Cần sớm hoàn thiện nền tảng dữ liệu cảnh báo lũ quét, sạt lở đất

Phóng viên Báo Quân đội nhân dân đã có cuộc trao đổi với ông Hoàng Đức Cường, Phó tổng cục trưởng Tổng cục KTTV (Bộ Tài nguyên và Môi trường) xung quanh vấn đề này.

Ông Hoàng Đức Cường. Ảnh: Nguyễn Kiểm

Phóng viên (PV): Những khó khăn trong dự báo hai loại hình thiên tai điển hình là bão và lũ hiện nay đối với Việt Nam là gì, thưa ông?

Ông Hoàng Đức Cường: Ở Việt Nam, nhắc đến thiên tai là thường hay nói đến hai loại hình đầu tiên là bão và lũ. Bão thường bắt đầu hình thành từ phía Tây Thái Bình Dương hoặc là Biển Đông, nơi mà các mạng lưới quan trắc hiện đang rất ít. Khi bão hoạt động ở đây, chúng ta không có thông tin gì để biết được cấu trúc, hướng di chuyển của bão như thế nào và vẫn phải phụ thuộc hoàn toàn vào số liệu vệ tinh chụp từ trên cao, trong khi số liệu này vẫn có những sai số nhất định. Ngoài ra, chúng ta cũng chỉ dựa trên phân tích mã số được sử dụng để báo cáo tình hình thời tiết thực hiện bởi các trạm thời tiết (synop) và mô hình toán để dự báo KTTV. Theo đó, chỉ khi bão đi vào gần bờ, hệ thống radar mới có thể nhìn thấy rõ hơn hình ảnh và đặc điểm của cơn bão đó. Chính vì vậy, trong tương lai, Việt Nam cần chú trọng nghiên cứu phát triển thiết bị quan trắc mới như radar, tàu bay có người lái và không có người lái, khí cụ đo tầng bình lưu để có thể theo dõi và giám sát bão tốt hơn.

Với cảnh báo lũ, chúng ta còn thiếu dữ liệu về quan trắc, địa hình; thiếu thông tin số liệu về cấu trúc thảm phủ thực vật, tính chất cơ lý của đất, sự thay đổi về hiện trạng sử dụng đất... do đó gây khó khăn cho công tác dự báo. Bên cạnh đó, Việt Nam có các hệ thống sông lớn là sông Hồng và sông Mê Công nằm ở hạ nguồn của lưu vực sông có nguồn nước liên quốc gia. Do đó, công tác quan trắc, giám sát nguồn nước từ thượng nguồn của hai lưu vực sông này luôn gặp nhiều khó khăn.

Các chuyên gia lắp đặt thử nghiệm thiết bị khảo sát khí tượng di động. Ảnh: THỦY VĂN (ảnh chụp trước ngày 27-4-2021)

PV: Việc đầu tư các trang thiết bị quan trắc, đo đạc của Việt Nam trong thời gian qua đã đáp ứng như thế nào đối với yêu cầu của công tác dự báo KTTV?

Ông Hoàng Đức Cường: Trong những năm qua, hệ thống thiết bị quan trắc, đo đạc của chúng ta đã từng bước được tăng cường, hiện đại, qua đó góp phần nâng cao chất lượng dự báo thiên tai. Ví như mạng lưới quan trắc đo mặn giúp công tác dự báo và giám sát hạn mặn được chủ động và hiệu quả hơn so với trước đây. Minh chứng rõ nhất là chúng ta đã cảnh báo sớm được tình trạng hạn mặn đặc biệt nghiêm trọng trong vài năm qua, góp phần giảm thiểu đáng kể thiệt hại về kinh tế, môi trường ở Đồng bằng sông Cửu Long. Với hệ thống 10 trạm radar thời tiết được nâng cấp, đầu tư, chúng ta có thể giám sát cấu trúc bão, đặc điểm các cơn bão, áp thấp nhiệt đới khi tiến vào gần đất liền. Qua đó có thể cảnh báo chính xác hơn cường độ, hướng di chuyển của bão cũng như khả năng gây mưa lớn, gió mạnh đến các khu vực ven bờ và sâu trong đất liền...

Mặc dù vậy, so với nhu cầu thực tế, mạng lưới quan trắc hiện nay vẫn còn mỏng; số liệu thời gian thực phục vụ công tác dự báo vẫn chưa đủ, đặc biệt là ở các khu vực vùng núi, nơi thường xuyên xuất hiện mưa lớn cục bộ trong phạm vi hẹp, gây lũ quét, sạt lở đất. Cùng với đó, các thiết bị đo trang bị cho mạng lưới trạm quan trắc, giám sát KTTV còn thiếu đồng bộ, thông tin truyền dẫn phục vụ dự báo, cảnh báo chưa đáp ứng tính tức thời; công nghệ dự báo tự động đã và đang được ứng dụng nhưng chưa bảo đảm đầy đủ trên diện rộng...

PV: Lũ quét, sạt lở đất là loại hình thiên tai luôn làm đau đầu ngành KTTV. Vậy Tổng cục KTTV có những giải pháp gì để nâng cao chất lượng dự báo, thưa ông?

Ông Hoàng Đức Cường: Lũ quét, sạt lở đất là hiện tượng thiên tai thường xuất hiện vào mùa mưa lũ trong thời gian ngắn, với diễn biến nhanh, cục bộ, trong khu vực hẹp và có sức tàn phá lớn. Thời gian qua, Tổng cục KTTV bước đầu đã có các giải pháp tăng cường chất lượng bản tin cảnh báo lũ quét, sạt lở đất. Bên cạnh các mô hình toán sử dụng trong cảnh báo lũ quét, sạt lở đất, công nghệ sử dụng AI được ứng dụng trong cảnh báo lũ quét, sạt lở đất. Tuy nhiên, ở Việt Nam, nguồn dữ liệu lớn liên ngành (big data) nguồn số liệu này còn đang phân tán, chưa tập trung, trong đó có cả số liệu quan trắc KTTV về mưa, dòng chảy còn thưa, mạng lưới trạm quan trắc tự động tuy đã được ưu tiên nâng cấp, bổ sung trong những năm gần nhưng vẫn chưa đáp ứng đủ yêu cầu đề ra. Công nghệ AI có nhiều cơ hội ứng dụng tới đây chỉ khi nền tảng dữ liệu của chúng ta được bổ sung ngày càng đầy đủ.

PV: Trân trọng cảm ơn ông!

AN LÊ (thực hiện)