Trong bối cảnh biến đổi khí hậu khiến thiên tai ngày càng cực đoan và khó dự báo, yêu cầu nâng cao năng lực dự báo và cảnh báo sớm ở Việt Nam trở nên cấp thiết. Từ hệ thống trạm quan trắc khí tượng thủy văn đến ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn, ngành Khí tượng đang từng bước xây dựng nền tảng dự báo hiện đại nhằm giảm thiểu rủi ro thiên tai và bảo vệ cộng đồng.
Quan trắc khí tượng thủy văn: mắt xích đầu tiên của chuỗi dự báo
Trong mọi hệ thống dự báo khí tượng hiện đại, quan trắc luôn là khâu mở đầu và có ý nghĩa nền tảng. Không có số liệu quan trắc đủ dày, đủ chính xác và đủ liên tục thì sẽ không có những mô hình dự báo tốt, càng không thể có cảnh báo sớm hiệu quả. Bởi vậy, mạng lưới trạm khí tượng thủy văn không chỉ là hạ tầng kỹ thuật đơn thuần, mà thực chất là một phần của hạ tầng dữ liệu chiến lược quốc gia.
Theo Phòng Quản lý mạng lưới khí tượng thuỷ văn đã thông tin về hệ thống quan trắc khí tượng thủy văn Việt Nam cho thấy, mạng lưới này đã trải qua một quá trình hình thành và phát triển lâu dài. Từ những trạm quan trắc đầu tiên được thiết lập trước năm 1945, chủ yếu tại các đô thị, cảng biển lớn như Hà Nội, Hải Phòng, Huế, Sài Gòn, đến giai đoạn sau Cách mạng tháng Tám, hệ thống khí tượng thủy văn từng bước được Nhà nước tiếp quản, tổ chức lại và mở rộng theo hướng phục vụ sản xuất, phòng chống lũ lụt, quản lý tài nguyên nước và bảo đảm an toàn giao thông. Sau năm 1975, khi đất nước thống nhất, mạng lưới quan trắc tiếp tục được tổ chức thành hệ thống thống nhất trên phạm vi toàn quốc. Đến đầu thế kỷ XXI, quá trình hiện đại hóa diễn ra mạnh mẽ hơn với việc tăng cường tự động hóa trạm, mở rộng radar thời tiết, khai thác dữ liệu vệ tinh và ứng dụng công nghệ số trong truyền, nhận, xử lý thông tin.
Theo Cục Khí tượng Thuỷ văn, hiện nay mạng lưới trạm khí tượng thủy văn quốc gia đã đạt 2.871 trạm, bao gồm các trạm khí tượng bề mặt, khí tượng trên cao, thủy văn, hải văn, radar thời tiết, đo mưa, định vị sét, giám sát biến đổi khí hậu… Hệ thống này từng bước phủ kín các khu vực trọng điểm như lưu vực sông lớn, ven biển, hải đảo và những nơi thường xuyên xảy ra thiên tai. Đây là một bước tiến đáng kể, cho thấy ngành Khí tượng Thủy văn Việt Nam đang chuyển dịch từ mô hình quan trắc thủ công truyền thống sang hệ thống quan trắc số hóa, tự động và tích hợp.
Điểm quan trọng là quan trắc khí tượng thủy văn không chỉ phục vụ nhu cầu trong nước. Mạng lưới quan trắc của Việt Nam hiện là một bộ phận của Hệ thống quan trắc tích hợp toàn cầu của Tổ chức Khí tượng Thế giới (WIGOS), và dữ liệu được chia sẻ qua hệ thống thông tin WMO để phục vụ các mô hình siêu máy tính toàn cầu. Điều đó cho thấy, dữ liệu quan trắc của Việt Nam vừa có ý nghĩa quốc gia, vừa mang giá trị khu vực và quốc tế. Nói cách khác, một khoảng trống dữ liệu ở Việt Nam không chỉ ảnh hưởng đến dự báo trong nước mà còn có thể làm suy giảm độ chính xác của dự báo thời tiết trên diện rộng.
Khi thiên tai ngày càng cực đoan, mạng lưới quan trắc phải đủ mạnh
Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề của thiên tai và biến đổi khí hậu. Theo Cục Khí tượng Thuỷ văn, trung bình mỗi năm có khoảng 10-12 cơn bão và áp thấp nhiệt đới hoạt động trên Biển Đông, trong đó 3-5 cơn đổ bộ trực tiếp vào đất liền. Bên cạnh đó là mưa lớn cực đoan, lũ lụt, lũ quét, sạt lở đất, hạn hán và xâm nhập mặn ngày càng diễn biến phức tạp. Trong bối cảnh này, yêu cầu đặt ra đối với hệ thống quan trắc không chỉ là “có trạm”, mà phải là mật độ đủ dày, độ phủ đủ rộng, dữ liệu đủ nhanh và đủ tin cậy để theo dõi những biến động rất nhanh của khí quyển và thủy văn.
Tuy nhiên, Cục Khí tượng Thuỷ văn cũng thẳng thắn chỉ ra nhiều thách thức. Ở các khu vực vùng núi, lưu vực sông nhỏ, nơi nguy cơ lũ quét và sạt lở đất cao, mật độ trạm hiện vẫn chưa đáp ứng đầy đủ yêu cầu giám sát. Nhiều trạm lại đặt ở những khu vực có điều kiện tự nhiên khắc nghiệt như núi cao, hải đảo xa bờ, vùng ven biển chịu bão và triều cường, nên thiết bị dễ hư hỏng, mất kết nối, dẫn đến gián đoạn dữ liệu đúng vào những thời điểm quan trọng nhất. Ngoài ra, quá trình đô thị hóa nhanh, phát triển thủy điện, giao thông và hạ tầng cũng làm thay đổi điều kiện không gian của một số trạm quan trắc cũ, thậm chí khiến một số trạm phải di dời, ảnh hưởng tới tính liên tục của chuỗi số liệu dài hạn.
Đây là một thực tế rất đáng chú ý, trong khi thiên tai ngày càng phức tạp hơn thì chính hệ thống quan trắc lại chịu sức ép lớn hơn cả về tự nhiên lẫn phát triển kinh tế - xã hội. Bởi vậy, nâng cấp mạng lưới trạm không chỉ là nhu cầu kỹ thuật của riêng ngành khí tượng thủy văn, mà là một đòi hỏi từ thực tiễn phát triển đất nước.
Từ dữ liệu quan trắc đến dữ liệu thời gian thực
Một trong những thay đổi quan trọng nhất của ngành Khí tượng Thủy văn Việt Nam trong những năm gần đây là chuyển từ mô hình quan trắc rời rạc sang mô hình dữ liệu thời gian thực. Theo Phòng Quản lý mạng lưới khí tượng thuỷ văn, nhiều trạm đã được tự động hóa, sử dụng cảm biến hiện đại và hệ thống truyền số liệu trực tuyến. Ở nhiều khu vực, dữ liệu từ trạm mặt đất được tích hợp với radar, vệ tinh và các mô hình phân tích số để xây dựng bản đồ mưa định lượng, cảnh báo lũ quét hoặc dự báo sớm các hiện tượng nguy hiểm. Cục Khí tượng Thuỷ văn cũng cho biết, theo định hướng quy hoạch, tỷ lệ tự động hóa của nhiều loại trạm khí tượng và đo mưa sẽ đạt trên 95% trong thời gian tới.
Sự chuyển đổi này có ý nghĩa rất lớn. Nếu trước đây số liệu quan trắc nhiều khi được thu thập theo chu kỳ, phụ thuộc nhiều vào thao tác thủ công của quan trắc viên, thì nay dữ liệu có thể được truyền liên tục về trung tâm điều hành và dự báo. Điều đó giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý thông tin, nâng cao khả năng theo dõi tức thời diễn biến mưa, bão, lũ, triều cường hay các hiện tượng bất thường khác. Trong công tác cảnh báo thiên tai, vài phút đến vài chục phút nhiều khi có thể tạo ra khác biệt rất lớn giữa bị động và chủ động. Chính ở điểm này, công nghệ số và dữ liệu lớn tạo ra tiền đề cho bước phát triển kế tiếp: ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo.
Trí tuệ nhân tạo mở ra một lớp năng lực mới cho dự báo khí tượng
Theo báo cáo của Văn phòng đại diện Weathernews Inc. tại Hà Nội, bức tranh rất đáng chú ý về xu thế ứng dụng AI trong lĩnh vực khí tượng. Theo giới thiệu, Weathernews Inc. là công ty khí tượng tư nhân lớn của Nhật Bản, hoạt động với thế mạnh kết hợp mạng lưới quan trắc độc lập với công nghệ tiên tiến như AI để hỗ trợ dự báo, phòng chống thiên tai, duy trì hoạt động sản xuất - kinh doanh và phục hồi hạ tầng. Tài liệu nhấn mạnh sự khác biệt giữa cơ quan dự báo công và doanh nghiệp khí tượng tư nhân là ở khả năng cung cấp thông tin “may đo” cho từng cá nhân, từng doanh nghiệp, từng tổ chức, thông qua trao đổi thông tin hai chiều và phân tích theo mục tiêu ứng phó cụ thể.
Đáng chú ý hơn, Văn phòng đại diện Weathernews Inc. tại Hà Nội đã có quan hệ hợp tác lâu năm giữa Weathernews Inc và Cục Khí tượng Thủy văn Việt Nam. Từ năm 2015, hai bên đã xây dựng cơ chế hợp tác; từ năm 2025 tiếp tục tăng cường hợp tác theo hướng cung cấp công nghệ dự báo thời tiết bằng AI tiên tiến, hướng tới việc triển khai thực tiễn hệ thống giảm nhẹ thiên tai quốc gia trong đời sống xã hội.
Nếu hệ thống trạm quan trắc là nơi “sản sinh” dữ liệu thì AI chính là công cụ để đọc, học và khai thác khối dữ liệu đó ở mức độ sâu hơn, nhanh hơn và linh hoạt hơn. Với khí tượng hiện đại, số lượng dữ liệu cần xử lý là cực lớn: dữ liệu trạm mặt đất, dữ liệu radar, vệ tinh, số liệu hải văn, thủy văn, các trường mô hình vật lý, thông tin lịch sử thiên tai… Một mô hình AI có thể học từ dữ liệu quá khứ, nhận diện quy luật, phát hiện những dấu hiệu bất thường và hỗ trợ dự báo với độ phân giải cao hơn, tần suất cập nhật nhanh hơn.
Văn phòng đại diện Weathernews Inc. tại Hà Nội dẫn ra cách tiếp cận tích hợp giữa AI Weather Model và Physical Model, nhấn mạnh AI đang góp phần thay đổi cách ngành khí tượng quan sát, dự báo và phản ứng trước các hiện tượng của hệ Trái đất. Tại đây, AI không thay thế hoàn toàn vai trò của chuyên gia khí tượng hay hệ thống dự báo vật lý truyền thống, mà đóng vai trò tăng cường, bổ sung và tối ưu hóa thông tin phục vụ ra quyết định.
Khi AI hỗ trợ dự báo bão, mưa lớn và cảnh báo sớm
Giá trị thực tiễn của AI không nằm ở khái niệm công nghệ, mà nằm ở chỗ nó giúp dự báo tốt hơn điều gì, ở đâu và sớm hơn bao nhiêu. Văn phòng đại diện Weathernews Inc. tại Hà Nội cho biết, phần hợp tác hiện có cho thấy hệ thống đã hỗ trợ tiếp cận dự báo bão và dự báo lũ ứng dụng công nghệ AI thông qua dashboard do WNI cung cấp; đồng thời tham khảo kết quả dự báo bão, mưa lớn từ mô hình độc quyền và phân tích từ chuyên gia. Mục tiêu là góp phần tăng cường chất lượng dự báo thiên tai để xây dựng cảnh báo.
Một ví dụ cụ thể được nêu trong báo cáo của Văn phòng đại diện Weathernews Inc. tại Hà Nội là kết quả đánh giá cảnh báo mưa trong giai đoạn từ 1/9/2023 đến 31/10/2023. Theo đó, hệ thống phát ra khoảng 160-180 cảnh báo mưa trong một tháng, với độ chính xác trên 83%. Tại ba điểm đánh giá, số lượng cảnh báo lần lượt là 359, 359 và 331; độ chính xác đạt 93,59%, 83,57% và 86,1%; thời gian cảnh báo trước lần lượt là 41 phút, 44 phút và 47 phút. Đây là những con số có ý nghĩa rất thực tế. Với cảnh báo mưa lớn cực ngắn, thêm được vài chục phút lead time có thể giúp chính quyền địa phương chủ động đóng đường, sơ tán dân cư ở điểm xung yếu, cảnh báo giao thông, vận hành hồ chứa hợp lý hơn hoặc giảm thiểu các thiệt hại do ngập úng đô thị.
Theo ông Quách Minh Ngọc, Trưởng đại diện Văn phòng đại diện Weathernews Inc. tại thành phố Hà Nội, định hướng tiếp theo là xây dựng dự báo cực ngắn cho mưa lớn dành cho Việt Nam với độ phân giải và độ chính xác cao hơn. Từ góc độ báo chí, đây là một thông điệp rất đáng chú ý: AI chỉ thật sự có ý nghĩa khi được “bản địa hóa”, nghĩa là được huấn luyện và tối ưu trên dữ liệu, địa hình, điều kiện khí hậu và đặc điểm thiên tai của Việt Nam.
Định hướng tương lai: mở rộng trạm, tích hợp dữ liệu, tăng hợp tác
Theo Cục Khí tượng Thuỷ văn về hệ thống quan trắc KTTV Việt Nam cho biết định hướng phát triển trong giai đoạn tới đã được xác định khá rõ trong các văn bản chính sách, nổi bật là Quy hoạch mạng lưới trạm KTTV quốc gia thời kỳ 2021 - 2030, tầm nhìn đến năm 2050. Theo đó, mạng lưới trạm sẽ tiếp tục mở rộng mạnh, ưu tiên những khu vực còn thiếu số liệu; hướng tới mật độ tiệm cận các tiêu chuẩn quốc tế; đến năm 2050, tổng số trạm dự kiến đạt 5.880 trạm. Cùng với đó là đẩy mạnh tự động hóa, mở rộng radar thời tiết, định vị sét, phao hải văn ngoài khơi; xây dựng hệ thống dữ liệu KTTV quốc gia đồng bộ, tích hợp và chia sẻ với các hệ thống quan trắc khác.
Một điểm rất đáng chú ý, yêu cầu đa dạng hóa nguồn lực đầu tư, bên cạnh ngân sách nhà nước còn có hợp tác quốc tế, xã hội hóa, kết nối với trạm chuyên dùng của doanh nghiệp, bộ, ngành, địa phương. Đây chính là điểm gặp gỡ với mô hình hợp tác công - tư trong công nghệ khí tượng, nơi khu vực tư nhân có thể đóng góp các nền tảng phân tích, công cụ AI, cảm biến mới và giải pháp truyền thông cảnh báo.
Ở chiều ngược lại, theo Văn phòng đại diện Weathernews Inc. tại Hà Nội cũng đặt ra một hướng rất thực tế: WNI đóng góp như một nguồn tham khảo công nghệ cao cho Cục Khí tượng Thủy văn Việt Nam trong việc tăng cường độ chính xác dự báo bão và mưa lớn, đồng thời có thể hỗ trợ mở rộng kênh truyền tải bản tin cảnh báo chính thức đến người dân và doanh nghiệp thông qua nền tảng thời tiết toàn cầu của WNI. Nghĩa là không chỉ hỗ trợ “xây dựng bản tin cảnh báo sớm”, mà còn hỗ trợ “truyền tin bản tin cảnh báo sớm” tới nhiều đối tượng sử dụng hơn.
Từ dữ liệu hôm nay đến năng lực chống chịu ngày mai
Nhìn từ thực tế hiện tai, có thể thấy một logic rất rõ, nước ta đang có nền tảng mạng lưới quan trắc ngày càng mở rộng và hiện đại hóa; đồng thời cũng đứng trước cơ hội tiếp cận những lớp công nghệ mới như AI, IoT, phân tích dữ liệu thời gian thực, dashboard hỗ trợ ra quyết định và nền tảng truyền thông cảnh báo đa kênh. Nếu được kết nối bài bản, đây sẽ là bước tiến quan trọng để nâng năng lực dự báo và cảnh báo thiên tai lên một tầm mới.
Điều quan trọng hơn, đây không phải câu chuyện chỉ của ngành Khí tượng thủy văn. Một hệ thống dự báo tốt hơn sẽ giúp nông nghiệp chủ động hơn trước mưa bão, hạn hán; giao thông an toàn hơn trước thời tiết cực đoan; vận hành hồ chứa hiệu quả hơn; hàng hải, hàng không giảm rủi ro hơn; địa phương sơ tán dân cư kịp thời hơn; và người dân có thêm thời gian để tự bảo vệ mình.
Từ trạm quan trắc đến trí tuệ nhân tạo, hành trình ấy thực chất là hành trình chuyển đổi từ một mô hình dự báo dựa chủ yếu vào quan sát và xử lý truyền thống sang một hệ sinh thái dự báo thông minh, tích hợp và chủ động hơn. Ở đó, từng số liệu đo mưa, đo gió, đo mực nước không chỉ là những con số kỹ thuật, mà là đầu vào của những quyết định có thể bảo vệ tính mạng con người, tài sản xã hội và năng lực phát triển bền vững của đất nước.
Trong kỷ nguyên biến đổi khí hậu, đầu tư cho quan trắc và công nghệ dự báo không đơn thuần là chi phí cho một ngành kỹ thuật. Đó là đầu tư cho năng lực chống chịu quốc gia. Và như thông điệp xuyên suốt trong bài báo này về mạng lưới khí tượng thủy văn đã nêu, khi chúng ta quan trắc hôm nay, chúng ta không chỉ dự báo thời tiết cho ngày mai, mà đang góp phần bảo vệ tương lai.
Từ những trạm quan trắc trên khắp cả nước đến các mô hình trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu thời gian thực, ngành Khí tượng thủy văn Việt Nam đang từng bước xây dựng một hệ sinh thái dự báo hiện đại và chủ động hơn. Mỗi số liệu được ghi nhận hôm nay không chỉ phục vụ dự báo cho ngày mai, mà còn góp phần củng cố năng lực ứng phó thiên tai và bảo vệ tương lai trước những thách thức của biến đổi khí hậu.
