PGS.TS Phạm Thị Thanh Ngà - Viện trưởng Viện Khoa học Khí tượng, Thủy văn và Biến đổi khí hậu - cho rằng đã đến lúc phải phát triển đồng bộ các ứng dụng AI trong lĩnh vực thời tiết và khí hậu để góp phần giải quyết những hạn chế về công tác dự báo nói riêng và nghiên cứu nói chung trong một lĩnh vực luôn đầy sự biến động của tự nhiên.
Dù hơn nửa năm đã trôi qua, nhiều người vẫn không thể quên được những trận gió và mưa khủng khiếp của cơn bão Yagi - cơn bão mạnh nhất trong 30 năm qua ở Biển Đông và là cơn bão mạnh nhất trong 70 năm qua đổ bộ vào các tỉnh miền Bắc. Cơn bão và hoàn lưu sau bão này đã gây ra mưa lớn, sạt lở đất, lũ quét và ảnh hưởng trực tiếp đến 26 tỉnh, thành phố khu vực phía Bắc, gây thiệt hại nghiêm trọng về sinh mạng và tài sản của nhân dân khu vực miền núi phía Bắc. 550 cơ sở y tế và hơn 800 trường học bị phá hủy và thiệt hại nặng nề, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến nhu cầu sống cơ bản của người dân, đặc biệt là các đối tượng dễ bị tổn thương như nhóm phụ nữ yếu thế và trẻ em.
Và cơn bão ấy mới chỉ là một trong rất nhiều thảm họa tự nhiên đã xảy ra tại Việt Nam - một trong những quốc gia bị ảnh hưởng nặng nề nhất do thiên tai ở khu vực châu Á - Thái Bình Dương và được xếp hạng là một trong năm quốc gia có khả năng bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi biến đổi khí hậu. Với đường bờ biển dài 3.300 km, Việt Nam phải đối mặt với các thiên tai khí tượng thủy văn như bão, lũ lụt, sạt lở đất, hạn hán, xâm nhập mặn và xói lở bờ sông bờ biển. Điều kiện tự nhiên này cũng khiến cho 70% dân số cả nước sống ở các cộng đồng ven biển có nguy cơ cao phải hứng chịu bão và lũ lụt.
Theo PGS.TS Phạm Thị Thanh Ngà - Viện trưởng Viện Khoa học Khí tượng, Thủy văn và Biến đổi khí hậu, chỉ tính riêng năm 2024, cả nước đã xảy ra 1.452 trận thiên tai (21/22 loại hình thiên tai), trong đó có 10 cơn bão; 241 trận mưa lớn, ngập lụt, lũ, lũ quét, sạt lở đất; 278 trận dông lốc, sét, mưa đá; 411 vụ sạt lở bờ sông, bờ biển; 470 trận động đất; 4 đợt rét đậm, rét hại; 20 trận gió mạnh, sóng lớn trên biển,...
Còn thiếu sự chính xác
Có lẽ ai cũng có thể thấy rõ vai trò hết sức quan trọng của việc dự báo khí tượng thủy văn trong công tác ứng phó với bão lũ, thiên tai. Tuy nhiên, hiện nay, lĩnh vực này vẫn còn gặp rất nhiều hạn chế, từ công nghệ đến nguồn lực con người.
Một trong những vấn đề như vậy là việc thiếu hệ thống cảnh báo sớm hiện đại, liên thông và tiếp cận được người dân, nhất là vùng sâu, vùng xa. Bên cạnh đó, PGS.TS Phạm Thị Thanh Ngà cho biết, Việt Nam hiện thiếu nhân lực chất lượng cao, đặc biệt ở cấp địa phương trong công tác dự báo, quy hoạch rủi ro, ứng phó khẩn cấp; cũng như thiếu công cụ, công nghệ hiện đại trong theo dõi, mô phỏng, đánh giá rủi ro và thiệt hại do biến đổi khí hậu và thiên tai gây ra.
Cụ thể, công tác dự báo mưa hiện còn chưa chính xác; thiếu các trạm khí tượng, hải văn chuyên dùng tại các vị trí ven biển; chưa có công cụ, thiết bị hiện trường, kết nối với trung tâm chỉ đạo điều hành để chủ động các phương án ứng phó; ứng dụng công nghệ đánh giá thiệt hại do bão gây ra còn nhiều hạn chế. “Thực ra dự báo mưa là khó nhất, vì mưa không phải là biến trực tiếp mà là hệ quả của nhiều quá trình vật lý. Khi chúng tôi đánh giá tất cả các mô hình dự báo thì mô hình tốt nhất cũng chỉ chính xác được 60%”, PGS. TS Thanh Ngà cho biết.
Đối với việc cảnh báo lũ quét và sạt lở đất, nhiều hạn chế khác vẫn còn tồn tại như: bản đồ phân vùng nguy cơ tỉ lệ nhỏ, sai số lớn; mức độ cảnh báo rộng (cấp huyện), khó khăn khi áp dụng; chưa cảnh báo chính xác lượng mưa cũng như ngưỡng mưa sinh lũ quét; chưa có hệ thống công trình phòng chống lũ quét; mô hình dự báo đơn giản, tính chính xác chưa cao,... Không chỉ vậy, đối với tình trạng sạt lở bờ sông, bờ biển, “một số tiêu chuẩn còn bất cập, hạn chế, chưa đầy đủ; chưa có cơ chế, chính sách về áp dụng khoa học công nghệ mới cũng như huy động khối tư nhân ứng dụng khoa học công nghệ trong xây dựng các công trình phòng chống sạt lở bờ sông, bờ biển. Bên cạnh đó, cũng chưa có hệ thống theo dõi, giám sát sạt lở bờ sông, bờ biển tại các địa điểm thường xuyên xảy ra sạt lở”, PGS.TS Thanh Ngà cho biết tại tọa đàm “Khoa học cơ bản cho phát triển bền vững” do Viện Vật lý (Viện Hàn lâm KH&CN) tổ chức gần đây.
Về công nghệ dự báo nói chung, theo PGS.TS Thanh Ngà, mô hình số trị [sử dụng các phương trình toán học và công nghệ máy tính để mô phỏng các hệ thống phức tạp] hiện nay còn hạn chế về độ chính xác, đặc biệt với các hiện tượng cực đoan như bão, mưa lớn, lũ quét; hạ tầng công nghệ, đặc biệt là hệ thống tính toán hiệu năng cao (HPC), chưa đáp ứng được nhu cầu xử lý dữ liệu quy mô lớn và mô hình hóa các quá trình khí hậu phức tạp. “Chúng tôi muốn tăng độ phân giải lắm để chi tiết hóa, nhưng mà như thế thì chạy mất một ngày mới xong, thì lúc đấy không còn tính real-time (thời gian thực) để đưa ra bản tin dự báo nữa. Thế nên chúng tôi phải tối ưu hóa bằng cách giảm độ phân giải mô hình để có thể chạy kịp thời gian và đưa ra bản tin dự báo cho hôm sau”, PGS.TS Thanh Ngà chia sẻ về thực trạng hiện nay.
Điều đáng bàn là hiện cũng thiếu chuyên gia về công nghệ số, khoa học dữ liệu, mô hình khí hậu tiên tiến - một trong những trụ cột của công tác dự báo khí tượng thủy văn, thiếu các nhóm nghiên cứu mạnh về AI trong lĩnh vực khí tượng thủy văn và biến đổi khí hậu. Bên cạnh đó, sự kết nối liên ngành giữa công nghệ thông tin, tự động hóa và khí tượng thủy văn còn lỏng lẻo, dẫn đến hạn chế trong việc đẩy mạnh nghiên cứu ứng dụng liên ngành - theo nhận xét của PGS. TS Thanh Ngà.
Cần những giải pháp mới
“Trong những năm gần đây, có một xu hướng ngày càng tăng là thay thế các mô hình Dự báo thời tiết số (NWP) truyền thống bằng các mô hình học máy (ML) trong lĩnh vực dự báo thời tiết”, PGS.TS Thanh Ngà cho biết. Các mô hình này đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu để hiệu chỉnh, song hiện mới chỉ thử nghiệm ở mức nhỏ lẻ, do đó đã đến lúc phải phát triển một cách đồng bộ các ứng dụng AI trong thời tiết và khí hậu (bao gồm quan sát, dự báo, đồng hóa dữ liệu, mô hình số và hậu xử lý,... ) - PGS.TS Thanh Ngà nói.
Vì dự báo mưa rất khó như đã đề cập ở trên, PGS. TS Thanh Ngà cho biết, họ vẫn phải kết hợp cả mô hình động lực và mô hình thống kê. “Trong định hướng sắp tới, chúng tôi muốn phát triển ứng dụng AI. Việc ứng dụng AI để học và nhận biết quy luật, từ đó đưa ra bản đồ dự báo là một tiềm năng và định hướng rất lớn hiện nay. Ngành của chúng tôi là ngành mô phỏng các quá trình vật lý, với khối lượng dữ liệu rất lớn. Trên thế giới, dữ liệu đã có từ thế kỷ trước, còn ở Việt Nam, dữ liệu đầy đủ có từ khoảng năm 1960 trở lại đây, tại khoảng 150 trạm trên toàn quốc. Các mô hình cũng đã được chạy liên tục từ năm 1960 đến nay với dữ liệu từng giờ. Chúng tôi có tập dữ liệu không gian bốn chiều phù hợp để ứng dụng AI vào dự báo. Viện chúng tôi cũng đã thực hiện thử nghiệm và thậm chí đã đưa ra được các cảnh báo về lũ”, PGS. TS Thanh Ngà cho biết.
Bà đề xuất cần chuyển đổi số toàn diện, bao gồm: thử nghiệm công nghệ quan trắc hiện đại, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và áp dụng thuật toán khai thác dữ liệu để phát hiện xu hướng và đặc trưng ẩn; xây dựng nền tảng số toàn diện sử dụng công nghệ đám mây, AI và Big Data để tối ưu hóa hiệu quả nghiên cứu và dự báo; phát triển công nghệ chuyên sâu, ứng dụng mô hình dự báo số trị độ phân giải cao tích hợp AI và dữ liệu lớn trong dự báo, cảnh báo thiên tai và biến đổi khí hậu.
Song song với đó, cần xây dựng và vận hành hạ tầng công nghệ hiện đại: đầu tư nâng cấp hệ thống máy chủ HPC tích hợp GPU phục vụ ứng dụng AI; xây dựng phòng thí nghiệm chuyên ngành đạt chuẩn quốc tế; phát triển nền tảng số chung ngành nông nghiệp và môi trường, tích hợp với nền tảng dữ liệu quốc gia. Đồng thời, cần phát triển nguồn nhân lực KH&CN trình độ cao; liên kết nghiên cứu và chuyển giao công nghệ; cũng như hợp tác quốc tế trong nghiên cứu và đào tạo.
Cụ thể, theo PGS.TS Thanh Ngà, cần rà soát, điều chỉnh tổ chức và định hướng đào tạo, gắn kết đào tạo với nhiệm vụ nghiên cứu; đào tạo, bồi dưỡng cán bộ theo yêu cầu phát triển mới, tăng tỷ lệ tiến sĩ, thạc sĩ đào tạo trong và ngoài nước. Bên cạnh đó, cần phát triển mạng lưới chuyên gia đầu ngành và liên kết quốc tế, xây dựng nhóm nghiên cứu mạnh về khí tượng thủy văn, môi trường và biến đổi khí hậu; xây dựng và triển khai chính sách đãi ngộ phù hợp, tạo cơ hội phát triển cho các nhà khoa học trẻ.
“Và nếu như chúng ta làm được như thế thì chiến lược để cung cấp các dịch vụ thời tiết, dự báo khí hậu, biến đổi khí hậu sẽ rất bao trùm - từ các hiện tượng thời tiết nguy hiểm, cho đến việc sử dụng các nguồn đầu vào đa dạng: từ vệ tinh, hay máy bay không người lái, hay radar, để quan sát - nhằm đưa ra các thông tin. Chúng tôi gọi đó là ‘dịch vụ khí hậu’, để phục vụ không những là phòng chống thiên tai mà còn phục vụ cho phát triển năng lượng xanh, sức khỏe môi trường, cũng như các dự báo về các kịch bản biến đổi khí hậu trong tương lai”, PGS.TS Thanh Ngà cho biết.
Bài đăng KH&PT số 1346 (số 22/2025)