AI và viễn thám nâng năng lực dự báo hạn hán

Khô hạn kéo dài sẽ làm suy giảm nguồn nước. Ảnh: Quang Nguyễn

Trước diễn biến ngày càng phức tạp của hạn hán, việc ứng dụng ảnh viễn thám, trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn đang mở ra hướng tiếp cận mới, giúp chuyển từ ứng phó bị động sang quản lý rủi ro hạn hán chủ động, khoa học và kịp thời hơn.

Những đợt hạn hán nghiêm trọng trong các giai đoạn 2014-2016, 2019-2020 cùng dự báo tác động của El Niño trong giai đoạn 2026-2027 cho thấy Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng rõ rệt của tình trạng thiếu nước, suy giảm mực nước sông, hồ chứa và xâm nhập mặn.

Hạn hán không chỉ gây khó khăn cho sinh hoạt mà còn ảnh hưởng lớn đến sản xuất nông nghiệp, nhất là tại những khu vực thường xuyên thiếu nước như Nam Trung Bộ, Tây Nguyên và Đồng bằng sông Cửu Long.

Tùy theo biểu hiện và mức độ tác động, hạn hán được phân thành hạn khí tượng, hạn thủy văn, hạn nông nghiệp và hạn kinh tế - xã hội. Trong đó, hạn thủy văn và hạn nông nghiệp thường tác động trực tiếp đến việc điều tiết hồ chứa, sản xuất mùa vụ và đời sống người dân.

Theo ông Hoàng Đức Cường, Phó Cục trưởng Cục Khí tượng Thủy văn, mức độ tác động thực tế của hạn hán không chỉ phụ thuộc vào cường độ El Niño mà còn liên quan đến thời gian duy trì, trạng thái nguồn nước đầu mùa khô, khả năng tích nước và điều tiết hồ chứa, dòng chảy trên các lưu vực sông cũng như năng lực ứng phó của từng khu vực.

Vì vậy, thông tin dự báo cần được cập nhật thường xuyên để phục vụ xây dựng phương án ứng phó từ sớm, chủ động và sát với tình hình thực tế.

Yêu cầu đặt ra hiện nay là chuyển mạnh từ cách tiếp cận “quản lý thiên tai” sang “quản lý rủi ro thiên tai”, thông qua giám sát, dự báo, cảnh báo và hỗ trợ ra quyết định.

Trên cơ sở đánh giá khả năng nguồn nước, các cơ quan chuyên môn có thể tính toán diện tích gieo trồng phù hợp, điều chỉnh lịch thời vụ, lựa chọn cơ cấu cây trồng và xây dựng phương án cấp nước, vận hành hồ chứa. Đây là cơ sở quan trọng giúp các địa phương chủ động chỉ đạo sản xuất, hạn chế thiệt hại do hạn hán và thiếu nước.

Điểm đáng chú ý trong hướng tiếp cận hiện nay là sự kết hợp nhiều nguồn dữ liệu và công nghệ, từ mô hình khí hậu toàn cầu, mô hình khí hậu khu vực, dữ liệu mưa toàn cầu đến ảnh viễn thám của các tổ chức quốc tế như ESA, NASA, JAXA, NOAA.

Bên cạnh đó, các chỉ số như SPI, PDSI, NDVI cũng được sử dụng để theo dõi, đánh giá diễn biến và mức độ hạn hán.

Một trong những công cụ quan trọng là hệ thống đánh giá cực hạn thủy văn vùng RHEAS, do Phòng thí nghiệm Sức đẩy Phản lực của NASA (Mỹ) phát triển và được Trung tâm Phòng tránh rủi ro thiên tai châu Á chuyển giao cho Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam.

Trên nền tảng này, nhiều chỉ số và thông số liên quan đến hạn hán được khai thác, như chỉ số hạn tổng hợp, mưa chuẩn hóa, dòng chảy chuẩn hóa; độ thiếu hụt ẩm đất, mức độ nghiêm trọng của hạn, độ ẩm vùng rễ; dòng chảy mặt, dòng chảy ngầm; bốc thoát hơi tiềm năng, lượng mưa, độ ẩm tương đối và nhiệt độ bề mặt.

Những nguồn dữ liệu này cho phép xây dựng bản đồ hạn hán, bản tin dự báo hạn theo tháng, hệ thống kiểm kê và dự báo nguồn nước, hệ thống giám sát hồ chứa bằng ảnh vệ tinh cũng như các công cụ hỗ trợ vận hành hồ chứa.

Thay vì phụ thuộc chủ yếu vào quan trắc thủ công hoặc báo cáo định kỳ, cơ quan quản lý có thể theo dõi diễn biến nguồn nước gần với thời gian thực, qua đó đưa ra quyết định sớm và sát thực tế hơn.

Đối với sản xuất nông nghiệp, các hệ thống hỗ trợ ra quyết định có thể cung cấp thông tin về khả năng nguồn nước, dự báo năng suất cây trồng, diện tích có thể gieo trồng và mức độ rủi ro hạn hán theo từng khu vực.

Ở góc độ quản lý hồ chứa, ảnh vệ tinh giúp giám sát biến động dung tích, mực nước, hỗ trợ đánh giá khả năng cấp nước cho khu vực hạ du.

Khi kết hợp với các mô hình dự báo thời tiết, dự báo mùa ngắn hạn và dự báo mùa, hệ thống có thể cung cấp nhiều kịch bản vận hành linh hoạt hơn, vừa bảo đảm nguồn nước cho sinh hoạt và sản xuất, vừa góp phần giảm rủi ro trong điều kiện thời tiết cực đoan.

Tuy nhiên, dù tiềm năng ứng dụng lớn, việc giám sát và dự báo hạn hán bằng công nghệ số vẫn đối mặt với không ít thách thức.

Nhiều công cụ, hệ thống và thiết bị hiện được phát triển riêng lẻ, chưa được tích hợp đồng bộ và phần lớn vẫn đang ở quy mô thí điểm. Cơ sở dữ liệu phục vụ quản lý nguồn nước, thiên tai, sản xuất nông nghiệp và vận hành hồ chứa còn phân tán, chưa hình thành được nền tảng dùng chung đủ mạnh.

Khi triển khai trên quy mô vùng hoặc quốc gia, lượng dữ liệu trao đổi theo thời gian thực sẽ rất lớn, trong khi hạ tầng mạng, năng lực lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu lớn còn hạn chế. Bên cạnh đó, nguồn nhân lực về công nghệ thông tin, quản trị mạng, phân tích dữ liệu và vận hành các mô hình dự báo chưa đáp ứng đầy đủ yêu cầu thực tiễn.

Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Hà Hải Dương, Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam, cần xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định về kiểm kê nguồn nước và dự báo năng suất cây trồng trên các lưu vực sông chính; hình thành cơ sở dữ liệu về nguồn nước sẵn có phục vụ cấp nước cộng đồng; đồng thời xây dựng cơ sở dữ liệu về định hướng chuyển đổi cơ cấu cây trồng phù hợp với điều kiện nguồn nước.

Cùng với đó, cần xây dựng cơ sở dữ liệu và bản đồ số về rủi ro an ninh nguồn nước, an toàn hồ đập; hoàn thiện hệ thống bản đồ rủi ro thiên tai và hệ thống cảnh báo sớm.

Các vùng cần ưu tiên gồm Đồng bằng sông Cửu Long, Nam Trung Bộ, Tây Nguyên và miền núi phía Bắc - những khu vực có mức độ nhạy cảm cao trước hạn hán, thiếu nước, xâm nhập mặn và biến động khí hậu.

Về lâu dài, giám sát và dự báo nguồn nước không chỉ phục vụ ứng phó với hạn hán mà còn trở thành nền tảng quan trọng cho quản lý tài nguyên nước, quy hoạch sản xuất nông nghiệp, bảo đảm an toàn hồ đập và chủ động thích ứng với biến đổi khí hậu.