Số hóa quan trắc, nâng cao năng lực cảnh báo nguồn nước
Theo TS. Nguyễn Ngọc Hà, Phó Tổng Giám đốc Trung tâm Quy hoạch và Điều tra tài nguyên nước Quốc gia, công nghệ số đang tạo ra thay đổi quan trọng trong công tác điều tra, quan trắc và giám sát nguồn nước. Phương thức quản lý từng bước chuyển từ “đi đo rồi báo cáo” sang mô hình “cảm biến tự đo, dữ liệu tự về”.
Trước đây, số liệu quan trắc chủ yếu được thu thập thủ công, ghi chép và tổng hợp trước khi chuyển đến cơ quan quản lý, có thể mất hàng tuần, thậm chí hàng tháng. Với hệ thống cảm biến tự động và nền tảng truyền dữ liệu tập trung, thông tin có thể được cập nhật liên tục, rút ngắn thời gian xử lý xuống còn vài giờ.
Nhờ đó, những biến động về mực nước, lưu lượng, chất lượng nước trên sông, suối và trong các tầng chứa nước được phát hiện kịp thời hơn. Diễn biến độ mặn theo thủy triều, tác động của mưa lớn hay tình trạng suy giảm nước dưới đất cũng có thể được theo dõi sát hơn.
Tuy nhiên, theo TS. Nguyễn Ngọc Hà, đo nhanh hơn mới chỉ là điều kiện cần; giá trị cốt lõi của chuyển đổi số là biến dữ liệu thành quyết định quản lý. Muốn vậy, dữ liệu phải được kiểm soát chất lượng, chuẩn hóa, lưu trữ tập trung và thể hiện trên bản đồ số, gắn với các ngưỡng cảnh báo cụ thể.
Tại Trung tâm Quy hoạch và Điều tra tài nguyên nước Quốc gia, các hướng triển khai gồm tự động hóa những công trình quan trắc trọng điểm, phát triển ứng dụng giúp cán bộ và nhà quản lý theo dõi dữ liệu trên thiết bị di động, đồng thời xây dựng các bản tin thông báo, cảnh báo và dự báo nguồn nước theo lưu vực sông, địa phương.
Yêu cầu này đặc biệt cấp thiết đối với Việt Nam, nơi nguồn nước phân bố không đồng đều theo mùa và chịu tác động lớn từ dòng chảy xuyên biên giới. Theo số liệu TS. Nguyễn Ngọc Hà dẫn trong cuộc trao đổi, khoảng 63% lượng nước mặt của Việt Nam phát sinh từ ngoài lãnh thổ; riêng Đồng bằng sông Cửu Long phụ thuộc gần 95% lượng dòng chảy mặt từ các quốc gia thượng lưu sông Mê Kông.
Trong khi mùa lũ chỉ tập trung 3-5 tháng, chiếm khoảng 60-80% tổng lượng dòng chảy năm, mùa kiệt kéo dài 7-9 tháng, lượng dòng chảy chỉ chiếm khoảng 20-40%. Tại tháng kiệt nhất, tỷ lệ này có thể chỉ đạt 1,1-3,4% tổng lượng dòng chảy năm.
Sự chênh lệch lớn giữa các mùa khiến việc theo dõi, dự báo và phân bổ nguồn nước trở thành yêu cầu quan trọng để giảm thiểu rủi ro.
Thực tiễn hạn mặn tại Đồng bằng sông Cửu Long cho thấy ý nghĩa của công tác cảnh báo sớm. Mùa khô năm 2015-2016, hạn hán và xâm nhập mặn gây thiệt hại khoảng 405.000 ha lúa. Đến mùa khô năm 2019-2020, dù xâm nhập mặn diễn ra sớm và sâu, với ranh giới mặn 4‰ vào sâu khoảng 90-110 km, diện tích lúa thiệt hại khoảng 58.000 ha, giảm gần 7 lần so với đợt trước.
Theo TS. Nguyễn Ngọc Hà, thông tin dự báo, cảnh báo được cung cấp sớm hơn là một trong những yếu tố giúp địa phương điều chỉnh lịch xuống giống, tích trữ nước ngọt và vận hành công trình thủy lợi phù hợp.
Đối với nước dưới đất, dữ liệu quan trắc liên tục còn giúp nhận diện xu hướng suy giảm mực nước tại các tầng chứa nước. Tại một số khu vực ở Đồng bằng sông Cửu Long, tình trạng hạ thấp mực nước kéo dài có liên quan đến nguy cơ sụt lún mặt đất, với tốc độ trung bình khoảng 1-3 cm/năm, có nơi cao hơn.
Phân tích dữ liệu theo chuỗi thời gian vì thế không chỉ giúp nhận biết những gì đang diễn ra, mà còn hỗ trợ xác định khu vực có nguy cơ khai thác vượt ngưỡng để cơ quan quản lý xem xét biện pháp kiểm soát trước khi nguồn nước suy giảm nghiêm trọng.
Kết nối dữ liệu, ứng dụng AI để dự báo nhiều kịch bản
Từ nền tảng quan trắc tự động, bước tiếp theo là kết nối dữ liệu tài nguyên nước với dữ liệu khí tượng, thủy văn, viễn thám, hiện trạng khai thác, sử dụng nước và vận hành hồ chứa. Khi các nguồn dữ liệu được tích hợp, cơ quan chuyên môn có thể vận hành mô hình thủy văn, thủy lực, mô hình nước dưới đất và nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao năng lực dự báo.
TS. Nguyễn Ngọc Hà cho biết Trung tâm đang nghiên cứu ứng dụng học sâu (Deep Learning) và dữ liệu lớn (Big Data) trong dự báo, xây dựng các kịch bản phân bổ nguồn nước trên lưu vực sông.
Nếu hệ thống quan trắc giúp theo dõi diễn biến nguồn nước, các mô hình dự báo cho phép đánh giá những khả năng có thể xảy ra. Xa hơn, công nghệ bản sao số (digital twin) có thể giúp nhà quản lý mô phỏng tác động của từng phương án điều tiết, khai thác và phân bổ nước trước khi quyết định.
Theo kỳ vọng của TS. Nguyễn Ngọc Hà, trong khoảng 10-15 năm tới, mỗi lưu vực sông lớn của Việt Nam có thể hình thành một bản sao số được cập nhật liên tục bằng dữ liệu quan trắc thực tế.
Trên cơ sở đó, trước khi cấp phép khai thác nước, điều tiết hồ chứa hay phân bổ nguồn nước trong mùa khô, cơ quan quản lý có thể mô phỏng các phương án, đánh giá tác động đến dòng chảy, mực nước, nhu cầu của các hộ sử dụng nước ở hạ du và hệ sinh thái. Đây sẽ là cơ sở khoa học quan trọng để lựa chọn phương án phù hợp, thay vì chủ yếu xử lý khi rủi ro đã xuất hiện.
Chuyển đổi số cũng tạo điều kiện thúc đẩy quản lý tổng hợp theo lưu vực sông, thay cho cách tiếp cận phân tán theo địa giới hành chính và ngành, lĩnh vực; đồng thời tăng cường giám sát hoạt động khai thác, sử dụng nước và xả nước thải, góp phần nâng cao tính minh bạch.
Hành lang chính sách cho quá trình này đã được xác lập thông qua Luật Tài nguyên nước năm 2023, Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, cùng Luật Dữ liệu năm 2024. Thách thức hiện nay là tổ chức thực hiện đồng bộ, bảo đảm dữ liệu được kết nối và khai thác hiệu quả.
Theo TS. Nguyễn Ngọc Hà, những khó khăn lớn gồm mạng lưới quan trắc tại một số khu vực còn mỏng, kinh phí vận hành và bảo dưỡng thiết bị hạn chế, dữ liệu phân tán giữa các ngành, các cấp, trong khi nguồn nhân lực am hiểu cả chuyên môn tài nguyên nước và công nghệ dữ liệu còn thiếu.
Đặc biệt, AI không thể bù đắp những hạn chế của dữ liệu đầu vào. Số liệu thiếu hụt, không đồng nhất hoặc thiếu độ tin cậy sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả phân tích và dự báo.
Vì vậy, cần ưu tiên hoàn thiện mạng lưới quan trắc, chuẩn hóa và kiểm định dữ liệu, phát triển nguồn nhân lực, đồng thời đầu tư các mô hình phân tích, dự báo. Cùng với đó là cơ chế chia sẻ dữ liệu theo nguyên tắc “thu thập một lần, sử dụng nhiều lần” giữa cơ quan Trung ương, địa phương, các ngành và chủ thể khai thác, sử dụng nước.
Đỗ Hương
