Mưa lũ bất thường, thiên tai hoành hành
Trong những tháng gần đây, miền Bắc Việt Nam đang hứng chịu một mùa mưa lũ vô cùng khốc liệt. Theo các chuyên gia khí tượng, hiện tượng La Nina đang diễn ra mạnh mẽ là nguyên nhân chính dẫn tới tình hình mưa lũ bất thường trong những tháng gần đây.
Tháng 8 được dự báo sẽ tiếp tục là cao điểm của mưa lũ ở miền Bắc. Mức độ có thể còn nghiêm trọng hơn so với mọi năm do hiện tượng La Nina ngày càng rõ nét. Các dòng hải lưu từ sâu dưới Biển Đông đang nổi lên, tạo ra một vùng nước mát hơn bình thường dọc theo đường xích đạo phía Đông sang tận trung tâm Thái Bình Dương.
Điều này đẩy nước ấm sang bờ Tây Thái Bình Dương, gần khu vực Châu Á hơn. Nhiệt độ nước biển ở khu vực này đã cao hơn trung bình 1-2 độ C.
Những diễn biến này là những dấu hiệu ban đầu cho thấy La Nina đang dần chuyển sang, nguyên nhân hình thành các trận bão và mưa lũ dồn dập trong giai đoạn vừa qua. Tại miền Bắc Việt Nam, từ đầu mùa mưa, tổng lượng mưa hầu hết đều cao hơn trung bình mọi năm từ 30-80%. Một số nơi như Bắc Quang, Hà Giang và Quảng Hà, Quảng Ninh còn cao hơn 80-100% so với cùng kỳ.
Vừa qua, ngày 13/7, vụ sạt lở ở Hà Giang khiến 11 người tử vong, 4 người bị thương.
Từ tháng 6 đến nay, trên các sông ở khu vực Bắc Bộ đã xuất hiện 3 đợt lũ vừa và lớn. Nhiều sông suối như sông Gâm, sông Lô (Hà Giang), sông Nậm Pàn, sông Mã (Sơn La), sông Đáy (Phủ Lý), sông Nậm Mức (Điện Biên) đã lên đến báo động 2 và báo động 3.
Đợt lũ lớn nhất gần đây diễn ra vào các ngày 23-26/7 do ảnh hưởng của cơn bão số 2. Nhiều hồ thuỷ điện lớn như Hoà Bình, Sơn La, Lai Châu phải mở cửa xả lũ liên tục. Lũ trên sông Hồng qua Hà Nội đã cao hơn cả đỉnh lũ lớn nhất năm ngoái, gây ngập lụt trên diện rộng, đặc biệt là khu vực sông Bùi qua Chương Mỹ vẫn chưa thoát được lũ.
Mưa lớn liên tục đã gây ra hàng loạt vụ sạt lở đất, lũ quét nghiêm trọng. Tính đến ngày 1/8, mưa lũ, sạt lở, ngập úng, lũ quét đã khiến ít nhất 36 người thiệt mạng và mất tích (11 người trong vụ lở đất kinh hoàng sáng 14-7 khi đi qua huyện Bắc Mê, tỉnh Hà Giang và ít nhất 25 người thiệt mạng, mất tích trong các đợt mưa lớn xuất hiện dồn dập vào nửa cuối tháng 7 ở các tỉnh Sơn La, Điện Biên, Tuyên Quang, Hà Giang, Thái Nguyên và TP Hà Nội).
Bước chuyển mình của ngành khí tượng thủy văn
Để giảm thiểu đến mức thấp nhất thiệt hại do thiên tai gây ra thì công tác dự báo cần phải có độ chính xác cao, nhằm giúp các bộ, ngành, địa phương đưa ra những giải pháp đối phó phù hợp.
Trước đòi hỏi cấp thiết đó, ngành khí tượng - thủy văn (KTTV) đã có những bước đi đột phá đó là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).
Dễ dàng nhận biết đợt thiên tai nhờ áp dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo KTTV.
Theo Phó giám đốc Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia (Tổng Cục Khí tượng Thủy văn), đơn vị đã nâng thời hạn dự báo cảnh báo của các cơn áp thấp nhiệt đới và bão. Cụ thể, đối với áp thấp nhiệt đới tăng cảnh báo lên 3 ngày, đối với bão tăng 5 ngày.
"Trước đây, chúng tôi tập trung chủ yếu vào các chỉ số khí tượng thủy văn như vị trí, cường độ của bão, áp thấp nhiệt đới. Nhưng ngày nay, để có thể dự báo và cảnh báo được tác động của thiên tai một cách toàn diện, chúng tôi cần kết hợp với nhiều nguồn thông tin khác như kinh tế xã hội", ông Hoàng Phúc Lâm - Phó Giám đốc Trung tâm Dự báo KTTV quốc gia cho biết.
Cụ thể, những thông tin như vị trí của các tàu thuyền, thời gian hoạt động sản xuất nông nghiệp, số lượng và diện tích của các khu vực nuôi trồng thủy sản như lồng bè... sẽ giúp cơ quan khí tượng thủy văn dự báo được những tác động tiềm ẩn của bão, lũ lụt tới các ngành kinh tế, sinh hoạt của người dân. Từ đó, các cấp chính quyền và người dân có thể chủ động xây dựng kế hoạch ứng phó kịp thời.
"Với những thông tin này, chúng tôi sẽ có thể dự báo được những tác động của thiên tai tới các lĩnh vực kinh tế, xã hội cụ thể, giúp các cấp chính quyền và người dân chủ động ứng phó hiệu quả hơn", ông Lâm nói.
Ông Hoàng Phúc Lâm - Phó Giám đốc Trung tâm Dự báo KTTV quốc gia.
Việc ứng dụng AI trong lĩnh vực KTTV giúp nâng cao độ chính xác của các dự báo và cảnh báo. Cụ thể, AI được ứng dụng trong các mô hình dự báo thời tiết, tăng cường khả năng phân tích các yếu tố khí tượng, thủy văn phức tạp, từ đó đưa ra dự báo chính xác hơn.
Bên cạnh đó, việc ứng dụng AI còn giúp các chuyên gia KTTV xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Qua đó, họ có thể đưa ra các cảnh báo sớm hơn, chi tiết hơn về diễn biến của các hiện tượng thời tiết nguy hiểm.
Tuy nhiên, việc thu thập và kết hợp các nguồn thông tin này cũng gặp không ít khó khăn. Ông Lâm cho biết, nhiều nguồn thông tin này vẫn chưa được số hóa và chia sẻ rộng rãi, gây khó khăn trong quá trình tích hợp. Bên cạnh đó, một số thông tin cũng chưa được cập nhật đầy đủ, kịp thời.
"Chúng tôi đang nỗ lực liên kết với các bộ, ngành, địa phương để có thể tiếp cận và tích hợp các nguồn thông tin này vào công tác dự báo và cảnh báo thiên tai.
Điều này sẽ giúp chúng tôi cung cấp thông tin chính xác và kịp thời hơn, góp phần bảo vệ tính mạng và tài sản của người dân", ông Lâm khẳng định.
Tăng cường độ chính xác và kịp thời
Từ nhận diện những khó khăn trong thời gian qua, ông Trần Quang Năng - Phó Vụ trưởng vụ quản lý dự báo KTTV đã chia sẻ những giải pháp then chốt mà ngành khí tượng thủy văn cần được triển khai trong thời gian tới.
Trước hết, ông Năng nhấn mạnh việc đảm bảo hệ thống thu thập dữ liệu đầy đủ, chính xác là then chốt, đặc biệt là đẩy mạnh công nghệ quan trắc tự động.
"Ở tất cả các vùng sâu vùng xa, vùng biên giới hải đảo, nhất là trên biển, phải có nhiều số liệu quan trắc liên tục, thời gian thực để làm đầu vào hiệu chỉnh, đánh giá bằng công nghệ dự báo trí tuệ nhân tạo", ông Năng nêu rõ.
Tiếp theo cần tập trung nghiên cứu và phát triển các mô hình dự báo AI phù hợp với từng loại hình thời tiết thiên tai ở Việt Nam. Bởi lẽ, Việt Nam có vô số loại hình thời tiết thiên tai với những đặc trưng khác nhau, do đó cần có các mô hình dự báo AI riêng biệt cho từng khu vực hành chính và khí hậu.
Ông Trần Quang Năng - Phó Vụ trưởng Vụ Quản lý dự báo KTTV (Tổng cục KTTV).
Điều quan trọng nữa là ngành khí tượng thủy văn cần hợp tác chặt chẽ với các đơn vị trong và ngoài nước, nhất là các đơn vị có thế mạnh về nghiên cứu AI, dữ liệu lớn.
Cuối cùng, vị này cho rằng việc tăng cường, thu hút nguồn nhân lực chất lượng cao và có những chính sách đãi ngộ hợp lý cũng là một vấn đề then chốt.
Làm sao để thu hút được các bạn trẻ nhất là người có khả năng về ứng dụng công nghệ trí tuệ và dữ liệu lớn có thể vào ngành khí tượng thủy văn làm việc.
Qua đó đào tạo và hợp tác quốc tế để từ đó tạo ra được môi trường say mê, nghiên cứu, ứng dụng các kỹ thuật khoa học mới để đảm bảo phát triển công tác dự báo cảnh báo thời tiết đặc biệt ứng dụng các công nghệ mới nhất hiện nay.
