Chuyển đổi số, đổi mới, nâng cao hiệu quả công tác dự báo

Một trong những thành tựu nổi bật của ngành KTTV là số hóa toàn bộ chuỗi quy trình dự báo, từ thu nhận dữ liệu, xử lý, phân tích đến phát hành bản tin. Trước đây, nhiều công đoạn như tiếp nhận số liệu, giải mã điện khí tượng, tổng hợp thông tin hay biên tập bản tin còn thực hiện thủ công, thời gian xử lý kéo dài và tiềm ẩn nguy cơ sai sót. Hiện nay, dữ liệu từ hệ thống radar thời tiết, vệ tinh, các trạm khí tượng, thủy văn tự động và mạng lưới quan trắc được thu nhận, đồng bộ hóa và truyền trực tiếp về Trung tâm Thông tin và Dữ liệu KTTV theo thời gian thực. Việc ứng dụng các nền tảng phân tích hiện đại, hệ thống WebGIS, SmartMet, WeatherTool, HeavyRain cùng nhiều phần mềm chuyên ngành đã giúp tự động hóa hầu hết các khâu trong quy trình nghiệp vụ. Dự báo viên có thể theo dõi đồng thời nhiều nguồn dữ liệu, phân tích trực quan trên các màn hình tương tác thay cho phương pháp phân tích bản đồ giấy truyền thống.

Đặc biệt, việc đưa vào vận hành hệ thống siêu máy tính Cray XC40 với năng lực tính toán khoảng 80 TFLOPS đã nâng cao đáng kể tốc độ chạy các mô hình dự báo số trị (Numerical Weather Prediction - NWP). Điều này cho phép các sản phẩm dự báo bão, mưa lớn và các hiện tượng thời tiết nguy hiểm được phát hành sớm hơn nhiều giờ so với trước đây, góp phần gia tăng thời gian chuẩn bị ứng phó cho các cấp chính quyền và người dân.

Chất lượng dự báo hiện đại phụ thuộc ngày càng lớn vào khả năng tích hợp và đồng hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Hiện nay, ngành KTTV khai thác đồng thời dữ liệu từ mạng lưới gần 3.000 trạm KTTV quốc gia, hàng nghìn trạm đo mưa tự động, hệ thống radar thời tiết, vệ tinh khí tượng, các trạm hải văn, thám không cùng nguồn dữ liệu quốc tế được chia sẻ thông qua Hệ thống Thông tin toàn cầu (WIS) và Mạng viễn thông toàn cầu (GTS) của Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO). Toàn bộ dữ liệu được xử lý thông qua quy trình đồng hóa dữ liệu (Data Assimilation), bao gồm kiểm soát chất lượng, loại bỏ sai số, chuẩn hóa định dạng và tích hợp vào các mô hình số trị. Nhờ đó, mô hình vừa phản ánh được quy luật khí quyển quy mô lớn, vừa mô phỏng chi tiết hơn các đặc điểm địa hình, địa phương, nâng cao độ chính xác của dự báo.

Đặc biệt, việc tích hợp dữ liệu radar, vệ tinh và các thiết bị IoT đã tạo ra bước chuyển lớn trong năng lực cảnh báo sớm. Radar và vệ tinh cung cấp khả năng quan sát sự hình thành, phát triển của các hệ thống mây đối lưu, bão và hoàn lưu khí quyển; các cảm biến IoT liên tục cập nhật lượng mưa, độ ẩm đất, mực nước theo thời gian thực. Việc kết hợp các lớp dữ liệu này giúp phát hiện sớm các nguy cơ mưa cực đoan, lũ quét và sạt lở đất trên phạm vi không gian rất nhỏ, từ đó nâng cao hiệu quả cảnh báo.

Trí tuệ nhân tạo thúc đẩy hiện đại hóa công tác dự báo

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu quan trắc chính là nền tảng cốt lõi cho các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI/ML). Các hệ thống AI hiện nay được thiết kế với nhiều khả năng khác nhau: Có loại chuyên phân tích hình ảnh để nắm bắt sự thay đổi thời tiết theo không gian, có loại ghi nhớ lịch sử khí hậu để hiểu quy luật biến đổi theo thời gian,... Nhờ dữ liệu từ thực tế, AI có thể hiệu chỉnh sai số, đồng thời đưa ra dự báo chi tiết đến từng khu vực nhỏ hơn (cấp xã, thôn hay điểm trên bản đồ).

Xu hướng nổi bật hiện nay là mô hình học máy lai giữa mô hình số trị truyền thống và trí tuệ nhân tạo. Trong đó, AI học phần sai số và xử lý các tình huống thời tiết phức tạp mà các mô hình số trị truyền thống khó mô phỏng chính xác. Sự kết hợp này giúp nâng cao đáng kể độ chính xác cho các bản tin dự báo, làm đầu vào cho các mô hình dự báo nguy cơ ngập lụt hay các đánh giá tác động của thiên tai. 

Dữ liệu quan trắc KTTV không chỉ là đầu vào mà đã trở thành “hạ tầng dữ liệu cốt lõi” cho cả mô hình vật lý và mô hình AI, đồng thời là cầu nối giữa dự báo khí hậu với các hệ thống đánh giá tác động và hỗ trợ ra quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau. TS. Trần Thanh Thủy, Viện Khoa học Khí tượng thủy văn, Môi trường và Biển cho biết, dữ liệu quan trắc nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm,… được thu thập liên tục trong nhiều thập kỷ cho phép xác định rõ xu hướng tăng nhiệt độ trung bình, biến động phân bố lượng mưa theo mùa, sự thay đổi của các yếu tố khí hậu khác theo không gian và thời gian, từ quá khứ cho đến hiện tại. Mặt khác, dữ liệu quan trắc cũng được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của các mô hình dự báo và mô hình khí hậu khu vực khi dự tính kịch bản BĐKH trong tương lai. Chất lượng và mật độ dữ liệu quan trắc càng cao thì độ tin cậy của dự báo, dự tính trong tương lai, cũng như các ứng dụng liên ngành càng được nâng cao. Điều này thể hiện rõ nét trong bối cảnh chuyển đổi số và phát triển hệ thống dự báo thông minh hiện nay.

Trí tuệ nhân tạo đang trở thành một trong những công nghệ cốt lõi của chuyển đổi số trong ngành KTTV. Trong hoạt động nghiệp vụ, AI hỗ trợ chuẩn hóa bản tin, kiểm tra lỗi chính tả, định dạng, rà soát số liệu và tối ưu hóa cách diễn đạt nhằm bảo đảm tính chính xác cũng như khả năng tiếp cận của người dân. Ở cấp độ chuyên môn, AI được ứng dụng để lập trình tự động xử lý dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu mô hình thành các bản đồ, biểu đồ trực quan và xây dựng các sản phẩm chuyên biệt phục vụ từng nhóm đối tượng sử dụng. Quan trọng hơn, AI hỗ trợ phân tích đồng thời nhiều mô hình dự báo quốc tế như ECMWF, GFS và các mô hình tổ hợp (Ensemble Forecasting), từ đó đánh giá xác suất của từng kịch bản và đề xuất phương án có độ tin cậy cao nhất để dự báo viên tham khảo. Ngoài ra, AI còn được ứng dụng trong nhận dạng các xoáy thuận nhiệt đới tương tự trong quá khứ, dự báo cực ngắn (nowcasting) và hỗ trợ cảnh báo sớm các hiện tượng thời tiết nguy hiểm. Tuy nhiên, AI không thay thế vai trò của dự báo viên. Trong bối cảnh BĐKH làm xuất hiện nhiều hiện tượng chưa từng có tiền lệ, kinh nghiệm chuyên môn, khả năng phân tích tổng hợp và hiểu biết địa phương của con người vẫn là yếu tố quyết định trong việc lựa chọn phương án dự báo cuối cùng.

Mặc dù đạt được nhiều kết quả tích cực, công tác dự báo KTTV vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Các hiện tượng mưa cực đoan cục bộ, lũ quét và sạt lở đất thường diễn ra trên phạm vi rất nhỏ, thời gian phát triển nhanh và chịu ảnh hưởng mạnh của điều kiện địa hình, địa chất nên vẫn là những đối tượng dự báo khó. Bên cạnh đó, BĐKH làm xuất hiện ngày càng nhiều hiện tượng thời tiết cực đoan vượt ngoài phạm vi dữ liệu lịch sử, đặt ra yêu cầu tiếp tục nâng cao năng lực mô hình hóa, phát triển AI, mở rộng mạng lưới quan trắc và tăng cường tích hợp dữ liệu đa nguồn. 

Có thể thấy, chuyển đổi số AI đang tạo ra bước chuyển căn bản trong công tác dự báo KTTV Việt Nam. Việc ứng dụng đồng bộ các công nghệ hiện đại như dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, Internet vạn vật, mô hình dự báo số trị, siêu máy tính và hệ thống quan trắc tự động đã nâng cao đáng kể chất lượng, độ chính xác và tính kịp thời của các bản tin dự báo. Trong thời gian tới, ngành KTTV tiếp tục hoàn thiện hạ tầng dữ liệu số, phát triển các mô hình dự báo độ phân giải cao, mở rộng ứng dụng AI và thúc đẩy dự báo dựa trên tác động. Đồng thời, tăng cường hội nhập quốc tế, chia sẻ dữ liệu và nâng cao chất lượng nguồn nhân lực sẽ là những yếu tố quyết định để xây dựng một hệ thống dự báo hiện đại, đáp ứng yêu cầu quản trị rủi ro thiên tai trong bối cảnh BĐKH ngày càng phức tạp. Chuyển đổi số, phát triển AI không chỉ là sự thay đổi về công nghệ mà còn là sự chuyển đổi về phương thức tác nghiệp, giúp ngành KTTV phát huy vai trò là hạ tầng khoa học chiến lược, góp phần bảo đảm an toàn tính mạng, tài sản của nhân dân và phục vụ phát triển kinh tế - xã hội bền vững.