Cảnh báo sớm El Ninõ: Chìa khóa giảm thiểu thiệt hại do thiên tai
El Ninõ được dự báo có thể diễn biến mạnh trong giai đoạn 2026-2027. Nâng cao năng lực dự báo sẽ giúp các ngành, địa phương chủ động ứng phó và giảm thiểu thiệt hại.
Phóng viên Báo Công Thương trao đổi với ông Hoàng Đức Cường - Phó Cục trưởng Cục Khí tượng Thủy văn (Bộ Nông nghiệp và Môi trường) xung quanh vấn đề này.
Dự báo tác động phải đi trước một bước
- Thưa ông, trước những tác động ngày càng rõ nét của biến đổi khí hậu, ngành khí tượng thủy văn đang ưu tiên những giải pháp nào để nâng cao năng lực dự báo, cảnh báo thiên tai?
Ông Hoàng Đức Cường: Biến đổi khí hậu đang tác động sâu rộng đến mọi mặt của đời sống kinh tế - xã hội và môi trường tự nhiên của Việt Nam. Dễ nhận thấy nhất là các hiện tượng khí tượng thủy văn nguy hiểm ngày càng cực đoan, bất thường và khó dự báo hơn. Điều này đặt ra yêu cầu phải đổi mới mạnh mẽ công tác dự báo, cảnh báo thiên tai.

Ông Hoàng Đức Cường - Phó Cục trưởng Cục Khí tượng Thủy văn (Bộ Nông nghiệp và Môi trường). Ảnh: Phương Nam
Ngành khí tượng thủy văn hiện tập trung vào ba trụ cột cốt lõi gồm quan trắc, truyền tin và dự báo cảnh báo. Đây là những mắt xích có mối liên hệ chặt chẽ với nhau, quyết định chất lượng của toàn bộ hệ thống cảnh báo sớm. Trong đó, quan trắc là nền tảng. Khi thời tiết ngày càng diễn biến khó lường, chúng ta cần hệ thống quan trắc hiện đại hơn, có mật độ dày hơn để thu thập dữ liệu liên tục, chính xác và theo thời gian thực. Dữ liệu càng đầy đủ thì khả năng nhận diện sớm các hiện tượng bất thường càng cao.
Bên cạnh đó, ngành đang đẩy mạnh xây dựng các cơ sở dữ liệu liên ngành. Ngoài dữ liệu khí tượng thủy văn, cần tích hợp dữ liệu về hạ tầng, dân cư, sản xuất, nguồn nước, giao thông và các đối tượng có nguy cơ chịu tác động bởi thiên tai.
Điểm đáng chú ý là công tác dự báo hiện nay không chỉ dừng ở việc dự báo lượng mưa, nhiệt độ, bão hay lũ. Xu hướng hiện đại là chuyển mạnh sang dự báo tác động. Người dân và nhà quản lý không chỉ cần biết bão mạnh cấp mấy hay mưa bao nhiêu milimét, mà quan trọng hơn là biết thiên tai sẽ ảnh hưởng thế nào đến sản xuất nông nghiệp, giao thông, năng lượng, nguồn nước hay đời sống dân sinh. Đây cũng là định hướng mà ngành khí tượng thủy văn Việt Nam đang ưu tiên triển khai.
- AI và dữ liệu lớn sẽ đóng vai trò như thế nào trong quá trình này, thưa ông?
Ông Hoàng Đức Cường: Các mô hình dự báo vật lý truyền thống vẫn là nền tảng của ngành khí tượng thủy văn. Tuy nhiên, dưới tác động của biến đổi khí hậu, nhiều quy luật thời tiết đã có sự thay đổi, khiến việc dự báo ngày càng phức tạp hơn. Do đó, việc ứng dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data) và các công nghệ xử lý dữ liệu hiện đại là xu hướng tất yếu.
AI có khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, nhận diện những quy luật mới hoặc những dấu hiệu bất thường mà phương pháp truyền thống khó phát hiện. Công nghệ này có thể hỗ trợ hiệu chỉnh các mô hình dự báo, nâng cao độ chính xác của bản tin dự báo cũng như rút ngắn thời gian xử lý dữ liệu.
Quan trọng hơn, AI giúp nâng cao khả năng dự báo sớm, chi tiết hơn theo từng khu vực, từng loại hình thiên tai. Điều đó đồng nghĩa với việc các cơ quan quản lý, doanh nghiệp và người dân sẽ có thêm thời gian để chuẩn bị phương án ứng phó.
El Ninõ mạnh có thể quay trở lại
- Bên cạnh đầu tư công nghệ, hợp tác quốc tế có ý nghĩa như thế nào đối với công tác dự báo, cảnh báo thiên tai, thưa ông?
Ông Hoàng Đức Cường: Khí tượng thủy văn là lĩnh vực mang tính toàn cầu. Các hiện tượng thời tiết, khí hậu không bị giới hạn bởi ranh giới quốc gia, vì vậy hợp tác quốc tế có ý nghĩa đặc biệt quan trọng. Thông qua các cơ chế hợp tác đa phương và song phương, Việt Nam có thể tiếp cận công nghệ tiên tiến, các mô hình dự báo hiện đại cũng như nguồn dữ liệu khí tượng thủy văn ở quy mô toàn cầu và khu vực. Ngược lại, Việt Nam cũng có trách nhiệm chia sẻ dữ liệu quan trắc với cộng đồng quốc tế để phục vụ hoạt động dự báo chung.
Đối với El Ninõ, điều này càng có ý nghĩa quan trọng. Đây là hiện tượng khí hậu quy mô toàn cầu hình thành trên khu vực Thái Bình Dương, do đó việc theo dõi không thể chỉ thực hiện trong phạm vi lãnh thổ Việt Nam.
Nhờ hệ thống dữ liệu quốc tế, các nhà khoa học có thể nhận biết sớm quá trình hình thành, cường độ và xu hướng phát triển của El Ninõ. Từ đó, Việt Nam có cơ sở để đánh giá tác động đến từng vùng, từng lĩnh vực và chủ động xây dựng kịch bản ứng phó. Ngoài dữ liệu và công nghệ, hợp tác quốc tế còn giúp nâng cao chất lượng nguồn nhân lực. Hiện nay, ngành khí tượng thủy văn đang đẩy mạnh đào tạo cán bộ thông qua các chương trình nghiên cứu, học tập ở nước ngoài nhằm từng bước nâng cao trình độ chuyên môn theo chuẩn quốc tế.
Đáng chú ý, Việt Nam hiện đang đảm nhiệm vai trò trung tâm dự báo khu vực Nam Á đối với thời tiết nguy hiểm và cảnh báo lũ quét, sạt lở đất, qua đó đóng góp tích cực cho mạng lưới khí tượng thủy văn toàn cầu.
- Liên quan đến El Ninõ, đâu là những bài học đáng chú ý từ các đợt El Ninõ trước đây?
Ông Hoàng Đức Cường: ENSO là hiện tượng khí hậu có tính chu kỳ, gồm hai pha đối lập là El Ninõ và La Ninã. Trong đó, El Ninõ thường gắn với tình trạng nắng nóng, khô hạn kéo dài và thiếu hụt lượng mưa. Theo đánh giá của nhiều trung tâm khí tượng khí hậu trên thế giới, giai đoạn 2026-2027 có khả năng xuất hiện El Ninõ với cường độ mạnh, thậm chí có nhận định cho rằng đây có thể là một trong những đợt mạnh nhất từng được ghi nhận.

Theo đánh giá của nhiều trung tâm khí tượng khí hậu trên thế giới, giai đoạn 2026-2027 có khả năng xuất hiện El Ninõ với cường độ mạnh. Ảnh minh họa
Bài học rõ nhất là El Ninõ 2015-2016. Đây là giai đoạn Việt Nam trải qua đợt hạn hán và xâm nhập mặn nghiêm trọng nhất trong lịch sử quan trắc. Nhiều địa phương ở Nam Trung Bộ, Tây Nguyên và Đồng bằng sông Cửu Long chịu thiệt hại nặng nề. Nguồn nước thiếu hụt nghiêm trọng, hàng trăm nghìn hecta cây trồng bị ảnh hưởng, đời sống người dân gặp nhiều khó khăn. Từ thực tiễn đó cho thấy, giá trị lớn nhất của dự báo là giúp nhận diện sớm nguy cơ.
Nếu có thông tin sớm, các địa phương có thể chủ động điều tiết nguồn nước, xây dựng kế hoạch sản xuất phù hợp, chuyển đổi cơ cấu cây trồng, vật nuôi hoặc triển khai các giải pháp tích trữ nước phục vụ sản xuất và sinh hoạt. Theo các quy luật khí hậu hiện nay, khu vực Trung Bộ có nguy cơ thiếu hụt lượng mưa vào giữa và cuối mùa mưa. Điều này có thể kéo theo hạn hán và thiếu nước trong mùa khô tiếp theo. Trong khi đó, Đồng bằng sông Cửu Long có thể đối mặt với nguy cơ gia tăng xâm nhập mặn do nguồn nước từ thượng nguồn sông Mekong suy giảm. Đây là những thách thức cần được chuẩn bị từ rất sớm.
- Theo ông, cảnh báo sớm có thể giúp giảm thiểu thiệt hại như thế nào?
Ông Hoàng Đức Cường: Hiệu quả của cảnh báo sớm phụ thuộc vào từng loại hình thiên tai. Đối với El Ninõ, đây là hiện tượng diễn biến trong thời gian dài, có thể kéo dài từ một đến hai năm. Vì vậy, khi nhận diện sớm nguy cơ, chúng ta có đủ thời gian để chuẩn bị các giải pháp ứng phó như điều chỉnh kế hoạch sản xuất, chuyển đổi cây trồng, tích trữ nước hoặc xây dựng phương án vận hành hồ chứa. Nhờ đó, tác động đến sản xuất và đời sống có thể được giảm thiểu đáng kể.
Tuy nhiên, với các loại hình thiên tai xảy ra nhanh như dông lốc, bão, lũ quét hay sạt lở đất, giá trị của cảnh báo sớm lại nằm ở việc tạo ra “thời gian vàng” cho công tác ứng phó. Chỉ cần có thêm vài giờ, thậm chí vài chục phút chuẩn bị, người dân có thể sơ tán khỏi khu vực nguy hiểm, bảo vệ tài sản hoặc triển khai các biện pháp phòng tránh cần thiết.
Thực tế cho thấy, những quốc gia có hệ thống cảnh báo sớm hiệu quả thường giảm đáng kể số người thiệt mạng và thiệt hại kinh tế do thiên tai. Có thể khẳng định, cảnh báo sớm là giải pháp quan trọng hàng đầu để giảm thiểu thiệt hại trước hết về người, sau đó là tài sản.
Xin cảm ơn ông!
Thông tin dự báo, cảnh báo hiện được truyền tải qua nhiều kênh giúp người dân tiếp cận nhanh hơn. Tuy nhiên, hiệu quả phòng chống thiên tai không chỉ phụ thuộc vào chất lượng dự báo mà còn ở nhận thức và sự chủ động của người dân. Thời gian tới, việc ứng dụng AI, dữ liệu lớn và hiện đại hóa hệ thống truyền tin sẽ giúp cảnh báo sớm, chính xác hơn, qua đó giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản.











