Gửi bình luận
Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong dự báo ngập lụt đang được nghiên cứu và đưa vào thực hiện tại nhiều thành phố lớn trên thế giới trong đó có TPHCM.
ThS Lê Ngọc Quyền, Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ vừa chủ trì thực hiện thành công nhiệm vụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để cảnh báo sớm ngập lụt đô thị tại TPHCM.
ThS Lê Ngọc Quyền cho biết, vấn đề ngập ở TPHCM đã diễn ra nhiều năm trong suốt mùa mưa (từ tháng 6 - 11) và trong thời kỳ triều cường (từ tháng 9 - 12, thậm chí kéo dài tới tháng 1 năm sau).
Nguyên nhân gây ra ngập lụt do nhiều yếu tố, trong đó quan trọng nhất là mưa lớn, triều cường, hệ thống thoát nước kém ở khu vực đô thị; lũ trên sông chính do sự phối hợp chưa chặt chẽ trong điều hành hoạt động của các hồ chứa trên thượng nguồn và tình trạng lún sụt nền do khai thác nước ngầm.
Tần suất các trận mưa lớn tăng dần trong các thập kỷ qua, trong khi hệ thống thoát nước của thành phố đã cũ, không đủ công suất, thậm chí nhiều khu vực không có. Ngập lụt đô thị vì thế đã trở nên thường xuyên.
Nhiều phố, phường/xã bị ngập sâu trong nước, nhiều bờ bao bị nước tràn qua hay phá vỡ gây thiệt hại về kinh tế và tác động xấu tới cuộc sống của cư dân.
Ngập lụt trở thành nỗi ám ảnh của người dân. Do vậy, kiểm soát ngập và giải quyết tình trạng ngập lụt phải trở thành một trong những mục tiêu quan trọng nhất của việc bảo vệ môi trường, phát triển kinh tế TPHCM hiện nay.
Những biện pháp chống ngập như xây dựng mới, cải tạo hệ thống cống đang xuống cấp, nâng đường… có nhiều ưu điểm, tuy nhiên chưa giải quyết triệt để vấn nạn cũng như giảm thiểu thiệt hại do ngập lụt gây ra.
Do đó, việc đưa ra cảnh báo trong thời gian ngắn để người dân, các ban quản lý nắm bắt tình hình và nhanh chóng đưa ra quyết định được đánh giá là giải pháp mềm nhưng rất hiệu quả trong việc giảm thiểu tác động bất lợi cũng như thiệt hại kinh tế do ngập gây ra.
Mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như một công cụ trong nhiều hoạt động từ nghiên cứu đến thực tiễn. Mô hình AI có thể tiếp nhận nhiều dạng thông tin khác nhau cả về đơn vị, lĩnh vực… Với ưu điểm mã nguồn mở, đa dạng số liệu đầu vào và thiết lập được mối tương quan phù hợp nhất giữa các định dạng thông tin, AI đang được nhiều nơi ứng dụng trong công tác dự báo khí tượng, lũ cũng như thiệt hại.
Việc ứng dụng AI trong dự báo ngập lụt cũng đang được nghiên cứu và đưa vào thực hiện tại nhiều thành phố lớn trên thế giới.
Nhóm nghiên cứu thực hiện đề tài với mục tiêu ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tăng cường số lượng và chất lượng dữ liệu cũng như nguồn cung cấp dữ liệu cho các mô hình dự báo và cảnh báo ngập lụt; phát triển hệ thống dự báo và cảnh báo sớm; xây dựng hệ thống cảnh báo và bộ công cụ giao tiếp cho phép người dân truy cập thông tin cảnh báo ngập theo thời gian thực trên địa bàn TPHCM.
Theo ThS Lê Ngọc Quyền, bộ cơ sở dữ liệu lớn (Big Data) phục vụ cho máy học tại thời điểm nghiên cứu và sau này; xây dựng được hệ thống dự báo, cảnh báo mưa lớn bằng mô hình trên cơ sở đồng hóa dữ liệu và AI để dự báo mưa cực ngắn từ số liệu radar thời tiết; dự báo mực nước tự động và ngập lụt bằng AI, khu vực lân cận và ứng dụng cho vùng nghiên cứu.
Để phục vụ cho tính toán và làm đầu vào cho các mô hình được sử dụng trong đề tài này, nhóm nghiên cứu đã thu thập, cập nhật và hoàn chỉnh được bộ cơ sở dữ liệu (CSDL) rất lớn và khá hoàn chỉnh, có độ tin cậy cao: Số liệu quan trắc về mưa, gió, mực nước; bản đồ hành chính, hệ thống giao thông và cơ sở hạ tầng; bản đồ số độ cao (DEM); hệ thống cống thoát nước, sông kênh rạch hạ lưu sông Sài Gòn - Đồng Nai…
Nền tảng công nghệ thông tin có thể thu thập, kết nối dữ liệu khí tượng thủy văn, CSDL địa lý, dữ liệu quan trắc ngập đô thị với giao diện thân thiện dễ sử dụng, kết nối ổn định tới các bộ CSDL khác nhau; quản lý và xử lý toàn bộ hệ thống dự báo, cảnh báo mưa và ngập lụt tại vùng nghiên cứu hoàn toàn tự động với thời gian xử lý cực nhanh (một vài giây).
Nhóm đã áp dụng phương pháp nội suy nghịch đảo khoảng cách có trọng số IDW (Inverse Distance Weighting) để nội suy các dự báo mưa của mô hình WRF và mô hình AI về tọa độ các trạm trên địa bàn TPHCM và các tỉnh lân cận.
Với sản phẩm là dự báo mưa hợp nhất giữa dự báo bằng công nghệ AI cho 3 giờ đầu và dự báo bằng mô hình WRF cho các giờ tiếp theo đến hết 24 giờ. Qua thử nghiệm, sản phẩm dự báo mưa đã đáp ứng được yêu cầu cho bài toán đầu vào của mô hình dự báo thủy văn.
Sau khi hoàn thiện mô hình, nhóm nghiên cứu đã tiến hành mô phỏng lại những trận ngập từ năm 2009 - 2021 (với 102 trận ngập), đồng thời xây dựng được 1.188 kịch bản ngập lụt có thể xảy ra trong tương lai tại vùng nghiên cứu. Đây là bộ CSDL khá tốt và đầy đủ được lưu trữ trong Big Data, phục vụ cho máy học sau này.
