Việt Nam là một trong các quốc gia chịu ảnh hưởng lớn bởi thiên tai. Do tác động của biến đổi khí hậu, những năm gần đây thiên tai khốc liệt, cực đoan, bất thường, tình trạng “bão chồng bão, lũ chồng lũ” ngày càng phổ biến, gây thiệt hại nghiêm trọng. Dự báo xu thế thiên tai còn tiếp tục trong thời gian tới theo hướng cực đoan và bất thường hơn. Do đó, công tác phòng, chống thiên tai càng cần được chú trọng.

Ứng dụng IoT nhằm cảnh báo sớm sạt, trượt, lở đất

Theo báo cáo của Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, tai biến trượt, lở đất những năm gần đây ở Việt Nam có xu hướng gia tăng về số vụ và quy mô; gây thiệt hại nặng nề về người cũng như tài sản, đặc biệt trong mùa mưa bão. Năm 2023, cả nước có tới 310 vụ lũ quét và trượt lở đất, làm chết và mất tích hơn 100 người, gây thiệt hại hàng nghìn tỷ đồng. Tính chung 8 tháng năm 2024, thiên tai làm 147 người chết và mất tích, 104 người bị thương, gần 33 nghìn ngôi nhà bị sập đổ và hư hỏng do dông lốc. Mưa đá gây ra lũ, lụt, sạt lở đất làm thiệt hại về tài sản ước tính 3.374,6 tỷ đồng, gấp hơn 1,5 lần cùng kỳ năm.

Nhiều giải pháp chống sạt, trượt, lở đất đã được áp dụng, mang lại hiệu quả nhất định. Tuy nhiên, hầu hết giải pháp truyền thống thường yêu cầu đầu tư lớn nên khó triển khai rộng.

Với sự phát triển của khoa học và công nghệ, đặc biệt là công nghệ thông tin, hệ thống cảnh báo sớm trên nền tảng IoT sử dụng mạng cảm biến không dây đã được áp dụng hiệu quả ở nhiều nước phát triển, hiện đã được đưa vào ứng dụng tại Việt Nam. Đây được xem là công nghệ triển vọng giúp giám sát và cảnh báo sớm tai biến sạt, trượt và lở đất theo thời gian thực cho các vùng sâu, vùng xa và vùng khó khăn.

Thông tin từ nhóm nghiên cứu Trường Đại học Giao thông Vận tải do ông Nguyễn Đức Mạnh làm chủ nhiệm, để ứng phó với dạng tai biến địa chất nguy hiểm này, cần tiếp cận theo các hướng: Phòng tránh từ xa, chủ yếu giảm thiểu tác động từ hoạt động kinh tế - kỹ thuật; đề phòng nguy cơ sạt, trượt, lở bằng biện pháp phi công trình; xử lý và chống sạt, trượt trực tiếp tại mỗi vị trí đang và có nguy cơ cao xảy ra bằng biện pháp công trình cụ thể; giảm nhẹ thiệt hại về người cũng như tài sản bằng cách áp dụng các kỹ thuật quan trắc, giám sát để cảnh báo sớm...

Hiện nay, để cảnh báo tình trạng sạt, trượt, lở đất đá, giải pháp được các nhà khoa học nghiên cứu áp dụng và mang lại hiệu quả là sử dụng công nghệ IoT do có nhiều ưu điểm, đặc biệt là tính kịp thời và chi phí thấp. Hệ thống cảnh báo sớm sử dụng IoT sẽ thu nhận và xử lý tín hiệu được ghi lại từ hiện trường thông qua dữ liệu về lượng mưa, dâng cao đường bão hòa nước dưới đất với sự thay đổi áp lực nước lỗ rỗng trong khối đất, kết hợp các tín hiệu thu nhận liên tục theo thời gian thực về dịch chuyển ngang sâu và các dao động nền đất...

Hoạt động chính của hệ thống giám sát cảnh báo sớm sạt, trượt, lở đất tích hợp IoT bắt đầu từ trạm quan trắc. Trạm có nhiệm vụ đo lường, thu thập dữ liệu vật lý liên quan trượt đất về địa, lượng mưa, xử lý số liệu, gửi lên server để phân tích ngưỡng đánh giá an toàn; tự động kiểm tra trạng thái hoạt động của trạm và các thiết bị ngoại vi, gửi thông tin lên server để lưu trữ dữ liệu vào cơ sở dữ liệu động, sau đó gửi thông tin đến trạm cảnh báo tại hai đầu của đường truyền tin vô tuyến qua mạng Lorawan, từ đó gửi thông tin SMS cảnh báo đến điện thoại di động của người quản lý hay qua thư điện tử.

Cùng lúc đó, hệ thống sẽ ra lệnh hiển thị các mức cảnh báo trên bảng điện tử ở ngay khu vực được giám sát tại hai đầu cung đường và kích hoạt loa cảnh báo. Trạm cảnh báo còn có nhiệm vụ xử lý số liệu, hiển thị thông tin tương ứng lên biển báo điện tử VMS, cảnh báo ra loa phát thanh; đồng thời tự động kiểm tra trạng thái hoạt động của trạm, gửi thông tin đến trạm quan trắc để gửi cảnh báo đến server hoặc qua tin nhắn SMS đến người quản lý khi trạm gặp sự cố hoặc số liệu đo lường vượt ngưỡng giới hạn được cài đặt.

Có thể nói, việc nghiên cứu mô hình hệ thống giám sát và cảnh báo sạt, trượt, lở đất trên nền tảng IoT sẽ giúp mở ra hướng tiếp cận mới để xây dựng được hệ thống cảnh báo sớm sạt, trượt, lở đất đá hiệu quả cao trong thời gian tới.

Ứng dụng AI trong vận hành hồ chứa

Ông Trần Ngọc Anh, Giám đốc Giám đốc Trung tâm Động lực học Thủy khí môi trường cho biết, ông cùng các cộng sự của Trung tâm đã nghiên cứu, phát triển, từng bước hoàn thiện hệ thống dự báo và cảnh báo khí tượng thủy văn phục vụ vận hành hồ chứa thông minh.

Hệ thống được áp dụng phương pháp tiên tiến, mới nhất hiện nay của quốc tế, đảm bảo cơ sở khoa học, tính ổn định, tính chính xác cao. Bên cạnh đó, hệ thống hỗ trợ tự động hóa một số bước của quy trình dự báo, cho phép khai thác số liệu nhanh chóng, hỗ trợ dự báo viên tương tác với đa dạng mô hình, thuật toán của trí tuệ nhân tạo (AI), từ đó đưa ra các nhận dạng hình thế thời tiết và đưa ra khuyến nghị đến người dùng.

Sau hơn một năm vận hành Hệ thống dự báo và cảnh báo khí tượng thủy văn phục vụ vận hành hồ chứa thông minh đã nhận được sự tin tưởng của khách hàng là các nhà máy thủy điện trực tiếp vận hành hồ chứa trong cả nước như: Hồ chứa Đăk Mi trên lưu vực sông Vu Gia Thu Bồn, các hồ Thái An, Thuận Hòa, Sông Miện 5, Sông Miện 5A trên lưu vực sông Miện, hồ sông Chảy 3 trên lưu vực sông Chảy, hồ Nhạn Hạc trên lưu vực sông Cả…

Ông Trần Ngọc Anh chia sẻ: Hệ thống dự báo và cảnh báo khí tượng thủy văn gồm các hệ thống dự báo khí tượng phục vụ dự báo thời tiết hạn 7 ngày và dự báo hạn mùa phục vụ dự báo thời tiết hạn tới 6 tháng. Đồng thời, phục vụ dự báo dòng chảy đến hồ, dòng chảy thượng lưu và khu giữa; là công cụ hỗ trợ ra quyết định, giúp cung cấp thông tin hỗ trợ và kiểm soát thực hiện quy trình dự báo mỗi ca, tự động cung cấp số liệu mưa trực tiếp cho mô hình/công cụ thủy văn theo thời gian thực, hỗ trợ hiển thị phân bố mưa theo thời gian hỗ trợ dự báo viên phân tích, đánh giá tình thế mưa, lũ…

Trên cơ sở nghiên cứu và kết quả đạt được trong hơn một năm qua, Trung tâm Động lực học Thủy khí môi trường tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện hệ thống dự báo, cảnh báo phục vụ vận hành hồ chứa với quy mô chi tiết cho từng lưu vực, từng hồ chứa cho toàn bộ Việt Nam; cập nhật, tích hợp thêm các công nghệ tiên tiến của quốc tế với kỹ thuật đồng hóa, AI… để tăng cường độ chính xác cho các bản tin dự báo. Đồng thời, từng bước tự động hóa tối đa công tác dự báo, xử lý số liệu, phục vụ kịp thời, hiệu quả công tác dự báo nghiệp vụ.

Theo VietQ.vn