Ứng dụng công nghệ số trong cảnh báo, giảm nhẹ rủi ro thiên tai

TMO - Ứng dụng công nghệ số trong cảnh báo và giảm nhẹ rủi ro thiên tai đang trở thành hướng đi tất yếu trong công tác phòng, chống thiên tai tại Việt Nam hiện nay. Việc tích hợp dữ liệu, phân tích dự báo bằng trí tuệ nhân tạo và hệ thống cảnh báo sớm giúp nâng cao khả năng ứng phó, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản.

Chuyển đổi số, áp dụng những kỹ thuật tiên tiến, hiện đại trong cảnh báo và giảm nhẹ rủi ro thiên tai góp phần nâng cao hiệu quả công tác phòng, chống thiên tai ở Việt Nam. Việc triển khai các hệ thống giám sát, cảnh báo sớm bằng công nghệ hiện đại như trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data), cảm biến tự động và bản đồ số giúp cơ quan chức năng theo dõi, dự báo chính xác hơn các hiện tượng thời tiết cực đoan.

Trên thực tế, nhiều địa phương đã xây dựng nền tảng số kết nối thông tin từ trung ương đến cơ sở, giúp truyền tải cảnh báo nhanh chóng đến người dân, đặc biệt là khu vực có nguy cơ cao. Ngoài ra, việc sử dụng ứng dụng di động, mạng xã hội và tin nhắn tự động cũng giúp tăng khả năng tiếp cận thông tin kịp thời, hỗ trợ người dân chủ động phòng tránh.

Theo lãnh đạo Quỹ cộng đồng phòng tránh thiên tai, nhận định, Việt Nam hàng năm phải đối phó với nhiều loại thiên tai. Nhà nước ta đã quan tâm đầu tư, xây dựng, phát triển hệ thống giám sát, dự báo, cảnh báo thiên tai và đã có rất nhiều tiến bộ, nhất là trong phòng chống bão.

Mặc dù vậy, khoảng cách giữa tốc độ của thiên tai và tốc độ truyền đi của cảnh báo chính là rào cản lớn nhất hiện nay. Trong nỗ lực khắc phục tình trạng “độ trễ thông tin”, nhiều nhà khoa học Việt Nam đã tìm cách đưa trí tuệ nhân tạo (AI) và viễn thám trở thành công cụ dự báo mới.

Thay vì chỉ dựa vào quan trắc thủ công, các hệ thống công nghệ số ngày nay có thể mở rộng phạm vi theo dõi lên không gian rộng lớn, cập nhật dữ liệu theo thời gian thực. Trong đó, viễn thám trong cảnh báo thiên tai là việc sử dụng các công nghệ thu thập dữ liệu từ xa (vệ tinh, máy bay, drone) để theo dõi, dự báo và đánh giá các hiện tượng thiên nhiên như bão, lũ lụt, cháy rừng, hoặc núi lửa, nhằm đưa ra cảnh báo sớm, giảm thiểu thiệt hại và bảo vệ an toàn cho cộng đồng.

Lào Cai bị sạt lở, lũ quét do ảnh hưởng của hoàn lưu bão số 10. (Ảnh: BND). 

Công nghệ này cung cấp dữ liệu thời gian thực về các yếu tố như nhiệt độ bề mặt, sự thay đổi của mây, mực nước, tình trạng thực vật, giúp các cơ quan chức năng đưa ra quyết định kịp thời. Trước thực tế đó, để sớm đưa ra những cảnh báo kịp thời, giảm thiểu tối đa thiệt hại do thiên tai gây ra, trường Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHQGHN), đã và đang xây dựng hệ thống cảnh báo trượt lở đất bằng cách kết hợp nhiều nguồn dữ liệu.

Đai diện nhóm nghiên cứu cho biết, dùng bản đồ địa chất, địa hình để đánh giá những yếu tố rất ít thay đổi theo thời gian. Bên cạnh đó, sử dụng UAV hay ảnh viễn thám để đánh giá sự thay đổi theo ngày, theo tháng, theo năm; thêm các thiết bị đo mưa và quan trắc trong mái dốc để biết được biến đổi theo giờ.

Các thông tin này được liên kết với nhau và giải đoán nguy cơ trượt lở, lũ quét, sạt lở như thế nào thì thông qua các thuật toán. Thuật toán là cầu nối để xây dựng các mô hình, kết hợp các yếu tố với nhau. Hệ thống không chỉ dừng ở dữ liệu tĩnh mà còn liên tục cập nhật các thông số động như lượng mưa, độ ẩm đất từ ảnh vệ tinh.

AI phân tích, đối chiếu với lịch sử để xác định ngưỡng mưa gây trượt, xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ. Đặc biệt, các mô hình còn có thể mô phỏng 3D phạm vi và đường đi của khối trượt, giúp nhà quản lý hình dung trực quan kịch bản thiên tai có thể xảy ra. Điểm mới của hệ thống này là đưa cảnh báo tới tận tay người dân qua đa nền tảng. Từ website, cổng thông tin, ứng dụng “Sạt lở Việt Nam” cho đến tin nhắn SMS – mỗi hình thức được thiết kế cho một nhóm đối tượng khác nhau, từ nhà quản lý đến từng cá nhân.

Song song với AI, việc tận dụng dữ liệu cộng đồng đang mở ra một hướng đi mới. Trước đó, một sản phẩm nghiên cứu có tên RiskMap Vietnam được phát triển trên cơ sở phối hợp giữa Urban Risk Lab (Viện Công nghệ Massachusetts, Mỹ) và Khoa Kỹ thuật Tài nguyên nước, trường Đại học Thủy lợi có thể tiếp nhận thông tin ngập lụt từ cộng đồng để thiết lập bản đồ theo thời gian thực.

Mưa lớn, gió giật mạnh trong bão số 10 đã khiến hàng chục ngôi nhà ven biển của người dân Hà Tĩnh bị hư hỏng nặng. (Ảnh: DN). 

Trong mùa mưa năm 2024, nền tảng được triển khai thí điểm, khuyến khích người dân cập nhật tình hình qua Zalo hoặc Line. Dữ liệu ngay lập tức hiển thị trên bản đồ số và cung cấp đồng thời cho cư dân, cộng đồng và cơ quan chức năng để tăng cường nhận thức, cùng nhau giảm thiểu rủi ro. Dựa vào bản đồ này, người dân và chính quyền có thể ra quyết định để giảm thiểu rủi ro. Đồng thời, các vết lũ được lưu trữ số hóa, phục vụ cho việc kiểm định mô hình trong tương lai.

Không chỉ dừng ở lũ, công nghệ UAV gắn cảm biến cũng đã được áp dụng để giám sát chất lượng nước. UAV bay theo quỹ đạo định sẵn, khi tới các điểm đo sẽ thả phao, truyền dữ liệu trực tiếp về server.

Camera quan sát gửi hình ảnh về trung tâm để người vận hành quyết định lấy mẫu ở những điểm nghi ngờ. Trong tương lai, việc ứng dụng AI sẽ giúp giải đoán ảnh UAV nhanh chóng, kịp thời phát hiện nguy cơ, đảm bảo cấp nước an toàn cho đô thị. Sự tham gia của cộng đồng cùng công nghệ số đã hỗ trợ cho công tác phòng chống thiên tai, biến mỗi người dân thành một “cảm biến sống” kết nối vào hệ thống quản lý tổng thể. Song, công nghệ là chìa khóa, nhưng không phải là tất cả. Để những giải pháp phát huy hiệu quả, cần một hệ sinh thái đồng bộ, từ nhân lực, thiết bị đến chính sách.

Với sự kết hợp giữa công nghệ và quản lý rủi ro thiên tai sẽ góp phần giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản, thể hiện bước tiến quan trọng trong quá trình chuyển đổi số của ngành nông nghiệp  và môi trường, từ đó hướng tới xây dựng xã hội an toàn, thích ứng linh hoạt với biến đổi khí hậu, giảm thiểu tối đa thiệt hại về người và tài sản do thiên tai gây ra.

Khánh An