Thiên tai cực đoan và những “điểm nghẽn”
Những năm gần đây, thiên tai tại Việt Nam gia tăng cả về tần suất, cường độ và mức độ bất thường dưới tác động của biến đổi khí hậu. Các hiện tượng như bão mạnh, mưa cực đoan, lũ quét, sạt lở đất hay hạn hán, xâm nhập mặn diễn biến nhanh, khó lường, mang tính cục bộ cao.
Giai đoạn 2021 - 2025, trung bình mỗi năm nước ta chịu ảnh hưởng từ 10 - 12 cơn bão và áp thấp nhiệt đới, cùng hàng trăm đợt mưa lớn, gây thiệt hại lớn về người và kinh tế.
Theo TS Nguyễn Xuân Hiển - Phó Giám đốc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, thiên tai hiện nay không chỉ gia tăng về tần suất mà còn xuất hiện nhiều hiện tượng “chưa từng có tiền lệ”. Nguyên nhân chủ yếu do biến đổi khí hậu, trong khi hệ thống quan trắc, dữ liệu và công nghệ dự báo chưa theo kịp thực tiễn.
Dù đã có tiến bộ, công tác dự báo vẫn còn hạn chế, đặc biệt trong dự báo cường độ bão, mưa lớn và cảnh báo lũ quét, sạt lở đất đến từng khu dân cư. Theo TS Nguyễn Xuân Hiển, nguyên nhân là thiếu dữ liệu chi tiết và dữ liệu thời gian thực, nhất là về địa hình, địa chất và phân bố dân cư.
Hạ tầng dữ liệu chưa đồng bộ, còn phân tán, thiếu liên thông cũng là rào cản lớn. Bên cạnh đó, nguồn nhân lực chất lượng cao và cơ chế hỗ trợ ứng dụng công nghệ mới còn hạn chế.
Ông Cao Đức Phát - Chủ tịch Quỹ Cộng đồng phòng tránh thiên tai nhấn mạnh, việc nâng cao năng lực dự báo chính xác và cảnh báo sớm là điều kiện tiên quyết để chính quyền và người dân chủ động phòng tránh, giảm thiểu thiệt hại.
Từ “biết trước” đến “hành động sớm”
Trước những hạn chế của phương pháp truyền thống, công nghệ số, đặc biệt là AI và dữ liệu lớn (Big Data) đang mở ra hướng đi mới cho công tác dự báo và cảnh báo thiên tai.
Theo TS Nguyễn Xuân Hiển, ngành khí tượng thủy văn đang vận hành siêu máy tính CRAY với lưới dự báo độ phân giải cao 3km x 3km, cùng các mô hình số trị hiện đại như GSM, GFS, ECMWF và các mô hình khu vực WRF. Những công nghệ này góp phần nâng cao độ chính xác trong dự báo mưa từ 1 đến 10 ngày.
Đáng chú ý, AI có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ từ vệ tinh, radar, trạm đo và dữ liệu lịch sử. Từ đó, công nghệ này giúp nhận diện sớm các hiện tượng nguy hiểm và cải thiện đáng kể chất lượng dự báo. Việc tích hợp AI đã giúp cải thiện độ chính xác dự báo cường độ bão trong ngắn hạn từ 10-20%, trong khi các hệ thống nhận dạng bão từ dữ liệu vệ tinh đạt độ chính xác trên 90%.
Các hệ thống cảnh báo dông, lốc, mưa lớn cực ngắn cũng có thể đưa ra cảnh báo trước từ 30 phút đến vài giờ, tạo “khoảng thời gian vàng” để ứng phó.
Ở góc độ tích hợp dữ liệu, TS Bùi Du Dương - Phó Viện trưởng Viện Khoa học Tài nguyên nước, Trung tâm Quy hoạch và Điều tra Tài nguyên nước Quốc gia (Bộ Nông nghiệp và Môi trường), cho rằng mô hình Hybrid - kết hợp dữ liệu hiện trường với mô hình dự báo số - đang phát huy hiệu quả, giúp nâng cao độ chính xác và giảm bất định trong dự báo. Giải pháp này cho phép dự báo mưa từ 16 ngày đến 6 tháng, đồng thời hỗ trợ vận hành hồ chứa và sản xuất.
Trong lĩnh vực tài nguyên nước, PGS.TS Hà Hải Dương - Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam, nhấn mạnh vai trò của viễn thám và AI trong giám sát, dự báo hạn hán. Dữ liệu vệ tinh kết hợp mô hình khí hậu, thủy văn giúp theo dõi liên tục diễn biến nguồn nước trên phạm vi rộng, hỗ trợ điều hành hiệu quả.
Không dừng ở dự báo, công nghệ số còn giúp nâng cao hiệu quả truyền tải cảnh báo. Việc tích hợp dữ liệu vào các nền tảng số cho phép giám sát thời gian thực, phát hành cảnh báo kịp thời và đưa thông tin đến người dân nhanh hơn, dễ tiếp cận hơn.
Trong bối cảnh thiên tai ngày càng cực đoan, ứng dụng AI và dữ liệu lớn không chỉ là xu hướng mà đã trở thành yêu cầu tất yếu. Khi công nghệ được triển khai đồng bộ với dữ liệu, quy hoạch và sự tham gia của cộng đồng, năng lực cảnh báo thiên tai sẽ chuyển dần từ “biết trước” sang “hành động sớm”, góp phần giảm thiểu thiệt hại và hướng tới phát triển bền vững.
Giới chuyên gia cho rằng, AI, dữ liệu lớn (Big Data), viễn thám, mô hình dự báo số độ phân giải cao và hệ thống cảm biến IoT đang làm thay đổi cách tiếp cận thiên tai. Hiện nay, AI giúp cải thiện độ chính xác dự báo cường độ bão từ 10-20% trong ngắn hạn; các thuật toán học máy có thể nhận dạng vị trí và cường độ bão từ dữ liệu vệ tinh với độ chính xác trên 90%.
