Việt Nam là một trong những quốc gia phải hứng chịu nhiều thiên tai nhất trên thế giới.
Nhiều công nghệ được ứng dụng trong công tác phòng, chống thiên tai
Việt Nam là một trong những quốc gia phải hứng chịu nhiều thiên tai nhất trên thế giới. Với đường bờ biển dài 3.260 km, cộng với địa hình đa dạng, phức tạp nên thiên tai cũng xảy ra ở nhiều dạng, phổ biến là hai dạng khí tượng thủy văn (bão, lũ lụt, mưa lớn, hạn hán) và địa vật lý (sạt lở).
Thống kê cho thấy khoảng 70% dân số sống ở các vùng ven biển và vùng đồng bằng trũng thấp ở Việt Nam có nguy cơ bị ngập lụt. Liên tiếp trong 20 năm vừa qua, Việt Nam đã phải hứng chịu hàng trăm cơn bão, trong đó có cả các cơn bão lớn, gây thiệt hại nặng nề về người và tài sản.
Theo đó, việc áp dụng khoa học công nghệ trong dự báo, cảnh báo và điều hành phòng, chống thiên tai ở Việt Nam đã và đang được thúc đẩy áp dụng, góp phần mang lại hiệu quả nhằm giảm thiểu rủi ro thiên tai.
Theo GS. TS Lê Văn Nghị, Giám đốc Phòng Thí nghiệm trọng điểm quốc gia về động lực học sông, biển (Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam), những năm gần đây, đơn vị đã tự nghiên cứu, phát triển một vài công nghệ cũng như tiếp thu, phát huy những công nghệ từ thành tựu trên thế giới. Điển hình như công nghệ tính toán dự báo dòng chảy đến hồ chứa để hỗ trợ vận hành hồ chứa đã được ứng dụng tại hồ Vực Mấu của Nghệ An.
Bên cạnh đó, Phòng Thí nghiệm trọng điểm quốc gia về động lực học sông, biển đã xây dựng bản đồ ngập lụt phục vụ cho công tác cảnh báo, ứng phó với thiên tai cũng như công nghệ tính toán sự ảnh hưởng của các công trình đến dòng chảy cùng hành lang thoát lũ, luồng tàu.
Đối với công tác dự báo, vận hành trên sông, đơn vị đã có những hệ thống cảnh báo được xây dựng trên các sông suối như sông Ka Long ở TP. Móng Cái, Quảng Ninh. Hệ thống đó cũng được triển khai, ứng dụng cho khu vực phía Tây Hà Nội.
Về công nghệ cảnh báo lũ quét, Phòng Thí nghiệm trọng điểm quốc gia về động lực học sông, biển đang nghiên cứu bài toán trên quy mô nhỏ để có thể đưa ra những bản tin dự báo, cảnh báo cụ thể hơn trên từng lưu vực nhỏ. Đơn vị cũng đã ứng dụng những công nghệ trên nền tảng trí tuệ nhân tạo AI và big data để dự báo mưa trên các sườn dốc ngắn.
Thiếu nguồn lực
Theo GS. TS Lê Văn Nghị, với thực trạng đa loại hình thiên tai mà Việt Nam phải đối mặt, công tác phòng, chống rất cần có nguồn dữ liệu phong phú. Bên cạnh đó là cần nền tảng công nghệ về phần cứng, phần mềm và sự cần thiết của nguồn nhân lực. Qua đó có thể triển khai, vận hành công nghệ xử lý nhanh chóng để có thể đưa ra những kết quả chính xác phục vụ cho việc điều hành tốt hơn.
Với thực trạng đa loại hình thiên tai mà Việt Nam phải đối mặt, công tác phòng, chống rất cần nền tảng công nghệ về phần cứng, phần mềm.
“Đặc biệt, trong mùa mưa lũ, chúng ta vẫn chưa có nhiều thiết bị đo đạc tiên tiến để có thể trực tiếp đưa ra những cảnh báo, dự báo mưa sớm hơn. Ngoài ra, chúng ta vẫn chưa đầu tư nhiều vào việc xây dựng những chương trình đồng bộ từ dữ liệu, phần mềm và con người để có những kết quả tính nhanh chóng, đưa ra dự báo phục vụ công tác điều hành”, ông Lê Văn Nghị nhận định.
Đặc biệt, Giám đốc Phòng Thí nghiệm trọng điểm quốc gia về động lực học sông, biển cho rằng Việt Nam đã tiếp cận và chuyển giao những công nghệ trên thế giới nhưng vẫn còn có những khoảng cách nhất định, còn những tồn tại và hạn chế khiến ứng dụng công nghệ trong phòng chống thiên tai không đi vào cuộc sống.
“Lí do là vì những nghiên cứu chưa mang tính đồng bộ, còn cục bộ, chưa có sự liên kết giữa các cộng đồng nghiên cứu khoa học với nhau. Đặc biệt nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực phòng, chống thiên tai hầu như là phi lợi nhuận và thường chỉ được đặt hàng của Chính phủ chứ không thể nghiên cứu và bán sản phẩm công nghệ cho thị trường như những nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực khác. Chúng ta chỉ có một khách hàng duy nhất là Chính phủ và cộng đồng”, ông Lê Văn Nghị bày tỏ.
Do đó, đại diện Viện Khoa học Thủy lợi cho rằng việc không có một sự đầu tư bài bản để tạo ra những cú hích mạnh mẽ sẽ không thể phát triển nhân lực, nguồn lực cho nghiên cứu công nghệ trong phòng, chống thiên tai. Và các cộng đồng khoa học cần có sự liên kết, chia sẻ tốt hơn trong kết quả nghiên cứu để những kết quả đó được nhân rộng hơn trong thực tế.
