Cục Quản lý tài nguyên nước triển khai xây dựng các hệ thống bản đồ hạn hán theo vùng và thời gian nhằm hỗ trợ giám sát và cảnh báo sớm tình trạng thiếu nước trên cả nước. Các bản đồ này giúp xác định rõ các khu vực bị ảnh hưởng bởi hạn hán, từ đó hỗ trợ công tác quản lý tài nguyên nước và lập kế hoạch ứng phó hiệu quả.
Quản trị nước thời đại số bằng bản đồ hạn
Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề bởi biến đổi khí hậu, các hiện tượng thời tiết, khí hậu cực đoan ngày càng xảy ra với tần suất lớn hơn như mưa lũ bất thường, hạn hán kéo dài, xâm nhập mặn.
Các lưu vực sông, nhất là vùng hạ du như Hồng - Thái Bình, Đồng Nai - Sài Gòn là những khu vực trọng điểm về kinh tế, xã hội, đảm bảo an ninh lương thực và an ninh nguồn nước. Tuy nhiên, trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng diễn biến phức tạp, cùng với nhu cầu khai thác và sử dụng nước gia tăng nhanh chóng, nguồn nước trên các lưu vực sông đang đối mặt với nhiều thách thức nghiêm trọng.
Trước thực trạng đó, việc chủ động xây dựng kịch bản nguồn nước là yêu cầu cấp thiết, làm căn cứ để các Bộ, ngành và Ủy ban nhân dân cấp tỉnh trên lưu vực sông, trong phạm vi nhiệm vụ, quyền hạn của mình, chỉ đạo việc lập kế hoạch khai thác, sử dụng tài nguyên nước phù hợp. Đây cũng là một trong những nhiệm vụ trọng tâm thực hiện Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.
Bản đồ hạn hán thời gian thực dựa trên công nghệ dự báo, mô hình tích hợp và dữ liệu lớn (Big data). Ảnh: Cục Quản lý tài nguyên nước.“Nhiệt kế môi trường” thời đại số
Thời gian qua, Cục Quản lý tài nguyên nước đã đẩy mạnh nghiên cứu và xây dựng bản đồ hạn hán, kịch bản nguồn nước theo thời gian thực dựa trên ứng dụng đồng bộ các công nghệ hiện đại như: Thu thập và xử lý dữ liệu lớn (Big Data); Ứng dụng mô hình số; Phân vùng hạn và xây dựng bản đồ số; Xây dựng các kịch bản nguồn nước.
Theo ông Nguyễn Minh Khuyến, hệ thống bản đồ hạn hán, thiếu nước được xây dựng dựa trên nền tảng dữ liệu lớn (Big Data) và công nghệ mô hình số (digital modeling). Các loại dữ liệu đầu vào bao gồm: Số liệu khí tượng (lượng mưa, nhiệt độ, độ ẩm); Dữ liệu thủy văn (dòng chảy, mực nước sông, lượng nước tích trữ ở các hồ chứa); Dữ liệu khai thác, sử dụng, nhu cầu nước của từng ngành, từng vùng; Dữ liệu địa chất thủy văn (mực nước ngầm theo tầng chứa nước).
Tất cả các thông tin này được tích hợp trên nền tảng hệ thống quản lý tập trung, cho phép cập nhật, đồng bộ và truy xuất nhanh chóng theo thời gian thực. Từ dữ liệu đầu vào, hệ thống sử dụng các thuật toán phân tích xu thế dòng chảy, biến động mực nước và chỉ số hạn hán (như SPI, PDSI) để phân tích xu thế hạn hán, đánh giá nguy cơ thiếu nước theo vùng, tiểu vùng.
Đặc biệt, việc ứng dụng mô hình số cho phép tất cả dữ liệu được tích hợp vào hệ thống quản lý tập trung, cho phép cập nhật, đồng bộ và truy xuất nhanh chóng. Xây dựng và áp dụng tổ hợp các mô hình số dự báo mưa hạn mùa để dự báo lượng mưa cho 6 tháng tiếp theo nhằm cung cấp thông tin cho các kịch bản.
Các sản phẩm bản đồ và bản tin được cập nhật định kỳ theo tháng, gồm: Bản tin/bản đồ dự báo mưa hạn mùa (cập nhật định kỳ hàng tháng, cung cấp thông tin về xu thế lượng mưa. Từ đó dưa ra cảnh báo thiếu lượng mưa); Bản tin/bản đồ dự báo dòng chảy, hồ chứa (dựa bảo xu thế mưa đưa ra xu thế dòng chảy các sông chính, lượng nước tích trữ tại các hồ lớn nhằm cảnh báo sớm cho các địa phương, ngành sản xuất chủ động ứng phó với tình trạng thiếu nước); Bản đồ hạn hán theo vùng, theo thời gian (hiển thị các khu vực bị thiếu nước).
Theo mô hình, các vùng bị ảnh hưởng được chia thành ba cấp độ: thiếu nước nhẹ, trung bình và nghiêm trọng. Trên bản đồ nền GIS, các khu vực hạn hán được hiển thị bằng màu sắc trực quan, sinh động, dễ tiếp cận với mọi đối tượng người dùng từ chuyên gia đến người dân.