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. Ngoài ra, hệ thống cũng tích hợp chức năng gửi tin nhắn và email cảnh báo ngập lụt khi mực nước vượt cấp báo động từ cấp 2 trở lên.

Hệ thống cũng đưa ra cảnh báo hạn hán cung cấp thông tin qua 2 chỉ số hạn khí tượng và hạn thủy văn. Hai chỉ số này giúp người dùng có thông tin về tình hình hạn hán theo mùa và mức độ thiếu nước của cây trồng theo thời gian thực để người dân có phương án xử lý kịp thời.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.                   
Theo: vnexpress.net