Khả năng dự báo chính xác về những trận mưa lớn

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến đã có khả năng dự báo chính xác về những trận mưa lớn, nhưng không thể biết trước mức độ thiệt hại ở nhiều khu vực bị ngập lụt. Đây là thực tế làm nổi bật những khó khăn trong việc ứng phó với thời tiết khắc nghiệt ngày càng phổ biến.

AI đã cải thiện khả năng dự báo thời tiết, sử dụng hàng loạt công cụ thống kê để phân tích dữ liệu lịch sử trong nhiều năm và dự đoán các mô hình, với chi phí thấp hơn so với dự đoán thời tiết số truyền thống.

AI có thể tạo ra các dự đoán cụ thể hơn trước những thảm họa như lũ lụt đô thị hoặc ở địa hình phức tạp như vùng núi. Ví dụ, mô hình AI GraphCast do Google DeepMind phát triển có hiệu suất vượt trội các mô hình truyền thống. GraphCast là phương pháp dựa trên học máy được đào tạo trực tiếp từ dữ liệu phân tích lại.

Theo các chuyên gia, dữ liệu phân tích lại dựa trên các dự báo trong quá khứ được chạy lại bằng các mô hình hiện đại, để cung cấp bức tranh đầy đủ nhất về thời tiết và khí hậu trước đây. Song vẫn còn những khoảng trống về kiến ​​thức, cách sử dụng thông tin và đầu tư để tăng cường những mô hình thu thập dữ liệu.

Andrew Charlton-Perez, Giáo sư khí tượng học tại Đại học Reading (Anh) cho biết: "Trong không ít trường hợp và với một số biến số, các mô hình AI có thể đánh bại mô hình dựa trên vật lý, nhưng trong những trường hợp khác thì ngược lại".

Một vấn đề là hiệu quả của mô hình AI chỉ tốt bằng thông tin mà nó được cung cấp. Nếu có ít dữ liệu đầu vào hoặc các sự kiện cực đoan xảy ra thường xuyên hơn tại các thời điểm khác nhau trong năm hoặc ở những khu vực khác nhau, việc dự đoán thảm họa thời tiết trở nên khó khăn hơn, Giáo sư Charlton-Perez thông tin thêm.

Dự đoán nhanh chóng và dài hạn

Kể từ tháng 1, Trung tâm Dự báo thời tiết trung hạn châu Âu (ECMWF), tổ chức độc lập cung cấp dự đoán 4 lần/ngày cho các quốc gia châu Âu, đã sử dụng Artificial Intelligence/Integrated Forecasting System (AIFS). AIFS là mô hình dự báo thời tiết dựa trên AI.

AIFS đưa ra nhiều dự đoán nhanh chóng và dài hạn về các sự kiện thời tiết như bão nhiệt đới và sóng nhiệt. Các chuyên gia cho biết các số liệu ECMWF trước trận lũ tháng 9 là chính xác.

Thomas Wostal, nhân viên báo chí của đài quan sát khí tượng GeoSphere Austria nói rằng, các mô hình số của họ, gồm cả dự đoán của ECMWF, dự báo lượng mưa cục bộ là 300 - 400mm và điều này đã xảy ra.

Song ngay cả với các dự báo chính xác, những nhà khoa học cho biết thông tin liên lạc vẫn là chìa khóa, đặc biệt là trong thời đại mà biến đổi khí hậu khiến thời tiết cực đoan trở nên thường xuyên hơn.

Những rủi ro khí hậu cấp bách vượt xa khả năng ứng phó

Theo một báo cáo từ Cơ quan Môi trường châu Âu, khu vực này sẽ phải đối mặt với những rủi ro khí hậu cấp bách đang vượt xa các chính sách và hành động thích ứng hiện tại.

Cơ quan Môi trường châu Âu cho biết, nhiệt độ cực đoan, hạn hán, cháy rừng và lũ lụt sẽ trở nên tồi tệ hơn ở khu vực này ngay cả trong các kịch bản nóng lên toàn cầu lạc quan hơn và ảnh hưởng đến điều kiện sống trên khắp lục địa.

Sau trận lũ lụt, Janez Lenarcic (Ủy viên phụ trách quản lý khủng hoảng của châu Âu) cho rằng, thảm họa này không phải là điều bất thường. "Những sự kiện thời tiết khắc nghiệt từng chỉ xảy ra một lần trong đời này giờ đây xuất hiện gần như hằng năm. Thực tế toàn cầu về sự nghiêm trọng từ tình trạng biến đổi khí hậu đã xâm nhập vào cuộc sống hằng ngày của người dân châu Âu", ông cho biết.

Jonas Torland, đồng sáng lập 7Analytics - Công ty Na Uy phát triển các mô hình dự báo lũ lụt và lở đất cho biết, chính phủ và các doanh nghiệp tại Mỹ có nhiều nhà quản lý rủi ro quen với việc đánh giá các mối nguy hiểm về môi trường, trong khi các cơ quan chức năng ở châu Âu lại thiếu sự chuẩn bị. "Dù AI là một thành phần quan trọng của các mô hình này nhưng thật không may, các chính phủ không đầu tư hoặc mua các giải pháp AI tiên tiến này", Jonas Torland nhấn mạnh và tin rằng những chính phủ ở châu Âu "sẽ tiếp tục dùng nhà cung cấp dữ liệu, cố vấn cũ của họ".

Một số hãng công nghệ lớn, gồm cả Microsoft và Google, đang khám phá việc sử dụng năng lượng hạt nhân để vận hành các trung tâm lưu trữ dữ liệu khổng lồ của họ.

Một số nhà khoa học khác nhấn mạnh rằng, ngoài việc cải thiện khả năng dự báo của mình, các cơ quan chức năng cần đầu tư vào giải pháp vật lý, như phát triển khu vực có thể lưu trữ nước lũ an toàn và hệ thống cảnh báo sớm. Họ cũng cần giảm thiểu xây dựng ở các khu vực dễ xảy ra lũ lụt và thực hiện các cam kết trong việc hạn chế phát thải.

Thanh Thanh