Chuyển đổi số trong lĩnh vực khí tượng thủy văn nhằm cảnh báo sớm và cảnh báo đúng rủi ro thiên tai

Ngày nay, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học công nghệ trong những năm gần đây, ngành KTTV trên thế giới cũng có những sự đột phá mạnh mẽ trong việc ứng dụng các công nghệ hiện đại, các công nghệ của cuộc cách mạng 4.0, chuyển đổi số vào trong các khâu từ quan trắc, truyền tin, xử lý dữ liệu và dự báo cảnh báo tạo ra các sản phẩm có giá trị cao hơn cả về chất lượng lẫn đa dạng hóa các hình thức sản phẩm phục vụ công tác phòng chống giảm nhẹ rủi ro thiên tai và phát triển bền vững.

Chuyển đổi số đang là nhu cầu tất yếu của tất cả các quốc gia trên thế giới, tất cả các lĩnh vực trong đời sống của con người trong đó có lĩnh vực KTTV. Tuy nhiên việc thực hiện, ứng dụng chuyển đổi số của các quốc gia trên thế giới hiện nay không đồng đều có các mức độ khác nhau tùy vào mức độ phát triển và điều kiện của các quốc gia. Việc số hóa số liệu KTTV, những bước nền tảng của việc ứng dụng chuyển đổi số trong lĩnh vực KTTV đã được các nước phát triển thực hiện từ những năm giữa thế kỷ XX, song việc ứng dụng các công nghệ để thực sự tạo ra các sản phẩm số, các sản phẩm có tính năng vượt trội nhờ công nghệ số trong lĩnh vực KTTV thì chỉ mới được áp dụng từ những năm cuối thể kỷ XX, đầu thế kỷ XXI, cùng với sự ra đời của các khái niệm về IOT, big data, trí tuệ nhân tạo (AI)…

Đặc biệt việc cải thiện của các hệ thống siêu máy tính có hiệu năng tính toán cao xử lý được những bài toán phức tạp trong thời gian ngắn càng làm thúc đẩy việc ứng dụng các công nghệ chuyển đổi số trong lĩnh vực KTTV. Đơn cử như một quốc gia trong Hiệp hội khí tượng Châu Á như Hàn Quốc, năm 1999, Tổng cục Khí tượng Hàn Quốc (KMA) có hệ thống siêu máy tính đầu tiên có tốc độ tính toán 0.2 TFLOPS, đến thế thế hệ siêu máy tính thứ 3 ra đời năm 2010 của KMA, tốc độ tính toán đã lên 758 TFLOPS, và thế hệ thứ 5 ra đời năm 2021 có tốc độ tính toán 51 Pflops (51 000 TFLOPS), trong khi đó Tổng cục KTTV mặc dù có hệ thống siêu máy tính có tốc độ cao nhất Đông Nam Á cũng chỉ mới có 88 TFLOPS.

Trong những năm qua, Tổ chức Khí tượng Thế giới đã cùng với các quốc gia thành viên nỗ lực ứng dụng các công nghệ số, các công nghệ tiên tiến để cải thiện năng lực quan trắc thông qua các chương trình và hệ thống quan trắc như Hệ thống quan trắc khí hậu toàn cầu (GCOS), Hệ thống quan trắc khí quyển toàn cầu (GAW), Hệ thống quan trắc tích hợp WMO (WIGOS)… hay cải thiện các hệ thống truyền tin như hệ thống thông tin WMO (WIS) nhằm tăng hiệu quả và tốc độ truyền, chia sẻ các dữ liệu KTTV với mật độ và khối lượng dữ liệu ngày một lớn trong hệ thống các thành viên của WMO. Các nỗ lực này đang đóng góp không nhỏ trong việc tạo ra các lớp dữ liệu lớn, đa chiều, đa thông tin phục vụ tạo ra các sản phẩm dự báo có chất lượng cao hơn, đa dạng hơn.

Trong khi đó, để nâng cao chất lượng dự báo, cảnh báo KTTV, nhiều nước thế giới đã chuyển sang hướng sang tiếp cận liên ngành, trong đó ưu tiên ứng dụng những thành tựu đột phá trong công nghệ thông tin nói chung và trong lĩnh vực dữ liệu lớn, AI nói riêng. Với khả năng tập hợp thông tin tổng hợp đa dạng và kịp thời cho dự báo viên thông qua việc bổ sung các công cụ trong nghiệp vụ với tính chất trực quan, kịp thời dựa trên nền tảng dữ liệu lớn và hệ thống AI, các hệ thống này ngoài việc cho phép truy cập đa dạng các nguồn dữ liệu, còn cho phép đưa ra thông tin kịp thời cho các dự báo viên về những nguy cơ, hệ quả khác nhau trong công tác dự báo, cảnh báo KTTV, giảm thiểu việc bỏ sót quá trình giám sát dự báo.

Có thể kể đến như Chương trình Phát triển của Liên Hợp Quốc (UNDP) đã tạo ra một hệ thống cảnh báo sớm đa nguy cơ (MHEWS), áp dụng Big data, công nghệ Học máy ML và AI dựa trên dữ liệu do các nước cung cấp để hỗ trợ Georgia dự báo chính xác và cảnh báo sớm cho người dân, giúp giảm 30% thiệt hại nhân sự và tài chính. Hay tại Mỹ, Tập đoàn công nghệ đa quốc gia IBM đã phát triển Big Data, xử lý Dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, được xử lý bởi Operations Risk Insight (ORI), một nền tảng Big data áp dụng AI và ML để trực quan hóa và hỗ trợ quá trình ra quyết định, đưa ra tới 26 triệu dự báo hàng ngày.

Ở trong nước, Tổng cục KTTV cũng đã và đang thực hiện nghiên cứu, từng bước ứng dụng các công nghệ cao và chuyển đổi số trong hoạt động quan trắc, thu thập, lưu trữ thông tin, dữ liệu và dự báo, cảnh báo KTTV. Điển hình như việc xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu dùng chung (CDH), xây dựng hệ thống hỗ trợ dự báo SmartMET để tạo ra các bản tin dự báo điểm,...

Đặc biệt phải kể đến việc Trung tâm Dự báo KTTV quốc gia trực thuộc Tổng cục KTTV đã ứng dụng công nghệ WEB-GIS để tạo ra các bản tin cảnh báo cho Trung tâm hỗ trợ dự báo thời tiết nguy hiểm khu vực Đông Nam Á, hay việc thiết lập bổ sung các dự báo điểm và cho phép lựa chọn linh hoạt trên tảng web cho lãnh thổ nước Lào trong phạm vi của biên bản ghi nhớ giữa Việt Nam và Lào từ năm 2021 đến nay.

Chủ động ứng dụng AI trong dự báo, cảnh báo KTTV

Trong những năm qua, các đơn vị trực thuộc Tổng cục KTTV từ trung ương đến địa phương đã tích cực nghiên cứu và từng bước thực hiện ứng dụng AI để hỗ trợ dự báo, cảnh báo KTTV. Có thể kể đến một số nghiên cứu: Nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo để nhận dạng, hỗ trợ dự báo và cảnh báo một số hiện tượng khí tượng thủy văn nguy hiểm; Nghiên cứu xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong dự báo xoáy thuận nhiệt đới ở Biển Đông và ảnh hưởng đến Việt Nam hạn đến 3 ngày; Nghiên cứu đổi mới công nghệ dự báo sóng biển, nước dâng do bão thời hạn 24 giờ bằng kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn và học máy; Nghiên cứu ứng dụng công nghệ số mới để dự báo định lượng mưa hạn cực ngắn cho khu vực trung du, miền núi Việt Nam; Nghiên cứu xây dựng hệ thống giám sát, dự báo, cảnh báo ngập/triều đô thị dựa trên nền tảng AI tại Thành phố Hồ Chí Minh (triển khai thử nghiệm tại Thủ Đức); bước đầu nghiên cứu, ứng dụng AI phục vụ dự báo mặn và thí điểm cho Sóc Trăng…

Bên cạnh đó, Tổng cục KTTV cũng đã phối hợp với các Viện nghiên cứu, các trung tâm nghiên cứu toán, AI cập nhật, đưa vào các công cụ mới để tăng cường tính tự động hóa trong việc thiết lập các loại hình bản tin dự báo KTTV và đã bước đầu mang lại hiệu quả nhất định.

Những nghiên cứu về AI trong lĩnh vực KTTV sẽ mang lại những hiệu quả trong công tác quan trắc, truyền tin và phục vụ hiệu quả dự báo, cảnh báo KTTV cả về lượng và chất cũng như đa dạng hóa hình thức thông tin hướng đến từng đối tượng sử dụng. Đó có thể là: thay đổi phương thức quan trắc KTTV; mở rộng thời hạn dự báo thời tiết, cảnh báo sớm thiên tai KTTV; sự thay đổi về nội dung và hình thức bản tin, tập trung cung cấp các thông tin dự báo ở quy mô nhỏ hơn (cấp huyện, cấp xã) và thời gian dài hơn.

KTTV là một trong những ngành ứng dụng công nghệ thông tin lớn trong các hoạt động

Để hướng tới ứng dụng hiệu quả trí tuệ nhân tạo trong tương lai, ngành KTTV đã nỗ lực tận dụng mọi nguồn lực, nhân lực, công nghệ hiện có để có thể nâng cao hiệu quả công tác dự báo cảnh báo thiên tai có nguồn gốc KTTV nhằm giúp cho xã hội có thể chủ động tiếp cận thông tin phục vụ phòng, tránh và giảm nhẹ thiệt hại do thiên tai góp phần phục vụ phát triển bền vững.

Tạp chí KTTV