Theo các nhà  nghiên cứu, tác động của biến đổi khí hậu là một trở ngại đáng kể mà khu vực ASEAN sẽ phải tính đến. Họ cũng đưa ra hàng loạt những vấn đề về môi trường mà nông dân sản xuất quy mô nhỏ trong khu vực đang và sẽ phải đối mặt như: Chất lượng đất, quản lý dịch hại, năng suất cây trồng và cơ hội thương mại nông sản. Hạn hán có năm làm giảm 20-30% năng suất cây trồng, giảm sản lượng lương thực, ảnh hưởng nghiêm trọng tới chăn nuôi và sinh hoạt của người dân. 

Những đợt hạn hán và nóng kéo dài liên tiếp xảy ra ở khắp các vùng trong cả nước những năm gần đây cho thấy mức độ gia tăng ngày càng lớn của tình trạng BĐKH. Hạn hán kéo dài sẽ dẫn đến nguy cơ hoang mạc hóa ở một số vùng, đặc biệt là vùng Nam Trung Bộ, vùng cát ven biển và vùng đất dốc thuộc trung du, miền núi, gây ra những hệ lụy đáng kể đối với phát triển bền vững ngành nông nghiệp ở Việt Nam.

Bởi vậy việc dự báo thời tiết từ sớm, từ xa sẽ góp phần giúp ngành nông nghiệp giảm thiểu đáng kể thiệt hại.

W-minhhoa.png
Ảnh minh hoạ

Thủ tướng Chính phủ ban hành Quyết định 1261/QĐ-TTg năm 2023 về việc Phê duyệt Đề án “Hiện đại hóa Ngành Khí tượng Thủy văn đến năm 2025 và thời kỳ 2026-2030”, trong đó các cơ quan, ban, ngành trong nước được yêu cầu tập trung nghiên cứu áp dụng công nghệ quan trắc từ xa bằng vệ tinh, camera, viễn thám, vạn vật kết nối, AI trong hoạt động quan trắc phục vụ giám sát, dự báo trên diện rộng là mục tiêu hàng đầu của mạng lưới trạm quan trắc khí tượng thủy văn quốc gia.

Kế hoạch dự kiến đến năm 2030, tăng thời hạn dự báo thời tiết đến 10 ngày và cảnh báo xu thế diễn biến một số hiện tượng khí tượng thủy văn nguy hiểm đến một tháng.

Khi năng lực tính toán chậm lại và các mô hình vật lý trở nên phức tạp hơn, thì dự báo thời tiết bằng phương pháp số truyền thống tỏ ra kém hiệu quả, đòi hỏi áp dụng các phương pháp mới, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI) vốn đang phát triển mạnh mẽ.

Chuyên về AI cho rằng, phương pháp dự báo thời tiết bằng số thông thường cần 4-5 giờ tính toán trên một cụm siêu máy tính với 3.000 máy chủ để dự báo thời tiết toàn cầu trong 10 năm sau đó.

Ví dụ, Pangu-Weather chỉ mất 1,4 giây để hoàn thành dự báo thời tiết toàn cầu trong 24 giờ, bao gồm độ ẩm, tốc độ gió, nhiệt độ, áp suất mực nước biển cùng và nhiều yếu tố khác. Tốc độ dự đoán của hệ thống này nhanh hơn 10.000 lần so với các phương pháp số truyền thống. Minh chứng là hồi tháng 5 vừa qua, Pangu-Weather đã dự đoán đường đi của cơn bão Mawar từ trước đó 5 ngày.

Mặc dù vậy, chuyên gia Mã Trụ Quốc thuộc Viện Vật lý khí quyển (Viện Khoa học Trung Quốc) chỉ ra rằng, nhân loại hiện nay vẫn chưa biết nhiều về quá trình biến đổi khí hậu, vì vậy phải đưa ra các giả định khi nghiên cứu một số hiện tượng, nhưng kết luận thu được theo cách này đôi khi không chính xác. Bởi vì, mô hình càng chuẩn xác thì đòi hỏi dữ liệu quan trắc càng phải nhiều. Sự phát triển của các công nghệ mới thường khó vượt qua những hạn chế của chính nó và công nghệ AI tiên tiến nhất hiện nay chỉ là thực hiện xử lý dữ liệu thông tin khổng lồ có sẵn. Ứng dụng của công nghệ AI trong lĩnh vực khí tượng đã chứng tỏ sự cải thiện rất lớn về hiệu suất, tuy nhiên trong tương lai, thời tiết rất khó đoán, một khi dữ liệu trong một khâu nào đó của mô hình bị thiếu sẽ dẫn đến sai sót trong dự báo.

Khi AI được ứng dụng vào dự báo thời tiết và các vật lý khí quyển, bản chất của nó là tích hợp các thông tin bằng khả năng tính toán mạnh mẽ và các thuật toán thông minh để nâng cao tính chuẩn xác và hiệu suất dự báo.