Mô hình tích hợp: Bước tiến mới trong cảnh báo sớm thiên tai

Làm chủ mô hình tích hợp gió bão - sóng - nước dâng

Thực tiễn thế giới cho thấy mức độ tàn phá của các cơn bão lớn như Katrina (2005), Haiyan (2013), Amphan (2020) hay Helene (2024) không chỉ đến từ gió mạnh mà chủ yếu do sự kết hợp của nước dâng, sóng lớn và triều cường. Việt Nam cũng chịu tổn thất nặng nề vì cơ chế này, đặc biệt trong năm 2025, khi bão Kajiki và Bualoi gây nước dâng lớn tại nhiều tỉnh ven biển.

Ngập lụt ven biển do nước dâng ảnh hưởng nghiêm trọng đến đời sống của người dân.

Dù đã có nhiều tiến bộ trong nghiên cứu thủy động lực, khả năng dự báo ngập lụt ven biển trong bão của Việt Nam vẫn còn hạn chế do hiểu biết chưa đầy đủ về tương tác giữa thủy triều - sóng - nước dâng, cũng như năng lực tính toán chưa đáp ứng yêu cầu mô phỏng chi tiết. Trước yêu cầu cấp bách đó, Bộ Khoa học và Công nghệ đã đặt hàng nhiệm vụ khoa học “Nghiên cứu xây dựng bộ mô hình và quy trình công nghệ dự báo ngập lụt vùng ven biển do nước dâng và sóng trong bão” (mã số ĐTĐL.CN-46/22) do PGS.TS. Nguyễn Bá Thủy, Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia (Cục Khí tượng Thủy văn) làm Chủ nhiệm, triển khai từ tháng 12/2022 đến 11/2025. Ba mục tiêu chính của đề tài là xây dựng được mô hình tích hợp dự báo ngập lụt vùng ven biển do nước dâng và sóng trong bão; ứng dụng thử nghiệm cho hai khu vực ven biển (có đê và không có đê) và đề xuất được quy trình công nghệ và phương án dự báo ngập lụt vùng ven biển do nước dâng và sóng trong bão.

Sau 36 tháng triển khai, nhóm nghiên cứu đã hoàn thành các mục tiêu đề ra. Trên nền tảng khối dữ liệu lớn về khí tượng, thủy văn, hải văn, địa hình được thu thập – xử lý công phu, nhóm đã tích hợp ba mô hình tiên tiến: WRF (mô phỏng gió bão), SWAN (mô phỏng sóng) và ADCIRC (mô phỏng nước dâng và dòng chảy) để tạo ra hệ thống dự báo ngập lụt tổng thể cho vùng ven biển Việt Nam.

Tại Thanh Hóa, hệ thống được thử nghiệm trên bản đồ địa hình tỷ lệ 1/10.000, mô phỏng nhiều kịch bản bão kết hợp triều cường để xác định chính xác khu vực ngập, mức độ ảnh hưởng đến đê biển, khu dân cư, cơ sở hạ tầng và vùng nuôi trồng thủy sản. Quy trình dự báo cũng được xây dựng riêng cho khu vực có đê và không có đê – điều đặc biệt quan trọng trong thực tiễn phòng chống thiên tai tại Việt Nam.

Mực nước quan trắc lớn nhất tại trạm Sầm Sơn và Hòn Ngư trong 3 cơn bão gây nước dâng lớn nhất tại khu vực những năm gần đây.

Trong mùa bão 2025, mô hình được thử nghiệm nghiệp vụ và cho kết quả “khớp cao” với quan trắc thực tế. Nhiều chuyên gia đánh giá đây là bước tiến đáng kể trong dự báo ngập lụt ven biển của Việt Nam.

Phó Cục trưởng Cục Khí tượng Thủy văn Hoàng Đức Cường nhận định, “Đề tài hoàn thành đúng mục tiêu, các sản phẩm có tính ứng dụng thiết thực. Khi đưa vào vận hành, mô hình sẽ góp phần quan trọng vào nâng cao năng lực cảnh báo sớm, giảm thiểu thiệt hại tại các vùng ven biển”.

Cùng với đó, bộ bản đồ ngập lụt tương ứng các cấp bão từ 11 - 14 theo nhiều kịch bản, bao gồm thời kỳ triều cường và các mốc tương lai năm 2050, 2100 có xét tới biến đổi khí hậu, đã được chuyển giao cho Đài Khí tượng Thủy văn Bắc Bộ, giúp địa phương chủ động trong công tác quy hoạch và ứng phó thiên tai.

PGS.TS. Nguyễn Bá Thủy cho biết, để vận hành mô hình ở chế độ thời gian thực, Việt Nam cần đầu tư hệ thống tính toán mạnh vì các mô hình thủy động lực tích hợp yêu cầu năng lực xử lý cao. Việc hoàn thiện hạ tầng tính toán sẽ quyết định khả năng áp dụng rộng rãi trên toàn quốc.

Nền tảng xây dựng hệ thống cảnh báo sớm quốc gia

Theo đánh giá của các chuyên gia, bộ mô hình hoàn toàn có thể nhân rộng cho nhiều địa phương ven biển như Thừa Thiên Huế, Quảng Ngãi, Bình Định, Khánh Hòa, Bến Tre và Cà Mau, những nơi thường xuyên hứng chịu bão, nước biển dâng và triều cường. Đây sẽ là công cụ hỗ trợ ra quyết định quan trọng cho chính quyền địa phương trong sơ tán dân, đảm bảo an toàn tàu thuyền, bảo vệ hạ tầng du lịch, kinh tế biển và quy hoạch phát triển đô thị ven biển.

Dù khó lượng hóa trực tiếp đóng góp cho GRDP địa phương, song PGS.TS. Nguyễn Bá Thủy nhấn mạnh giá trị kinh tế - xã hội gián tiếp là vô cùng lớn: “Cảnh báo đúng mức độ ngập lụt có thể bảo toàn những tài sản lên tới hàng chục năm khai thác, bảo vệ hàng nghìn phương tiện đánh bắt xa bờ, hàng trăm nghìn hecta nuôi trồng thủy sản, và quan trọng nhất là bảo vệ tính mạng người dân”.

PGS. TS. Nguyễn Bá Thủy thay mặt nhóm nghiên cứu trình bày tóm tắt các nội dung nghiên cứu và kết quả của nhiệm vụ.

Việc xây dựng và làm chủ mô hình tích hợp dự báo ngập lụt ven biển thể hiện năng lực tự chủ của Việt Nam trong lĩnh vực dự báo biển hiện đại. Mô hình góp phần phát triển hệ thống cảnh báo sớm quy mô quốc gia, phù hợp điều kiện tự nhiên và biến đổi khí hậu của Việt Nam.

Từ kết quả ban đầu đạt được, ngành khí tượng thủy văn đang hình thành năng lực dự báo thông minh, công nghệ cao, chủ động bảo vệ cộng đồng trước các hiện tượng thời tiết cực đoan. Đây không chỉ là nhiệm vụ khoa học, mà còn là chiến lược bảo đảm an sinh, an ninh quốc gia và phát triển bền vững kinh tế biển trong tương lai.

Đề tài cũng đạt kết quả nổi bật về khoa học: có 2 Công trình khoa học được đăng tải trên tạp chí quốc tế thuộc danh mục SCI/SCIE/SCOPUS; công bố 7 công trình công bố trên hội nghị quốc tế hoặc tạp chí chuyên ngành trong nước; đồng thời hỗ trợ đào tạo 2 Tiến sĩ và đào tạo 1 Thạc sĩ. Nhóm cũng hợp tác chặt chẽ với các chuyên gia Nhật Bản và Na Uy, qua đó tiếp thu và làm chủ nhiều công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực dự báo biển.

Đề tài đã có những đóng góp nổi bật, bền vững cho lĩnh vực khoa học và công nghệ dự báo biển ở Việt Nam, đồng thời bám sát và hiện thực hóa mục tiêu chung của Chương trình phát triển khoa học cơ bản trong lĩnh vực Hóa học, Khoa học sự sống, Khoa học trái đất và Khoa học biển giai đoạn 2017-2025.

Việc phát triển và làm chủ bộ mô hình tích hợp dự báo ngập lụt ven biển không chỉ là một thành tựu khoa học mà còn là giải pháp chiến lược giúp Việt Nam nâng cao năng lực ứng phó thiên tai trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng phức tạp. Đây là tiền đề quan trọng để tiến tới hệ thống cảnh báo sớm quy mô quốc gia, hiện đại, chính xác và bền vững.

Thu Hương