Ngập lụt đô thị tại Việt Nam: Tương lai có thể thiệt hại gấp 20 lần

Điều này đặt ra yêu cầu cấp bách trong việc chuyển đổi số, tạo đột phá trong vấn đề dự báo, cảnh báo thiên tai hiện nay. 

Tìm hướng đi mới cho dự báo thiên tai

Ngày 8/11, Hội thảo Khoa học kỷ niệm 30 năm thành lập Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học (KTTV & HDH) với chủ đề “Thành tựu và Thách thức trong Kỷ nguyên Chuyển đổi số” đã diễn ra tại Hà Nội, với sự tham gia của đại diện lãnh đạo Cục Khí tượng thủy văn -Bộ Nông nghiệp và Môi trường, cùng đại diện các viện nghiên cứu, các chuyên gia nổi tiếng trong ngành.

Hội thảo không chỉ là nơi nhìn lại chặng đường 30 năm phát triển mà còn là dịp để định hình lại chiến lược ứng dụng công nghệ trong việc nghiên cứu, dự báo thời tiết cực đoan bằng các mô hình hiện đại, áp dụng trí thông minh nhân tạo AI, nhằm giảm thiểu thiệt hại về kinh tế do ảnh hưởng của thời tiết cũng như nâng cao an toàn cho người dân.

Các báo cáo tại hội thảo bao quát nhiều lĩnh vực, từ dự báo bão, an ninh nguồn nước, đến khoa học công nghệ biển, nhưng tựu chung lại đều hướng đến việc tăng cường khả năng dự báo và cảnh báo sớm. Qua đó, góp phần thúc đẩy mạnh mẽ các hướng nghiên cứu mới về khí tượng thủy văn có áp dụng công nghệ số, đồng thời tạo điều kiện để các chuyên gia, các nhà khoa học và nhà quản lý trao đổi, có thêm định hướng mang tính chuyên ngành.

Dự báo ngập lụt đô thị hiện chỉ kịp để “canh cống”?

Trong các vấn đề được thảo luận tại hội thảo, vấn đề thách thức về ngập lụt tại các đô thị lớn của Việt Nam được các chuyên gia đặc biệt quan tâm. Trong báo cáo về nội dung này, tiến sĩ Trần Ngọc Vĩnh, nghiên cứu viên tại Đại học Michigan, Hoa Kỳ, người vừa giành giải thưởng Quả Cầu Vàng 2025, nhấn mạnh rằng những năm gần đây, tình trạng ngập lụt đô thị tại Việt Nam đã xảy ra nhiều hơn và thường xuyên hơn so với giai đoạn trước đó.

Với xu thế tương lai chịu ảnh hưởng của biến đổi khí hậu, các hiện tượng cực đoan được dự báo sẽ xảy ra với tần suất dày đặc hơn, và có thể gây thiệt hại gấp 20 lần so với hiện nay. Bởi vậy, vấn đề dự báo giảm thiểu rủi ro do lũ lụt tại đô thị rất quan trọng. Tuy nhiên, hiện có nhiều vấn đề phát sinh cần huy động trí tuệ và nỗ lực tập thể, từ các cơ quan chức năng lẫn các nhà khoa học.

Thứ nhất, hệ thống dự báo hiện nay chỉ chủ yếu dự báo lượng mưa, còn dự báo ngập lụt đô thị thì gần như không có do thiếu dữ liệu chi tiết (bao gồm dữ liệu địa hình, dữ liệu nhà cửa, dữ liệu hệ thống cống…). Trong khi đó, quan trọng của dự báo này là rất cần thiết vì chỉ một trận ngập lụt nặng (như tại Tp. Đà Nẵng, Huế gần đây) có thể gây thiệt hại rất lớn về tài sản và con người.

Thứ 2 là cần một mô hình đủ khả năng mô phỏng các kịch bản có thể xảy ra, cung cấp kết quả đúng và kịp thời nhất. Một phương án khả thi được đưa ra đó là thay thế mô hình dự báo thủy lực học bằng mô hình dự báo sử dụng AI, Máy Học (machine learning).

Sau khi được huấn luyện từ những mô hình gốc, AI sẽ sử dụng nguyên tắc các hệ số hồi quy để tính toán và cho ra kết quả trong thời gian rất nhanh. Theo tiến sĩ Trần Ngọc Vĩnh, với một mô hình Máy Học chạy trên dữ liệu của hơn 1.000 mô phỏng khác nhau có thểcho ra kết quả chỉ trong 3,6 giây, trong khi mô hình vật lý có thể mất tới 60 năm để ra kết quả tương đồng.

Tiến sĩ Trần Ngọc Vĩnh cũng chỉ ra rằng, đó là hệ thống cấp thoát nước trong đô thị hiện nay không đủ công suất để tải toàn bộ lượng mưa, trong khi việc thay đổi về địa hình địa mạo và các công trình đã làm phức tạp thêm dòng chảy tự nhiên.

Đồng thời, hiện tượng tắc cống do rác trôi vào cũng khiến hiệu suất cống giảm đáng kể, dẫn tới tình trạng nước bị giữ lại trong khu vực nội thành, trước cả khi có thể chảy đến các hồ chứa hoặc khu vực bơm thoát lũ. Đó là lý do khiến những nỗ lực nâng cấp hệ thống cống thời gian qua dù tốn kém lại chưa đạt hiệu quả cao.

Về vấn đề này, bà Đặng Thanh Mai, Phó Cục trưởng Cục Khí tượng Thủy văn cũng chia sẻ, thực tế tại Hà Nội và Tp.HCM cũng từng triển khai các dự án cảnh báo ngập lụt đô thị với kinh phí đầu tư rất lớn. Song các cảnh báo sớm hiện nay mới dừng lại ở mức dự báo trước 1 tiếng, chỉ đủ để nhân viên thoát nước tới điểm dự báo ngập để “canh cống”, trong khi đòi hỏi thực tế cần dự báo xa hơn nhiều.

AI là giải pháp “đi kèm” nhiều thách thức

Theo tiến sĩ Phạm Tiến Đạt, Phó trưởng khoa khí tượng thủy văn và hải dương học, để giải quyết triệt để các vấn đề như ngập lụt đô thị, việc tăng cường ứng dụng công nghệ số và AI vào dự báo là con đường tất yếu. Tuy nhiên, ngành khí tượng thủy văn Việt Nam đang phải đối mặt với ba thách thức lớn trong quá trình chuyển đổi số.

Thứ nhất là đầu tư năng lực cán bộ để có thể theo kịp tiến bộ khoa học công nghệ hiện nay. Thứ hai là đầu tư hạ tầng tính toán đủ mạnh để ứng dụng các công nghệ mới, AI trong dự báo. Thứ ba là cơ chế chia sẻ dữ liệu và tài nguyên tính toán để tập hợp tối đa trí tuệ của các nhà khoa học và chuyên gia.

Hiện nay, dù đã có những tiến bộ nhất định song rất cần sự tháo gỡ bằng các chính sách đột phá để có thể nâng cao được chất lượng về cảnh báo và dự báo các thiên tai tại Việt Nam.