Trong bối cảnh biến đổi khí hậu khiến hạn hán ngày càng diễn biến phức tạp, việc dự báo sớm nguy cơ thiếu hụt nguồn nước có ý nghĩa quan trọng đối với sản xuất nông nghiệp, quản lý tài nguyên nước và phòng, chống thiên tai. Từ yêu cầu thực tiễn đó, GS.TS Phan Văn Tân, nhà khoa học thuộc Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN), cùng các cộng sự đã nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo mùa hạn hán cho Việt Nam.

Công trình hướng tới cung cấp thông tin dự báo có cơ sở khoa học, hỗ trợ các cơ quan quản lý và người dân chủ động xây dựng phương án ứng phó, thay vì chỉ xử lý khi hạn hán đã xảy ra. Đây cũng là một hướng nghiên cứu thể hiện sự gắn kết giữa khoa học khí hậu với những vấn đề thiết thực của phát triển kinh tế - xã hội.

Hạn hán là một trong những loại hình thiên tai có diễn biến chậm nhưng ảnh hưởng kéo dài, tác động trực tiếp đến nguồn nước, sản xuất nông nghiệp, môi trường và sinh kế của người dân. Khác với những hiện tượng thời tiết cực đoan xảy ra trong thời gian ngắn, hạn hán thường hình thành qua quá trình thiếu hụt lượng mưa, kết hợp với các điều kiện khí hậu và đặc điểm tự nhiên của từng khu vực. Khi những dấu hiệu tác động trở nên rõ rệt, thiệt hại đối với sản xuất và đời sống có thể đã rất lớn.

Bởi vậy, một trong những yêu cầu đặt ra đối với khoa học khí tượng, khí hậu không chỉ là xác định nơi nào đang xảy ra hạn hán mà còn phải nhận diện sớm nguy cơ hạn hán trong những tháng tiếp theo.

Trong các nghiên cứu trước đây, nhóm đã tập trung phân tích đặc điểm hạn hán tại Việt Nam và Đông Nam Á, làm rõ mối quan hệ giữa sự biến đổi của hạn hán với những quá trình khí hậu quy mô lớn. Đáng chú ý, công trình Drought over Southeast Asia and its association with large-scale drivers được công bố trên tạp chí quốc tế Journal of Climate năm 2022 đã phân tích đặc trưng hạn hán trên khu vực Đông Nam Á trong giai đoạn 1960–2019.

Nghiên cứu xem xét vai trò của các hiện tượng khí hậu như ENSO (El Niño – Dao động Nam), dao động thập kỷ Thái Bình Dương (PDO) và dao động lưỡng cực Ấn Độ Dương (IOD) đối với diễn biến hạn hán. Những kết quả này đóng góp cơ sở khoa học quan trọng cho việc tìm hiểu cơ chế hình thành, phát triển của hạn hán và khả năng dự báo hiện tượng này.

Từ nghiên cứu những quy luật khí hậu, nhóm tiếp tục hướng tới bài toán ứng dụng: xây dựng một hệ thống có khả năng cung cấp thông tin dự báo mùa hạn hán phù hợp với điều kiện Việt Nam.

Điểm đáng chú ý của công trình là việc chuyển từ nghiên cứu đặc điểm, cơ chế hình thành hạn hán sang xây dựng hệ thống dự báo có khả năng vận hành trong thực tế.

Đề tài “Xây dựng hệ thống dự báo mùa hạn hán cho Việt Nam”, mã số QG.22.81, do GS.TS Phan Văn Tân chủ nhiệm, được ĐHQGHN tài trợ thực hiện trong giai đoạn 2022–2024. Nghiên cứu tập trung khai thác các sản phẩm dự báo khí hậu toàn cầu, kết hợp mô hình khí hậu khu vực và các phương pháp hiệu chỉnh để nâng cao chất lượng dự báo phù hợp với đặc điểm khí hậu Việt Nam.

Về nguyên lý, hệ thống sử dụng sản phẩm dự báo từ mô hình khí hậu toàn cầu NCEP-CFS, sau đó áp dụng mô hình khí hậu khu vực để tăng mức độ chi tiết của thông tin dự báo. Đây là bước quan trọng bởi những đặc điểm địa hình, điều kiện tự nhiên và sự phân hóa khí hậu tại Việt Nam có thể chưa được phản ánh đầy đủ trong sản phẩm dự báo ở quy mô toàn cầu.

Tuy nhiên, việc thu nhỏ quy mô dự báo chưa đủ để bảo đảm độ chính xác. Nhiệt độ và lượng mưa dự báo vẫn có thể tồn tại sai lệch so với số liệu quan trắc, ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả xác định mức độ hạn hán.

Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu thực hiện hiệu chỉnh các yếu tố khí hậu đầu vào, đồng thời ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) để tiếp tục hiệu chỉnh các chỉ số hạn.

Theo kết quả nghiên cứu được công bố trong hồ sơ đề tài, quá trình hiệu chỉnh đã giúp giảm đáng kể sai số dự báo nhiệt độ và lượng mưa. Mối tương quan giữa các giá trị dự báo và quan trắc được cải thiện, cho thấy mô hình phản ánh tốt hơn diễn biến của các yếu tố khí hậu trong thực tế.

Đặc biệt, việc ứng dụng ANN tiếp tục cải thiện chất lượng dự báo chỉ số hạn sau khi những phương pháp hiệu chỉnh ban đầu chưa khắc phục được toàn bộ sai lệch. Trên cơ sở đó, nhóm đã xây dựng được hệ thống dự báo hạn thời gian thực và ghi nhận hệ thống hoạt động ổn định.

Đây là kết quả có ý nghĩa bởi một hệ thống dự báo mùa không chỉ cần có mô hình tính toán mà còn phải bảo đảm khả năng cập nhật dữ liệu, xử lý thông tin và tạo ra sản phẩm dự báo có thể sử dụng.

Đối với sản xuất nông nghiệp, thông tin dự báo mùa hạn hán có thể hỗ trợ việc chủ động bố trí mùa vụ, điều chỉnh cơ cấu cây trồng và xây dựng phương án sử dụng nước phù hợp. Với những vùng thường xuyên đối mặt nguy cơ thiếu nước, khả năng nhận diện sớm diễn biến khô hạn có thể giúp giảm thiểu rủi ro và hạn chế tổn thất.

Trong quản lý tài nguyên nước, dự báo mùa là một nguồn thông tin tham khảo quan trọng để các cơ quan chuyên môn xem xét phương án tích trữ, phân bổ và điều tiết nguồn nước. Thay vì chỉ dựa vào tình trạng nguồn nước tại một thời điểm, công tác quản lý có thể từng bước tính đến những nguy cơ diễn biến trong các tháng tiếp theo.

Giá trị của sản phẩm vì thế không chỉ nằm ở khả năng tính toán và dự báo các chỉ số khí hậu, mà còn ở tiềm năng chuyển hóa những kết quả khoa học thành thông tin hỗ trợ ra quyết định.

Tuy nhiên, độ tin cậy của dự báo mùa vẫn phụ thuộc vào nhiều yếu tố, từ chất lượng dữ liệu đầu vào, đặc điểm khí hậu từng khu vực đến khả năng mô phỏng của các mô hình. Vì vậy, việc tiếp tục kiểm định, đánh giá sai số và cập nhật hệ thống có ý nghĩa quan trọng trước khi mở rộng phạm vi ứng dụng.

Từ góc độ này, hệ thống dự báo mùa hạn hán do nhóm nghiên cứu của GS.TS Phan Văn Tân phát triển mở ra khả năng kết nối giữa hoạt động nghiên cứu trong trường đại học với nhu cầu thông tin của các ngành nông nghiệp, khí tượng thủy văn và quản lý tài nguyên nước.

Hệ thống dự báo mùa hạn hán cho Việt Nam không phải là một kết quả nghiên cứu riêng lẻ mà được phát triển trên nền tảng những công trình khoa học được GS.TS Phan Văn Tân và các cộng sự triển khai trong nhiều năm. Tại ĐHQGHN, ông đã chủ trì nhiều nhiệm vụ nghiên cứu liên quan đến dự báo khí hậu và các hiện tượng cực đoan, trong đó có đánh giá khả năng dự báo mưa hạn mùa, phân tích đặc trưng hạn hán tại Việt Nam và Đông Nam Á. Những nghiên cứu này từng bước cung cấp cơ sở khoa học và phương pháp tính toán để nhóm phát triển hệ thống dự báo mùa hạn hán phù hợp với điều kiện khí hậu Việt Nam.

Điểm đáng chú ý trong hướng nghiên cứu của GS.TS Phan Văn Tân là tính kế thừa và phát triển giữa các nhiệm vụ khoa học. Từ việc tìm hiểu đặc điểm, quy luật và cơ chế chi phối các hiện tượng khí hậu, nhóm nghiên cứu từng bước ứng dụng các phương pháp mô hình hóa, kỹ thuật hiệu chỉnh và trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao chất lượng dự báo. Cách tiếp cận này cho thấy quá trình chuyển hóa những kết quả nghiên cứu chuyên sâu thành công cụ có khả năng phục vụ các nhu cầu thực tiễn.

Tiếp nối hướng nghiên cứu đó, giai đoạn 2025–2028, GS.TS Phan Văn Tân và các cộng sự triển khai đề tài trọng điểm cấp ĐHQGHN “Xây dựng hệ thống dự báo nội mùa nắng nóng - sóng nhiệt cho Việt Nam bằng mô hình động lực kết hợp trí tuệ nhân tạo”, mã số QG.25.196. Việc mở rộng nghiên cứu từ hạn hán sang nắng nóng và sóng nhiệt cho thấy định hướng phát triển các công cụ dự báo đối với nhiều loại hình khí hậu cực đoan, đồng thời tiếp tục khai thác tiềm năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực khí tượng, khí hậu.

Đây cũng là một trong những định hướng phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo của ĐHQGHN: thúc đẩy nghiên cứu có chiều sâu, phát triển các sản phẩm có khả năng chuyển giao và ứng dụng, góp phần giải quyết những thách thức của đất nước trong bối cảnh biến đổi khí hậu.

Bài và đồ họa: Hương Giang - Bản tin ĐHQGHN