PGS.TS Trần Hồng Thái - Phó Tổng Cục trưởng phụ trách Tổng cục Khí tượng Thủy văn - Bộ Tài nguyên và Môi trường
PV:Thưa ông, thời gian qua, công tác dự báo của Việt Nam được đánh giá là có những bước phát triển vượt bậc, tiệm cận dần các nước trong khu vực và thế giới. Để có được đánh giá như thế, ngành KTTV đã ứng dụng công nghệ như thế nào vào dự báo, cảnh báo mưa lớn?
PGS.TS Trần Hồng Thái: Tại Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia, dự báo mưa sử dụng các phương pháp chính: Phương pháp synốp - dự báo mưa định tính; phương pháp thống kê và phương pháp số - dự báo mưa định lượng. Các sản phẩm dự báo của các mô hình số (NWP) toàn cầu và phân giải cao cho khu vực nhỏ từ các nước phát triển trên thế giới (Nhật Bản, Ôxtrâylia, Đức, Hoa Kỳ, Canađa, Châu Âu…) được ứng dụng vào nghiệp vụ dự báo thời tiết nói chung và mưa lớn nói riêng.
Các mô hình về cơ bản mới đáp ứng được trong việc cảnh báo khả năng có/không việc xảy ra mưa và đa số các mô hình gặp sai số lớn về dự báo lượng mưa do khả năng cập nhật các quan trắc khu vực còn thấp, hạn chế về độ phân giải của mô hình và chưa có các thử nghiệm quan trắc chuyên sâu để đánh giá và hiệu chỉnh vật lý trong các mô hình khu vực phù hợp với tính chất địa phương của Việt Nam. Đánh giá về mặt định lượng mưa trên toàn bộ lãnh thổ Việt Nam cho hạn dự báo 24 giờ cho ngưỡng mưa trên 25mm/ngày ứng với tỷ lệ dự báo đúng khoảng 40 - 50%, trong đó, mô hình của Châu Âu có kết quả tốt nhất; hạn dự báo từ 48 giờ - 72 giờ và với các ngưỡng mưa lớn hơn 25mm/ngày, xác suất dự báo dưới 40%.
Đối với những trận mưa lớn ở vùng núi Bắc Bộ vừa qua, Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia đều cảnh báo sớm được trước từ 2 - 3 ngày, một số đợt còn đưa ra cảnh báo được sớm hơn 5 ngày. Trong các đợt mưa lớn, thông tin dự báo đã chỉ ra được thời gian bắt đầu, thời gian kết thúc, cũng như một số vùng có trọng điểm mưa lớn. Tuy vậy, công tác dự báo, cảnh báo định lượng mưa lớn còn hạn chế nhất định, chưa đáp ứng được nhu cầu chi tiết hóa, nhu cầu cụ thể hóa. Cảnh báo mưa cho khu vực nhỏ, mưa cục bộ và mưa trong cơn dông còn gặp nhiều hạn chế, thời gian phát hiện và cảnh báo sớm chỉ có thể thực hiện trước 30 phút đến 2 - 3 giờ. Chưa có khả năng dự báo chính xác lượng mưa cho từng địa điểm và khu vực nhỏ (xã, huyện, thôn bản, sườn núi…) trước 12 - 72 giờ.
Kỹ thuật viên Trạm khí tượng hải văn Bạch Long Vỹ tác nghiệp trong đêm. Ảnh: Việt Hùng
PV:Vậy nguyên nhân của những hạn chế như ông vừa nói là gì?
PGS.TS Trần Hồng Thái: Trước hết, những nguyên nhân khách quan cho việc dự báo định lượng mưa lớn bắt nguồn từ chính sự hạn chế hiểu biết của khoa học về cơ chế gây mưa lớn. Đối với vùng nhiệt đới - xích đạo, vấn đề dự báo mưa lớn phức tạp hơn nhiều so với ngoại nhiệt đới, đặc biệt, khi Việt Nam lại nằm ở khu vực nhiệt đới có chế độ gió mùa mà theo nhiều nhà nghiên cứu khí tượng, khí hậu trên thế giới đánh giá là một trong những nơi khó dự báo nhất trên toàn cầu. Nguyên nhân khách quan thứ hai là do địa hình vùng núi cao phức tạp ở Việt Nam, đóng góp vai trò là cơ chế chắn gió, hút gió, hội tụ ẩm nên mưa lớn cục bộ rất dễ xảy ra, ví dụ ngay sườn đồi bên này mưa rất to, sườn bên kia lại mưa nhỏ.
Nguyên nhân chủ quan là việc nghiên cứu đồng hóa số liệu địa phương còn gặp khó khăn và đóng góp hiệu quả vào quá trình cải thiện dự báo mưa lớn định lượng. Mặt khác, trình độ dự báo viên còn hạn chế, còn khoảng cách giữa dự báo quốc gia và dự báo địa phương dẫn đến việc chi tiết hóa bản tin chưa thực sự cao...
PV:Ông đánh giá như thế nào về khả năng cảnh báo lũ quét, sạt lở đất của chúng ta?
PGS.TS Trần Hồng Thái: Hiện nay, ở nước ta chưa thể dự báo được lũ quét, sạt lở đất mà mới có khả năng cảnh báo nguy cơ có khả năng xảy ra lũ quét tại một vùng hoặc khu vực rộng. Công nghệ cảnh báo lũ quét, sạt lở đất sử dụng chủ yếu phương pháp thống kê, phân tích các đồ phân vùng nguy cơ lũ quét và sạt lở đất, bản đồ phân tích các vùng mưa lớn kết hợp với tham khảo sản phẩm từ Hệ thống định hướng cảnh báo lũ quét MRCFFGS do Ủy ban sông Mê Kông chuyển giao.
Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia đã thiết lập bản đồ diễn biến mưa với độ phân giải 5x5km dựa trên ước lượng mưa từ sản phẩm ảnh vệ tinh, ảnh ra đa, mưa quan trắc từ các trạm tự động theo thời đoạn 3 giờ/lần nhằm xác định khu vực xuất hiện các tâm mưa lớn phục vụ cảnh báo lũ quét, sạt lở đất. Trong năm 2018, đã lắp đạt thêm một ra đa thời tiết tại Pha Đin, Điện Biên và dữ liệu quan trắc được bằng ra đa này đã sớm đưa vào phục vụ cảnh báo mưa lớn, lũ quét và sạt lở đất cho khu vực Tây Bắc.
Những năm gần đây, Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia đã ứng dụng các sản phẩm của hệ thống cảnh báo lũ quét của Ủy ban sông Mê Kông MRCFFG (các bản đồ ngưỡng mưa định hướng sinh lũ quét, bản đồ rủi ro lũ quét, bản đồ độ ẩm đất,...). Hệ thống MRCFFGS đã tiếp cận với phương pháp luận và công nghệ mới nhất trên thế giới trong cảnh báo lũ quét. Tuy vậy, hiện nay, sản phẩm của hệ thống này mới chỉ là cơ sở định hướng về khả năng xảy ra lũ quét dựa trên các mối quan hệ lượng mưa và trạng thái lưu vực. Nhiều thay đổi về thảm phủ, mặt đệm chưa được cập nhật trong hệ thống. Khu vực cảnh báo còn dàn trải trong phạm vi rộng. Thêm vào đó, để có thể đưa ra các thông tin cảnh báo chính xác, cụ thể cho từng khu vực cần có sự hiểu biết tổng hợp về các đặc tính mang tính chất cục bộ, địa phương của đặc điểm lũ quét cũng như đặc điểm địa lý của lưu vực; sự hiểu biết về mô hình dự báo mưa, thông tin dự báo diễn thời tiết, định lượng mưa cho khu vực nhỏ để quyết định lựa chọn các khu vực cảnh báo phù hợp với thực tế…
Vườn khí tượng trên đảo Bạch Long Vỹ. Ảnh: Việt Hùng
PV: Thưa ông, thời gian tới, để tập trung hơn và nâng cao khả năng dự báo, cảnh báo thiên tai xuất hiện trong thời gian ngắn và phạm vi hẹp, lĩnh vực KTTV cần đầu tư hoặc ưu tiên đầu tư những gì?
PGS.TS Trần Hồng Thái: Để nâng cao khả năng dự báo, cảnh báo thiên tai, điều cần bây giờ là phải tăng cường mạng lưới quan trắc KTTV hiện đại tại khu vực thượng lưu các sông suối, vùng núi cao nhằm cung cấp đẩy đủ các thông tin, dữ liệu phục vụ công tác cảnh báo, dự báo lũ. Dự kiến đến năm 2025, trên toàn quốc sẽ có khoảng 4.000 trạm đo mưa tự động sẽ được lắp đặt dựa trên hoạt động xã hội hóa công tác quan trắc đảm bảo mật độ từ 40 - 120km2/điểm.
Cập nhập được các bản đồ phân vùng nguy cơ lũ quét, sạt lở đất tỷ lệ 1/10.000 để phục vụ công tác quy hoạch sử dụng đất, phát triển KT - XH các tỉnh có nguy cơ cao. Đặc biệt, xác định, khoanh vùng được nơi có nguy cơ lũ quét, sạt lở đất cao, nơi có nguy cơ cao rủi ro thiên tai do lũ quét, sạt lở đất do tập trung dân cư và các hoạt động phát triển KT - XH.
Đồng bộ hóa việc thu nhận, xử lý, lưu trữ và truyền tin các loại số liệu đo đạc tự động với số liệu vệ tinh, ra đa thời tiết. Tiếp tục ưu tiên đầu tư xây dựng các hệ thống hỗ trợ kỹ thuật, phát triển công nghệ dự báo số; ứng dụng, tiếp cận các công nghệ dự báo KTTV hiện đại đại thông qua quan hệ hợp tác quốc tế với các quốc gia có nền khoa học công nghệ về KTTV phát triển. Thông qua qua sự tài trợ của Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO), thiết lập Hệ thống Cảnh báo lũ quét khu vực Đông Nam Á (SEAFFGS) nhằm tiếp nhận công nghệ và tham gia các chương trình đào tạo nâng cao năng lực, trình độ về cảnh báo lũ quét, sạt lở đất với Trung tâm Nghiên cứu thủy văn Mỹ (HRC).
Tăng cường công tác đào tạo để nâng cao năng lực đội ngũ dự báo viên có trình độ cao công tác trong ngành từ Trung ương tới địa phương. Đẩy mạnh công tác nghiên cứu và chuyển giao, đào tạo công nghệ đối với các dự báo viên địa phương để có thể chi tiết hóa dự báo định thiên tai cho địa phương.
Cần có sự phối hợp, chia sẻ thông tin của các Bộ ngành, địa phương để công tác dự báo, cảnh báo và truyền tin phục vụ phòng chống thiên tai được thực hiện chính xác, hiệu quả và kịp thời hơn.
Một việc nữa, ngành KTTV cũng cần ưu tiên thực hiện ngay là công tác tập huấn, phối hợp rất chặt chẽ với chính quyền địa phương, các tổ chức chính trị xã hội tại địa phương, những người dân trực tiếp sinh sống và hoạt động trên địa bàn thôn, xóm trong công tác dự báo, cảnh báo nguy cơ xảy ra lũ, lũ quét, lũ ống và sạt lở đất. Những hiện tượng nguy hiểm này thường xảy ra ở những quy mô rất hẹp, những biểu hiện cảnh báo trước nguy cơ xảy ra chỉ có thể phát hiện được trực tiếp tại chỗ.
PV:Trân trọng cảm ơn ông!
Nguồn: Báo TN&MT
.png)
.jpg)
