Phần mềm Dự báo hạn mặn ở ĐBSC: Dự báo thủy triều trên hai vạn điểm theo thời gian thực

Những năm gần đây, tình trạng xâm nhập mặn trên dòng sông Tiền, sông Hậu và các chi lưu của nó khiến cứ đến mùa khô, những người nông dân ở nơi này lại nơm nớp lo hạn mặn. Không chỉ những cánh đồng lúa cháy đòng, lép bông hay những vùng trồng cây ăn trái héo lá, rụng quả vì nước mặn len lỏi vào tận những dòng kênh, tình trạng xâm nhập mặn còn dẫn đến thiếu trầm trọng nước sinh hoạt. Do đó, năm nào cứ vào đầu mùa khô, họ luôn mong có được thông tin dự báo sớm để chủ động ứng phó, đôi khi có thể chỉ là trữ nước sinh hoạt hoặc không bơm nước vào ruộng.

Tuy nhiên, những thông tin họ nhận được thì thật ít ỏi, bởi bản tin dự báo hạn mặn trong vòng 10 ngày của Trung tâm Khí tượng thủy văn quốc gia mới dự báo được sáu điểm là các sông Vàm Cỏ Đông, Vàm Cỏ Tây, Cửa Tiểu, Cửa Đại, Hàm Luông, Cổ Chiên, sông Hậu, sông Cái Lớn… Theo PGS. TS Nghiêm Tiến Lam, thông tin dự báo còn hạn chế về độ phân giải theo thời gian và không gian, vì vậy người dân dường như chỉ biết áng chừng cộng với kinh nghiệm khi đưa ra quyết định sản xuất. “Có thể do yêu cầu về sự cô đọng của bản tin nên các dự báo thường chỉ dài vài trang giấy cho cả khu vực ĐBSCL. Tuy nhiên, nó không đủ cho cả vùng đồng bằng rộng lớn với diện tích lên tới 40 nghìn km2. Thời gian dự báo theo tuần và chỉ đưa ra một con số cũng là hạn chế, bởi mực nước ở ĐBSCL bị ảnh hưởng bởi thủy triều lên xuống hằng ngày. Rõ ràng, đỉnh triều phải khác với chân triều” – ông giải thích. Như vậy, nếu người dân ở gần điểm được dự báo, kết quả có thể chính xác hơn nhưng nếu ở xa thì sai số có thể rất, rất lớn.

Muốn có dự báo tốt thì phải có mô hình tốt. Với hơn 30 năm kinh nghiệm, PGS.TS Nghiêm Tiến Lam biết rằng, việc xây dựng một mô hình mô phỏng có thể dự báo thông tin khá chi tiết, theo thời gian thực trên nhiều điểm vô cùng khó. Nhưng gần 10 năm theo dõi tình trạng xâm nhập mặn ở ĐBSCL đã đem lại cho ông cơ sở để thực hiện ý tưởng này. “Năm 2008, tôi từng phát triển trang web dự báo mực nước thuỷ triều ven biển Việt Nam. Có lần trang website bị trục trặc kỹ thuật, tôi lập tức nhận được điện thoại của người dân nói rằng ‘hằng ngày vẫn dùng dự báo này để lấy nước nuôi tôm’. Điều đó khiến tôi nghĩ đến việc xây dựng một mô hình tốt cho xâm nhập mặn với lượng điểm dự báo chi tiết hơn. Vì thế chúng tôi quyết định làm một dự án vì cộng đồng” – PGS.TS Nghiêm Tiến Lam chia sẻ.

Năm 2016, nhóm nghiên cứu của PGS.TS Nghiêm Tiến Lam bắt tay vào thiết lập mô hình bằng cách số hóa hệ thống kênh rạch và dòng Mekong thực trên bản đồ. Để làm được điều này, các nhà khoa học lựa chọn mô hình mô phỏng Mike 11 - phần mềm kỹ thuật chuyên dụng do Viện Thủy lực Đan Mạch (DHI) xây dựng để mô phỏng chế độ thủy lực, chất lượng nước và vận chuyển bùn cát vùng cửa sông, trong sông, hệ thống tưới, kênh dẫn và các hệ thống dẫn nước khác. Họ đưa vào hệ thống dữ liệu chi tiết về mặt cắt ngang, độ rộng, kích thước của sông, kênh, rạch, dòng chảy giữa các nhánh, vị trí biên (điểm chảy vào, chảy ra), các công trình xây dựng trên kênh… của hệ thống dòng chảy trên ĐBSCL. Đó thực chất là một cách số hóa dòng sông Cửu Long mà họ có thể thực hiện được. Bên cạnh đó, PGS.TS Nghiêm Tiến Lam và cộng sự còn đưa vào hai dữ liệu quan trọng được cập nhật theo thời gian thực là mực nước ở trạm Kratie bên Campuchia làm điều kiện biên thượng nguồn và ảnh hưởng của thủy triều và độ mặn ở ngoài Biển Đông và Biển Tây theo số liệu dự báo của Hải quân Hoa Kỳ cho vị trí biên phía biển. “Trạm Kratie vừa quan trắc mực nước tự động vừa đưa dự báo tức là chúng tôi vừa có số liệu thực tế lại vừa có cả dự báo” , PGS.TS Nghiêm Tiến Lam nói.

Tất nhiên giữa con sông trên bản đồ số WebGIS với hàng chục ngàn điểm dự báo cụ thể với con sông chảy ngoài thực tế vẫn còn những điểm sai khác. “Tuy nhiên, sẽ có những lúc số liệu đầu vào bị nhiễu, có khi giờ này là mực nước là 2 mét nhưng một giờ sau mực nước lại là 5 mét. Do đó, chúng tôi phải lọc những số liệu nhiễu, đưa ra các thuật toán xử lý nếu có thay đổi bất thường tạo ra ổn định của mô hình, đảm bảo chạy xuyên suốt”, ông giải thích. Không chỉ vậy, số liệu đầu ra của trạm Kratie là mực nước trong khi số liệu mà hệ thống cần lại là lưu lượng. Vì thế, họ cũng phải xây dựng thêm thuật toán để đưa ra được số liệu tương ứng cho hệ thống của mình.

Sau khi mô hình đươc thiết lập và tiến hành các hiệu chỉnh cần thiết, PGS.TS Nghiêm Tiến Lam cùng các cộng sự tiếp tục thu thập số liệu thủy văn và hạn mặn thực tế trong vài năm gần nhất để chạy thử và so sánh với kết quả thực tế.Việc hiệu chỉnh này là cần thiết để nhóm tiếp tục có những điều chỉnh về thông số cũng như thuật toán nhằm mang lại kết quả dự báo tốt nhất.

Sau nhiều nỗ lực, có thể dễ nhận thấy hệ thống mà các nhà khoa học của ĐH Thủy Lợi đưa ra có ưu điểm nổi bật là dự báo theo thời gian thực, cập nhật số liệu mỗi giờ một lần theo diễn biến của thủy triều ở hơn 20.000 điểm dự báo. Hơn thế, ba thông số cơ bản mà người nông dân nào cũng cần là độ mặn, mực nước và lưu lượng nước đều được cung cấp một cách rõ ràng. “Điểm mấu chốt nằm ở cách chúng tôi truyền tải thông tin, đưa lên trang web và xây dựng cả ứng dụng để người dân có thể tra cứu bất kỳ lúc nào” – PGS.TS Nghiêm Tiến Lam nói.

Ứng dụng dự báo hạn mặn ở ĐBSCL là một dự án cộng đồng, được nhóm nghiên cứu của ĐH Thủy lợi xây dựng nhằm phục vụ miễn phí cho mọi người. Tại hội thảo về xâm nhập mặn diễn ra hồi tháng tư vừa qua, sau khi giới thiệu ứng dụng này với đông đảo công chúng ở ĐBSCL, PGS.TS Nghiêm Tiến Lam “nhận được góp ý kín đặc hai trang giấy về mặt tính năng, những điểm cần cải thiện. Hóa ra người ta rất quan tâm nên sử dụng ngay lập tức và phản hồi”. Không chỉ những người nông dân sản xuất nông nghiệp mà các doanh nghiệp lớn cũng hết sức chú ý đến ứng dụng. Hầu hết các góp ý của họ đều liên quan đến cải thiện hoặc bổ sung thêm tính năng để phục vụ người sử dụng tốt hơn như cho phép đánh dấu các điểm thường hay xem… Ví dụ ngoài ba thông số hệ thống đang cung cấp chủ yếu phục vụ bà con làm nông nghiệp, nhóm cũng nhận được đề nghị từ một đơn vị cung cấp nước sinh hoạt mong muốn ngoài thông tin về thế độ mặn của nước còn cần sử dụng thang clo trong nước để phục vụ việc sản xuất nước sinh hoạt.

DNP Water – một đơn vị cung cấp sinh hoạt ở ĐBSCL đã ứng dụng nó vào trong quá trình sản xuất để có thể tối ưu quá trình lọc nước. Số liệu dự báo gần như ngay lập tức giúp các quyết định sản xuất được đưa ra dễ dàng hơn, dù rằng để giảm sai số “vẫn còn nhiều việc phải làm” – như cách nói của PGS.TS Nghiêm Tiến Lam. Ông kể lại: “Chúng tôi gặp DNP Water trong một buổi làm việc không liên quan đến phần mềm. Sau khi nghe giới thiệu, Tổng giám đốc nhà máy đã kiểm tra hệ thống và thấy kết quả khá sát với số liệu mà công ty quan sát được. Vì thế, họ đề nghị tài trợ một phần kinh phí để chúng tôi hoàn thiện hơn mô hình”.

Thành công bước đầu không làm PGS. TS Nghiêm Tiến Lam cảm thấy bằng lòng bởi ông vẫn thấy hạn chế nằm ở hệ thống dữ liệu đầu vào. Nếu như dữ liệu biên đầu vào và đầu ra đều được cập nhật từ hệ thống của Hải quân Hoa Kỳ cũng như từ trạm Kratie thì hệ thống dữ liệu tĩnh nội vùng ĐBSCL lại khá cũ kỹ, có nơi còn chưa được cập nhật. Có những mặt cắt của nhánh sông, kênh mà dữ liệu được cập nhật từ năm 2000, hay nhiều công trình xây dựng mới như ao, cống ngăn mặn,... cũng chưa được bổ sung. Trong nhiều năm qua, hệ thống kênh rạch, công trình thủy lợi trên sông đã thay đổi và ảnh hưởng không nhỏ đến dòng chảy cũng như chất lượng dự báo. “Đó là chuyện không thể làm trong một sớm một chiều mà cần nhiều tổ chức, đơn vị tham gia. Cái kẹt hiện nay nữa là thông tin vận hành các công trình xây dựng ở ĐBSCL, đặc biệt là quy trình đóng mở van cửa cống ngăn mặn rất cần thiết nhưng chúng tôi hoàn toàn không có. Đây sẽ là vấn đề cần giải quyết trong tương lai” – PGS.TS Nghiêm Tiến Lam bày tỏ.

Không chỉ vậy, ông cũng nuôi tham vọng có thể nâng mức dự báo lên dài hơn bảy ngày, bởi nếu càng có nhiều thời gian, bà con sẽ càng có thời gian chuẩn bị phương án đối phó.