Hệ thống dự báo sớm giúp “nhìn trước” đỉnh lũ từ 5-10 giờ
Chiều 25/11, Báo Nông nghiệp và Môi trường phối hợp với Cục Quản lý đê điều và Phòng, chống thiên tai (Bộ Nông nghiệp và Môi trường), Quỹ Cộng đồng Phòng, tránh thiên tai (QPT) và Sở Nông nghiệp và Môi trường Bắc Ninh tổ chức Diễn đàn “Ứng dụng khoa học, công nghệ trong dự báo và cảnh báo sớm thiên tai”.
Diễn đàn “Ứng dụng khoa học, công nghệ trong dự báo và cảnh báo sớm thiên tai”. Ảnh: Bá Thắng.
Theo thống kê, giai đoạn 2006-2025, thiên tai làm 314 người chết và mất tích mỗi năm, thiệt hại kinh tế tương đương 1-1,5% GDP. Năm 2025, mưa lớn cực đoan gây lũ vượt lịch sử trên hơn 13 tuyến sông và ngập lụt nghiêm trọng tại nhiều đô thị từ Bắc Bộ đến Tây Nguyên, tạo nên tình trạng “bão chồng bão, lũ chồng lũ”.
Trong bối cảnh đó, TS. Cao Đức Phát, nguyên Bộ trưởng Bộ NN-PTNT, Chủ tịch Hội đồng quản lý Quỹ Cộng đồng Phòng, tránh thiên tai, nhấn mạnh, trong ứng phó thiên tai, công tác giám sát, theo dõi, dự báo và cảnh báo sớm đóng vai trò then chốt. Sự phát triển mạnh mẽ của khoa học công nghệ, nhất là công nghệ số và trí tuệ nhân tạo, đang mở ra cơ hội mới để nâng cao hiệu quả dự báo. Ngoài dữ liệu vệ tinh, nhiều thiết bị tự động đo mưa, radar, cảm biến đo nhiệt độ, gió, mực nước, lưu tốc hay dịch chuyển đất đá đang được triển khai, cho phép tích hợp thông tin nhanh hơn, mô phỏng chính xác hơn theo từng địa bàn và truyền tải kịp thời đến người dân.
TS. Cao Đức Phát phát biểu tại Diễn đàn. Ảnh: Bá Thắng.
Theo TS. Hà Ngọc Tuấn, đại diện Liên danh Kyushu - WeatherPlus, hệ thống hỗ trợ vận hành hồ chứa HNT, phát triển cùng Kyushu Electric Power Co., Inc. (Nhật Bản), cho phép dự báo mưa, dòng chảy và mô phỏng xả lũ theo thời gian thực. Hệ thống cung cấp cho nhà vận hành 5-10 giờ “thời gian vàng” để bảo vệ công trình và sơ tán dân trong các trận lũ cực đoan.
HNT là một trong những nền tảng hiếm hoi tại Việt Nam ứng dụng đồng bộ AI, Big Data, mô hình số trị và tính toán thời gian thực trong điều hành hồ chứa. Dữ liệu được thu từ hơn 700 trạm quan trắc mưa, lưu lượng, mực nước, truyền về liên tục qua mạng viễn thông. Trên cơ sở này, các mô hình dự báo mưa định lượng, thủy văn - thủy lực và tính toán đơn hồ, liên hồ được “ghép” thành bộ não số, phân tích và hiển thị thời gian thực, giúp nhà vận hành nhìn trước nhiều kịch bản lũ để ra quyết định nhanh khi dòng chảy biến động.
Điểm khác biệt của HNT là biến mưa thành thông tin vận hành từ dự báo lưu lượng vào hồ, kịch bản xả lũ đến mực nước hồ và tác động xuống hạ du. Trong bão Wipha, bản tin HNT gửi cho thủy điện Hủa Na trước đỉnh lũ khoảng 30 tiếng, xây dựng kịch bản đỉnh lũ 7.300 m3/s, giúp vận hành tối ưu dung tích hồ, bảo đảm an toàn công trình và hạ du. Tình huống tương tự xảy ra tại thủy điện Bái Thượng trong bão Kajiki khi dự báo HNT giúp xác định mực nước không vượt ngưỡng nguy hiểm, nhờ đó nhà máy vận hành an toàn.
TS. Hà Ngọc Tuấn giới thiệu về hệ thống hỗ trợ vận hành hồ chứa HNT. Ảnh: Bá Thắng.
TS.Tuấn phân tích trận lũ trên sông Ba Hạ khi lượng mưa trung bình 250-300 mm trên lưu vực khoảng 11.000 km2, tương đương 2,85-2,87 tỷ m3 nước, gần gấp đôi dung tích các hồ lớn như Thác Bà hay Bản Vẽ. Mô phỏng HNT cho thấy nếu vận hành theo khuyến nghị, hồ giữ mực nước an toàn, giảm sốc lũ hạ du. Thực tế sau đó chứng minh dự báo bám sát diễn biến, giúp nhà máy chủ động xả lũ, vừa bảo vệ công trình vừa giảm áp lực cho vùng hạ du.
Chuyên gia nhấn mạnh, hạn chế của các mô hình dự báo là mô hình toàn cầu và khu vực còn sai số khoảng 15%, với xu hướng dự báo quá cao hoặc thấp so thực tế. Tuy nhiên, thông tin tổng thể vẫn cho thấy rõ sự kiện cực đoan, đủ để chuẩn bị ứng phó.
Giá trị lớn nhất của HNT là chuyển các con số mưa từ lưu lượng thành cảnh báo và hành động cụ thể. Phân tích sông Ba Hạ cho thấy, từ lúc mưa rơi đến đỉnh lũ tại hạ du mất trung bình 9-10 giờ, tức vẫn có khoảng 5 giờ “thời gian vàng” để sơ tán dân. Cảnh báo có thể cụ thể như người già, trẻ em chuẩn bị sơ tán khi mực nước tiệm cận ngưỡng A; toàn bộ dân cư bắt buộc sơ tán trước ngưỡng B. Với dữ liệu mưa, cơ quan phòng chống thiên tai có thể dự đoán ngập tại từng thôn, bản mà không cần mô hình số phức tạp.
Cảnh báo sớm sạt lở, ngập lụt tại những khu vực trọng yếu
Chia sẻ về giải pháp phát hiện sạt lở và xây dựng khu dân cư an toàn dựa trên dữ liệu địa chất, công nghệ học máy và cảnh báo thời gian thực, GS.TS. Đỗ Minh Đức (Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội) cho biết, mô hình đã được thử nghiệm tại thị trấn Mù Cang Chải, nơi thường xuyên xảy ra sạt lở đất và lũ bùn đá. Khảo sát cho thấy nhiều điểm trượt lớn xuất hiện gần khu dân cư, trong đó có những vị trí bị đào cắt mái dốc khi xây dựng nhà cửa, gây mất ổn định địa hình và làm nghẽn dòng chảy.
GS.TS. Đỗ Minh Đức phát biểu tại Diễn đàn. Ảnh: Bá Thắng.
Từ thực trạng này, nhóm nghiên cứu xây dựng bộ tiêu chí đánh giá nguy cơ, lập danh sách hộ dân nằm trong vùng rủi ro và đề xuất mô hình khu dân cư an toàn dựa trên ba nguyên tắc: tuân thủ quy định về đất đai - xây dựng, chủ động phòng ngừa và không để xảy ra thiệt hại về người. Bản đồ phân vùng nguy cơ được xây dựng bằng mô hình học máy Random Forest, cho phép nhận diện khu vực dễ xảy ra sạt lở với độ chi tiết cao.
Một điểm nhấn của giải pháp là ứng dụng “Sạt lở Việt Nam”, tích hợp bản đồ mưa, bản đồ nguy cơ và cảnh báo theo giờ. Thiết bị đo mưa và còi cảnh báo đã được lắp đặt tại nhiều điểm trong khu dân cư để hỗ trợ sơ tán kịp thời. GS.TS. Đỗ Minh Đức nhấn mạnh ba bài học then chốt. Đó là phát hiện sớm - cảnh báo sớm - hành động sớm; đúng người - đúng việc - đúng thời điểm; và ba cấp độ thông tin từ tiếp nhận đến chuyển thành hành động. Đây được xem là nền tảng để địa phương chủ động hơn trước các hiện tượng cực đoan.
Ông Lê Viết Xê khẳng định những giải pháp giám sát tự động sẽ đóng vai trò quan trọng trong dự báo, xây dựng kịch bản ứng phó và giảm thiểu thiệt hại do ngập lụt. Ảnh: Bá Thắng.
Trong bối cảnh yêu cầu cảnh báo sớm ngày càng cấp bách, ông Lê Viết Xê, Phó Giám đốc Công ty WATEC, cho biết hệ thống giám sát ngập lụt tự động VFASS đã được nghiên cứu và triển khai. Thiết bị sử dụng cảm biến radar đo độ sâu ngập, truyền dữ liệu liên tục qua mạng 3G/4G, vận hành bằng năng lượng mặt trời và tự động phát cảnh báo khi mực nước vượt ngưỡng.
Dữ liệu được xử lý trên nền tảng điện toán đám mây, cho phép quản lý tập trung và chia sẻ với chính quyền và người dân qua web và ứng dụng di động. VFASS có thể kết nối với trạm đo mưa, đo mực nước và tháp cảnh báo lũ để phát cảnh báo đa kênh theo thời gian thực. Đến nay, hệ thống đã được triển khai với khoảng 140 tháp báo lũ và trạm giám sát trên cả nước, đồng thời bắt đầu xuất khẩu ra nước ngoài. Ông Xê khẳng định những giải pháp giám sát tự động sẽ đóng vai trò quan trọng trong dự báo, xây dựng kịch bản ứng phó và giảm thiểu thiệt hại do ngập lụt.
Trong 17 năm qua, Quỹ Cộng đồng Phòng, tránh thiên tai đã huy động nguồn lực xã hội để lắp đặt gần 1.000 trạm đo mưa và cảnh báo lũ tự động; hiện tiếp tục phối hợp hỗ trợ thiết bị đo mặn, cảnh báo sạt lở, xây dựng hệ thống cảnh báo số và đội xung kích phòng chống thiên tai ở cơ sở.
Trong công tác cảnh báo sớm, từ năm 2016 đến 2025, Quỹ đã tài trợ lắp đặt trạm đo mưa, tháp cảnh báo lũ, hệ thống cảnh báo sạt lở đất tại nhiều địa phương, góp phần nâng cao khả năng ứng phó của cộng đồng và chính quyền.
