An ninh nguồn nước

Bài 4: AI và chuyển đổi số: “Hệ thần kinh số” mới cho quản trị nguồn nước miền Trung – Tây Nguyên

Hải Đăng • 08:47 15/09/2026

Với AI, GIS, IoT, ảnh vệ tinh, Digital Twin và các cơ sở dữ liệu dùng chung, ngành nước có thể chuyển từ “đo lường những gì đã xảy ra” sang nhận diện sớm những gì có thể xảy ra, từ phản ứng sau thiên tai sang chủ động dự báo, mô phỏng và ra quyết định.

Khi hạn hán, lũ quét, mưa cực đoan và thiếu nước diễn biến ngày càng khó lường, phương thức quản trị tài nguyên nước dựa chủ yếu vào số liệu quá khứ và kinh nghiệm truyền thống đang bộc lộ giới hạn. Với AI, GIS, IoT, ảnh vệ tinh, Digital Twin và các cơ sở dữ liệu dùng chung, ngành nước có thể chuyển từ “đo lường những gì đã xảy ra” sang nhận diện sớm những gì có thể xảy ra, từ phản ứng sau thiên tai sang chủ động dự báo, mô phỏng và ra quyết định.

Đối với khu vực miền Trung – Tây Nguyên, nơi nguồn nước phân bố không đều, mùa khô kéo dài và sức ép biến đổi khí hậu ngày càng lớn, chuyển đổi số không còn là câu chuyện công nghệ đơn thuần mà đang trở thành một trụ cột của an ninh nguồn nước.

Khi nguồn nước biến động nhanh hơn khả năng quản lý

Sau nhiều năm được nhìn nhận chủ yếu dưới góc độ xây dựng thêm hồ chứa, công trình thủy lợi, mở rộng mạng lưới cấp nước hay tìm kiếm nguồn nước mới, bài toán an ninh nguồn nước miền Trung – Tây Nguyên đang đứng trước một yêu cầu khác: Phải nhìn thấy dòng nước như một hệ thống đang vận động theo thời gian thực.

Tại Hội thảo – Tọa đàm “Quản lý, sử dụng và xúc tiến đầu tư phát triển tài nguyên nước gắn với nông nghiệp, nông thôn mới và năng lượng xanh miền Trung – Tây Nguyên” tổ chức ngày 23/5/2026 tại Buôn Ma Thuột, nhiều chuyên gia, nhà quản lý và doanh nghiệp đã đề cập đến yêu cầu đổi mới phương thức quản trị tài nguyên nước, trong đó chuyển đổi số được xem là một hướng đi quan trọng. Hội thảo do Hội Nước và Môi trường Việt Nam phối hợp với Văn phòng Điều phối Nông thôn mới Trung ương, Trung tâm Quy hoạch và Điều tra tài nguyên nước Quốc gia và UBND tỉnh Đắk Lắk tổ chức.

Ngay trong phát biểu khai mạc, ông Chu Phạm Ngọc Hiển – Chủ tịch Hội Nước và Môi trường Việt Nam nhấn mạnh, tài nguyên nước là nguồn lực thiết yếu của sự sống, giữ vai trò nền tảng đối với phát triển kinh tế - xã hội, bảo đảm an ninh môi trường và an ninh quốc gia. Theo ông, định hướng quản lý tài nguyên nước đang chuyển từ tư duy “khai thác” sang “quản trị tổng hợp tài nguyên nước”, từ phát triển đơn ngành sang phát triển tích hợp đa ngành, đa mục tiêu và đa giá trị.

Quan điểm này đặc biệt có ý nghĩa với miền Trung – Tây Nguyên. Đây là khu vực có các lưu vực sông lớn như Vu Gia – Thu Bồn, Trà Khúc, Ba, Sê San, Srêpốk và Đồng Nai, đồng thời sở hữu hệ thống rừng đầu nguồn, tầng chứa nước bazan, hồ chứa và các công trình thủy điện có vai trò quan trọng đối với điều tiết dòng chảy. Nhưng nghịch lý là nước ở đây lại phân bố rất không đều theo không gian và thời gian. Khoảng 60–80% lượng dòng chảy năm tập trung vào mùa mưa, trong khi mùa khô có thể kéo dài nhiều tháng. Tình trạng đó khiến cùng một khu vực có thể đối mặt với hai thái cực: Thiếu nước nghiêm trọng trong mùa khô nhưng lại chịu lũ lớn, ngập lụt và sạt lở khi mưa cực đoan xuất hiện.

“

Đó cũng là lý do chuyển đổi số phải được nhìn nhận như một "công cụ quản trị rủi ro" chứ không đơn giản là "số hóa hồ sơ".

Một “ổ mưa” có thể hình thành trong vài giờ. Mực nước hồ có thể tăng nhanh. Một lưu vực nhỏ có thể chuyển trạng thái từ bình thường sang nguy hiểm trong thời gian rất ngắn. Nhưng nếu dữ liệu về mưa, hồ chứa, nước dưới đất, rừng, dân cư, giao thông và công trình thủy lợi nằm trong những hệ thống khác nhau, người quản lý rất khó có được một bức tranh đầy đủ để đưa ra quyết định kịp thời.

Ở góc độ này, AI, GIS, IoT, ảnh vệ tinh và Digital Twin không phải những công nghệ đứng riêng lẻ. Chúng tạo thành một chuỗi: Cảm biến và thiết bị IoT thu thập dữ liệu; GIS đặt dữ liệu vào đúng không gian; ảnh vệ tinh mở rộng khả năng quan sát trên diện rộng; mô hình thủy văn và Digital Twin mô phỏng các trạng thái của hệ thống; còn AI giúp phân tích lượng dữ liệu lớn, phát hiện bất thường và hỗ trợ dự báo.

Điểm quan trọng nhất là sự thay đổi của câu hỏi quản lý. Nếu cách làm truyền thống thường đặt câu hỏi “điều gì đã xảy ra?”, hệ thống số hướng tới câu hỏi “điều gì có thể xảy ra tiếp theo?”.

Với một vùng thường xuyên chịu hạn hán và thiên tai như miền Trung – Tây Nguyên, khoảng thời gian vài giờ có thể quyết định việc một địa phương kịp thời điều chỉnh vận hành hồ chứa, chuyển nguồn cấp nước, bảo vệ vùng hạ du hay cảnh báo người dân hay không.

Bài 1: An ninh nguồn nước miền Trung – Tây Nguyên trước những thách thức mới

Từ những điểm dữ liệu rời rạc đến “bức tranh sống” của lưu vực

Các chuyên gia nhận định, một trong những hạn chế lớn nhất của quản trị nước hiện nay không hẳn nằm ở việc thiếu dữ liệu mà nằm ở khả năng kết nối và biến dữ liệu thành thông tin có giá trị.

GIS có thể trở thành lớp không gian của hệ thống quản trị nước. Trên một nền bản đồ số, vị trí trạm mưa, sông suối, hồ chứa, đập, khu dân cư, đường giao thông, vùng sản xuất nông nghiệp và các khu vực có nguy cơ ngập có thể được đặt lên cùng một không gian. Khi dữ liệu được cập nhật liên tục, nhà quản lý không chỉ biết một hồ đang có bao nhiêu nước mà còn có thể nhìn thấy phía hạ du có những khu dân cư nào, tuyến giao thông nào có thể bị ảnh hưởng và các công trình nào nằm trong vùng rủi ro.

IoT bổ sung cho hệ thống khả năng quan trắc gần thời gian thực. Lượng mưa, mực nước, lưu lượng, áp lực, chất lượng nước, tình trạng thiết bị… có thể được truyền về trung tâm thay vì chờ tổng hợp thủ công.

Ảnh vệ tinh lại mở rộng “tầm mắt” của hệ thống, đặc biệt đối với những khu vực miền núi, vùng sâu, nơi việc bố trí mạng lưới quan trắc dày đặc gặp nhiều khó khăn.

Khi những lớp dữ liệu này được kết nối, AI có thể bắt đầu phát huy vai trò. AI không tự tạo ra dữ liệu nước; giá trị của nó nằm ở khả năng tìm kiếm các quy luật, phát hiện những thay đổi bất thường và hỗ trợ dự báo dựa trên lượng dữ liệu lớn.

Đây là hướng đi phù hợp với yêu cầu mà đại diện Trung tâm Quy hoạch và Điều tra tài nguyên nước Quốc gia đưa ra tại hội thảo.

Nếu một địa phương biết trước nguy cơ thiếu nước vài tuần hoặc vài tháng, việc điều chỉnh lịch thời vụ, lựa chọn cây trồng, phân bổ nước tưới và chuẩn bị nguồn nước sinh hoạt sẽ chủ động hơn rất nhiều. Nếu hệ thống phát hiện sớm sự gia tăng bất thường của mực nước và kết hợp dữ liệu dự báo mưa, cơ quan chức năng có thể có thêm thời gian để đánh giá phương án vận hành hồ chứa và cảnh báo vùng hạ du.

Tại Đắk Lắk, bài toán này càng rõ rệt. Theo đại diện Sở Nông nghiệp và Môi trường tỉnh, địa phương có 1.208 công trình thủy lợi, trong đó có 676 đập và hồ chứa với tổng dung tích khoảng 800 triệu m³. Tuy nhiên, nhiều công trình đã xuống cấp, bồi lắng và không còn đáp ứng đầy đủ yêu cầu thiết kế. Nguồn nước phân bố không đều, mùa mưa tập trung trong thời gian ngắn trong khi mùa khô kéo dài 5–6 tháng.

Trong bối cảnh đó, Đắk Lắk định hướng “đổi mới công tác quản lý tài nguyên nước theo hướng hiện đại, bền vững; đẩy mạnh số hóa dữ liệu, tăng cường giám sát tự động; thúc đẩy các mô hình đầu tư đa mục tiêu gắn với năng lượng xanh, kinh tế tuần hoàn và bảo vệ nghiêm ngặt hành lang nguồn nước”.

Đáng chú ý, nhu cầu số hóa quản trị nước không chỉ xuất hiện ở Tây Nguyên. Tại Việt Nam, Hải Phòng đã đầu tư SCADA cho giám sát mạng cấp nước, đồng thời nâng cấp GIS và xây dựng bản đồ áp lực trực tuyến để nâng cao hiệu quả quản lý, vận hành mạng lưới. Đây là một ví dụ cho thấy các công nghệ từng được xem là “công nghệ tương lai” đang dần chuyển sang những ứng dụng vận hành cụ thể.

Ở cấp độ quốc gia, Bộ Nông nghiệp và Môi trường cũng đang triển khai xây dựng, hoàn thiện các cơ sở dữ liệu quan trọng trong lĩnh vực tài nguyên và môi trường. Cơ quan quản lý xác định dữ liệu là nguồn tài nguyên chiến lược của quá trình chuyển đổi số; dữ liệu viễn thám được nhấn mạnh vì có khả năng cung cấp thông tin khách quan, liên tục, trên diện rộng và theo nhiều thời điểm, phục vụ quản lý tài nguyên, bảo vệ môi trường và ứng phó biến đổi khí hậu.

“

Như vậy, nền móng của “hệ thần kinh số” ngành nước không phải AI mà là dữ liệu được chuẩn hóa, kết nối và có khả năng chia sẻ.

Digital Twin: Thử phương án trong thế giới số trước khi quyết định ngoài thực địa

Nếu IoT giúp “cảm nhận”, GIS giúp “định vị”, ảnh vệ tinh giúp “quan sát”, AI giúp “phân tích”, thì Digital Twin có thể đảm nhận vai trò “mô phỏng”.

“

Digital Twin – bản sao số không đơn thuần là một mô hình 3D đẹp mắt. Trong quản trị nước, đó là một môi trường số có khả năng kết nối dữ liệu thực tế với mô hình, từ đó cho phép theo dõi trạng thái hiện tại và thử nghiệm các kịch bản khác nhau.

Tại hội thảo tại Buôn Ma Thuột, đại diện K-water – Tổng công ty Tài nguyên nước Hàn Quốc cho biết, K-water hiện xác định Digital Twin Water Management, AI-based Water Treatment Plants và Smart Water Network Management là ba nhóm công nghệ chiến lược trong quản lý nước thế hệ mới.

Nền tảng Digital Twin của K-water có khả năng chuyển dữ liệu thực tế theo thời gian thực thành mô hình 3D, kết nối thế giới thực với thế giới số để nâng cao năng lực giám sát và mô phỏng. Hệ thống được sử dụng cho theo dõi dữ liệu cửa xả, mô phỏng lũ và hiển thị thông tin hạn hán, qua đó hỗ trợ quá trình ra quyết định.

K-water cũng đã phát triển Digital GARAM+, nền tảng quản lý nước dựa trên Digital Twin. Hệ thống có các cấp độ từ phản ánh dữ liệu thực tế, giám sát, mô phỏng đến hướng tới tự động hóa; trong đó các mô hình mô phỏng có thể phục vụ phân tích lũ trên nhiều lưu vực và khu vực đô thị.

Đáng chú ý hơn, nghiên cứu của K-water về nền tảng K-Twin SJ cho lưu vực sông Sumjin đã tích hợp dữ liệu mưa, mực nước hồ, mực nước sông, lưu lượng và camera cùng các mô hình thủy văn, thủy lực. AI được sử dụng để dự báo mực nước sông và đề xuất các kịch bản xả hồ tối ưu.

Đây chính là điểm mà Digital Twin có thể tạo ra khác biệt lớn đối với miền Trung – Tây Nguyên.

Thay vì chỉ biết hồ đang ở mực nước nào, nhà quản lý có thể đặt câu hỏi: Nếu lượng mưa tăng mạnh trong vài giờ tới thì vùng hạ du sẽ thay đổi ra sao? Nếu hồ phải điều chỉnh lưu lượng xả thì nước sẽ di chuyển đến đâu? Những khu dân cư nào nằm trong vùng có khả năng bị ảnh hưởng? Nếu một tuyến giao thông bị ngập, phương án tiếp cận hoặc sơ tán nào có hiệu quả hơn?

Những kịch bản đó có thể được thử trong môi trường số trước khi quyết định được thực hiện ngoài thực địa.

Đây cũng là hướng mà các nghiên cứu mới trên thế giới đang thúc đẩy. Một nghiên cứu công bố tháng 8/2026 trên Water Research cho rằng các Digital Twin cho hệ thống nước đang được phát triển theo hướng tích hợp dữ liệu, mô hình và điều khiển, trong đó AI có thể hỗ trợ triển khai các hệ thống quản trị nước chủ động và có khả năng mở rộng.

Với miền Trung – Tây Nguyên, không nhất thiết phải bắt đầu bằng một “Digital Twin” khổng lồ bao phủ toàn bộ khu vực. Một cách tiếp cận khả thi hơn là xây dựng các mô hình thí điểm ở quy mô lưu vực hoặc tiểu lưu vực.

Đắk Lắk có thể nghiên cứu mô hình kết nối mưa – hồ chứa – hạ du; Gia Lai có thể tập trung vào cân bằng nước giữa nông nghiệp, hồ chứa và thủy điện; Quảng Ngãi có thể nghiên cứu tiểu lưu vực ngắn, dốc có nguy cơ lũ quét; trong khi các khu vực ven biển có thể ưu tiên bài toán hạn hán, xâm nhập mặn và lựa chọn điểm lấy nước.

“

Điều quan trọng không phải là mô hình có quy mô lớn đến đâu mà là dữ liệu đầu vào có đủ tin cậy, hệ thống có vận hành liên tục và kết quả có thực sự hỗ trợ quyết định hay không.

Từ “nhà máy nước thông minh” đến "mạng lưới nước thông minh"

Chuyển đổi số ngành nước không dừng ở quản lý sông, hồ và lưu vực. Một lĩnh vực khác đang có tốc độ ứng dụng nhanh là nhà máy xử lý nước và mạng lưới cấp nước.

Cũng tại Hội thảo ở Buôn Ma Thuột, đại diện K-water cho biết doanh nghiệp đang thúc đẩy hàng loạt dự án hạ tầng nước tại Việt Nam, hướng tới mô hình quản trị ngành nước thông minh bằng AI. Theo K-water, nhu cầu cấp nước sạch và xử lý nước thải ở Việt Nam ngày càng tăng, đặc biệt tại các khu công nghiệp và đô thị lớn; doanh nghiệp đồng thời mở rộng đầu tư vận hành – bảo dưỡng hệ thống xử lý nước thải và chuyển giao công nghệ ứng dụng AI trong quản lý, vận hành nhà máy nước.

Tài liệu của K-water về AI Water Treatment Plant cho thấy AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu vận hành theo thời gian thực, đề xuất phương án tối ưu cho các công đoạn xử lý, quản lý năng lượng và phát hiện sớm dấu hiệu bất thường. Hệ thống còn hướng tới bảo trì dự báo, trong đó dữ liệu trạng thái thiết bị được phân tích để phát hiện nguy cơ sự cố và hỗ trợ chẩn đoán nguyên nhân.

Kinh nghiệm của K-water cũng cho thấy AI có thể tạo ra những lợi ích rất cụ thể. World Economic Forum từng ghi nhận mô hình nhà máy nước ứng dụng AI của K-water có thể giảm khoảng 19% lượng hóa chất, giảm 10% tiêu thụ điện và cải thiện hiệu quả lao động; mô hình sau đó được mở rộng tới hơn 40 cơ sở.

Ở Việt Nam, quá trình này cũng đang được thúc đẩy. Theo tài liệu được cung cấp tại hội thảo, các dự án AI Water Treatment Plant đang được thúc đẩy tại Hà Nội và TP.HCM; tháng 4/2026 K-water ký thỏa thuận triển khai công nghệ tại Nhà máy nước Kênh Đông và tháng 5/2026 ký thỏa thuận tại Nhà máy nước Sông Đuống.

Điều này gợi mở một cách tiếp cận rất đáng chú ý đối với an ninh nguồn nước miền Trung – Tây Nguyên: Không phải lúc nào muốn tăng an ninh nguồn nước cũng phải tìm thêm nguồn nước mới.

“

Giảm thất thoát, giảm rò rỉ, tối ưu áp lực, sử dụng hiệu quả lượng nước đã khai thác cũng chính là một cách làm tăng “nguồn cung thực tế”. Đây là vấn đề đặc biệt có ý nghĩa khi ngành nông nghiệp vẫn là khu vực sử dụng phần lớn lượng nước.

Tại hội thảo, TS. Lê Thị Mai Vân – Viện Quy hoạch Thủy lợi, cho biết nông nghiệp hiện sử dụng khoảng 82% tổng lượng nước, tương đương khoảng 65 tỷ m³/năm, trong khi hiệu quả sử dụng còn thấp khi diện tích tưới thực tế chỉ đạt khoảng 68% so với thiết kế. Bà cho rằng mô hình quản lý thủy lợi hiện nay còn thiên về cấp – tiêu nước, thiếu sự gắn kết giữa quản trị tài nguyên nước, môi trường, vận hành công trình và dữ liệu số.

Theo TS. Lê Thị Mai Vân, xu hướng tất yếu là chuyển từ khai thác tuyến tính sang quản trị tổng thể theo hướng xanh – tuần hoàn – thông minh. Nhóm nghiên cứu đề xuất mô hình “Thủy lợi xanh”, trong đó hệ thống thủy lợi được xem như một hệ sinh thái tài nguyên tuần hoàn được quản trị thông minh trên nền tảng số, dựa trên bốn trụ cột: Sử dụng hiệu quả và tái sử dụng tài nguyên nước; giảm ô nhiễm và phát thải; vận hành thông minh trên nền tảng số; khai thác đa mục tiêu gắn với bảo vệ môi trường.

Đây có thể là hướng tiếp cận phù hợp với Tây Nguyên, nơi bài toán nước gắn chặt với cà phê, hồ tiêu, cây ăn quả, thủy điện, sinh hoạt và hệ sinh thái rừng đầu nguồn.

“

Khi dữ liệu về lượng nước có thể cung cấp, nhu cầu tưới, dự báo mưa, độ ẩm đất, mực nước hồ và dự báo hạn được kết nối, việc phân bổ nước có thể chuyển từ cách làm theo kinh nghiệm sang dựa nhiều hơn vào bằng chứng dữ liệu.

Không thể có AI hiệu quả nếu dữ liệu vẫn “mạnh ai nấy quản”

Tuy nhiên, đằng sau câu chuyện AI, Digital Twin hay IoT là một vấn đề căn bản hơn: Dữ liệu.

Tài liệu K-water được trình bày tại hội thảo cho thấy hợp tác giữa K-water và Trung tâm Quy hoạch và Điều tra tài nguyên nước Quốc gia – NAWAPI tập trung vào chuẩn hóa, hệ thống hóa dữ liệu nước và dữ liệu lưu vực quốc gia, nghiên cứu chung và các dự án hợp tác. Điều này rất quan trọng bởi AI không thể bù đắp một cách thần kỳ cho dữ liệu thiếu, sai hoặc không tương thích.

Nếu mỗi địa phương sử dụng một chuẩn dữ liệu khác nhau, mỗi ngành vận hành một phần mềm riêng, dữ liệu hồ chứa không kết nối với dữ liệu khí tượng, dữ liệu nước dưới đất không kết nối với dữ liệu khai thác, còn thông tin dân cư và giao thông lại nằm ở một hệ thống khác, thì việc xây dựng một hệ thống AI ở lớp trên sẽ khó đạt hiệu quả.

“

Chuỗi chuyển đổi số ngành nước vì vậy phải được xây dựng theo trình tự: quan trắc → chuẩn hóa dữ liệu → kết nối dữ liệu → mô hình phân tích → dự báo → cảnh báo → quyết định.

Đây cũng là điểm mà kinh nghiệm quốc tế cho thấy rất rõ.

Tại Việt Nam, yêu cầu chuẩn hóa và kết nối dữ liệu cũng ngày càng trở nên cấp thiết. Việc xây dựng các cơ sở dữ liệu quốc gia trong lĩnh vực tài nguyên và môi trường đang được đặt trong tổng thể chuyển đổi số quốc gia, trong đó dữ liệu viễn thám được xem là một nguồn dữ liệu quan trọng phục vụ quản lý tài nguyên, giám sát môi trường và ứng phó biến đổi khí hậu.

Với miền Trung – Tây Nguyên, đây có thể là thời điểm thích hợp để chuyển từ các dự án số hóa đơn lẻ sang một kiến trúc dữ liệu thống nhất hơn theo lưu vực.

Bởi một lưu vực sông không dừng lại ở ranh giới hành chính. Nước từ thượng nguồn có thể chảy qua nhiều tỉnh; một quyết định vận hành hồ chứa có thể tác động tới hạ du; hạn hán có thể đồng thời ảnh hưởng đến sản xuất, sinh hoạt và hệ sinh thái; còn một trận mưa cực đoan có thể tạo ra tác động liên hoàn từ miền núi xuống đồng bằng và ven biển. Do đó, quản trị nước bằng dữ liệu cũng phải vượt qua tư duy quản lý theo “địa giới phần mềm”.

Từ cảnh báo thiên tai đến năng lực “đi trước dòng nước”

Theo các chuyên gia, điểm cuối cùng của chuyển đổi số ngành nước không phải là một màn hình đẹp hay một mô hình AI phức tạp. Điểm cuối cùng phải là một quyết định tốt hơn và sớm hơn.

Radar có thể cho biết nơi đang hình thành mưa. IoT cho biết lượng mưa thực tế. GIS cho biết phía dưới có khu dân cư nào. Digital Twin mô phỏng nước có thể đi tới đâu. AI hỗ trợ tính toán diễn biến trong những giờ tiếp theo. Nhưng nếu cảnh báo không đến đúng người, đúng thời điểm và đúng hành động cần thực hiện, toàn bộ chuỗi công nghệ vẫn chưa hoàn chỉnh.

Từ góc nhìn miền Trung – Tây Nguyên, bài toán cần giải không phải là “có AI hay không”, mà là AI sẽ được đặt vào đâu trong chuỗi quản trị nguồn nước.

Nếu được đặt sau một hệ thống dữ liệu tốt, AI có thể giúp dự báo nhu cầu nước, nhận diện bất thường, hỗ trợ dự báo lũ và hạn, tối ưu vận hành hồ chứa, phát hiện rò rỉ, kiểm soát chất lượng nước và bảo trì thiết bị.

Nếu được kết nối với Digital Twin, AI có thể giúp nhà quản lý thử nghiệm nhiều kịch bản trước khi quyết định.

Nếu được tích hợp với GIS, IoT và ảnh vệ tinh, AI có thể mở rộng khả năng quan sát từ một trạm quan trắc đơn lẻ lên toàn bộ lưu vực.

Nhưng nếu dữ liệu vẫn phân tán, thiếu chuẩn chung và thiếu cơ chế chia sẻ, AI rất dễ trở thành một “ốc đảo công nghệ”.

Bởi vậy, bài toán chuyển đổi số ngành nước thực chất là bài toán quản trị.

Từ hội thảo tại Buôn Ma Thuột, TS. Lê Thị Mai Vân đã chỉ ra rằng Việt Nam hiện chưa có mô hình quản trị thông minh tích hợp giữa tài nguyên nước, môi trường, công trình và nền tảng số. Kinh nghiệm quốc tế cho thấy Smart Water có thể kết hợp IoT, AI, cảm biến và SCADA để giám sát, vận hành theo thời gian thực; Digital Twin hỗ trợ mô phỏng vận hành, dự báo lũ, hạn; còn hệ thống hỗ trợ ra quyết định tích hợp AI với mô hình thủy văn có thể nâng cao hiệu quả điều hành hồ chứa và phân phối nước. Đây cũng là hướng phù hợp với yêu cầu ngày càng cao của quản trị tài nguyên nước trong bối cảnh khí hậu cực đoan.

Ngân hàng Thế giới từng cảnh báo Việt Nam phải đối mặt đồng thời với tình trạng “quá thừa, quá thiếu và quá bẩn” về nước, tức có nơi thừa nước, có nơi thiếu nước và nhiều nơi chịu sức ép suy giảm chất lượng nước. Những thách thức này càng cho thấy một phương thức quản trị chỉ dựa vào mở rộng công trình sẽ không đủ.

Với Việt Nam nói chung và miền Trung – Tây Nguyên nói riêng, thách thức phía trước là làm thế nào để những công nghệ ấy được “nội địa hóa” theo nhu cầu thực tế.

Không nhất thiết phải xây dựng ngay một hệ thống khổng lồ. Có thể bắt đầu từ một lưu vực, một hồ chứa, một mạng cấp nước hoặc một khu vực thường xuyên chịu hạn, lũ. Quan trọng là xây dựng được chuỗi dữ liệu đầy đủ, vận hành đủ lâu để kiểm chứng, đo lường hiệu quả và sau đó mới nhân rộng.

Đó chính là “hệ thần kinh số” mà miền Trung – Tây Nguyên cần xây dựng nếu muốn bảo đảm an ninh nguồn nước trong một tương lai mà khí hậu ngày càng cực đoan, nhu cầu nước ngày càng lớn và những khoảng thời gian để ra quyết định ngày càng ngắn.

An ninh nguồn nước miền Trung - Tây nguyên (Bài 3): Bài học từ những hiện tượng thời tiết cực đoan năm 2025