Để nâng cao chất lượng dự báo, cảnh báo KTTV, nhiều nước trên thế giới đã chuyển sang hướng 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, trí tuệ nhân tạo (AI) nói riêng. Bởi 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 các “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, 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 (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.
Trong những năm qua, việc ứng dụng AI để nhận dạng, hỗ trợ dự báo và dự báo, cảnh báo các hiện tượng khí tượng, thủy văn, hải văn nguy hiểm như cảnh báo dông cực ngắn, nhận dạng bão, áp thấp nhiệt đới hoạt động trên Biển Đông, mưa lớn diện rộng, không khí lạnh, dự báo dị thường dòng chảy thủy văn, dự báo nước biển dâng, sóng lớn,... cũng được các đơn vị trực thuộc Tổng cục KTTV nghiên cứu thực hiện. Một trong những nghiên cứu được công bố ở quốc tế có tính thực tiễn cao đó là đề xuất một phương pháp nâng cao năng lực dự báo mưa, lũ của một cặp mô hình KTTV bằng cách tạo ra lượng mưa tổ hợp kết hợp với lượng mưa dự báo dựa trên ra đa và sai số không gian của lượng mưa dự báo.
Tại các đơn vị dự báo thuộc hệ thống dự báo, cảnh báo KTTV quốc gia cũng đã có những nghiên cứu bước đầu về ứng dụng công nghệ AI trong việc thu thập dữ liệu phục vụ dự báo thời tiết, dự báo mặn như Đài KTTV khu vực Trung Trung Bộ và Đài KTTV khu vực Nam Bộ... để nâng cao chất lượng, hiệu quả phục vụ.
Để có thể thực hiện tốt các bài toán dự báo, cảnh báo KTTV, việc sử dụng các siêu máy tính với tốc độ tính toán lớn và nhanh cũng là thành phần quan trọng không thể thiếu trong việc ứng dụng công nghệ cao và chuyển đổi số. Trước đây, Tổng cục KTTV sử dụng các máy tính bó song song còn một số hạn chế, thì nay đã được thay bằng hệ thống siêu máy tính CrayXC40 - hệ thống tính toán dành cho bài toán dự báo khí tượng mạnh trong khu vực Đông Nam Á. Hệ thống này được đánh giá tương đương với hệ thống CrayXC40 của Cơ quan khí tượng Singapore.
Hệ thống CrayXC40 của Việt Nam được trang bị 56 máy chủ tính toán với trên 2.100 bộ vi xử lý, cho phép đạt năng lực tính toán đạt xấp xỉ 80TFLOPS và thực hiện bài toán dự báo thời tiết ở quy mô 2-3 km cho toàn bộ lãnh thổ Việt Nam và Biển Đông, dự báo 3 ngày trong thời gian 30-40 phút. Với hệ thống siêu máy tính này, ngành KTTV đã và đang thực hiện đồng hóa số liệu, tích hợp toàn bộ các hệ thống quan trắc thời gian thực, bao gồm vệ tinh, radar, quan trắc bề mặt, đo mưa tự động,... trên cơ sở đó đưa ra các tính toán, phân tích dự báo các hiện tượng thời tiết cực đoan trong tương lai, từ ngày, tuần đến tháng.
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 được tính tự động hóa, số hóa trong việc thiết lập các loại hình bản tin dự báo KTTV và đã bước đầu mang lại hiệu quả nhất định.
Nhờ ứng dụng kịp thời và hiệu quả các thành tựu tiến bộ khoa học, công tác dự báo, cảnh báo của Ngành KTTV đã có những chuyển biến rõ rệt cả về lượng và chất cũng như đa dạng hóa hình thức thông tin hướng đến từng đối tượng sử dụng. Cụ thể như: Mở rộng thời hạn dự báo thời tiết, cảnh báo sớm thiên tai tới 10 ngày; nội dung và hình thức bản tin đã có nhiều thay đổi, tập trung cung cấp các thông tin dự báo ở quy mô nhỏ hơn (cấp huyện, cấp xã) và thời gian dài hơn. Dự báo, cảnh báo các thiên tai KTTV nguy hiểm cũng có nhiều cải tiến như mưa lớn diện rộng đã được cảnh báo trước 2-3 ngày với độ tin cậy khoảng 75%; đối với mưa lớn cục bộ hoặc mưa lớn trong cơn dông, cảnh báo trước từ 30 phút đến 3 giờ; dự báo, cảnh báo rét đậm, rét hại gây ra bởi không khí lạnh trước 2-3 ngày với độ tin cậy 80-90%; dự báo, cảnh báo các đợt nắng nóng diện rộng trước từ 2-3 ngày với độ tin cậy từ 70-80%, thời điểm kết thúc các đợt nắng nóng diện rộng chính xác từ 80-90%;...
Có thể thấy, thời gian qua, việc ứng dụng chuyển đổi số và công nghệ 4.0 ở Tổng cục KTTV đã có nhiều thành tựu và đạt được những kết quả tích cực. Các bản tin dự báo, cảnh báo KTTV có độ tin cậy cao hơn, thời gian dự báo dài hơn giúp người dân, các tổ chức và các lĩnh vực khác chủ động hơn trong việc đưa ra quyết định các hoạt động ứng phó với thời tiết, thiên tai, giảm thiểu thiệt hại. Tuy nhiên, để đảm bảo công tác dự báo, cảnh báo KTTV hoạt động đồng bộ, hiệu lực, hiệu quả trên phạm vi cả nước trong bối cảnh ứng dụng các công nghệ mới, tiên tiến, việc điều chỉnh, thay đổi từ tư duy quản lý đến phương thức điều hành, tổ chức thực hiện hoạt động dự báo, cảnh báo KTTV là vô cùng cần thiết.
Thứ nhất, thay đổi tư duy trong công tác quản lý và vận hành từ thực hiện quan trắc, thu thập, xử lý, quản lý các nguồn thông tin, dữ liệu phục vụ dự báo, cảnh báo đến thực hiện các quy trình, quy định chuyên môn về dự báo, cảnh báo KTTV đảm bảo các sản phẩm dự báo, cảnh báo KTTV phải đáp ứng được yêu cầu ngày càng cao của xã hội, hướng tới phục vụ đa mục đích, nhiều đối tượng, nhiều ngành nghề khác nhau; được truyền tải tới người sử dụng với thời gian nhanh nhất, đơn giản và dễ hiểu nhất và có thể truyền tải được nhiều thông tin cần thiết nhất, trực tiếp đến từng đối tượng sử dụng.
Thứ hai, thay đổi về phương thức quản lý, điều hành, trong đó việc hoàn thiện cơ chế, quy trình, quy định pháp lý về dự báo, cảnh báo KTTV là yếu tố cốt lõi của vấn đề, các quy định phải điều chỉnh theo hướng “mở” nhưng vẫn phải thực hiện theo nguyên tắc chung, không chỉ là tạo hành lang pháp lý mà còn là lá chắn bảo vệ hoạt động dự báo, cảnh báo KTTV trên môi trường số cho tất cả các đơn vị tham gia thực hiện dự báo, cảnh báo KTTV. Đồng thời phải xây dựng được các công cụ hỗ trợ, các phần mềm quản lý trên nền tảng số cho các cán bộ quản lý, chuyển đổi phương thức quản lý sang quản lý tự động, quản lý tập trung và đẩy mạnh nền hành chính công nghệ số về dự báo, cảnh báo KTTV để nâng cao năng lực cạnh tranh trong hoạt động dự báo, cảnh báo KTTV.
Cuối cùng, thay đổi về việc tổ chức thực hiện, trong đó đội ngũ cán bộ thực hiện công tác quản lý nhà nước về dự báo, cảnh báo KTTV cần phải có tư duy mới và tầm nhìn thời đại; từng bước thay đổi thói quen công việc hàng ngày của các cơ quan, đơn vị và nhất là các cấp quản lý về hoạt động dự báo, cảnh báo KTTV bằng ứng dụng, sử dụng công nghệ thông tin.
Tổng cục Khí tượng Thủy văn
.png)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)