El tifón Bavi se acerca de manera constante a la costa sureste de China. Desde el momento en que se formó el tifón, un modelo meteorológico impulsado por inteligencia artificial, desarrollado por la Oficina Meteorológica de Shanghái, ha estado rastreando su trayectoria e intensidad en tiempo real.

A principios de esta semana, mientras Shanghái disfrutaba de cielos despejados, varias estaciones de trabajo de la Oficina Meteorológica de Shanghái ya seguían de cerca los movimientos del tifón Bavi para ofrecer servicios meteorológicos a las agencias gubernamentales y al público.

Mao Mao, subdirector del Observatorio Meteorológico de Shanghái: «Con dos días de antelación, proporcionamos evaluaciones sobre el lugar exacto donde tocará tierra, los plazos generales de las alertas para la ciudad y la magnitud prevista del viento y la lluvia. Un día antes, el pronóstico se refina hasta el nivel de subdistritos y localidades específicas, y seis horas antes, nos centramos más detalladamente en las zonas clave».

La herramienta que ayuda a los meteorólogos a lograr pronósticos precisos de tifones es este «agente de IA para tifones». Los expertos señalan que el agente cuenta con dos años de experiencia operativa y aprende continuamente a partir de enormes conjuntos de datos.

Mao Mao, subdirector del Observatorio Meteorológico de Shanghái: «Ha aprendido de vastas cantidades de datos; por ejemplo, imágenes de satélite y radar, datos sobre la ubicación actual del tifón y toda la información de los pronósticos proyectados se han incorporado a su proceso de aprendizaje».

Al aprovechar enormes cantidades de datos de entrenamiento —en combinación con imágenes satelitales, información de radar y datos de observación—, los agentes de IA especializados en tifones pueden ayudar a los meteorólogos a seguir el próximo desplazamiento del tifón en tiempo real.

Este es un agente de pronóstico basado en inteligencia artificial desarrollado por la Oficina Meteorológica de Shanghái. Preguntémosle: ¿qué día tendrá el tifón Bavi el mayor impacto en Shanghái?. El sistema ha proporcionado estos datos, que incluyen su ubicación actual, la trayectoria prevista y el impacto esperado en la ciudad. Se proyecta que el periodo principal de afectación será del 11 al 13 de julio, con vientos y lluvias intensos previstos tanto en Shanghái como en las aguas circundantes.

El Instituto de Tifones de Shanghái, perteneciente a la Administración Meteorológica de China, ha desarrollado el «Modelo de Tifones de Shanghái» —un sistema que integra la modelización numérica con la inteligencia artificial— para lograr una previsión meteorológica a corto plazo óptima, especialmente en el caso de los tifones. El equipo ha desarrollado posteriormente un modelo sustitutivo basado en IA para este sistema, denominado «Haisi» (Comando del Mar), que aporta nuevas capacidades impulsadas por IA para la prevención y mitigación de desastres causados ​​por tifones.

Niu Zeyi, investigador asistente del Instituto de Tifones de Shanghái, explica: «El modelo ‘Haisi’ se entrena con conjuntos de datos generados por nuestro modelo híbrido de tifones. Esto le permite elaborar previsiones sobre la trayectoria, intensidad y estructura de los tifones para los próximos 15 días, todo ello en cuestión de minutos».

Despliegue de «Yushi»: mayor resolución para alertas de fenómenos convectivos severos.

Los tifones suelen ir acompañados de fenómenos convectivos severos, como vientos fuertes y lluvias torrenciales de corta duración. Para hacer frente a estas condiciones, el Servicio Meteorológico de Shanghái desplegó «Yushi» (Maestro de la Luvia) —otro modelo fundacional de IA desarrollado internamente— con el fin de ofrecer previsiones precisas que permitan pronosticar el viento y las precipitaciones a nivel de calle y localidad.

«Yushi» es un modelo de IA para la predicción meteorológica inmediata (“nowcasting”) a corto plazo, desarrollado conjuntamente por el Servicio Meteorológico de Shanghái, el Laboratorio de IA de Shanghái y el Instituto de Ciencias de la IA de Shanghái; se lanzó oficialmente en marzo del año pasado.

Centrado en fenómenos convectivos severos, «Yushi» ha mejorado la resolución de las alertas meteorológicas adversas en Shanghái, pasando de 3 kilómetros a 1 kilómetro. Es capaz de predecir con exactitud qué calles o localidades sufrirán lluvias torrenciales y ha ampliado el margen de antelación de las alertas por lluvias intensas de 30 a 45 minutos.

Gracias a las capacidades de predicción precisa de «Yushi», la Oficina Meteorológica de Shanghái ha ampliado el margen de antelación de las alertas sobre fenómenos meteorológicos extremos de cuatro a seis horas.

Actualmente, el modelo «Yushi» se utiliza ampliamente en las plataformas de mando de organismos como la Oficina Municipal de Gestión de Emergencias de Shanghái y la Oficina de Control de Inundaciones de Shanghái, lo que respalda eficazmente la respuesta ante lluvias torrenciales y las labores de mitigación de desastres.

Una predicción más temprana de fenómenos meteorológicos extremos permite disponer de más tiempo para los preparativos de emergencia. La Oficina Meteorológica de Shanghái ha establecido un mecanismo de «Enlace directo entre la defensa ante desastres meteorológicos y la respuesta de emergencia» en colaboración con la Oficina Municipal de Gestión de Emergencias de Shanghái y otros siete departamentos.

Yu Chunxin, director de la División de Prevención y Mitigación de Desastres de la Oficina de Gestión de Emergencias del Municipio de Shanghái: Cuando los pronósticos indican la probabilidad de fenómenos meteorológicos peligrosos de gran intensidad y amplia extensión, el Servicio Meteorológico de Shanghái emite notificaciones meteorológicas anticipadas a los departamentos de coordinación pertinentes y a las entidades clave antes de la alerta oficial. Estas notificaciones constituyen una referencia fundamental para implementar medidas preventivas y activar protocolos de respuesta ante emergencias, lo que amplía eficazmente el margen de tiempo para la preparación ante desastres y refuerza la capacidad de la ciudad para afrontar condiciones meteorológicas extremas.