Vì sao dự báo mưa lớn, lũ trên các sông vẫn có sai số lớn?

Kỷ lục thiên tai liên tiếp bị xô đổ, cảnh báo xu hướng cực đoan gia tăng

Sáng ngày 23/3, tại Hà Nội, Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Quốc gia đã tổ chức hội thảo "Giải pháp, công nghệ mới trong dự báo thủy văn, nguồn nước và khả năng ứng dụng trong nghiệp vụ".

PGS TS Trịnh Quang Toàn, Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam cho biết, năm 2025 ghi nhận nhiều biến động bất thường của các lưu vực sông, trở thành thách thức lớn đối với công tác dự báo thủy văn và vận hành hồ chứa. Lượng mưa kỷ lục xuất hiện trên diện rộng khiến lũ không chỉ xảy ra ở hạ lưu, cửa sông mà lan cả lên vùng núi và đồng bằng. Đáng chú ý, nhiều lưu vực có sự thay đổi nhanh về trạng thái nền do tác động tổng hợp của bão, hoàn lưu sau bão, rãnh thấp và gió mùa, làm cho quá trình hình thành dòng chảy trở nên khó lường.

Toàn cảnh hội thảo "Giải pháp, công nghệ mới trong dự báo thủy văn, nguồn nước và khả năng ứng dụng trong nghiệp vụ".

Thực tế cho thấy, tại nhiều hệ thống sông lớn như sông Đà, sông Cả hay Vu Gia – Thu Bồn, dòng chảy tăng đột ngột trong thời gian rất ngắn, tạo ra các đợt lũ lên nhanh, đỉnh cao và diễn biến phức tạp. Một số lưu vực xuất hiện nhiều đỉnh lũ liên tiếp, thậm chí chồng lũ, khiến việc xác định chính xác thời điểm và quy mô xả lũ gặp nhiều khó khăn. Bên cạnh đó, sự thay đổi về phân bố mưa theo không gian và thời gian khiến mô hình dự báo truyền thống dễ bị sai lệch, đặc biệt ở pha đỉnh lũ.

Các hồ chứa lớn như Hòa Bình, Tuyên Quang, Bản Vẽ hay các hồ khu vực miền Trung đều phải vận hành trong điều kiện dòng chảy đến biến động mạnh. Nhiều trường hợp, lưu lượng nước về hồ tăng nhanh vượt dự kiến, buộc phải xả lũ khẩn cấp để đảm bảo an toàn công trình và hạ du. Tuy nhiên, nếu dự báo không sát, việc điều tiết có thể thiếu dung tích đón lũ, gây áp lực lớn cho vùng hạ lưu.

Một khó khăn khác là trạng thái lưu vực thay đổi liên tục theo thời gian thực, trong khi dữ liệu quan trắc vẫn còn hạn chế ở một số khu vực miền núi. Điều này làm giảm khả năng mô phỏng chính xác độ ẩm đất, dòng chảy nền – những yếu tố quyết định đến cường độ và tốc độ lũ.

"Trong bối cảnh đó, yêu cầu đặt ra là phải nâng cao năng lực dự báo theo hướng tích hợp, sử dụng dữ liệu đa nguồn và cập nhật liên tục. Việc kết hợp mô hình thủy văn với công nghệ AI bước đầu cho thấy hiệu quả trong nhận dạng xu thế dòng chảy, song vẫn cần tiếp tục hoàn thiện để thích ứng với sự biến đổi ngày càng phức tạp của các lưu vực sông", ông Toàn nói.

Ông Hoàng Văn Đại, Phó giám đốc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia cho biết, sự biến đổi mạnh của các lưu vực sông trong những năm gần đây đang đặt ra thách thức lớn cho công tác dự báo thủy văn. Thực tế cho thấy, nhiều lưu vực không còn giữ trạng thái tự nhiên do tác động của hồ chứa, khai thác tài nguyên nước và biến đổi khí hậu, khiến quy luật dòng chảy thay đổi đáng kể. Điều này làm giảm độ tin cậy của các mô hình dự báo truyền thống vốn dựa trên các thông số ổn định của lưu vực.

Ông Hoàng Văn Đại, Phó giám đốc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia trình bày tại hội thảo.

Một trong những khó khăn lớn là sự thiếu chính xác của các thông số lưu vực ở quy mô nhỏ, đặc biệt tại khu vực thượng lưu – nơi dữ liệu quan trắc còn hạn chế. Trong khi đó, mưa lớn ngày càng có tính cục bộ cao, diễn biến nhanh và khó dự báo. Các mô hình dự báo mưa hiện nay vẫn tồn tại sai số lớn, đặc biệt trong các đợt mưa cực đoan, dẫn đến sai lệch trong tính toán dòng chảy và đỉnh lũ. Thực tế cho thấy, cùng một tình huống, các mô hình khí tượng có thể cho kết quả rất khác nhau về cả phạm vi và lượng mưa.

"Bên cạnh đó, việc thiếu thông tin về vận hành hồ chứa và dòng xả thực tế cũng ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng dự báo. Nhiều hệ thống mô hình hiện chưa tích hợp đầy đủ yếu tố điều tiết hồ, trong khi đây là nhân tố ngày càng chi phối chế độ dòng chảy. Việc phân chia tiểu lưu vực chưa đủ chi tiết cũng khiến khả năng mô phỏng dòng chảy chưa sát với thực tế", ông Hoàng Văn Đại nói.

Trong bối cảnh đó, yêu cầu đặt ra là phải đổi mới phương pháp dự báo theo hướng tích hợp và linh hoạt hơn. Các hệ thống hiện đại cần kết hợp dữ liệu quan trắc thời gian thực, mô hình khí tượng – thủy văn và công nghệ trí tuệ nhân tạo để hiệu chỉnh kết quả. Đồng thời, cần phát triển dự báo theo hướng tác động, không chỉ dừng ở mực nước hay lưu lượng mà còn dự báo ngập lụt, phạm vi ảnh hưởng và rủi ro cụ thể. Đây là hướng đi quan trọng nhằm nâng cao hiệu quả cảnh báo sớm và hỗ trợ ra quyết định trong phòng, chống thiên tai.

Cảnh báo sớm để người dân hành động sớm

Tại hội thảo, ông Nguyễn Thượng Hiền, Cục trưởng Cục Khí tượng Thủy văn nhấn mạnh bối cảnh thiên tai năm 2025 diễn biến khốc liệt, đòi hỏi ngành phải bứt phá về tư duy và công nghệ để đảm bảo an ninh nguồn nước. Mục tiêu trọng tâm là rút ngắn khoảng cách giữa nghiên cứu và thực tiễn, chuyển từ dự báo con số sang "dự báo tác động".

Những điểm nhấn công nghệ nổi bật: Ứng dụng AI và Mô hình lai ghép (Hybrid) kết hợp mô hình vật lý VIC với học máy giúp duy trì dự báo chính xác tại các lưu vực sông xuyên biên giới với tầm xa lên đến 100 ngày.

Hệ thống thời gian thực tích hợp dữ liệu đa nguồn (Radar, vệ tinh) vào mô hình WEHY để tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa và xả lũ kịp thời; Nâng cao chất lượng cảnh báo bằng thử nghiệm thành công mô hình Sac Ma và học máy giúp giảm thiểu các bản tin cảnh báo lũ quét "khống".

Trước thực tế này, các chuyên gia cho rằng dự báo thủy văn cần thay đổi cách tiếp cận, từ cung cấp thông tin sang hỗ trợ ra quyết định, đặc biệt trong vận hành hồ chứa nhằm giảm lũ cho hạ du và đảm bảo an toàn công trình.

Theo ông Nguyễn Thượng Hiền, cần cải thiện hệ thống dữ liệu theo hướng cập nhật liên tục, giảm độ trễ và tăng khả năng chia sẻ giữa các cơ quan. Ông cũng nhấn mạnh khái niệm "dự báo thời gian thực" cần được hiểu đúng, bởi quá trình hình thành lũ phụ thuộc vào nhiều yếu tố như độ ẩm đất, thảm phủ và khả năng tích trữ nước.

Ở góc độ ứng dụng, chuyên gia thời tiết Nguyễn Ngọc Huy cho rằng một trong những điểm yếu hiện nay là khoảng cách giữa nghiên cứu và thực tiễn còn lớn, nhiều công nghệ đã có nhưng chưa được triển khai rộng rãi. Ông dẫn chứng nếu tăng đầu tư cho quan trắc, dự báo và cảnh báo thiên tai, có thể giúp giảm thiểu 30-40% thiệt hại trong các kịch bản rủi ro lớn.

Ông Huy đề xuất xây dựng hệ thống dự báo tích hợp, kết nối dữ liệu từ radar, vệ tinh và trạm đo mặt đất theo thời gian thực với các mô hình khí tượng, thủy văn. Đồng thời, trí tuệ nhân tạo được ứng dụng để hiệu chỉnh sai số và nhận dạng xu thế dòng chảy, góp phần nâng cao độ chính xác dự báo.

Ông cũng đề nghị chuyển mạnh sang cảnh báo tác động, tức là không chỉ dừng ở thông tin mưa hay mực nước, mà phải chỉ ra cụ thể khu vực nào, thời điểm nào có nguy cơ ngập, ảnh hưởng ra sao để người dân có thể hành động sớm. Cơ quan khí tượng cần rút ngắn chu kỳ cập nhật bản tin dự báo lũ, từ 3-6 giờ xuống còn một giờ trong các tình huống khẩn cấp, đồng thời tận dụng các kênh truyền thông như mạng xã hội để truyền tải thông tin nhanh hơn tới người dân.

Tô Hội