Lý do dự báo lũ trên các sông ở Việt Nam nhiều sai lệch

Tại hội thảo "Giải pháp, công nghệ mới trong dự báo thủy văn, nguồn nước và khả năng ứng dụng trong nghiệp vụ" do Cục Khí tượng Thủy văn tổ chức sáng 23/3, các chuyên gia chỉ ra nhiều hạn chế trong việc dự báo lũ thời gian qua.

Hồi cuối tháng 8/2025, một đợt mưa lớn với lượng phổ biến 600 - 700 mm đã khiến lưu lượng nước về hồ Hòa Bình tăng nhanh. Dự báo đỉnh lũ ở mức khoảng 6.000-7.000 m³/s, nhưng thực tế dòng chảy có xu thế cao hơn ở pha đỉnh.

Tình huống tương tự cũng xảy ra tại hồ Bản Vẽ (Nghệ An) cuối tháng 9/2025, khi lượng mưa 200 - 350 mm, có nơi trên 400 mm, khiến lũ lên nhanh với đỉnh khoảng 2.500 - 3.000 m³/s, trong khi dự báo chưa bám sát hoàn toàn diễn biến thực tế. Thủy điện này đã phải xả tới khoảng 4.200 m³/s - mức cao trong nhiều năm vận hành khiến diễn biến dòng chảy hạ du thay đổi nhanh, gây thêm thách thức cho công tác dự báo.

Những sai lệch này, theo các chuyên gia, không phải cá biệt, mà phản ánh những hạn chế mang tính hệ thống trong dự báo lũ hiện nay.

Đầu tiên, về mô hình dự báo ảnh hưởng quan trọng đến kết quả. Theo ông Hoàng Văn Đại, Phó giám đốc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia, dự báo thủy văn phụ thuộc rất lớn vào dự báo mưa, yếu tố đầu vào quan trọng nhất của các mô hình. Tuy nhiên, các mô hình dự báo mưa định lượng toàn cầu và khu vực hiện vẫn còn độ bất định cao, đặc biệt trong các đợt mưa lớn.

Có những tình huống các mô hình cho kết quả rất khác nhau, thậm chí trái ngược về lượng mưa. Trong thực tế, mô hình có thể nhận diện đúng khu vực có mưa nhưng sai lệch đáng kể về lượng mưa, kéo theo sai số trong tính toán dòng chảy và đỉnh lũ. Đặc biệt, với mưa cục bộ, mưa trong giông, những hình thái thường gây lũ nhanh - khả năng dự báo chính xác vẫn còn hạn chế.

Thứ hai, dữ liệu đầu vào và quá trình vận hành hồ chứa cũng là điểm nghẽn lớn. Ông Nguyễn Thượng Hiền, Cục trưởng Cục Khí tượng Thủy văn, cho biết hiện nay dữ liệu giữa các cơ quan chưa thực sự đồng bộ. Cùng một hệ thống nhưng số liệu cung cấp cho các đơn vị có thể không thống nhất, dẫn đến các kết quả dự báo khác nhau.

Đáng chú ý, thông tin vận hành hồ chứa nhiều khi chỉ được cung cấp trước vài giờ xả lũ, khiến cơ quan dự báo rơi vào thế bị động. "Có những trường hợp gần như phải vừa nhận thông tin xả lũ, vừa cập nhật dự báo trong thời gian rất gấp", ông Hiền nói.

Ông cũng bày tỏ băn khoăn về khả năng kiểm chứng dữ liệu và tính minh bạch trong chia sẻ thông tin. Theo ông, nếu không kiểm soát được dữ liệu vận hành và thời điểm xả lũ, dự báo khó có thể phản ánh đúng thực tế.

Ở góc độ kỹ thuật, ông Hoàng Văn Đại cho biết thêm hệ thống quan trắc hiện vẫn thiếu dữ liệu thời gian thực tại nhiều lưu vực, đặc biệt ở thượng nguồn. Trong khi đó, dữ liệu vận hành hồ chứa, yếu tố ngày càng chi phối dòng chảy chưa được tích hợp đầy đủ vào mô hình dự báo.

Theo PGS TS Trịnh Quang Toàn, Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam, một nguyên nhân sâu xa là các lưu vực sông hiện nay đã thay đổi đáng kể do sự xuất hiện của hồ chứa, thủy điện và biến đổi sử dụng đất. Những yếu tố này khiến dòng chảy không còn tuân theo quy luật tự nhiên như trước, trong khi các mô hình dự báo chưa tích hợp đầy đủ các kịch bản vận hành hồ chứa theo thời gian thực.

Lũ từ thượng nguồn khiến phố cổ Hội An (TP Đà Nẵng) ngập tháng 11/2025. Ảnh: Văn Đông

Cần xây dựng hệ thống dự báo tích hợp

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.

Chuyên gia Nguyễn Ngọc Huy nói tại hội thảo. Ảnh: Gia Chính

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.

Theo ông Huy, bản tin dự báo hiện còn nặng tính kỹ thuật, khó tiếp cận với cộng đồng. Vì vậy việc chuyển đổi sang ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu, gắn với hành động cụ thể sẽ giúp nâng cao hiệu quả cảnh báo.

Ngoài ra, ông cũng nhấn mạnh sự cần thiết của phối hợp liên ngành, liên cơ quan trong dự báo và vận hành, thay vì mỗi đơn vị chỉ tập trung vào một phần của bài toán. "Thiên tai là một hệ thống tổng hợp, không thể giải quyết bằng các nghiên cứu đơn lẻ", ông nói.

Gia Chính