Dự báo sớm - chìa khóa giảm thiệt hại do thiên tai

Từ đầu tháng 5/2025, Bắc Bộ mặc dù chưa vào giai đoạn cao điểm mùa mưa, nhưng đã xuất hiện nhiều hiện tượng thời tiết nguy hiểm như dông, lốc, sét, mưa cường suất lớn.

Trong đó, đợt mưa lớn giữa tháng 5 và từ đêm 22-26/5 vừa qua tại các địa phương như Lào Cai, Lai Châu, Bắc Kạn, Yên Bái, Quảng Ninh và Hà Tĩnh... gây thiệt hại nặng nề.

Riêng tại Hà Tĩnh, xuất hiện lượng mưa ghi nhận trong 1 giờ đồng hồ lên tới 172mm, chưa từng xuất hiện trong chuỗi số liệu quan trắc của cơ quan khí tượng-thủy văn.

Cùng kỳ tháng 5, trên lưu vực sông Ngàn Sâu, Ngàn Phố (Hà Tĩnh) xuất hiện 1 đợt lũ lớn nhất trong 30 năm qua. Điều này cũng cho thấy, thời tiết cực đoan ngày càng xảy ra nhiều hơn trong bối cảnh tác động của biến đổi khí hậu.

Mưa lớn trong thời gian ngắn không chỉ mang tính chất cục bộ mà có thể xuất hiện ở nhiều khu vực. Do mưa lớn, lại trên phạm vi hẹp, cho nên gây nhiều khó khăn cho công tác cảnh báo, dự báo, khó có thể dự báo xa toàn bộ thiên tai cho cả mùa.

Thực tế cho thấy, một hệ thống cảnh báo sớm hiệu quả sẽ tạo điều kiện cho người dân và chính quyền địa phương chủ động các biện pháp phòng ngừa và ứng phó. Cảnh báo sớm phải đi trước thiên tai một bước, không chỉ về mặt thời gian mà còn về độ chính xác, tính cụ thể và mức độ dễ hiểu, dễ tiếp cận với cộng đồng.

Chia sẻ về vấn đề này, Giám đốc Trung tâm dự báo Khí tượng-Thủy văn quốc gia Mai Văn Khiêm cho biết: “Một bước tiến quan trọng mà chúng tôi đã đạt được là triển khai hệ thống mô hình dự báo số trị phân giải cao WRF-ARW, được vận hành trên siêu máy tính CRAY hiện đại.

Với khả năng tính toán vượt trội, hệ thống này cho phép mô phỏng chi tiết trạng thái khí quyển trên toàn bộ lãnh thổ Việt Nam. Đồng thời, còn tích hợp kỹ thuật đồng hóa dữ liệu đa nguồn nhằm nâng cao độ chính xác và khả năng cập nhật tức thời của các trường dự báo”.

Chủ động ứng phó diễn biến bất thường của thiên tai

30/05/2025 07:15

Bên cạnh các mô hình vật lý truyền thống, ngành khí tượng-thủy văn cũng đang đẩy mạnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong bài toán dự báo cực ngắn.

Nhờ áp dụng công nghệ Học máy và xử lý ảnh thời gian thực đã tạo ra bản đồ mưa, cập nhật mỗi giờ 1 lần. Đây chính là nền tảng để triển khai các cảnh báo mưa dông, sạt lở đất và lũ quét đến cấp xã, với thời gian cảnh báo từ 1 đến 6 giờ trước khi thiên tai xảy ra.

Song song các mô hình dự báo, ngành khí tượng-thủy văn cũng đang phát triển hệ thống giám sát mưa, lũ, sạt lở đất và vận hành hồ chứa theo thời gian thực, tích hợp cảm biến thực địa với mô hình tính toán và hệ thống truyền dữ liệu tức thời. Hệ thống này đã bước đầu được thử nghiệm tại các lưu vực sông lớn như sông Hồng, sông Đà, sông Mã; góp phần hỗ trợ ra quyết định trong các tình huống điều hành thủy lợi và phòng, chống thiên tai khẩn cấp.

Theo dự báo, mùa mưa, bão năm nay, các khu vực Việt Bắc, Đồng bằng Bắc Bộ, Bắc-Trung Trung Bộ và Nam Bộ phổ biến có tổng lượng mưa cao hơn so với trung bình nhiều năm từ 15-30%, có nơi hơn 80 %.

Từ nay đến hết năm 2025 sẽ có khoảng 11-13 cơn bão, áp thấp nhiệt đới xuất hiện trên Biển Đông, trong đó khả năng có 5-6 cơn ảnh hưởng đất liền.

Mưa vừa, mưa to sẽ tập trung từ tháng 6 đến tháng 8. Mặc dù lượng mưa năm nay xấp xỉ trung bình nhiều năm, nhưng khả năng sẽ xảy ra những cơn mưa lớn cục bộ, vượt mức lịch sử.

Để chủ động phòng, chống thiên tai, Thứ trưởng Nông nghiệp và Môi trường Nguyễn Hoàng Hiệp cho rằng, Trung tâm dự báo Khí tượng-Thủy văn quốc gia cần cập nhật các bản tin theo đúng quy định. Cố gắng có bản tin dự báo ở độ chính xác cao, trước 3 tiếng, 6 tiếng.

Đồng thời, Cục Quản lý đê điều và Phòng, chống thiên tai cần nghiên cứu phương thức thông tin nhanh nhất để ra quyết định nhanh chóng, kịp thời phục vụ công tác phòng, chống.

Bên cạnh đó, cần phải đưa thông tin đến với người dân nhanh, rộng rãi nhất.

Theo Giám đốc Trung tâm dự báo Khí tượng-Thủy văn quốc gia, hiện trung tâm đang hướng tới mô hình cảnh báo đa nền tảng kết hợp ứng dụng di động, nền tảng web, tin nhắn SMS, mạng xã hội, truyền hình, loa phát thanh cơ sở… Đồng thời, đẩy mạnh cảnh báo theo vị trí, chi tiết đến từng địa phương, khu dân cư và sử dụng ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu, dễ tiếp cận.

Tuy nhiên, vấn đề lớn nhất hiện nay là sự thiếu đồng bộ trong mạng lưới quan trắc và xử lý dữ liệu. Nhiều vùng, đặc biệt là miền núi và trung du Bắc Bộ còn thiếu trạm đo mưa tự động hoặc thiết bị quan trắc; nguồn nhân lực công nghệ cao, đặc biệt là các chuyên gia AI, mô hình hóa, phân tích Big Data còn thiếu; kinh phí cho nghiên cứu và thử nghiệm công nghệ mới còn thấp; thiếu cơ chế khuyến khích, xã hội hóa và kết nối với các tổ chức khoa học, doanh nghiệp công nghệ trong và ngoài nước