Công nghệ nâng tầm cảnh báo thiên tai

Mở rộng năng lực cảnh báo thiên tai trên thế giới

Trước những diễn biến ngày càng phức tạp của thời tiết cực đoan, nhiều quốc gia đang chuyển trọng tâm từ ứng phó sau thiên tai sang chủ động nhận diện rủi ro, cảnh báo sớm và tổ chức ứng phó trước khi thiên tai xảy ra. 

Tại Nhật Bản, quá trình cải tổ hệ thống thông tin khí tượng phục vụ phòng, chống thiên tai được thúc đẩy từ năm 2024 và chính thức chuyển sang vận hành hệ thống mới từ tháng 5/2026. Trên cơ sở đề xuất của Hội đồng nghiên cứu về thông tin khí tượng phòng, chống thiên tai, Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (JMA) và Bộ Đất đai, Hạ tầng, Giao thông và Du lịch Nhật Bản đã xây dựng lại hệ thống cảnh báo theo 5 cấp độ. Mỗi cấp độ được gắn với mức độ nguy hiểm và hành động ứng phó tương ứng. Đáng chú ý, cảnh báo lũ được áp dụng trên 400 con sông lớn trên toàn quốc.

Bên cạnh việc hoàn thiện hệ thống cảnh báo, Nhật Bản cũng tăng cường dự báo mưa với phạm vi và thời gian cụ thể. Theo đó, JMA sẽ cung cấp dự báo trước 2 - 3 giờ cho những khu vực có khả năng xuất hiện mưa lớn. Nhờ đó, chính quyền và người dân có thêm thời gian chuẩn bị các phương án ứng phó. 

Tại Mỹ, công nghệ được tăng cường ở quy trình đưa cảnh báo đến trực tiếp người dân. Sau trận lũ nghiêm trọng tại Texas năm 2025, một số địa phương đẩy mạnh sử dụng cảm biến mực nước, còi cảnh báo, hệ thống cảnh báo khẩn cấp không dây và CodeRED - nền tảng gửi cảnh báo khẩn cấp tới người dân trong khu vực có nguy cơ. Những công cụ này tiếp tục được sử dụng trong các đợt lũ năm 2026, nhằm rút ngắn thời gian từ khi phát hiện nguy cơ, đến khi cảnh báo được gửi tới người dân. 

Tại Trung Quốc, công nghệ được đưa vào trực tiếp hệ thống giám sát và cảnh báo lũ. Từ năm 2023, Trung tâm Dữ liệu Quan sát Trái đất Quốc gia (NODA), thuộc Viện Nghiên cứu Thông tin Hàng không Vũ trụ Trung Quốc đã vận hành một nền tảng tích hợp giám sát và cảnh báo lũ. Cụ thể, nền tảng này sử dụng AI, dữ liệu lớn và công nghệ thông tin địa lý, qua đó, tổng hợp thông tin từ hơn 150 trạm thủy văn và hiển thị trên bản đồ số theo vị trí, thời gian và mức độ nghiêm trọng.

Trong mùa lũ năm 2026, NODA tiếp tục cung cấp dữ liệu phục vụ theo dõi và ứng phó với thiên tai. Hệ thống này sẽ sử dụng ảnh vệ tinh và dữ liệu địa lý để cập nhật phạm vi ngập, xác định các khu vực bị ảnh hưởng, qua đó hỗ trợ chính quyền trong sơ tán người dân, điều động lực lượng và đánh giá thiệt hại.

Việt Nam tăng cường công nghệ trong cảnh báo thiên tai

Trong khi nhiều quốc gia đang đẩy mạnh ứng dụng công nghệ vào dự báo, cảnh báo thiên tai, tại Việt Nam, yêu cầu nâng cao năng lực này cũng ngày càng rõ nét từ thực tiễn mưa lũ trên các lưu vực sông. Minh chứng tiêu biểu là tại lưu vực sông Cầu, khi đặc điểm địa hình và diễn biến lũ đặt ra yêu cầu ngày càng cao đối với công tác quan trắc, mô hình hóa và dự báo.

Là một trong ba lưu vực lớn thuộc hệ thống sông Thái Bình, sông Cầu chảy qua các địa phương gồm Thái Nguyên, Bắc Ninh, Hà Nội... Lưu vực có địa hình từ miền núi, trung du đến đồng bằng, trong khi lượng mưa tập trung vào mùa hè. Vì vậy, lũ trên hệ thống sông này thường lên, xuống nhanh, đỉnh lũ lớn và thời gian duy trì ngắn.

Trao đổi với phóng viên Báo Công Thương, ông Vũ Thanh Long, Phó Giám đốc Đài khí tượng thủy văn khu vực Bắc Bộ cho biết, việc tích hợp các mô hình thủy lực với công nghệ viễn thám và trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra thêm khả năng theo dõi, phân tích và dự báo diễn biến lũ trên lưu vực sông Cầu, cũng như khu vực Bắc Bộ.

Đối với bài toán “điểm mù” quan trắc tại những khu vực thượng nguồn hiểm trở, công nghệ viễn thám có vai trò quan trọng khi cung cấp thêm dữ liệu từ ảnh vệ tinh và ảnh radar, ông Long nhấn mạnh. Bên cạnh đó, các nguồn dữ liệu này cho phép giám sát trên diện rộng, cập nhật độ ẩm đất và ước tính lượng mưa với độ phân giải không gian cao. Sau đó, dữ liệu được đồng hóa vào các mô hình thủy văn, thủy lực để mô phỏng sự truyền lũ, tính toán phạm vi và độ sâu ngập lụt tại khu vực hạ lưu.

Đáng chú ý, cũng theo ông Long, AI có khả năng phân tích các chuỗi số liệu khí tượng, thủy văn trong quá khứ, kết hợp với những kịch bản thiên tai bất thường gần đây như bão Yagi năm 2024 và Bualoi năm 2025. Thông qua khả năng nhận diện những quy luật phức tạp trong dữ liệu, AI có thể hỗ trợ đưa ra dự báo đỉnh lũ, lưu lượng dòng chảy sớm hơn từ 24 đến 48 giờ.

“Sự kết hợp đồng bộ mang tính hệ thống này không chỉ tối ưu hóa độ chính xác của các bản tin cảnh báo, mà còn giúp các cơ quan quản lý chuyển dịch từ hình thức ứng phó thụ động sang chủ động phòng chống, giảm thiểu tối đa thiệt hại về người và tài sản trước các hình thái thời tiết cực đoan và dị biệt tại khu vực Bắc Bộ”, ông Long nhận định.

Nhấn mạnh về các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả truyền tin cảnh báo, bảo đảm thông tin dự báo đến được đúng đối tượng và kịp thời hơn trong các tình huống thiên tai cực đoan tại khu vực, ông Vũ Thanh Long cho biết: ''Việc cấp bách hiện nay là phải đồng bộ hóa giải pháp hạ tầng kỹ thuật với phương thức truyền thông đa kênh, hướng tới mục tiêu cá nhân hóa và địa phương hóa thông tin''.

Trước hết, cần đa dạng hóa các phương thức truyền tin cảnh báo, nhất là tại những khu vực có nguy cơ lũ quét, sạt lở và thường bị chia cắt khi thiên tai xảy ra. Việc gửi cảnh báo trực tiếp đến người dân qua điện thoại có thể giúp rút ngắn thời gian truyền tin, đồng thời cần tính đến các phương án dự phòng trong trường hợp mạng viễn thông bị gián đoạn.

Đối với những khu vực mất liên lạc, có thể kết hợp các phương thức truyền tin khác như thông tin qua vệ tinh, hệ thống còi cảnh báo tại cộng đồng và mạng lưới truyền thanh cơ sở. Nội dung cảnh báo cũng cần ngắn gọn, dễ hiểu, phù hợp với từng địa bàn và đối tượng, để người dân nhanh chóng nhận biết mức độ nguy hiểm và hành động kịp thời.

Cần phát huy vai trò của lực lượng xung kích phòng, chống thiên tai tại địa phương, tổ chức các cuộc diễn tập thường xuyên để người dân làm quen với các phương thức cảnh báo và cách ứng phó khi có tình huống xảy ra.