Việt Nam đang sử dụng các 'mắt thần' theo dõi thời tiết thế nào?

Ông Nguyễn Văn Hưởng, Trưởng phòng Dự báo Thời tiết (Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia), cho biết, để có được một bản tin dự báo, các dữ liệu đầu vào được thu thập từ mạng lưới quan trắc dày đặc trong nước và quốc tế. Tại Việt Nam hiện có 2.871 trạm khí tượng thủy văn các loại, gồm 215 trạm khí tượng bề mặt, gần 4.000 trạm đo mưa tự động, 437 trạm thủy văn và 29 trạm hải văn.

Mỗi bản tin dự báo bão hay mưa lớn bắt đầu từ những phép đo rải rác trên khắp đất liền, sông biển và bầu khí quyển. Tuy nhiên, các con số nhiệt độ, lượng mưa hay gió ban đầu không thể dùng ngay để dự báo. "Chúng phải đi qua một chuỗi xử lý phức tạp trước khi trở thành những thông tin quen thuộc như "mưa 100 mm" hay "gió cấp 10", ông Hưởng cho biết bên lề hội thảo "Công nghệ mới trong dự báo và cảnh báo sớm thiên tai", tổ chức hôm 18/3.

Các trạm ghi nhận liên tục những yếu tố cơ bản như nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, gió và lượng mưa theo thời gian thực. Bên cạnh đó, dữ liệu còn được bổ sung từ radar thời tiết, vệ tinh khí tượng, tàu biển, máy bay và các trạm quan trắc quốc tế. Đây là nguyên liệu thô tạo nên toàn bộ hệ thống dự báo.

Ông Hưởng cho biết, từ các dữ liệu thô, hệ thống phải loại bỏ các giá trị sai lệch do lỗi thiết bị hoặc nhiễu môi trường, đồng thời chuẩn hóa về cùng định dạng để máy tính có thể xử lý. Bước này giúp đảm bảo dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau được đồng bộ hóa.

Sau đó là công đoạn "đồng hóa dữ liệu" - bước then chốt của toàn bộ quy trình. Dữ liệu quan trắc mới nhất được kết hợp với kết quả dự báo từ chu kỳ trước để tạo ra một trạng thái khí quyển sát thực tế nhất tại thời điểm hiện tại. Trạng thái này chính là điểm xuất phát cho các mô hình dự báo.

Từ điểm xuất phát, dữ liệu được đưa vào các hệ thống siêu máy tính để giải các phương trình vật lý mô tả chuyển động của khí quyển. Không gian được chia thành hàng triệu điểm lưới, mỗi điểm mang thông tin về nhiệt độ, gió, độ ẩm, áp suất. Máy tính sẽ tính toán sự thay đổi của các yếu tố này theo từng bước thời gian, từ vài phút đến vài giờ.

Kết quả mô hình không phải là một con số duy nhất mà là một trường dữ liệu rất lớn. Trong đó, mỗi điểm lưới đều có giá trị dự báo về mưa, gió, nhiệt độ theo từng thời điểm. Đây là cơ sở để tạo ra các bản đồ dự báo và các kịch bản thời tiết trong tương lai.

Do khí quyển có tính hỗn loạn, mô hình thường được chạy nhiều lần với những thay đổi rất nhỏ ở điều kiện ban đầu để tạo ra nhiều kịch bản khác nhau. Việc này giúp xác định xu thế chung và tính toán xác suất xảy ra của các hiện tượng như mưa lớn, bão mạnh hay lũ. Đây cũng là lý do các bản tin thường đi kèm thông tin xác suất.

Theo ông Mai Văn Khiêm, Giám đốc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia từ trường dữ liệu của mô hình, dự báo viên sẽ trích xuất các giá trị cụ thể cho từng khu vực. Chẳng hạn, lượng mưa dự kiến trong 24 giờ có thể ở mức 100-200 mm, gió mạnh cấp 10-12, hay vị trí tâm bão được xác định theo từng mốc thời gian. Đây chính là bước biến dữ liệu tính toán thành con số trong bản tin.

Những con số này không được sử dụng một cách máy móc mà phải qua bước kiểm chứng. Dự báo viên sẽ so sánh với số liệu thực đo, ảnh mây vệ tinh, radar và kinh nghiệm để hiệu chỉnh. "Kết quả mô hình cần được kiểm tra và điều chỉnh trước khi đưa vào bản tin", ông Khiêm nói.

Công nghệ vẫn cần kết hợp kinh nghiệm

Các chuyên gia cho biết, những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) bắt đầu được ứng dụng để hỗ trợ dự báo. AI có thể phân tích nhanh dữ liệu lớn, nhận diện xu thế và gợi ý các kịch bản có xác suất cao.

Tuy nhiên, ngay cả khi có dữ liệu, các mô hình có thể cho kết quả khác nhau. Nguyên nhân đầu tiên nằm ở dữ liệu đầu vào, thứ được ví như nguyên liệu của toàn bộ hệ thống. Dù đã có hàng nghìn trạm quan trắc trong nước, kết hợp dữ liệu quốc tế từ vệ tinh, radar, tàu biển, máy bay, vẫn không thể đo đầy đủ mọi biến động của khí quyển. Thêm nữa, các số liệu quan trắc luôn tồn tại sai số nhất định. Sai số có thể đến từ thiết bị đo, điều kiện môi trường hoặc khoảng trống giữa các trạm. "Những khác biệt rất nhỏ ở dữ liệu ban đầu đôi khi lại tạo ra sự chênh lệch lớn trong kết quả dự báo sau vài ngày", ông Hưởng cho biết.

Chưa kể dữ liệu khi đưa vào chạy "siêu máy tính không đưa ra một đáp án duy nhất", ông Khiêm nói, thêm rằng máy cho nhiều khả năng có thể xảy ra, "còn lựa chọn phương án nào là việc của dự báo viên". Sau khi thống nhất, các thông tin được chuyển hóa thành bản tin dự báo. Những con số như lượng mưa, cấp gió, vị trí và hướng di chuyển của bão được trình bày theo cách dễ hiểu. Đây là bước cuối cùng biến dữ liệu khoa học thành thông tin ứng dụng.

Trạm ra đa Phủ Liễn, TP Hải Phòng. Ảnh: Quỳnh Hương

Theo ông Mai Văn Khiêm, dù công nghệ ngày càng phát triển, dự báo bão vẫn là bài toán nhiều biến số. Bản chất hỗn loạn của khí quyển khiến không có kịch bản nào chắc chắn tuyệt đối. Vì vậy, mỗi bản tin thực chất là nỗ lực lựa chọn phương án có khả năng cao nhất trong nhiều khả năng mà siêu máy tính đưa ra. "Công nghệ vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn con người", ông Khiêm nói.

Gia Chính