Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo, cảnh báo thiên tai

Thiên tai trên thế giới cũng như tại Việt Nam đang có xu hướng gia tăng cả về tần suất, cường độ và mức độ cực đoan dưới tác động ngày càng rõ nét của biến đổi khí hậu. Các hiện tượng thời tiết nguy hiểm như bão mạnh, mưa lớn cục bộ, lũ quét, sạt lở đất, hạn hán và xâm nhập mặn xảy ra ngày càng thường xuyên, gây thiệt hại nghiêm trọng đối với đời sống người dân và sự phát triển kinh tế - xã hội.

Theo TS Nguyễn Xuân Hiển - Phó Giám đốc Trung tâm Dự báo KTTV 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.

Ông cho biết ngành khí tượng thủy văn đang đẩy mạnh ứng dụng nhiều công nghệ mới nhằm nâng cao năng lực dự báo. Nổi bật là việc tích hợp AI vào dự báo bão và thời tiết nguy hiểm, giúp cải thiện độ chính xác dự báo cường độ bão từ 10 - 20% trong ngắn hạn, đồng thời cho phép nhận dạng tự động vị trí và cường độ bão từ dữ liệu vệ tinh với độ chính xác trên 90%. Các hệ thống cảnh báo dông, lốc, mưa lớn cực ngắn cũng đang được phát triển dựa trên dữ liệu đa nguồn như radar, vệ tinh, định vị sét và trạm đo tự động, cho phép đưa ra cảnh báo sớm từ 30 phút đến vài giờ.

Bên cạnh đó, các nền tảng giám sát và cảnh báo lũ quét, sạt lở đất theo thời gian thực, chi tiết đến cấp xã, đang dần được triển khai. Các mô hình thủy văn – thủy lực hiện đại cũng hỗ trợ dự báo lũ và xâm nhập mặn trên từng lưu vực sông.

Dù đạt nhiều tiến bộ, công tác dự báo vẫn đối mặt với không ít thách thức. Theo TS Nguyễn Xuân Hiển, độ chính xác dự báo mưa lớn hiện còn thấp, đặc biệt với các ngưỡng nguy hiểm. Sai số dự báo quỹ đạo và cường độ bão vẫn ở mức đáng kể và chưa cải thiện rõ rệt trong nhiều năm. Hệ thống quan trắc còn thiếu đồng bộ, dữ liệu chưa liên thông và còn thiếu các bộ dữ liệu nền quan trọng như địa chất, địa hình theo thời gian thực. Điều này khiến việc cảnh báo chi tiết lũ quét, sạt lở đất đến từng khu vực cụ thể vẫn rất khó khăn. Ngoài ra, hạn chế về nguồn nhân lực chất lượng cao, cơ chế tài chính và chính sách khuyến khích nghiên cứu, thử nghiệm công nghệ mới cũng là những điểm nghẽn trong quá trình hiện đại hóa ngành.

Trong thời gian tới, ngành khí tượng thủy văn định hướng tập trung vào bốn trụ cột chính: làm chủ công nghệ lõi (đặc biệt là AI và mô hình dự báo tổ hợp), phát triển hệ thống quan trắc thông minh thời gian thực, tăng cường năng lực xử lý dữ liệu lớn và nâng cao hiệu quả truyền tải thông tin cảnh báo đến người dân.

Mục tiêu cụ thể là giảm sai số dự báo cường độ bão xuống dưới 7 m/s trong hạn 1 - 3 ngày, nâng tỷ lệ dự báo mưa đạt trên 60% với các ngưỡng quan trọng, đồng thời phát triển các mô hình AI có khả năng dự báo lũ và nhận diện sớm các hiện tượng thời tiết nguy hiểm trước 2 - 5 ngày.

Theo các chuyên gia, trong bối cảnh thiên tai ngày càng vượt khỏi các quy luật truyền thống, công nghệ - đặc biệt là AI và dữ liệu lớn, sẽ đóng vai trò then chốt. Tuy nhiên, điều kiện tiên quyết để các công nghệ này phát huy hiệu quả vẫn là hoàn thiện hạ tầng dữ liệu, hệ thống quan trắc và cơ chế chính sách.Việc ứng dụng AI không thay thế vai trò của dự báo viên, mà giúp giảm bớt các thao tác lặp lại và lỗi kỹ thuật nhỏ, để đội ngũ chuyên gia tập trung trí tuệ vào phân tích các tình huống khí tượng thủy văn nguy hiểm và phức tạp, nâng cao chất lượng dự báo và cảnh báo phục vụ cộng đồng.