Thành phố Hồ Chí Minh đang đẩy mạnh ứng dụng khoa học, công nghệ để nâng cao năng lực dự báo, ứng phó với thiên tai để có sự chuẩn bị cần thiết nhằm giảm nhẹ tác động của biến đổi khí hậu. Trong đó, các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), internet vạn vật (IoT), hệ thống thông tin địa lý (GIS) có vai trò nổi bật.

Biến đổi khí hậu là một trong những thách thức lớn nhất đối với nhân loại trong thế kỷ 21 (Nguồn: Internet)

Biến đổi khí hậu (BĐKH) là vấn đề mang tính toàn cầu. Tại hội nghị COP26 của Liên Hợp Quốc, các nhà khoa học nhận định thế giới hiện đã nóng lên khoảng 1,1oC so với mức thời kỳ tiền công nghiệp. Theo Daniela Jacob, nhà khoa học khí hậu tại Trung tâm Khí hậu Đức, “Chúng ta chưa bao giờ có hiện tượng Trái Đất nóng lên như vậy chỉ trong vài thập kỉ. Nửa độ có nghĩa là thời tiết khắc nghiệt hơn nhiều và nó có thể thường xuyên hơn, dữ dội hơn hoặc thời gian kéo dài hơn”.

Là một trong 10 quốc gia chịu ảnh hưởng nhất về BĐKH (theo Báo cáo về chỉ số rủi ro khí hậu dài hạn 2019 của tổ chức Germanwatch), các hiện tượng thời tiết cực đoan diễn ra tại Việt Nam trong những năm gần đây như bão lũ, hạn hán,… ngày càng gia tăng về cả cường độ và tần suất, gây nhiều thiệt hại cho con người và tài sản. Theo PGS.TS.Nguyễn Thế Chinh (Viện Chiến lược Chính sách tài nguyên và môi trường), dự báo kịch bản BĐKH và nước biển dâng cho Việt Nam đã chỉ ra: nếu mực nước biển dâng cao thêm 1m, sẽ ảnh hưởng đến 10,8 triệu người ở đồng bằng sông Hồng và sông Cửu Long (chiếm khoảng 10,21% GDP), với 7,14% diện tích đất nông nghiệp, 28,67% diện tích đất ngập nước và 10,74% diện tích đô thị.

Đối với TP.HCM, là trung tâm kinh tế lớn nhất nước, quá trình đô thị hóa nhanh cũng khiến Thành phố phải đối diện với thách thức lớn từ BĐKH. Trong một nghiên cứu được đăng trên Tạp chí Khí tượng Thủy văn năm 2021, các tác giả Nguyễn Văn Hồng và Nguyễn Phương Đông cho biết, gần 60% tổng diện tích TP.HCM nằm dưới cao trình 1,5m so với mực nước biển. Mực nước biển dâng, gia tăng lượng mưa và mức đỉnh triều, kèm theo đó là quá trình đô thị hóa kéo theo dân số tăng nhanh vượt ngoài khả năng đáp ứng của hệ thống thoát nước, cơ sở hạ tầng đô thị,… là những nguyên nhân chính khiến Thành phố thường xuyên phải đối mặt với tình trạng ngập trong suốt mùa mưa (tháng 6-11) và triều cường dâng cao (tháng 9-12). Cũng tại nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng mô hình MIKE FLOOD để đưa ra các kịch bản mô phỏng ngập cho TP.HCM dưới ảnh hưởng của đô thị hóa và BĐKH. Kết quả cho thấy, khả năng ngập tăng cả về diện tích và độ sâu trong tương lai. Các vùng thấp trũng chịu ảnh hưởng ngập nặng nhất là các quận, huyện khu vực phía Nam – Tây Nam và Ðông Nam của thành phố (thuộc các quận 7, 8, một phần TP. Thủ Đức và các huyện Bình Chánh, Nhà Bè, Cần Giờ).

Tình trạng ngập úng nặng tại TP.HCM sẽ luôn xảy ra khi có mưa lớn, lượng mưa ngấp nghé hoặc vượt xa lượng mưa thiết kế hệ thống cống thoát nước đô thị của thành phố. Hơn nữa, theo Viện Quy hoạch Thủy lợi miền Nam, đối với sông Đồng Nai, nếu Trị An và Phước Hòa xả với lưu lượng trên 1.000 m3/s thì các khu vực tại TP. Thủ Đức sẽ có nguy cơ ngập rất cao. Với sông Sài Gòn, chỉ cần hồ Dầu Tiếng xả với lưu lượng khoảng 400-500 m3/s, khi gặp thêm triều cao, khu vực các huyện Củ Chi và Hóc Môn, các quận 12, Gò Vấp, Bình Thạnh, Phú Nhuận và nhiều nơi tại TP. Thủ Đức sẽ bị ngập.

Thực trạng trên cho thấy, việc thiết lập hệ thống cảnh báo và giám sát tình hình ngập lụt hiệu quả có ý nghĩa vô cùng quan trọng, giúp giảm thiểu thiệt hại do mưa, ngập gây ra cho TP.HCM.

Từ những ứng dụng thông báo tình hình ngập nước trong đô thị…

Thời gian qua, đã có nhiều đơn vị nghiên cứu, triển khai các hệ thống cảnh báo khu vực ngập lụt tại Thành phố. Có thể kể đến như Hệ thống cảnh báo ngập lụt WLM-0717 bằng công nghệ cảm biến vi cơ điện tử (MEMS) do Trung tâm Nghiên cứu triển khai Khu Công nghệ cao TP.HCM (SHTP Labs) chế tạo, lắp đặt thí điểm ở 10 điểm thường xuyên bị ngập nặng tại 8 quận, huyện trên địa bàn từ năm 2018. Hệ thống có phần cứng và phần mềm được chế tạo theo công nghệ MEMS, gồm: mạch truyền thông 3G và module cảm biến áp suất; phần mềm quản lý dữ liệu tập trung và ứng dụng trên thiết bị di động. Khi có ngập lụt (do triều cường hoặc mưa), hệ thống tự đo mực nước và truyền dữ liệu về máy chủ. Sau khi phân tích dữ liệu từ các điểm ngập, phần mềm quản lý sẽ thông tin về tình trạng ngập và lộ trình di chuyển cho người truy cập (trên thiết bị di động). Ưu điểm của hệ thống là sử dụng bản đồ GIS từ cơ sở dữ liệu của Sở Tài nguyên và Môi trường TP.HCM, nên đảm bảo an toàn thông tin và có giá thành thấp hơn các sản phẩm ngoại nhập.

Thiết bị giám sát cảnh báo ngập lụt WLM-0717 (Nguồn: https://www.sggp.org.vn/)

Một giải pháp khác là hệ thống quản lý trực tuyến trên website và ứng dụng trên điện thoại di động tích hợp vào hệ thống HCMGIS (do Trung tâm Ứng dụng Hệ thống thông tin địa lý, trực thuộc Sở KH&CN TP.HCM, phát triển và hoàn thiện) hiện có của Thành phố. Hệ thống cho phép giám sát và điều hành mạng lưới thoát nước, góp phần nâng cao khả năng điều hành chống ngập; quản lý, theo dõi tiến độ công tác duy tu, sửa chữa, bảo dưỡng định kỳ hệ thống cống thoát nước, kênh rạch, đê bao và các công trình chống ngập. Việc cập nhật các điểm đấu nối mới rất dễ dàng và nhanh chóng. Người sử dụng có thể tìm kiếm thông tin về hệ thống cấp thoát nước thành phố, thông tin trực tuyến về tình trạng ngập úng, thoát nước toàn hệ thống ngay trên máy tính hoặc điện thoại.

Từ những ứng dụng thông báo tình hình ngập nước trong đô thị…

Mặc dù các ứng dụng, hệ thống cảnh báo được triển khai đã phát huy hiệu quả trong việc thông tin chính xác về các điểm ngập úng trong đô thị, tuy nhiên, hầu hết chỉ là thông báo, cảnh báo các khu vực đang bị ngập mà không có khả năng dự báo về nguy cơ xảy ra ngập.

Gần đây, để xây dựng mô hình dự báo, cảnh báo và giám sát, quản lý ngập lụt hiệu quả cho TP.HCM, nhóm chuyên gia tại Phân viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu đã sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (artificial intelligent – AI) để xây dựng hoàn thiện các mô hình dự báo, cảnh báo mưa và ngập, dựa trên cơ sở dữ liệu thống kê trích xuất từ các cơ quan chuyên ngành khí tượng thủy văn, các đơn vị, sở ngành thuộc lĩnh vực giao thông, công chánh của Thành phố. Việc đưa AI, chủ yếu là công nghệ máy học (machine learning), vào các mô hình thẩm định đã giúp gia tăng độ chính xác cho các mô hình dự báo tương ứng với từng lưu vực, khu vực cần giám sát, hỗ trợ việc vận hành và điều phối chống ngập.

Dự báo mực nước trong tháng 12/2021 hiển thị trên trang WebGIS (Nguồn: Sở KH&CN TP.HCM)

Kết quả nghiên cứu đã đáp ứng được các yêu cầu về dự báo, cảnh báo ngập trên các tuyến đường thường xuyên bị ngập trên địa bàn Thành phố, và thí điểm tại TP. Thủ Đức. Công cụ theo dõi trực quan (hình ảnh camera, bản đồ 2D/3D, các phần mềm trên điện thoại, WebGIS), cho phép quản lý và cảnh báo ngập và có thể kết nối theo mô hình đô thị thông minh mà TP.HCM đang xây dựng.

Để nâng cao khả năng giám sát và tạo ra các cảnh báo tức thời về mưa, hệ thống camera giám sát đã được triển khai tại các điểm ngập, tạo được một bộ cơ sở dữ liệu mới, phục vụ yêu cầu đối chiếu về độ chính xác của các số liệu đã được các mô hình dự báo tính toán trước đó.

Dự báo về mưa, ngập và thông tin thời tiết cơ bản khác được hiển thị trực quan trên bản đồ WebGIS, tại địa chỉ http://chongngaphcm.info. (Nguồn: Sở KH&CN TP.HCM)

Hiện nay, các điểm thường xuyên ngập như đường Cây Trâm (quận Gò Vấp), đường Xô Viết Nghệ Tĩnh, đường Ung Văn Khiêm (quận Bình Thạnh), đường Trần Ngọc Diện, đường Phạm Văn Đồng, Đỗ Xuân Hợp (TP. Thủ Đức) đã được bố trí hệ thống camera giám sát. Hệ thống sẽ "số hóa" các ảnh chụp từ camera, sau đó sử dụng các thuật toán so sánh "hình ảnh gốc" với các "mốc marker" tại hiện trường để xác định mức ngập tương ứng.

Bản đồ cảnh báo, dự báo ngập được xây dựng qua các bước tiền xử lý ảnh và phân tích mức ngập, lưu trữ trong server. (Nguồn: Sở KH&CN TP.HCM)

Tiến sĩ Phạm Thanh Long, đại diện nhóm nghiên cứu cho biết, nền tảng tạo ra công cụ thu thập, lưu trữ dữ liệu số có hệ thống. Nhờ vậy, có thể dễ dàng tổng hợp, trích xuất dữ liệu phục vụ cho công tác báo cáo, cũng như phân tích, quản lý tình hình ngập. Bên cạnh đó, nền tảng cũng là một kênh thu thập và chia sẻ thông tin ngập của TP.HCM (sau khi đã được kiểm chứng) với người dân trên địa bàn Thành phố. Thành công này là một bước tiến quan trọng trong việc đẩy mạnh ứng dụng KH&CN, đặc biệt là AI, trong phòng chống thiên tai tại TP.HCM, cũng như trên cả nước.

***

Được xem như một công nghệ cốt lõi của Cách mạng công nghiệp 4.0, AI có những đóng góp to lớn vào việc thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội, được nhiều quốc gia trên thế giới công nhận. Chính vì thế, việc ứng dụng thành công AI vào lĩnh vực khí tượng, thủy văn, phục vụ thiết thực cho các công tác dự báo, cảnh báo ngập lụt tại Thành phố đã cho thấy khả năng làm chủ công nghệ của các nhà nghiên cứu Việt Nam trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu. Với kết quả triển khai nhiệm vụ KH&CN này, Thành phố chủ động được nguồn dữ liệu số (ảnh), không phụ thuộc vào nước ngoài, nhất là trong các tình huống cấp bách, xảy ra thiên tai. Đây cũng là một bước đi quan trọng trong việc xây dựng mô hình đô thị thông minh tại TP.HCM.

Thu Hà

--------------------------------------------------------------------------------

Tài liệu tham khảo chính

[1] Nguyễn Văn Hồng, Nguyễn Phương Đông. Nghiên cứu xây dựng các kịch bản ngập cho thành phố Hồ Chí Minh dưới tác động của Biến đổi khí hậu. Tạp chí khí tượng thủy văn, 2021.
[2] PGS.TS.Nguyễn Thế Chinh. Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đối với nước ta: Thực trạng, những vấn đề mới đặt ra và giải pháp. http://hdll.vn/vi/nghien-cuu---trao-doi/anh-huong-cua-bien-doi-khi-hau-doi-voi-nuoc-ta-thuc-trang-nhung-van-de-moi-dat-ra-va-giai-phap.html
[3] Bá Tân. SHTP Labs làm chủ công nghệ MEMS với những sản phẩm ứng dụng cao. https://www.sggp.org.vn/shtp-labs-lam-chu-cong-nghe-mems-voi-nhung-san-pham-ung-dung-cao-687262.html
[4] Bá Tân. Thí điểm cảm biến chống ngập nước. https://www.sggp.org.vn/thi-diem-cam-bien-chong-ngap-nuoc-504702.html
[5] Sở KH&CN TP.HCM. Gắn cảnh báo và giám sát ngập với vận hành đô thị thông minh. https://dost.hochiminhcity.gov.vn/hoat-dong-so-khcn/gan-canh-bao-va-giam-sat-ngap-voi-van-hanh-do-thi-thong-minh/
[6] Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia. Ứng dụng GIS vào sự phát triển đô thị thông minh. https://vista.gov.vn/news/cac-linh-vuc-khoa-hoc-va-cong-nghe/ung-dung-gis-vao-su-phat-trien-do-thi-thong-minh-722.html