindak lebih awal”, guna menekan kerusakan dan mendukung pembangunan berkelanjutan.
