Cảnh báo thiên tai trong kỷ nguyên AI: Từ “biết trước” đến “hành động sớm”

Thiên tai gia tăng và những giới hạn của dự báo truyền thống

Những năm gần đây, thiên tai tại Việt Nam và trên thế giới có xu hướng gia tăng cả về tần suất lẫn cường độ dưới tác động của biến đổi khí hậu.

Các hiện tượng như bão mạnh, mưa cực đoan, lũ quét, sạt lở đất hay hạn hán không chỉ xuất hiện dày đặc hơn mà còn diễn biến nhanh, khó lường và mang tính cục bộ cao.

Theo các số liệu thống kê, giai đoạn 2021-2025, trung bình mỗi năm Việt Nam chịu ảnh hưởng từ 10-12 cơn bão và áp thấp nhiệt đới, cùng hàng trăm đợt mưa lớn. Hệ quả là hơn 1.500 người thiệt mạng hoặc mất tích, thiệt hại kinh tế lên tới hàng trăm nghìn tỷ đồng. Những con số này phản ánh rõ mức độ cấp thiết của việc nâng cao năng lực dự báo và cảnh báo sớm.

Tuy nhiên, thực tế cho thấy các phương pháp dự báo truyền thống đang bộc lộ nhiều hạn chế. Độ chính xác dự báo mưa lớn - đặc biệt với các ngưỡng nguy hiểm - vẫn còn thấp. Sai số trong dự báo quỹ đạo và cường độ bão chưa được cải thiện đáng kể trong nhiều năm.

Nguyên nhân chủ yếu đến từ hệ thống quan trắc chưa đồng bộ, dữ liệu phân tán, thiếu cập nhật theo thời gian thực và hạn chế về năng lực xử lý.

Trong bối cảnh đó, yêu cầu đặt ra không chỉ là dự báo đúng hơn, mà còn phải nhanh hơn và chi tiết hơn đến từng khu vực, từng cộng đồng dân cư.

Công nghệ số và AI: Động lực đột phá trong cảnh báo thiên tai

Tại Hội thảo “Công nghệ mới trong dự báo và cảnh báo sớm thiên tai”, do Báo Nông nghiệp và Môi trường phối hợp với Cục Khí tượng Thuỷ văn, Quỹ Cộng đồng phòng tránh thiên tai, tổ chức sáng 18/3, Thứ trưởng Bộ Nông nghiệp và Môi trường Lê Công Thành cho biết, thiên tai tại Việt Nam và trên thế giới đang có xu hướng gia tăng rõ rệt dưới tác động của biến đổi khí hậu.

Tại Hội thảo, các chuyên gia đều thống nhất rằng, ứng dụng khoa học công nghệ hiện đại chính là hướng đột phá để giải quyết những điểm nghẽn nêu trên.

AI, dữ liệu lớn (Big Data), công nghệ viễn thám, mô hình dự báo số độ phân giải cao, hệ thống cảm biến IoT và các nền tảng phân tích dữ liệu thời gian thực đang từng bước thay đổi cách thức con người tiếp cận và ứng phó với thiên tai.

AI đặc biệt nổi bật khi có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau như vệ tinh, radar, trạm đo tự động, cảm biến thời tiết và dữ liệu lịch sử. Nhờ đó, các mô hình AI có thể phát hiện các quy luật ẩn, nhận diện sớm các hiện tượng thời tiết nguy hiểm và đưa ra dự báo với độ chính xác cao hơn.

Hiện nay, việc tích hợp AI vào dự báo bão đã giúp cải thiện độ chính xác cường độ bão từ 10-20% trong ngắn hạn. Các thuật toán học máy cũng cho phép nhận dạng vị trí và cường độ bão từ dữ liệu vệ tinh với độ chính xác trên 90%.

Không chỉ dừng ở bão, các hệ thống cảnh báo dông, lốc, mưa lớn cực ngắn (nowcasting) cũng đang được phát triển dựa trên dữ liệu đa nguồn.

Những hệ thống này có thể đưa ra cảnh báo trước từ 30 phút đến vài giờ - khoảng thời gian quý giá để người dân và chính quyền chủ động ứng phó.

“Sớm hơn, sát hơn”: Chuyển đổi từ dự báo sang hành động

Một trong những mục tiêu quan trọng được nhấn mạnh tại Hội thảo là việc đưa thông tin cảnh báo thiên tai “sớm hơn và sát hơn” đến người dân.

“Sớm hơn” không chỉ là kéo dài thời gian dự báo, mà còn là khả năng nhận diện nguy cơ ngay từ khi các dấu hiệu ban đầu xuất hiện. AI giúp làm điều này thông qua việc phân tích dữ liệu liên tục và phát hiện các bất thường trong thời gian thực.

“Sát hơn” nghĩa là cảnh báo phải cụ thể đến từng địa phương, thậm chí từng xã, thôn.

Đây là điểm yếu của các hệ thống truyền thống, nhưng lại là thế mạnh của công nghệ số khi có thể kết hợp dữ liệu địa hình, địa chất, thủy văn và dân cư để xây dựng các bản đồ rủi ro chi tiết.

Chẳng hạn, các nền tảng giám sát lũ quét và sạt lở đất theo thời gian thực đang được phát triển có khả năng cảnh báo đến cấp xã. Điều này đặc biệt quan trọng tại các khu vực miền núi, nơi thiên tai thường xảy ra đột ngột và gây hậu quả nghiêm trọng.

Thực tế tại Việt Nam cho thấy, nhiều địa phương đã chủ động ứng dụng công nghệ để nâng cao hiệu quả cảnh báo thiên tai.

Tại Quảng Ninh, hệ thống quan trắc mưa tự động kết hợp với dữ liệu radar và mô hình dự báo đã giúp nâng cao đáng kể khả năng cảnh báo mưa lớn và ngập lụt đô thị. Các thông tin này được tích hợp trên nền tảng số và truyền tải đến người dân qua ứng dụng di động và tin nhắn SMS.

Ở Thừa Thiên Huế, mô hình “chính quyền số” trong phòng chống thiên tai đã được triển khai với hệ thống bản đồ số hóa các khu vực có nguy cơ sạt lở, lũ quét. Khi có cảnh báo, thông tin được gửi trực tiếp đến người dân thông qua ứng dụng Hue-S, giúp tăng khả năng phản ứng nhanh của cộng đồng.

Tại TP. Hồ Chí Minh, việc ứng dụng AI trong dự báo triều cường và ngập lụt đô thị đang được nghiên cứu và thử nghiệm. Các mô hình này sử dụng dữ liệu lịch sử kết hợp với dữ liệu thời gian thực để dự báo mức độ ngập tại từng khu vực, hỗ trợ công tác điều hành và cảnh báo.

Kinh nghiệm quốc tế: Khi AI trở thành “lá chắn số”

Trên thế giới, nhiều quốc gia đã đi trước trong việc ứng dụng AI vào cảnh báo thiên tai và đạt được những kết quả ấn tượng.

Nhật Bản - quốc gia thường xuyên đối mặt với động đất và sóng thần đã xây dựng hệ thống cảnh báo sớm sử dụng AI kết hợp với mạng lưới cảm biến dày đặc. Khi xảy ra động đất, hệ thống có thể phát cảnh báo chỉ trong vài giây, giúp người dân có thời gian sơ tán và giảm thiểu thiệt hại.

Tại Mỹ, các mô hình AI được sử dụng để dự báo bão và cháy rừng. Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA) đã tích hợp AI vào các mô hình dự báo thời tiết, giúp cải thiện độ chính xác và rút ngắn thời gian xử lý.

Ở Ấn Độ, các hệ thống cảnh báo lũ sử dụng dữ liệu vệ tinh và AI đã giúp giảm đáng kể số người thiệt mạng trong các đợt lũ lớn. Các cảnh báo được gửi trực tiếp đến điện thoại của người dân thông qua các ứng dụng và tin nhắn.

Những kinh nghiệm này cho thấy, đầu tư vào công nghệ không chỉ là xu hướng mà còn là giải pháp thiết thực để bảo vệ con người trước thiên tai.

Dù tiềm năng lớn, việc ứng dụng AI và công nghệ số trong cảnh báo thiên tai tại Việt Nam vẫn đối mặt với nhiều thách thức.

Thứ nhất là hạ tầng dữ liệu chưa đồng bộ. Dữ liệu khí tượng, thủy văn, địa chất, địa hình còn phân tán và thiếu liên thông, gây khó khăn cho việc xây dựng các mô hình dự báo chính xác.

Thứ hai là thiếu nguồn nhân lực chất lượng cao. Việc phát triển và vận hành các hệ thống AI đòi hỏi đội ngũ chuyên gia có trình độ cao trong các lĩnh vực liên ngành như khí tượng, công nghệ thông tin và khoa học dữ liệu.

Thứ ba là cơ chế tài chính và chính sách chưa thực sự tạo điều kiện cho việc thử nghiệm và triển khai công nghệ mới. Nhiều dự án vẫn dừng ở mức thí điểm, chưa được nhân rộng.

Ngoài ra, việc truyền tải thông tin cảnh báo đến người dân, đặc biệt tại các vùng sâu, vùng xa vẫn còn hạn chế, làm giảm hiệu quả của hệ thống cảnh báo.

Hướng đi chiến lược: Xây dựng hệ sinh thái cảnh báo thiên tai thông minh

Để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ, các chuyên gia đề xuất cần xây dựng một hệ sinh thái cảnh báo thiên tai thông minh dựa trên bốn trụ cột chính.

Thứ nhất, làm chủ công nghệ lõi, đặc biệt là AI và các mô hình dự báo tổ hợp. Đây là yếu tố then chốt để nâng cao độ chính xác và tính chủ động.

Thứ hai, phát triển hệ thống quan trắc thông minh thời gian thực, bao gồm các trạm đo tự động, cảm biến IoT và dữ liệu vệ tinh.

Thứ ba, xây dựng và khai thác hiệu quả dữ liệu lớn, đảm bảo tính liên thông và chia sẻ giữa các cơ quan, tổ chức.

Thứ tư, nâng cao hiệu quả truyền tải thông tin cảnh báo, thông qua các nền tảng số, ứng dụng di động và hệ thống truyền thông đa kênh.

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.

Từ công nghệ đến con người: Yếu tố quyết định thành công

Dù công nghệ đóng vai trò quan trọng, nhưng yếu tố con người vẫn là trung tâm của mọi giải pháp. Cảnh báo thiên tai chỉ thực sự hiệu quả khi người dân hiểu, tin tưởng và hành động theo các khuyến nghị.

Do đó, việc đầu tư công nghệ, cần tăng cường công tác truyền thông, giáo dục cộng đồng và nâng cao nhận thức về phòng chống thiên tai.

Các ứng dụng công nghệ cần được thiết kế thân thiện, dễ sử dụng và phù hợp với điều kiện thực tế của từng địa phương. Đồng thời, cần có cơ chế phối hợp chặt chẽ giữa chính quyền, nhà khoa học, doanh nghiệp và cộng đồng để đảm bảo thông tin được truyền tải nhanh chóng và chính xác.

Trong kỷ nguyên số, việc ứng dụng khoa học và công nghệ - đặc biệt là AI đang mở ra một hướng đi mới cho công tác dự báo và cảnh báo thiên tai. Từ chỗ bị động ứng phó, con người đang từng bước chuyển sang chủ động phòng ngừa, dựa trên dữ liệu và phân tích thông minh.

Đưa cảnh báo thiên tai “sớm hơn, sát hơn” không chỉ là mục tiêu kỹ thuật, mà còn là cam kết bảo vệ con người và phát triển bền vững.

Khi công nghệ được triển khai đúng hướng và kết hợp với sự tham gia của cộng đồng, một hệ thống cảnh báo thiên tai hiệu quả, hiện đại và nhân văn hoàn toàn có thể trở thành hiện thực trong tương lai gần./.

L.H