Khoa Học & Công Nghệ
'AI đang thay đổi cách cảnh báo thiên tai'
📅 18/3/2026👁️ 6 lượt xem⏱️ 9 phút đọc
Lãnh đạo Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra khả năng cảnh báo sớm theo thời gian thực, từng bước thay đổi cách dự báo thiên tai.
Thông tin được ông Nguyễn Xuân Hiển, Phó giám đốc Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia nói tại hội thảo "Công nghệ mới trong dự báo và cảnh báo sớm thiên tai" do Cục Khí tượng Thủy văn, Bộ Nông nghiệp và Môi trường tổ chức ngày 18/3.
Theo ông Hiển, việc kết hợp các mô hình số trị truyền thống với công nghệ học máy đang giúp cải thiện đáng kể chất lượng dự báo, đặc biệt với các hiện tượng cực đoan như bão mạnh và mưa lớn.
Thay vì thay thế hoàn toàn mô hình vật lý, AI được sử dụng như một "lớp hiệu chỉnh", học từ dữ liệu lịch sử để giảm sai số và nhận diện các tín hiệu mà con người khó phát hiện.
Trong dự báo bão, các mô hình học máy tổ hợp đã giúp nâng cao độ chính xác về cường độ từ 10-20% trong hạn 1-2 ngày. Hệ thống AI cũng có thể tự động nhận dạng vị trí và cường độ bão từ dữ liệu vệ tinh với tần suất cập nhật 10 phút, đạt độ chính xác trên 90%, sai số vị trí trung bình khoảng vài chục km. Đây là bước tiến đáng kể so với cách phân tích thủ công trước đây.
Ông Nguyễn Xuân Hiển nói về triển vọng phát triển AI trong cảnh báo thiên tai. Ảnh:
Cục KTTV
Với các hiện tượng thời tiết nguy hiểm diễn biến nhanh như giông, lốc, mưa đá, ông Hiển cho biết, AI đang mở ra khả năng cảnh báo sớm theo thời gian thực. Khi kết hợp dữ liệu đa nguồn từ radar, vệ tinh, định vị sét và trạm mưa tự động, hệ thống có thể đưa ra cảnh báo trước từ 30 phút đến vài giờ, độ tin cậy 70-90%.
Những công nghệ này tạo nền tảng để tiến tới cảnh báo chi tiết hơn, không chỉ theo khu vực mà có thể xuống tới cấp xã, thậm chí từng điểm dân cư có nguy cơ cao.
Ở lĩnh vực thủy văn và quản lý tài nguyên nước, AI được tích hợp mô hình khí hậu, mô hình thủy văn thủy lực với dữ liệu viễn thám và các chỉ số hạn hán cho phép giám sát đồng thời nhiều yếu tố như độ ẩm đất, dòng chảy, bốc thoát hơi. Trên cơ sở đó, các công cụ học máy giúp nâng cao khả năng dự báo hạn hán, xâm nhập mặn và cân đối nguồn nước, phục vụ điều hành sản xuất nông nghiệp và vận hành hồ chứa.
Nhà cổ Hội An sau lũ lụt, tháng 11/2025. Ảnh:
Nguyễn Đông
Đại diện Viện Khoa học thủy lợi Việt Nam thông tin, một số hệ thống hỗ trợ ra quyết định đã có thể xây dựng bản đồ hạn hán, bản tin dự báo theo tháng và đánh giá nguồn nước theo lưu vực. Dữ liệu không chỉ phục vụ cơ quan quản lý mà còn hỗ trợ trực tiếp người dân và doanh nghiệp trong việc điều chỉnh kế hoạch sản xuất, thích ứng với điều kiện thời tiết cực đoan.
Cùng với đó, ngành khí tượng thủy văn đang hướng tới xây dựng hệ thống cảnh báo thiên tai theo thời gian thực, kết nối từ trung ương đến địa phương. Dữ liệu từ các trạm quan trắc, cảm biến IoT, radar và vệ tinh sẽ được truyền liên tục, xử lý bằng AI và gửi cảnh báo qua nhiều kênh như tin nhắn, mạng xã hội hay hệ thống truyền thanh cơ sở.
Các chuyên gia tại hội nghị cũng đánh giá, việc ứng dụng AI vẫn đối mặt nhiều thách thức. Dữ liệu quan trắc còn thiếu đồng bộ, chưa liên thông và thiếu chuẩn mở. Hạ tầng lưu trữ, xử lý dữ liệu lớn còn hạn chế, trong khi nhiều công nghệ mới vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm. Nguồn nhân lực công nghệ cao và cơ chế tài chính cho nghiên cứu, triển khai cũng chưa theo kịp yêu cầu thực tế.
Theo ông Lê Công Thành, thứ trưởng Nông nghiệp và Môi trường sự phát triển của các công nghệ như trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, viễn thám hay các hệ thống quan trắc tự động đang mở ra cơ hội để nâng cao chất lượng dự báo, rút ngắn thời gian xử lý và tăng khả năng phân tích rủi ro.
Ông Lê Công Thành nói tại hội thảo, ngày 18/3. Ảnh:
Cục KTTV
Ông cho biết Nông nghiệp và Môi trường đang đẩy mạnh chuyển đổi số trong lĩnh vực khí tượng thủy văn, tập trung xây dựng cơ sở dữ liệu lớn, phát triển hệ thống dự báo số hiện đại và tăng cường kết nối, chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan, tổ chức trong và ngoài nước. Cùng với đó là hiện đại hóa mạng lưới quan trắc, mở rộng các trạm tự động, ứng dụng mạnh công nghệ viễn thám và dữ liệu vệ tinh, hướng tới xây dựng hệ thống cảnh báo sớm đa thiên tai.
Một trong những mục tiêu trọng tâm là đưa thông tin dự báo, cảnh báo đến người dân nhanh nhất và dễ tiếp cận nhất thông qua các nền tảng số, ứng dụng di động và hệ thống truyền thông đa kênh. Đồng thời, Bộ cũng thúc đẩy hợp tác quốc tế và hợp tác công - tư, huy động nguồn lực từ doanh nghiệp công nghệ và cộng đồng khoa học để đẩy nhanh việc nghiên cứu, chuyển giao và ứng dụng các công nghệ tiên tiến trong dự báo, cảnh báo thiên tai.
Gia Chính
Theo ông Hiển, việc kết hợp các mô hình số trị truyền thống với công nghệ học máy đang giúp cải thiện đáng kể chất lượng dự báo, đặc biệt với các hiện tượng cực đoan như bão mạnh và mưa lớn.
Thay vì thay thế hoàn toàn mô hình vật lý, AI được sử dụng như một "lớp hiệu chỉnh", học từ dữ liệu lịch sử để giảm sai số và nhận diện các tín hiệu mà con người khó phát hiện.
Trong dự báo bão, các mô hình học máy tổ hợp đã giúp nâng cao độ chính xác về cường độ từ 10-20% trong hạn 1-2 ngày. Hệ thống AI cũng có thể tự động nhận dạng vị trí và cường độ bão từ dữ liệu vệ tinh với tần suất cập nhật 10 phút, đạt độ chính xác trên 90%, sai số vị trí trung bình khoảng vài chục km. Đây là bước tiến đáng kể so với cách phân tích thủ công trước đây.
Ông Nguyễn Xuân Hiển nói về triển vọng phát triển AI trong cảnh báo thiên tai. Ảnh:
Cục KTTV
Với các hiện tượng thời tiết nguy hiểm diễn biến nhanh như giông, lốc, mưa đá, ông Hiển cho biết, AI đang mở ra khả năng cảnh báo sớm theo thời gian thực. Khi kết hợp dữ liệu đa nguồn từ radar, vệ tinh, định vị sét và trạm mưa tự động, hệ thống có thể đưa ra cảnh báo trước từ 30 phút đến vài giờ, độ tin cậy 70-90%.
Những công nghệ này tạo nền tảng để tiến tới cảnh báo chi tiết hơn, không chỉ theo khu vực mà có thể xuống tới cấp xã, thậm chí từng điểm dân cư có nguy cơ cao.
Ở lĩnh vực thủy văn và quản lý tài nguyên nước, AI được tích hợp mô hình khí hậu, mô hình thủy văn thủy lực với dữ liệu viễn thám và các chỉ số hạn hán cho phép giám sát đồng thời nhiều yếu tố như độ ẩm đất, dòng chảy, bốc thoát hơi. Trên cơ sở đó, các công cụ học máy giúp nâng cao khả năng dự báo hạn hán, xâm nhập mặn và cân đối nguồn nước, phục vụ điều hành sản xuất nông nghiệp và vận hành hồ chứa.
Nhà cổ Hội An sau lũ lụt, tháng 11/2025. Ảnh:
Nguyễn Đông
Đại diện Viện Khoa học thủy lợi Việt Nam thông tin, một số hệ thống hỗ trợ ra quyết định đã có thể xây dựng bản đồ hạn hán, bản tin dự báo theo tháng và đánh giá nguồn nước theo lưu vực. Dữ liệu không chỉ phục vụ cơ quan quản lý mà còn hỗ trợ trực tiếp người dân và doanh nghiệp trong việc điều chỉnh kế hoạch sản xuất, thích ứng với điều kiện thời tiết cực đoan.
Cùng với đó, ngành khí tượng thủy văn đang hướng tới xây dựng hệ thống cảnh báo thiên tai theo thời gian thực, kết nối từ trung ương đến địa phương. Dữ liệu từ các trạm quan trắc, cảm biến IoT, radar và vệ tinh sẽ được truyền liên tục, xử lý bằng AI và gửi cảnh báo qua nhiều kênh như tin nhắn, mạng xã hội hay hệ thống truyền thanh cơ sở.
Các chuyên gia tại hội nghị cũng đánh giá, việc ứng dụng AI vẫn đối mặt nhiều thách thức. Dữ liệu quan trắc còn thiếu đồng bộ, chưa liên thông và thiếu chuẩn mở. Hạ tầng lưu trữ, xử lý dữ liệu lớn còn hạn chế, trong khi nhiều công nghệ mới vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm. Nguồn nhân lực công nghệ cao và cơ chế tài chính cho nghiên cứu, triển khai cũng chưa theo kịp yêu cầu thực tế.
Theo ông Lê Công Thành, thứ trưởng Nông nghiệp và Môi trường sự phát triển của các công nghệ như trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, viễn thám hay các hệ thống quan trắc tự động đang mở ra cơ hội để nâng cao chất lượng dự báo, rút ngắn thời gian xử lý và tăng khả năng phân tích rủi ro.
Ông Lê Công Thành nói tại hội thảo, ngày 18/3. Ảnh:
Cục KTTV
Ông cho biết Nông nghiệp và Môi trường đang đẩy mạnh chuyển đổi số trong lĩnh vực khí tượng thủy văn, tập trung xây dựng cơ sở dữ liệu lớn, phát triển hệ thống dự báo số hiện đại và tăng cường kết nối, chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan, tổ chức trong và ngoài nước. Cùng với đó là hiện đại hóa mạng lưới quan trắc, mở rộng các trạm tự động, ứng dụng mạnh công nghệ viễn thám và dữ liệu vệ tinh, hướng tới xây dựng hệ thống cảnh báo sớm đa thiên tai.
Một trong những mục tiêu trọng tâm là đưa thông tin dự báo, cảnh báo đến người dân nhanh nhất và dễ tiếp cận nhất thông qua các nền tảng số, ứng dụng di động và hệ thống truyền thông đa kênh. Đồng thời, Bộ cũng thúc đẩy hợp tác quốc tế và hợp tác công - tư, huy động nguồn lực từ doanh nghiệp công nghệ và cộng đồng khoa học để đẩy nhanh việc nghiên cứu, chuyển giao và ứng dụng các công nghệ tiên tiến trong dự báo, cảnh báo thiên tai.
Gia Chính
