Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp mới để nâng cao độ chính xác dự báo lũ hạn ngắn, giải quyết được nhiều yếu điểm của các phương pháp đang được sử dụng phổ biến trên thế giới.
Khó khăn trong dự báo lũ, lụt - "đoán bệnh" trời
Trạm khí tượng hải văn Trường Sa Lớn. Ảnh minh họa: vietnam.vnanet.vn
Biến đổi khí hậu toàn cầu là một trong những thách thức đương đại lớn nhất mà nhân loại đang phải đối mặt, biến đổi khí hậu tác động trực tiếp đến đời sống, sức khỏe cộng đồng và phát triển kinh tế - xã hội. Biến đổi khí hậu là tổng thể và toàn diện trên phạm vi toàn cầu nhưng điều dễ thấy tác động của biến đổi khí hậu trở nên nặng nề hơn ở các khu vực, quốc gia kém phát triển - nơi có tiềm lực kinh tế hạn chế và có ít hơn các phương tiện, biện pháp để đối phó cũng như thích ứng trước các tác động cực đoan từ biến đổi khí hậu là lũ, lụt.
Lũ, lụt là một loại hình thiên tai nguy hiểm thường xuyên xảy ra vào mùa mưa lũ ở Việt Nam và nhiều nơi trên thế giới, gây ra nhiều thiệt hại về con người và tài sản. Để giảm thiểu những thiệt hại do lũ lụt gây ra, dự báo trước được khả năng xảy ra lũ có vai trò rất quan trọng để chính quyền, người dân và các cơ quan phòng chống thiên tai nhanh chóng có những giải pháp ứng phó kịp thời để giảm thiểu thiệt hại thiên tai.
Trước khi máy tính ra đời, dự báo khí tượng thủy văn nói chung và dự báo lũ nói riêng chủ yếu dựa trên các phương pháp thống kê và kinh nghiệm của dự báo viên nên độ chính xác còn khá hạn chế nhưng sự ra đời và phát triển vượt bậc của hệ thống máy tính, các mô hình số mô tả các quá trình vật lý xảy ra trong khí quyển, trên bề mặt lưu vực sông và trong đất nhanh chóng được phát triển và đưa vào sử dụng để dự báo lũ. Qua đó, mô phỏng được bản chất của các quá trình khí tượng thủy văn cùng với các mô hình số đã giúp nâng cao đáng kể độ chính xác dự báo lũ. Tuy nhiên, do sự phức tạp của các quá trình vật lý trong khí quyển và trên lưu vực, khả năng dự báo lũ vẫn còn rất hạn chế và gặp nhiều khó khăn.
Tiến sĩ Nguyễn Hoàng Minh, Chủ nhiệm đề tài nghiên cứu đã chỉ ra rằng, có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác dự báo lũ như: Độ chính xác của dự báo lượng mưa; bộ thông số mô hình mưa - dòng chảy không tối ưu; các mô hình mưa - dòng chảy không mô tả được hết các quá trình vật lý; các hoạt động của con người như xây dựng hồ chứa, đập tràn, khai thác, sử dụng nước và các yếu tố tự nhiên, khó xác định như vỡ đập, sạt lở đất làm chặn dòng chảy. Trong các yếu tố trên, độ chính xác của dự báo lượng mưa có vai trò quyết định đến độ chính xác dự báo lũ do các hầu hết mô hình mưa - dòng chảy có khả năng mô phỏng dòng chảy lũ với độ chính xác khá cao. Hiện khả năng dự báo mưa từ các mô hình số đã liên tục được cải thiện trong những năm qua nhưng độ chính xác vẫn còn rất hạn chế là bài toán lớn chưa có lời giải ở ngay cả các nước phát triển nhất.
Hiện, dự báo dài hạn mưa tại Việt Nam vẫn đang là những vấn đề thách thức của ngành khí tượng thời điểm hiện tại. Nghiên cứu và dự báo mưa luôn là vấn đề được quan tâm hàng đầu của các nhà khí tượng trên thế giới bởi mưa là yếu tố cực kì quan trọng đối với sự phát triển của hầu hết các quốc gia trên thế giới, trong đó có Việt Nam. Tuy nhiên, lượng mưa quá lớn dẫn đến lũ lụt, có thể gây thiệt hại nghiêm trọng về con người và vật chất. Ngược lại, lượng mưa quá ít có thể gây ra hạn hán, thiếu nước sinh hoạt và phá hủy mùa màng. Vì vậy, dự báo mưa hạn vừa và hạn dài rất quan trọng trong kế hoạch hoạt động sản xuất, dự báo bệnh dịch và phòng tránh thiên tai bởi dự báo mưa có ảnh hưởng và tầm quan trọng đến dự báo lũ, lụt...
Nâng cao độ chính xác dự báo lũ
Để nâng cao độ chính xác dự báo lũ, công việc quan trọng nhất là nâng cao khả năng dự báo mưa của các mô hình số. Song song với sự cải thiện cấu trúc của mô hình số, các phương pháp hậu xử lý thống kê đầu ra của mô hình số giúp đơn giản, tiết kiệm tiền của, sức lao động và vận hành nhanh trong dự báo nghiệp vụ. Vì vậy, một loạt các phương pháp hậu xử lý thống kê đã được phát triển và ứng dụng trong dự báo nghiệp vụ ở nhiều nước trên thế giới, các phương pháp này đã cho thấy hiệu quả và khả năng ứng dụng để cải thiện khả năng dự báo mưa nhưng đều gặp phải những hạn chế như: yêu cầu lượng lớn dữ liệu dự báo mưa trong quá khứ (không phù hợp với các mô hình mới được đưa vào dự báo nghiệp vụ, nếu thực hiện dự báo lại sẽ khá tốn kém); không xem xét đến sai số không gian của vùng mưa (vị trí, phạm vi) xảy ra trên lưu vực...
Đề tài nghiên cứu của Tiến sĩ Nguyễn Hoàng Minh đã nghiên cứu phát triển phương pháp mới nhằm giải quyết những nhược điểm trên và với độ độ chính xác dự báo được nâng cao rõ rệt so với những phương pháp trước. Phương pháp đề xuất mới là sự kết hợp của một loạt các phương pháp, kỹ thuật phức tạp được phát triển riêng cho mục đích hiệu chỉnh mưa phục vụ dự báo lũ như mô phỏng Monte - Carlo, kỹ thuật tích hợp lượng mưa dự báo từ mô hình số với lượng mưa dự báo dựa trên radar, hiệu chỉnh thủy văn và kỹ thuật lọc Kalman. Phương pháp mới được phát triển trong thời gian Tiến sĩ Nguyễn Hoàng Minh đang theo học nghiên cứu sinh ở Hàn Quốc, nên nghiên cứu được ứng dụng thử nghiệm để nâng cao khả năng dự báo lũ cho 2 trận lũ xảy ra vào năm 2013 và 2016 xảy ra trên lưu vực sông Hàn, Hàn Quốc. Kết quả ứng dụng thử nghiệm đã cải thiện vượt bậc độ chính xác dự báo mưa, lũ. Đối với dự báo lượng mưa, các chỉ tiêu tỷ lệ dự báo đúng (PC), sai số quân phương (RMSE), hệ số tương quan (CC), và Brier score (BS) được cải thiện tương ứng là 59%, 32%, 32% và 48% cho sự kiện lũ năm 2013; 39%, 15%, 33% và 37% cho sự kiện lũ năm 2016. Đối với dự báo lũ, 2 chỉ số hiệu quả Nash-Sutcliffe (NSE) và sai số dung tích tương đối (AREV) được cải thiện tương ứng là 63% và 24% cho sự kiện lũ năm 2013; 42% và 53% cho sự kiện lũ năm 2016.
Công trình nghiên cứu của Tiến sĩ Nguyễn Hoàng Minh được các chuyên gia trên thế giới đánh giá rất cao, nhanh chóng được chấp nhận và đăng trên tạp chí quốc tế uy tín nhất ngành thủy văn. Đối tượng nghiên cứu là những vấn đề rất thách thức của ngành khí tượng thủy văn ở thời điểm hiện tại, do đó, đòi hỏi rất nhiều thời gian nghiên cứu, kỹ năng phân tích và khả năng lập trình. Hiện đề tài đang triển khai áp dụng phương pháp tại Việt Nam.
Những khó khăn gặp phải trong quá trình nghiên cứu được Tiến sĩ Minh chia sẻ là xác định các phương pháp, kỹ thuật sử dụng và phương cách để phát triển và liên kết được các phương pháp, kỹ thuật đó với nhau để phục vụ cho mục đích cuối cùng là nâng cao độ chính xác dự báo lũ. Ngoài ra, các phương pháp, kỹ thuật sử dụng đều là những phương pháp rất phức tạp, đòi hỏi phải hiểu rất sâu vấn đề cùng với khả năng lập trình tốt để đưa ra được những kết quả tính toán nhanh chóng và chính xác.