近年来，受气候变化影响，越南的自然灾害在频率、强度和不可预测性上显著增加。台风、极端暴雨、山洪、滑坡、干旱及海水倒灌等灾害现象发展迅猛，且往往具有局地性特征。据预测，2021至2025年间，越南每年平均将遭遇10至12个台风或热带低压，伴随数百次强降雨事件，给当地民众和经济发展带来巨大损失。
越南国家气象水文预报中心副主任阮春贤博士指出，灾害不仅频发，更呈现出许多“前所未有”的特征。其根本原因在于气候变化，而现有的监测体系、数据基础及预报技术已难以跟上现实需求。尽管已有进步，但气象预报在风暴强度、暴雨量级以及针对乡镇一级的山洪和滑坡预警方面仍存在局限。核心痛点在于缺乏地形、地质和人口分布等详细的实时数据，且数据基础设施缺乏同步与联网，导致信息孤岛现象严重。
此外，越南在高端专业人才储备及新技术应用支持机制方面也存在短板。灾害预防社区基金主席高德发强调，提升精准预报和早期预警能力，是政府与民众能够主动预防并最小化灾害损失的前提条件。面对传统方法的瓶颈，数字化技术，特别是人工智能（AI）与大数据，正为灾害预警开辟新路径。
在技术层面，越南气象水文部门已部署CRAY超级计算机，采用3公里×3公里的高分辨率预报网格，并应用GSM、GFS、ECMWF及区域WRF等现代数值模型，有效提升了1至10天的降水预报精度。人工智能技术的引入，使其能够处理来自卫星、雷达、气象站及历史记录的海量数据，从而更早识别危险现象。数据显示，结合AI后，短时风暴预报准确率提升了10%至20%，基于卫星数据识别风暴的系统准确率更是超过90%。
针对雷暴、龙卷风和暴雨的短临预警系统，可提供30分钟至数小时的提前量，为应急响应争取到宝贵的“黄金窗口期”。在水资源领域，国家水资源规划与研究中心水资源科学研究所副所长裴杜阳博士提出，融合实地数据与数值预报模型的“混合模式”效果显著。该方案不仅提高了精度、降低了不确定性，还能实现16天至6个月的降水预报，有效支持水库调度与农业生产。
越南水资源科学研究院的河海阳副教授进一步指出，遥感技术与AI的结合对干旱监测至关重要。卫星数据与气候水文模型的结合，使得对大范围水资源变化的持续监控成为可能。除了预报本身，数字化技术还提升了预警信息的传播效率。通过数据集成至数字平台，实现了实时监控、及时预警及信息的高效分发，让公众能更快获取关键信息。
随着极端灾害的常态化，AI与大数据的应用已不再是单纯的技术趋势，而是不可或缺的生存前提。通过技术、数据、规划与公众参与的深度融合，越南正逐步将灾害应对能力从“事前知晓”转向“提前行动”，为减少损失和实现可持续发展提供坚实支撑。这一转型过程也反映出，在东南亚等气候脆弱地区，构建数据驱动的智能防灾体系已成为行业发展的必然选择。
对于中国相关企业而言，越南在灾害预警领域的实践提供了极具价值的参考样本。中国在气象大数据处理、AI算法优化及超级计算领域拥有成熟经验，可针对东南亚国家地形复杂、数据碎片化等痛点，输出定制化的“数据融合+智能预警”解决方案。通过参与当地基础设施升级，不仅能拓展海外市场，更能将中国在防灾减灾方面的技术优势转化为全球公共产品，助力构建更具韧性的区域安全网络。