
Theo ông Mai Văn Khiêm, Giám đốc Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia, quy trình xây dựng bản tin dự báo thời tiết (khí tượng, thủy văn và hải văn) được thực hiện trong hai điều kiện: bình thường và nguy hiểm. Các bản tin này đều tuân theo quy trình 8 bước chuyên môn.
Ông Nguyễn Văn Hưởng, Trưởng phòng Dự báo thời tiết, giải thích rằng khí quyển vốn hỗn loạn, nên các mô hình dự báo luôn có sai khác nhất định. Dự báo viên không chọn mô hình một cách máy móc mà xử lý theo quy trình chặt chẽ, kết hợp kinh nghiệm và dữ liệu quan trắc thực tế.
Vì sao dự báo mưa lớn cục bộ, lũ quét, sạt lở khó khăn?
Ông Hưởng cho biết, dự báo các hiện tượng như mưa lớn cục bộ, lũ quét hay sạt lở rất khó vì quy mô nhỏ và diễn ra nhanh. Lũ quét thường xảy ra trên khu vực hẹp, chỉ vài giờ hoặc vài phút sau khi mưa bắt đầu, khiến thời gian cảnh báo sớm cực ngắn.

Độ phức tạp địa hình, địa chất cũng là thách thức. Mỗi sườn núi có khả năng chịu nước khác nhau, nên việc xác định khi nào đất “bão hòa” để sạt lở xảy ra cần dữ liệu chi tiết về độ dốc, loại đất và thảm thực vật từng vị trí.
Ngoài ra, dự báo định lượng mưa cho khu vực nhỏ là rất khó. Đối với cảnh báo lũ quét hay sạt lở, hiện nay mới chỉ dừng ở mức nguy cơ rất cao, cao, trung bình.
Ông Phùng Tiến Dũng, Trưởng phòng Dự báo Thủy văn, nhấn mạnh dự báo viên hiện nay không chỉ dự báo thời tiết mà còn phải đánh giá rủi ro, truyền đạt thông tin dễ hiểu, giúp cơ quan quản lý và người dân chủ động ứng phó. “Mỗi bản tin là sản phẩm chuyên môn đồng thời là trách nhiệm xã hội, bảo vệ tính mạng, tài sản và sinh kế của người dân”, ông Dũng nói.
AI hỗ trợ dự báo ra sao?
Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia đang sử dụng AI như một “trợ lý số”, hỗ trợ dự báo viên cả về kỹ thuật chuyên môn lẫn nghiệp vụ vận hành. AI giúp giảm các thao tác lặp, hạn chế lỗi kỹ thuật, để chuyên gia tập trung phân tích các tình huống nguy hiểm, phức tạp.
Ông Hưởng cho rằng, AI không thể thay thế dự báo viên trong tương lai gần và trung hạn. AI có khả năng xử lý dữ liệu nhanh, phân tích lượng thông tin khổng lồ từ mô hình, vệ tinh, radar, phát hiện mẫu hình thời tiết, hỗ trợ dự báo ngắn hạn và nhận diện nguy cơ thiên tai.
Tuy nhiên, lĩnh vực khí tượng thủy văn có tính bất định cao, biến đổi khí hậu tạo ra các hiện tượng cực đoan chưa từng có, vượt dữ liệu lịch sử mà AI dựa vào. Khi xuất hiện tình huống “phi điển hình”, AI chưa thể nhận diện đầy đủ, còn dự báo viên dựa vào kinh nghiệm, bản năng nghề nghiệp và hiểu biết địa phương để ra quyết định.
“Dự báo thời tiết không chỉ là đọc số liệu mà còn là đánh giá, phản biện, kiểm định ngược với quan trắc, lựa chọn kịch bản phù hợp nhất”, ông Hưởng cho biết. Dự báo viên còn tư vấn lãnh đạo các cấp về sơ tán dân, vận hành hồ chứa, đóng cảng biển, giải thích thông tin cho báo chí và cập nhật bản tin khi tình huống thay đổi - những nhiệm vụ đòi hỏi trách nhiệm và hiểu biết thực tiễn mà AI chưa thể đảm nhận.
Ông Hưởng nhấn mạnh, AI đang ngày càng quan trọng trong ngành khí tượng thủy văn, giúp dự báo nhanh, chính xác và hiệu quả hơn. Nhưng AI không thay thế con người; mô hình tốt nhất trong tương lai là sự kết hợp “AI cùng dự báo viên” - nơi công nghệ hỗ trợ, con người là quyết định cuối cùng.
|
Quy trình xây dựng một bản tin dự báo thời tiết (gồm 8 bước): Thu thập, xử lý các loại thông tin, dữ liệu; Phân tích, đánh giá hiện trạng; Thực hiện các phương án dự báo, cảnh báo; Thảo luận dự báo, cảnh báo; Xây dựng bản tin dự báo, cảnh báo; Cung cấp bản tin dự báo, cảnh báo; Bổ sung bản tin dự báo, cảnh báo; Đánh giá chất lượng dự báo, cảnh báo. |


