Lời giải công nghệ cho bài toán an ninh nước hạ nguồn

Trong bối cảnh đó, khoa học, công nghệ và chuyển đổi số là chìa khóa để nâng cao năng lực giám sát, dự báo, cảnh báo và từng bước chuyển đổi phương thức điều hành theo hướng dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Nỗi lo hiển hiện nơi hạ lưu trước những biến động khó lường

Chia sẻ tại hội thảo “Truyền thông, nâng cao nhận thức về khai thác bền vững và bảo vệ môi trường nước xuyên biên giới”, ThS. Nguyễn Tiến Quang, giảng viên Khoa Khí tượng Thủy văn, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, cho biết Việt Nam nằm ở hạ lưu của nhiều lưu vực sông xuyên biên giới, trong khi khoảng 60% tổng lượng nước mặt của Việt Nam được hình thành từ ngoài lãnh thổ. Sự phụ thuộc lớn vào nguồn nước từ thượng nguồn, cùng với tác động của biến đổi khí hậu, đang làm gia tăng tính bất định và mức độ cực đoan của các hiện tượng thủy văn.

Những năm gần đây, hạn hán, lũ lụt và xâm nhập mặn diễn biến ngày càng phức tạp, với tần suất và mức độ cực đoan có xu hướng gia tăng. Hạn hán, thiếu nước và xâm nhập mặn đặc biệt nghiêm trọng tại Đồng bằng sông Cửu Long; trong khi nguy cơ suy giảm dòng chảy mùa kiệt và thiếu nước cục bộ ngày càng rõ tại Bắc Bộ, Bắc Trung Bộ và Tây Nguyên, ảnh hưởng trực tiếp đến việc duy trì dòng chảy tối thiểu và bảo đảm nguồn nước cho sinh hoạt, nông nghiệp, công nghiệp và phát điện.

Những sức ép này còn gia tăng dưới tác động tổng hợp của biến đổi khí hậu, nhu cầu khai thác nước ngày càng lớn và hoạt động điều tiết của hệ thống hồ chứa, thủy điện ở thượng nguồn ngoài lãnh thổ. Riêng tại phần thượng nguồn lưu vực sông Đà, nhiều công trình thủy điện lớn đang vận hành, góp phần làm thay đổi chế độ dòng chảy tự nhiên và gia tăng tính bất định đối với nguồn nước về hạ lưu, nhất là trong mùa kiệt.

Đối mặt với những áp lực từ bên ngoài, theo ThS. Quang, một trong những khó khăn lớn đối với công tác quản lý tài nguyên nước ở Việt Nam là sự thiếu hụt dữ liệu quan trắc xuyên biên giới. Việc tiếp cận dữ liệu khí tượng, thủy văn và thông tin vận hành hồ chứa từ khu vực thượng nguồn còn nhiều hạn chế, trong khi mạng lưới quan trắc tại nhiều khu vực chưa đồng bộ, dữ liệu còn phân tán và chưa đáp ứng đầy đủ yêu cầu cập nhật kịp thời.

“Tôi vừa chủ trì một đề tài nghiên cứu về lưu vực sông Hồng, với lưu vực sông Đà là khu vực nghiên cứu điển hình. Khó khăn lớn nhất là tình trạng thiếu hoặc không có dữ liệu, đặc biệt ở phần lưu vực nằm ngoài lãnh thổ Việt Nam”, ThS. Nguyễn Tiến Quang cho biết.

Ngoài ra, theo ThS. Quang, cơ chế chia sẻ thông tin giữa các quốc gia chưa đồng bộ, gây nhiều trở ngại cho công tác nghiên cứu, dự báo và quản lý nguồn nước của Việt Nam. Đối với lưu vực sông Hồng nói chung và lưu vực sông Đà nói riêng, mặc dù đã hình thành một số cơ chế hợp tác giữa các quốc gia, khả năng tiếp cận dữ liệu quan trắc từ khu vực thượng nguồn thuộc Trung Quốc vẫn còn hạn chế, thiếu tính liên tục và chưa đáp ứng yêu cầu cập nhật kịp thời phục vụ công tác dự báo, cảnh báo ở hạ lưu. Đồng thời, dữ liệu trong nước còn phân tán giữa các bộ, ngành và địa phương, gây khó khăn cho việc tích hợp, chia sẻ thông tin và hỗ trợ ra quyết định trong điều tiết, phân bổ nguồn nước.

Công nghệ: “Bệ phóng” hiện đại hóa quản trị tài nguyên nước

Để giải quyết bài toán thiếu hụt dữ liệu xuyên biên giới và hiện đại hóa năng lực quản trị, khoa học, công nghệ và chuyển đổi số được xác định là giải pháp trọng tâm. Từ thực tế này, ThS. Nguyễn Tiến Quang đã đề xuất một khung ứng dụng công nghệ số toàn diện, được thiết lập dựa trên năm nhóm công nghệ chủ đạo:

Trí tuệ nhân tạo (AI): Đóng vai trò như “bộ não” phân tích dữ liệu đa nguồn từ quan trắc, viễn thám đến mô hình toán học; giúp dự báo dòng chảy, mực nước, hạn hán, chất lượng nước và hỗ trợ tối ưu hóa vận hành hệ thống hồ chứa trên các lưu vực sông xuyên biên giới.

Internet vạn vật (IoT): Thiết lập mạng lưới trạm đo mưa và cảm biến mực nước tự động, liên tục truyền dữ liệu theo thời gian thực về trung tâm điều hành, qua đó hỗ trợ theo dõi diễn biến nguồn nước, phát hiện sớm nguy cơ và giảm chi phí vận hành.

Viễn thám (RS) và hệ thống thông tin địa lý (GIS): Đây là các công nghệ đặc biệt quan trọng giúp khắc phục điểm nghẽn thiếu thông tin thực đo tại vùng biên. Dữ liệu ảnh vệ tinh cho phép theo dõi trên phạm vi rộng sự biến động diện tích mặt nước hồ chứa ở thượng nguồn ngoài lãnh thổ, lớp phủ bề mặt và sử dụng đất, đồng thời hỗ trợ phát hiện, theo dõi nguy cơ ô nhiễm.

Dữ liệu lớn (Big Data): Cho phép tích hợp, lưu trữ, chuẩn hóa và xử lý các nguồn dữ liệu phân tán từ nhiều ngành, phục vụ dự báo xu thế, phân tích kịch bản và hỗ trợ ra quyết định.

Mô hình số song sinh (Digital Twin): Cho phép xây dựng bản sao số động của lưu vực sông hoặc hồ chứa, cập nhật trạng thái gần thời gian thực và mô phỏng các kịch bản vận hành, thiên tai, khai thác, sử dụng nước, qua đó hỗ trợ đánh giá phương án và ra quyết định.

Sự tích hợp các nhóm công nghệ trên hình thành một chuỗi xử lý tương đối hoàn chỉnh: từ thu thập dữ liệu đa nguồn, tích hợp và chuẩn hóa dữ liệu, phân tích, mô hình hóa và ứng dụng AI đến hỗ trợ ra quyết định, trực quan hóa và chia sẻ thông tin trên nền tảng WebGIS với cơ quan quản lý, doanh nghiệp và cộng đồng.

Từ nghiên cứu đến lời giải thực tiễn cho lưu vực sông Hồng: điển hình là lưu vực sông Đà

Khả năng ứng dụng công nghệ số trong giám sát nguồn nước xuyên biên giới đã được thể hiện qua đề tài khoa học và công nghệ cấp bộ (giai đoạn 2024–2025) do ThS. Nguyễn Tiến Quang làm chủ nhiệm: “Nghiên cứu xây dựng công cụ giám sát các đặc trưng thủy văn, nguồn nước mặt, lớp phủ bề mặt dựa bằng kỹ thuật viễn thám và trí tuệ nhân tạo phục vụ dự báo, cảnh báo thiên tai thủy văn lưu vực sông Hồng”.

Trước khó khăn do thiếu hụt và hạn chế tiếp cận dữ liệu quan trắc trực tiếp ở thượng nguồn sông Đà ngoài lãnh thổ Việt Nam, nhóm nghiên cứu đã phát triển hệ thống công cụ giám sát dựa trên dữ liệu viễn thám, trí tuệ nhân tạo và mô hình thủy văn. Công cụ giám sát hồ chứa sử dụng ảnh radar Sentinel-1, mô hình số độ cao và thuật toán OtsuSmart để tự động xác định diện tích mặt nước, đồng thời ước tính mực nước, dung tích và theo dõi biến động trữ nước của các hồ chứa xuyên biên giới. Bên cạnh đó, công cụ VICRES-INGEST được xây dựng dưới dạng gói phần mềm Python nhằm tự động thu nhận, chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu địa hình, mưa, nhiệt độ, gió, thổ nhưỡng và thảm phủ thành dữ liệu đầu vào cho mô hình VIC/VIC-Res. Trên nền tảng Google Earth Engine, thuật toán Random Forest kết hợp với ảnh Landsat được ứng dụng để phân loại, giám sát và đánh giá biến động lớp phủ bề mặt. Qua đó, đề tài góp phần bổ sung nguồn dữ liệu độc lập, nâng cao khả năng giám sát tài nguyên nước trong điều kiện thiếu số liệu xuyên biên giới.

Đáng chú ý, thông qua công cụ giám sát nguồn nước mặt hồ chứa, kết quả phân tích cho thấy hoạt động vận hành chuỗi hồ Jupudu–Gelantan–Tukahe có mối liên hệ rõ rệt với chế độ mực nước theo mùa của hồ Lai Châu, với độ trễ 0–2 tháng ở quy mô tháng; phần lớn lượng xả ròng trong mùa khô đến từ các nhánh thượng nguồn. Ở quy mô ngày, Gelantan và Tukahe vận hành gần như đồng bộ, trong khi hồ Lai Châu thể hiện phản ứng ngược pha với độ trễ khoảng một tuần, phản ánh vai trò điều tiết nhằm làm suy giảm các dao động truyền xuống từ thượng nguồn.

Kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao tính chủ động trong giám sát nguồn nước mặt, biến động lớp phủ và diễn biến dòng chảy, đặc biệt đối với các lưu vực sông xuyên biên giới còn thiếu dữ liệu quan trắc. Đồng thời, nghiên cứu cung cấp nền tảng dữ liệu và công cụ kỹ thuật để tiếp tục hoàn thiện các bài toán dự báo, cảnh báo thiên tai, giám sát tài nguyên nước và hỗ trợ vận hành hồ chứa theo hướng số hóa, tự động hóa.

Định hướng chiến lược: Đổi mới thể chế và phát triển nguồn nhân lực số

Để đưa các thành quả khoa học và công nghệ vào ứng dụng rộng rãi trong quản trị tài nguyên nước ở quy mô quốc gia, theo ThS. Nguyễn Tiến Quang, Việt Nam cần thực hiện đồng bộ các giải pháp mang tính chiến lược. Trước hết, cần tiếp tục hoàn thiện thể chế pháp lý, triển khai hiệu quả Luật Tài nguyên nước năm 2023, làm rõ cơ chế phân công trách nhiệm, phối hợp quản lý và chia sẻ dữ liệu đối với tài nguyên nước xuyên biên giới theo cách tiếp cận quản lý tổng hợp theo lưu vực sông. Đồng thời, cần hiện đại hóa hạ tầng dữ liệu quốc gia, đầu tư hệ thống quan trắc tự động theo thời gian thực và tích cực thúc đẩy hợp tác, chia sẻ thông tin thực chất với các quốc gia thượng nguồn.

Bên cạnh giải pháp kỹ thuật, việc nâng cao năng lực quản trị thông qua đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao là yếu tố quyết định.

“Trong khoảng 5 năm trở lại đây, số lượng sinh viên theo học các ngành kỹ thuật có xu hướng giảm rõ rệt, gây nhiều khó khăn cho việc phát triển nguồn nhân lực. Hiện nay, Nhà nước đã có các chính sách hỗ trợ đối với một số ngành khoa học cơ bản và kỹ thuật, trong đó có nhóm ngành Khoa học Trái Đất, nhằm thu hút người học. Đây là giải pháp cần thiết để phát triển đội ngũ nhân lực chất lượng cao, vừa vững chuyên môn về quản trị tài nguyên nước, vừa có năng lực về khoa học dữ liệu”, ThS. Nguyễn Tiến Quang chia sẻ về thực trạng thiếu hụt nhân lực hiện nay.

Việc chú trọng đầu tư, thu hút sinh viên vào các ngành học then chốt như Khoa học Trái Đất chính là bước chuẩn bị dài hạn nhằm đào tạo một thế hệ chuyên gia trẻ vừa vững chuyên môn về quản trị tài nguyên nước, vừa có năng lực ứng dụng khoa học dữ liệu và công nghệ mới.

Tài nguyên nước xuyên biên giới có ý nghĩa chiến lược đối với phát triển bền vững và bảo đảm an ninh nguồn nước quốc gia. Khẳng định tầm quan trọng của vấn đề này, ThS. Nguyễn Tiến Quang nhấn mạnh: “Quản lý, khai thác và sử dụng bền vững tài nguyên nước xuyên biên giới là nhiệm vụ lâu dài, phức tạp và đòi hỏi cách tiếp cận liên ngành. Chuyển đổi số không còn chỉ là xu thế hay lựa chọn, mà đã trở thành nền tảng quan trọng để xây dựng hệ thống quản trị tài nguyên nước hiện đại, minh bạch và chủ động. Thông qua việc làm chủ công nghệ, xây dựng hạ tầng thông tin vững chắc và tăng cường hợp tác quốc tế, Việt Nam có thể từng bước nâng cao năng lực bảo đảm an ninh nguồn nước quốc gia, hướng tới phát triển bền vững theo tinh thần Nghị quyết số 57-NQ/TW”.

Để hiện thực hóa tầm nhìn đó, yêu cầu đặt ra không chỉ là tiếp tục nghiên cứu, thử nghiệm mà còn phải từng bước làm chủ, tích hợp và đưa vào vận hành thực tiễn các công nghệ như AI, viễn thám, IoT, Big Data, Digital Twin hay WebGIS. Đây chính là nền tảng để chuyển từ phương thức quản lý truyền thống sang mô hình quản trị tài nguyên nước thông minh, tích hợp và dựa trên dữ liệu, qua đó nâng cao năng lực giám sát, dự báo, hỗ trợ ra quyết định và bảo đảm an ninh nguồn nước quốc gia, đặc biệt đối với các lưu vực sông xuyên biên giới.