| Số TT | Nội dung | Ghi chú |
| | Chuyển đổi số trong dự báo khí tượng thủy văn với việc ứng dụng công nghệ 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data)… góp phần tự động hóa quan trắc, nâng cao độ chính xác và cảnh báo sớm thiên tai. Thứ trưởng Bộ Nông nghiệp và Môi trường Lê Công Thành nhấn mạnh, công tác dự báo và cảnh báo sớm chính là “tuyến phòng thủ” đầu tiên, giữ vai trò quyết định trong bảo vệ tính mạng người dân và tài sản và công nghệ chính là “chìa khóa” để nâng hiệu quả cảnh báo sớm. | |
| | “Những công nghệ như trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, công nghệ Viễn thám, mô hình dự báo số độ phân giải cao, mạng lưới cảm biến thông minh, hệ thống quan trắc tự động và các nền tảng phân tích dữ liệu thời gian thực đang tầng bước làm thay đổi cách thức dự vào và cảnh báo thiên tai trên thế giới cũng như ở nước ta. Nhận thức rõ vai trò KHCN Bộ NN&MT đang triển khai nhiều định hướng quan trọng nhằm hiện đại hóa ngành KTTV và nâng cao năng lực cảnh báo sớm thiên tai, trọng tâm là đẩy manh chuyển đổi số, xây dựng các cơ sở dữ liệu lớn, phát triển hệ thống dự báo số hiện đại, tăng cường kết nối và chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan quản lý, viện nghiên cứu, doanh nghiệp công nghệ và các tổ chức quốc tế” | Phát biểu Ông LÊ CÔNG THÀNH - Thứ trưởng Bộ Nông nghiệp và Môi trường |
| | Nhiều chuyên gia cho biết, hệ thống dự báo khí tượng thủy văn của Việt Nam thời gian qua đã đạt nhiều tiến bộ đáng kể. Các mô hình dự báo số trị (NWP) vận hành trên siêu máy tính cho phép cung cấp dữ liệu chi tiết đến lưới 3x3km, dự báo bão được thực hiện bằng tổ hợp nhiều mô hình toàn cầu và khu vực, kết hợp công nghệ đồng hóa dữ liệu. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo đang mang lại hiệu quả rõ rệt. Tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm thử nghiệm mà đã trở thành một “trợ lý số” hỗ trợ trực tiếp cho dự báo viên ở cả hai mảng: kỹ thuật chuyên môn và nghiệp vụ vận hành. Trong công tác nghiệp vụ, đặc biệt khi xảy ra thiên tai khẩn cấp như bão, áp thấp nhiệt đới, mưa lớn diện rộng, áp lực thời gian rất lớn, AI được sử dụng để hỗ trợ chuẩn hóa thuật ngữ chuyên môn, tự động rà soát lỗi chính tả, lỗi số liệu, định dạng bản tin; đồng thời giúp điều chỉnh văn phong theo hướng dễ hiểu hơn với người dân nhưng vẫn bảo đảm độ chính xác khoa học. Điều này giúp hạn chế sai sót kỹ thuật trước khi phát hành bản tin chính thức, nâng cao tính chuyên nghiệp và thống nhất của hệ thống thông tin. Về mặt kỹ thuật chuyên sâu, AI đang hỗ trợ lập trình và tự động hóa xử lý dữ liệu. Quan trọng hơn, AI hỗ trợ phân tích đồng thời hàng chục kịch bản từ các mô hình quốc tế khác nhau, đánh giá xác suất và đề xuất kịch bản có khả năng cao nhất để dự báo viên tham khảo khi ra quyết định. Trung tâm cũng đã ứng dụng AI trong nhận dạng các xoáy thuận nhiệt đới tương tự trong quá khứ để xây dựng kịch bản tác động, cũng như trong dự báo mưa cực ngắn (nowcasting) nhằm nâng cao khả năng cảnh báo sớm. | |
| | “ Nhìn chung là những gì mà Việt Nam đang làm trong dự báo, cảnh báo thiên tai thì thế giới đang áp dụng. Tuy nhiên các nước tiên tiến có 2 ưu điểm hơn mình, thứ nhất là họ chủ động về hệ thống máy tính lớn, xử lý dữ liệu lớn vì những thiết bị này rất đắt tiền, thứ hai là hệ thống quan trắc của họ được bố trí dày đặc và đồng bộ từ đó hỗ trợ công tác dự báo, cảnh báo tốt hơn”. | Phỏng vấn TS. NGUYỄN XUÂN HIỂN Phó Giám đốc Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia |
| | “ Hiện nay các xu thế công nghệ bao gồm các công nghệ trí tuệ nhân tạo và Big data, tuy nhiên có cái hạn chế của việc sử dụng công nghệ này đó là đòi hỏi dữ liệu lớn, trong lúc đó số lượng trạm quan trắc cũng như số liệu về khí tượng thủy văn của nước ta còn hạn chế sao với các tiêu chuẩn mà tổ chức khí tượng thế giới WMO yêu cầu” | Phỏng vấn TS. TRẦN VĂN TRÀ Phó Viện trưởng Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn, Môi trường và Biển |
| | Bài toán làm sao để có hệ thống dữ liệu đủ dày, theo thời gian thực làm đầu vào cho mô hình, trí tuệ nhân tạo đang từng bước được giải quyết bằng các công nghệ quan trắc tự động. Với các thiết bị IoT như trạm đo mưa tự động, cảm biến độ ẩm đất, trạm quan trắc mực nước được lắp dày đặc thì các thông tin sẽ đến dự báo viên để phân tích và xử lý. Bên cạnh đó, dữ liệu từ Radar và Vệ tinh cùng hệ thống mô hình phân tích giúp dự báo viên có thể phát hiện đưa ra những cảnh báo sớm hơn, tin cậy hơn mà thiên tai sẽ xảy ra ở khu vực cục thể tới từng khu vực nhỏ. Việc tích hợp radar-vệ tinh-IoT đã rút ngắn thời gian dự báo, cảnh báo, tăng khả năng phát hiện thiên tai cục bộ, giảm rủi ro thiệt hại nếu cảnh báo được truyền đạt kịp thời. | |
| | Dù có nhiều ưu việt về khả năng xử lý dữ liệu cực nhanh, phân tích khối lượng thông tin khổng lồ từ mô hình số, vệ tinh, radar; tối ưu hóa đầu ra mô hình; phát hiện mẫu hình thời tiết; hỗ trợ dự báo ngắn hạn; nhận diện nguy cơ thiên tai sớm… song theo các chuyên gia, AI hay các công nghệ mới không thể thay thế hoàn toàn vai trò của dự báo viên, mà sẽ là một cộng sự đặc biệt quan trọng. Chuyển đổi số giúp người làm dự báo giảm bớt áp lực chân tay để tập trung trí tuệ vào việc phân tích các hình thái thời tiết phức tạp do biến đổi khí hậu gây ra. Mục tiêu cuối cùng là bản tin đến tay người dân, đến các cấp chỉnh quyền phải nhanh hơn, chính xác hơn và chi tiết hơn. | |
| | Theo định hướng của Bộ Nông nghiệp và Môi trường, chuyển đổi số trong lĩnh vực khí tượng thủy văn sẽ được thúc đẩy thông qua xây dựng cơ sở dữ liệu lớn, hiện đại hóa hệ thống quan trắc, phát triển nền tảng cảnh báo sớm đa thiên tai và tăng cường chia sẻ dữ liệu. Một trong những yêu cầu then chốt được nhấn mạnh là đưa thông tin dự báo, cảnh báo đến người dân nhanh nhất, dễ tiếp cận nhất thông qua các nền tảng số, thiết bị di động và hệ thống truyền thông đa kênh. Trong thời gian tới, ngành khí tượng thủy văn xác định tiếp tục đẩy mạnh chuyển đổi số, làm chủ công nghệ dự báo hiện đại, nâng cao chất lượng dự báo cường độ bão, định lượng mưa và cảnh báo lũ; đồng thời phát triển hệ thống cảnh báo sớm theo hướng chi tiết đến từng địa phương, tăng cường kết nối dữ liệu thời gian thực, bảo đảm người dân tiếp cận thông tin nhanh chóng, kịp thời. | |
