Thiên tai trên thế giới cũng như tại Việt Nam đang có xu hướng gia tăng cả về tần suất, cường độ và mức độ cực đoan dưới tác động ngày càng rõ nét của biến đổi khí hậu. Các hiện tượng thời tiết nguy hiểm như bão mạnh, mưa lớn cục bộ, lũ quét, sạt lở đất, hạn hán và xâm nhập mặn xảy ra ngày càng thường xuyên, gây thiệt hại nghiêm trọng đối với đời sống người dân và sự phát triển kinh tế - xã hội. Để giảm thiểu thiệt hại thiên tai, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), chuyển đổi số trong dự báo, cảnh báo khí tượng thủy văn (KTTV) đóng vai trò quan trọng.
Trong bối cảnh thiên tai ngày càng vượt khỏi các quy luật truyền thống, công nghệ, đặc biệt là AI và dữ liệu lớn sẽ đóng vai trò then chốt.
PGS,TS. Mai Văn Khiêm, Giám đốc Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia cho biết, Trung tâm hiện nay đang ứng dụng AI trong dự báo, về mặt kỹ thuật chuyên sâu, AI đang hỗ trợ lập trình và tự động hóa xử lý dữ liệu. Thay vì thực hiện nhiều bước trung gian như trước đây, dự báo viên có thể sử dụng AI để viết nhanh các đoạn mã (Python, C++, VBA,…) nhằm kết nối cơ sở dữ liệu với các nền tảng đồ họa, chuyển dữ liệu số thô từ các mô hình dự báo thành bản đồ tương tác, biểu đồ trực quan trong thời gian rất ngắn. AI cũng được ứng dụng để tự động trích xuất nội dung từ bản tin tổng hợp, tạo ra các sản phẩm chuyên biệt cho từng khu vực hoặc từng nhóm đối tượng như ngư dân, nông dân, du lịch. Quan trọng hơn, AI hỗ trợ phân tích đồng thời hàng chục kịch bản từ các mô hình quốc tế khác nhau như IFS (ECMWF) hay GFS, đánh giá xác suất và đề xuất kịch bản có khả năng cao nhất để dự báo viên tham khảo khi ra quyết định. Trung tâm cũng đã ứng dụng AI trong nhận dạng các xoáy thuận nhiệt đới tương tự trong quá khứ để xây dựng kịch bản tác động, cũng như trong dự báo mưa cực ngắn (nowcasting) nhằm nâng cao khả năng cảnh báo sớm.
Hiện nay, dự báo KTTV, trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm thử nghiệm mà đã trở thành một “trợ lý số” hỗ trợ trực tiếp cho dự báo viên ở cả hai mảng: Kỹ thuật chuyên môn và nghiệp vụ vận hành. Trong công tác nghiệp vụ, đặc biệt khi xảy ra thiên tai khẩn cấp như bão, áp thấp nhiệt đới, mưa lớn diện rộng, áp lực thời gian rất lớn, AI được sử dụng để hỗ trợ chuẩn hóa thuật ngữ chuyên môn, tự động rà soát lỗi chính tả, lỗi số liệu, định dạng bản tin; đồng thời giúp điều chỉnh văn phong theo hướng dễ hiểu hơn với người dân nhưng vẫn bảo đảm độ chính xác khoa học.
Ngành KTTV đang đẩy mạnh ứng dụng nhiều công nghệ mới nhằm nâng cao năng lực dự báo. Nổi bật là việc tích hợp AI vào dự báo bão và thời tiết nguy hiểm, giúp cải thiện độ chính xác dự báo cường độ bão từ 10 - 20% trong ngắn hạn, đồng thời cho phép nhận dạng tự động vị trí và cường độ bão từ dữ liệu vệ tinh với độ chính xác trên 90%. Các hệ thống cảnh báo dông, lốc, mưa lớn cực ngắn cũng đang được phát triển dựa trên dữ liệu đa nguồn như radar, vệ tinh, định vị sét và trạm đo tự động, cho phép đưa ra cảnh báo sớm từ 30 phút đến vài giờ.
Chuyển đổi số trong ngành KTTV đang tạo ra những bước tiến cụ thể trong dự báo nghiệp vụ. Trước đây, việc thu nhận số liệu thủ công, xử lý rời rạc trên từng hệ thống và phát hành bản tin bằng quy trình nhiều bước thủ công,… Hiện nay, tự động thu nhận dữ liệu ra-đa, vệ tinh, trạm tự động, đồng bộ về Trung tâm Thông tin và Dữ liệu KTTV rồi cung cấp cho các đơn vị sử dụng, tích hợp vào hệ thống phân tích và hiển thị trực quan,… Giảm đáng kể thời gian xử lý, hạn chế sai sót con người. Trước đây, để chạy một mô hình dự báo số trị (NWP) cho toàn lãnh thổ, phải chờ đợi rất lâu. Việc vận hành hệ thống siêu máy tính (Cray XC40) với năng lực tính toán xấp xỉ 80 TFLOPS đã đưa ra kết quả tính toán từ mô hình nhanh chóng. Điều này cực kỳ quan trọng trong việc đưa ra bản tin dự báo bão hoặc mưa lớn sớm hơn nhiều so với trước đây.
Thay vì phân tích bản đồ Synop trên giấy A0 bằng tay, hiện nay Ngành sử dụng các màn hình cảm ứng tương tác và phần mềm phân tích hiện đại để phân tích bản đồ hàng ngày. Tự động hóa các khâu trong quy trình dự báo: Từ khâu giải mã điện khí tượng, xử lý số liệu thô đến biên tập bản tin, tự động hoá hồ sơ dự báo,… Nhiều công cụ như SmarMet, WeatherTool, Heavyrain,… hay các nền tảng WebGIS cho phép dự báo viên phối hợp thảo luận và phát hành bản tin, đảm bảo thông tin không bao giờ bị gián đoạn và nhanh chóng.
Chuyển đổi số không còn là xu hướng, mà đã thay đổi thực chất cách làm dự báo hằng ngày, việc tích hợp dữ liệu radar, vệ tinh và IoT đã thay đổi năng lực cảnh báo sớm. Trước đây, mạng lưới trạm khí tượng truyền thống khá thưa thớt. Nếu một trận mưa dông cục bộ ập xuống một xã miền núi không có trạm, sẽ không có thông tin cho đến khi hậu quả xảy ra. Với các thiết bị IoT (trạm đo mưa tự động, cảm biến độ ẩm đất, trạm quan trắc mực nước giá rẻ) được lắp dày đặc thì các thông tin sẽ đến dự báo viên để phân tích và xử lý. Nếu IoT có thể đo được thông tin dữ liệu khí tượng ngày lập tức, thì radar và vệ tinh là thị giác giúp dự báo viên nhìn được các khối mây, cấu trúc mắt bão hay các dòng xiết trên cao một cách sắc nét, mạng lưới radar giúp theo dõi sự di chuyển của các ổ mây đối lưu theo không gian và thời gian.
Sự kết hợp các dữ liệu này như chồng lớp mây vệ tinh lên lớp phản hồi radar, kết hợp với lượng mưa thực tế từ trạm IoT giúp dự báo viên có thể phát hiện đưa ra những cảnh báo sớm hơn, tin cậy hơn mà thiên tai sẽ xảy ra ở khu vực cụ thể tới từng khu vực nhỏ. Việc tích hợp radar - vệ tinh - IoT đã rút ngắn thời gian dự báo, cảnh báo, tăng khả năng phát hiện thiên tai cục bộ, giảm rủi ro thiệt hại nếu cảnh báo được truyền đạt kịp thời.
Dù đạt được nhiều tiến bộ, công tác dự báo KTTV vẫn đối mặt với không ít thách thức. Theo TS. Nguyễn Xuân Hiển, Phó giám đốc Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia, độ chính xác dự báo mưa lớn hiện còn thấp, đặc biệt với các ngưỡng nguy hiểm. Hệ thống quan trắc còn thiếu đồng bộ, dữ liệu chưa liên thông và còn thiếu các bộ dữ liệu nền quan trọng như địa chất, địa hình theo thời gian thực. Điều này khiến việc cảnh báo chi tiết lũ quét, sạt lở đất đến từng khu vực cụ thể vẫn khó khăn. Ngoài ra, hạn chế về nguồn nhân lực chất lượng cao, cơ chế tài chính và chính sách khuyến khích nghiên cứu, thử nghiệm công nghệ mới cũng là những điểm nghẽn,... Trong thời gian tới, ngành KTTV định hướng tập trung vào bốn trụ cột chính: làm chủ công nghệ lõi (đặc biệt là AI và mô hình dự báo tổ hợp), phát triển hệ thống quan trắc thông minh thời gian thực, tăng cường năng lực xử lý dữ liệu lớn và nâng cao hiệu quả truyền tải thông tin cảnh báo đến người dân. Mục tiêu cụ thể là giảm sai số dự báo cường độ bão xuống dưới 7 m/s trong hạn 1 - 3 ngày, nâng tỷ lệ dự báo mưa đạt trên 60% với các ngưỡng quan trọng, đồng thời phát triển các mô hình AI có khả năng dự báo lũ và nhận diện sớm các hiện tượng thời tiết nguy hiểm trước 2 - 5 ngày.
Hiện nay, Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia chủ trì thực hiện công tác dự báo bão, mưa lớn, nguy cơ lũ, ngập lụt, lũ quét, sạt lở đất đá, dông, tố, lốc, sét,… thông báo đầy đủ, kịp thời cho các Đài KTTV khu vực và các Đài KTTV tỉnh để cảnh báo thiên tai, cấp độ rủi ro thiên tai và tác động của thiên tai cho địa phương phục vụ công tác phòng, chống khắc phục hậu quả thiên tai, giảm thiểu thiệt hại cho các địa phương; chủ động đề xuất thảo luận trực tuyến; tăng cường theo dõi, dự báo, cảnh báo ảnh hưởng, tác động của thiên tai nguy hiểm. Phối hợp với Trung tâm Thông tin và Dữ liệu KTTV và các Đài KTTV khu vực bảo đảm hoạt động truyền số liệu từ các trạm quan trắc KTTV, ra-đa thời tiết, đo mưa tự động phục vụ tốt công tác dự báo, cảnh báo KTTV. Các Đài KTTV khu vực, Đài KTTV tỉnh chỉ đạo các trạm KTTV trực thuộc triển khai phương án quan trắc; bảo đảm thu thập đầy đủ, chính xác số liệu và truyền tin kịp thời trong mọi tình huống phục vụ tốt công tác dự báo mưa lớn, nguy cơ lũ, ngập lụt, lũ quét, sạt lở đất đá, dông, tố, lốc, sét,… kiểm tra, đảm bảo trang thiết bị bảo hộ lao động nhằm bảo đảm an toàn cho quan trắc viên khi thực hiện nhiệm vụ.
Cục KTTV đã và đang triển khai các nhiệm vụ và giải pháp để nâng cao năng lực, công nghệ dự báo, cảnh báo KTTV, hiện đại hóa hệ thống quan trắc, thông tin; phát triển, hiện đại hóa hệ thống trạm KTTV, hoàn thiện hệ thống mạng lưới trạm KTTV quốc gia, giám sát biến đổi khí hậu theo hướng tự động hóa, đồng bộ, hiện đại, tích hợp đa mục tiêu, ưu tiên phát triển tại các khu vực trên biển, ven biển, các đảo, quần đảo thuộc chủ quyền của Việt Nam, khu vực biên giới, lưu vực sông xuyên biên giới, khu vực còn thưa trạm, khu vực thường xuyên xảy ra thiên tai KTTV và chịu sự tác động của biến đổi khí hậu. Các nhiệm vụ cụ thể là: Tăng cường đầu tư thiết bị, công nghệ quan trắc, thu thập và xử lý số liệu tự động đối với mạng lưới trạm khí tượng bề mặt, khí tượng trên cao, thủy văn, hải văn; đan dày mạng lưới đo mưa tự động, đặc biệt tại vùng núi cao nơi thường xảy ra mưa, lũ, lũ quét, sạt lở đất theo hình thức thuê dịch vụ; ứng dụng phương tiện bay không người lái, số liệu vệ tinh quan trắc trái đất, công nghệ siêu âm, công nghệ ra-đa, công nghệ phao cố định, phao trôi, công nghệ AUV, công nghệ laser, camera kỹ thuật số trong lĩnh vực KTTV. Thực hiện tích hợp, lồng ghép giữa mạng lưới trạm KTTV Quốc gia với mạng lưới quan trắc tài nguyên và môi trường quốc gia; đồng bộ, liên thông giữa mạng lưới trạm KTTV Quốc gia với các trạm KTTV của bộ, ngành, địa phương, tổ chức, cá nhân. Tăng cường số lượng trạm đo mặn và tần suất đo mặn, trạm đo lưu lượng và đo hàm lượng phù sa; tăng cường đo đạc điều tra khảo sát, xói lở, bồi lấp lòng sông cho khu vực Đồng bằng sông Cửu Long và các khu vực xói lở, bồi lấp do ảnh hưởng của thiên tai. Tăng cường, bổ sung trạm ra-đa biên để từng bước hoàn thiện mạng lưới quan trắc, giám sát sóng và dòng chảy biển bằng hệ thống ra-đa biển; xây dựng mạng lưới quan trắc hải văn bằng thiết bị phao cố định; điều tra, khảo sát định kỳ yếu tố hải văn ứng dụng công nghệ hiện đại như phao trôi, AUV.
Pin sử dụng vonfram là giải pháp đột phá lưu trữ, sử dụng năng lượng sạch, giảm phát thải giúp thế giới xanh hơn, sạch hơn và cũng là đòn bẩy giúp Masan High-Tech Materials (MHT), Nyobolt giành được thị phần tỉ USD trên thị trường pin toàn cầu.
Ứng dụng công nghệ tiên tiến, hiện đại và công nghệ xanh trong công nghiệp khai khoáng Việt Nam để phát triển kinh tế gắn với bảo vệ môi trường là một trong những vấn đề được nhiều cá nhân, tổ chức và doanh nghiệp về khoáng sản quan tâm.
Các kỹ sư đại học Công nghệ Sydney phát triển một thùng rác thông minh, có thể phân loại các phế thải để phục vụ cho tái chế hiệu quả, giảm ô nhiễm môi trường.
Phương pháp đồng xử lý chất thải trong ngành công nghiệp xi măng là giải pháp có nhiều ưu thế do tận dụng được các lò đốt ở nhiệt độ cao trong dây chuyền sản xuất, cho phép đốt được hầu hết các loại chất thải khác nhau, tỷ lệ thu hồi nhiệt cao và không đòi hỏi cao về việc phân loại thành phần rác, không để lại tro xỉ, an toàn với môi trường…
Việc thử nghiệm giám sát rác thải nhựa bằng máy bay không người lái, ban đầu cho thấy phương pháp này có thể phát hiện chính xác ngay cả những đám rác thải nhựa nhỏ trôi nổi ở các vùng nước ven biển.
