Làm thế nào để dự báo lũ trong điều kiện thiếu số liệu mưa?

Đây là một trong những bài toán khó trong nghiên cứu và quản lý tài nguyên nước hiện nay, đặc biệt tại các lưu vực rộng lớn như sông Mekong – nơi cung cấp nguồn nước cho hàng chục triệu người. Trong thực tế, tại nhiều khu vực, mạng lưới trạm đo mưa còn hạn chế, trong khi dữ liệu mưa từ vệ tinh tuy có ưu điểm bao phủ rộng nhưng lại tồn tại sai số. Điều này gây khó khăn trong việc mô phỏng dòng chảy và dự báo lũ. 

Tại Khoa Kỹ thuật Tài nguyên nước – Trường Đại học Thủy lợi, các nghiên cứu gần đây đã tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp với dữ liệu vệ tinh nhằm cải thiện độ chính xác của dữ liệu mưa và nâng cao hiệu quả dự báo.

Trong một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Journal of Hydrology, nhóm nghiên cứu đã sử dụng mô hình học sâu (deep learning), cụ thể là mạng nơ-ron tích chập (CNN), để hiệu chỉnh dữ liệu mưa vệ tinh. Nghiên cứu được thực hiện trên toàn bộ lưu vực sông Mekong, trải dài qua nhiều quốc gia Đông Nam Á, cho thấy quy mô và tính phức tạp của bài toán. Mô hình được xây dựng nhằm học mối quan hệ giữa dữ liệu vệ tinh và số liệu thực đo, từ đó điều chỉnh và tạo ra bộ dữ liệu mưa có độ tin cậy cao hơn.

Kết quả cho thấy dữ liệu mưa sau khi hiệu chỉnh có khả năng phản ánh tốt hơn điều kiện thực tế, đặc biệt tại những khu vực không có trạm đo. Sự cải thiện này có thể quan sát rõ ràng thông qua sự thay đổi trong phân bố không gian của lượng mưa.

Sau khi được hiệu chỉnh, dữ liệu mưa được sử dụng làm đầu vào cho mô hình thủy văn để mô phỏng dòng chảy trên toàn lưu vực sông Mekong. Kết quả mô phỏng cho thấy sự cải thiện rõ rệt so với trường hợp sử dụng dữ liệu mưa ban đầu, trong đó dòng chảy mô phỏng bám sát hơn với số liệu thực đo tại các trạm quan trắc.

Trong bối cảnh chuyển đổi số và phát triển các nghiên cứu liên ngành hiện nay, việc kết hợp trí tuệ nhân tạo, dữ liệu vệ tinh và mô hình thủy văn đang trở thành một hướng tiếp cận hiện đại trong lĩnh vực tài nguyên nước. Cách tiếp cận này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác của dự báo mà còn mở ra khả năng ứng dụng rộng rãi trong thực tiễn, đặc biệt tại những khu vực còn thiếu dữ liệu quan trắc.

Hình 1. Lưu vực sông Mekong – khu vực nghiên cứu với quy mô lớn.

Hình 2. Quy trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo (CNN) để hiệu chỉnh dữ liệu mưa vệ tinh.

Hình 3. So sánh phân bố mưa trước và sau khi hiệu chỉnh bằng AI.

Hình 4. So sánh dòng chảy thực đo và mô phỏng khi sử dụng dữ liệu mưa đã hiệu chỉnh.

- BM TL-