TS Trần Anh Phương, Viện Khoa học Tài nguyên nước, và nhóm nghiên cứu đã nghiên cứu xây dựng hệ thống giám sát, cảnh báo lũ lụt và hạn hán theo thời gian thực trên nền tảng WebGIS.

Tự động gửi email, tin nhắn khi có nguy cơ ngập

Hệ thống dự báo, cảnh báo lũ, lụt là sự kết hợp các mô hình thủy văn, thủy lực truyền thống với công nghệ máy học (machine learning) được nhóm nghiên cứu phát triển nhằm đưa ra các dự báo, cung cấp thông tin hỗ trợ ứng phó khẩn cấp.

TS Trần Anh Phương, Phòng Công nghệ và Kỹ thuật tài nguyên nước, Viện Khoa học Tài nguyên nước, thành viên nhóm nghiên cứu cho biết, hệ thống có khả năng tự động hóa và cần rất ít sự can thiệp của con người. Hệ thống cung cấp thông tin về lượng mưa, mực nước và các bản đồ cảnh báo ngập lụt theo thời gian thực, đồng thời hiển thị vị trí các điểm tránh lũ, đường tránh lũ, hỗ trợ việc di chuyển đến nơi an toàn.

Hệ thống giám sát và cảnh báo lũ, lụt bao gồm 3 thành phần chính. Hệ thống quan trắc và giám sát bao gồm các thiết bị đo mưa, mực nước và camera giám sát theo thời gian thực. Các số liệu quan trắc và giám sát được truyền về máy chủ qua đường truyền Internet hoặc 3G/4G. Đồng thời, hệ thống giám sát còn cho phép tiếp nhận thông tin từ cộng đồng như ảnh hiện trường phục vụ công tác cứu hộ, cứu nạn.

Hệ thống lưu trữ, xử lý thông tin và dự báo thu nhận các thông tin quan trắc, giám sát và phản ánh từ người dùng; Đồng thời, trong trường hợp có mưa lũ lớn xảy ra, hệ thống sẽ tiến hành dự báo lũ và ngập lụt từ số liệu mưa dự báo toàn cầu GFS (Global Forecast System), số liệu mưa và mực nước thực đo sử dụng cách tiếp cận kết hợp các thuật toán trí tuệ nhân tạo và mô hình số trị.

Cách tiếp cận này cho phép kết hợp các tính toán phức tạp của các mô hình thuỷ văn, thuỷ lực với các thuật toán trí tuệ nhân tạo phục vụ dự báo lũ, lụt.

Cách tiếp cận này giúp việc dự báo lũ, lụt theo thời gian thực không lệ thuộc vào các phần mềm thuỷ văn, thuỷ lực nên thời gian tính toán nhanh và không yêu cầu người dùng có chuyên môn sâu về thủy văn/thủy lực khi vận hành hệ thống.

Hệ thống cung cấp thông tin và hỗ trợ ứng phó khẩn cấp cung cấp các thông tin giám sát, cảnh báo một cách trực quan cho người dùng trên nền tảng WebGIS. Các thông tin cung cấp được chia thành các thông tin mở cho tất cả mọi người và thông tin phục vụ riêng cho các đối tượng sử dụng có tài khoản truy cập hệ thống.

Tất cả người dùng sẽ được truy cập thông tin mưa, mực nước tại thời điểm hiện tại và 24 giờ vừa qua. Trong điều kiện ngập lụt xảy ra, người dùng sẽ xem được bản đồ ngập lụt hiện trạng và dự báo trên trang web. Đồng thời, khi mực nước tại các trạm đo đạc vượt mức cảnh báo cấp 2 hoặc 3, hệ thống sẽ tự động gửi tin nhắn cảnh báo đến các số điện thoại chịu trách nhiệm trong công tác phòng chống lũ, bão.

Hệ thống hỗ trợ ứng phó khẩn cấp cho phép hiển thị các thông tin hỗ trợ cứu hộ, cứu nạn như hiển thị các vị trí tránh, trú ngập lụt an toàn, đường di chuyển đến các vị trí này; hiển thị hình ảnh và vị trí cần cứu trợ của người dùng khi người dùng chụp ảnh cung cấp thông tin... Các thành phần này được kết nối với nhau thành một hệ thống giám sát, cảnh báo thống nhất và tự động, không cần sự can thiệp của người vận hành hoạt động liên tục và cung cấp thông tin liên tục theo thời gian thực.

Giảm thiểu thiệt hại do thiên tai

Theo TS Trần Anh Phương, nếu được đưa vào ứng dụng thực tế, hệ thống sẽ giúp chính quyền địa phương và người dân chủ động trong công tác ứng phó, giảm thiểu thiệt hại do các loại hình thiên tai liên quan đến nước gây ra.

Đặc biệt, hệ thống còn cho phép nhận thông tin đóng góp từ cộng đồng. “Khi người dùng đang ở trong khu vực ngập lụt cần cứu hộ, họ chỉ cần vào trang web và chọn chức năng chụp ảnh và mô tả yêu cầu cứu hộ, cứu nạn. Lực lượng cứu hộ cứu nạn sẽ biết người dùng đang ở đâu, hiện trạng ngập lụt thế nào và lên kế hoạch trợ giúp”, TS Phương cho hay.

Những thông tin này sau đó sẽ hiện trên bản đồ online tại vị trí người dùng, giúp ích cho công tác lên kế hoạch ứng phó, cứu hộ, cứu nạn, trong các tình huống khẩn cấp như lũ lụt, cháy rừng.

Ngoài ra, hệ thống còn giám sát cảnh báo chất lượng nước như cảnh báo, dự báo sớm sự cố ô nhiễm, cung cấp thông tin giám sát và dự báo chất lượng nước theo thời gian thực bằng công nghệ AI, đưa ra các kịch bản kiểm soát khác nhau.

Nhóm nghiên cứu cho biết, hệ thống cảnh báo hạn được thực hiện với sự hợp tác giữa Viện Khoa học tài nguyên nước và trường Đại học Ghent dưới sự tài trợ của tổ chức VLIR-OUS, Vương quốc Bỉ.

Hệ thống cảnh báo lũ đã được kết hợp với công ty cổ phần tích hợp hệ thống thông tin Toàn Cầu GB xây dựng, tập huấn và chuyển giao cho cán bộ ban chỉ huy phòng chống thiên tai của huyện Ba Chẽ, Quảng Ninh (https://canhbaolu.bache.vn). Kết quả cho thấy, thông tin lũ lụt có thể được dự báo trước 16 ngày. Tuy nhiên thời gian dự báo càng xa thì tính chính xác càng giảm.

Theo TS Phương, việc định trước khả năng lũ lụt phụ thuộc rất nhiều vào dự báo mưa định lượng, và đây là bài toán khó không chỉ với Việt Nam mà còn cả thế giới. Do đó, thông tin dự báo sẽ đáng tin cậy nhất trong thời gian trước 12-24 tiếng. Dự kiến hệ thống này sẽ được ứng dụng cho một số khu vực trọng điểm khác ở Việt Nam.

Hệ thống giám sát và cảnh báo tài nguyên nước này có tiềm năng để đóng góp cho các hoạt động dự báo và cảnh báo của các cơ quan, tổ chức, địa phương. Tuy nhiên, hệ thống mới đang trong giai đoạn phát triển và hoàn thiện, cần bổ sung cải tiến hơn nữa để hỗ trợ người dùng tốt hơn.

Một số cải tiến sẽ được triển khai trong thời gian tới bao gồm: Cải tiến giao diện người dùng, cải tiến thuật toán để cung cấp thông tin nhanh và chính xác hơn. Khi hoàn thiện, hệ thống được kỳ vọng sẽ góp phần vào các nỗ lực giảm nhẹ tác động của hạn hán, lũ, lụt và ô nhiễm nguồn nước tại Việt Nam.