Trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng diễn biến phức tạp, nhu cầu sử dụng nước cho phát triển kinh tế - xã hội không ngừng gia tăng, việc quản lý, khai thác và phân bổ nguồn nước hợp lý đang trở thành một trong những nhiệm vụ trọng tâm của ngành tài nguyên và môi trường. Những biến động bất thường về lượng mưa, dòng chảy, hạn hán và xâm nhập mặn đã đặt ra yêu cầu cấp thiết phải đổi mới phương pháp dự báo tài nguyên nước theo hướng hiện đại, chính xác và có khả năng cập nhật liên tục.
Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn đó, Trung tâm Công nghệ và Dữ liệu tài nguyên nước đã triển khai đề tài khoa học và công nghệ cấp Bộ: "Nghiên cứu cơ sở khoa học và giải pháp ứng dụng mô hình dự báo tài nguyên nước với học sâu (Deep Learning) và dữ liệu lớn (Big Data) xây dựng kịch bản phân bổ nguồn nước trên các lưu vực sông Việt Nam. Thử nghiệm lưu vực sông Mã." Đề tài do ThS. Vũ Trung Hải làm chủ nhiệm, hướng tới xây dựng một nền tảng khoa học và công nghệ mới phục vụ công tác dự báo, cảnh báo và phân bổ nguồn nước trên các lưu vực sông của Việt Nam.
Đổi mới công nghệ trong dự báo tài nguyên nước
Trong nhiều năm qua, công tác dự báo tài nguyên nước tại Việt Nam chủ yếu dựa trên các mô hình thủy văn truyền thống. Mặc dù đã đạt được nhiều kết quả tích cực, song trước sự thay đổi nhanh chóng của điều kiện khí hậu, sự gia tăng nhu cầu khai thác nước cũng như khối lượng dữ liệu ngày càng lớn, các phương pháp truyền thống bộc lộ nhiều hạn chế về khả năng xử lý dữ liệu đa nguồn, tốc độ tính toán và độ chính xác trong dự báo dài hạn.
Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là công nghệ Deep Learning, cùng với nền tảng Big Data, đang mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực tài nguyên nước. Các mô hình học sâu có khả năng tự động học từ dữ liệu lịch sử, phát hiện các quy luật phức tạp và xây dựng các mô hình dự báo có độ chính xác cao hơn so với nhiều phương pháp thống kê truyền thống. Đồng thời, công nghệ dữ liệu lớn cho phép thu thập, lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu rất lớn từ nhiều nguồn khác nhau như khí tượng, thủy văn, viễn thám, GIS, ảnh vệ tinh, dữ liệu quan trắc tự động và các hệ thống thông tin chuyên ngành.
Việc kết hợp Deep Learning với Big Data không chỉ nâng cao năng lực dự báo mà còn tạo điều kiện xây dựng các hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản lý tài nguyên nước theo thời gian thực, góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn nước và giảm thiểu rủi ro do thiên tai gây ra.
Hướng tới xây dựng các kịch bản phân bổ nguồn nước khoa học
Một trong những mục tiêu quan trọng của đề tài là nghiên cứu và xây dựng các mô hình dự báo tài nguyên nước phục vụ thiết lập các kịch bản phân bổ nguồn nước trên các lưu vực sông Việt Nam.
Khác với cách tiếp cận truyền thống chỉ tập trung dự báo dòng chảy hoặc lượng nước, đề tài hướng tới đánh giá tổng hợp nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tài nguyên nước như lượng mưa, nhiệt độ, dòng chảy, điều kiện địa hình, thảm phủ, hiện trạng khai thác sử dụng nước và các tác động của biến đổi khí hậu.
Trên cơ sở đó, nhóm nghiên cứu sẽ xây dựng các kịch bản phân bổ nguồn nước phù hợp với nhiều điều kiện khác nhau, từ điều kiện bình thường đến các tình huống thiếu nước, hạn hán kéo dài hoặc nhu cầu sử dụng nước tăng cao. Những kịch bản này sẽ hỗ trợ các cơ quan quản lý chủ động xây dựng phương án điều tiết, phân phối và sử dụng nguồn nước hợp lý giữa các ngành kinh tế, địa phương và các đối tượng khai thác nước, đồng thời vẫn bảo đảm duy trì dòng chảy tối thiểu và bảo vệ hệ sinh thái trên lưu vực sông.
Việc xây dựng các kịch bản phân bổ dựa trên mô hình trí tuệ nhân tạo cũng giúp nâng cao khả năng cập nhật thông tin khi xuất hiện dữ liệu mới, từ đó tăng tính linh hoạt và khả năng thích ứng của hệ thống trước những biến động ngày càng khó dự báo của khí hậu và nguồn nước.
