Gửi bình luận
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.
