Bản tin dự báo thời tiết được biên tập như thế nào? Quy trình này không đơn thuần là nạp số liệu vào mô hình máy tính mà còn yêu cầu đối chiếu, kiểm chứng chặt chẽ với quan trắc thực địa.

Toàn bộ thông tin khí tượng, thủy văn và hải văn đều vận hành theo tám giai đoạn kỹ thuật cố định. Sự kết hợp giữa công nghệ hiện đại và chuyên môn của đội ngũ dự báo giúp hạn chế lệch lạc, cung cấp thông tin chuẩn xác để bảo vệ an toàn tính mạng, của cải và nguồn mưu sinh của cộng đồng trước các hiện tượng thời tiết cực đoan.

Quy trình 8 bước tạo bản tin dự báo

Theo chia sẻ của ông Mai Văn Khiêm – người đứng đầu cơ quan khí tượng thủy văn trung ương, việc biên tập thông tin dự báo (bao gồm khí tượng, thủy văn và hải văn) luôn vận hành theo hai kịch bản: hoạt động thường nhật và tình huống khẩn cấp. Dù trong hoàn cảnh nào, toàn bộ quy trình vẫn đi theo tám giai đoạn kỹ thuật cố định.

Để đưa ra nhận định về diễn biến thời tiết, chuyên gia phải gom dữ liệu quan sát hiện tại của tầng đối lưu, sau đó vận dụng các nguyên lý khoa học về động lực học khí quyển nhằm dự báo hướng di chuyển và thay đổi sắp tới.

Tám mốc kỹ thuật bao gồm: thu thập và xử lý dữ liệu; phân tích tình hình thực tế; xây dựng các phương án cảnh báo; hội thảo thống nhất kịch bản; soạn thảo thông báo; phát hành bản tin; cập nhật bổ sung; và thẩm định độ chính xác. Giai đoạn đầu tập hợp số liệu từ mạng lưới trạm đo khắp cả nước.

Tiếp đó, chuyên gia đối chiếu con số với hiện trường. Phần trọng tâm nằm ở khâu xây dựng kịch bản.

Vì hệ thống khí quyển vốn bất ổn, máy móc được dùng để tính toán các công thức vật lý mô phỏng không khí. Việc so sánh song song nhiều mô hình giúp hạn chế lệch lạc và chắt lọc phương án tối ưu nhất.

Sau khi thảo luận, thông báo được phát hành và chỉnh sửa kịp thời. Cuối cùng, độ tin cậy của bản tin được rà soát để rút kinh nghiệm. Thông tin cảnh báo đóng vai trò then chốt vì cung cấp dữ liệu thiết yếu để bảo vệ tính mạng, của cải và các hoạt động nông lâm nghiệp, giao thông vận tải.

Vai trò của ai trong dự báo thời tiết

Tại đơn vị khí tượng thủy văn trung ương, trí tuệ nhân tạo đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ đắc lực, tham gia trực tiếp vào cả khâu phân tích nghiệp vụ lẫn vận hành hệ thống.

Nhờ AI, các thao tác lặp đi lặp lại được tự động hóa, lỗi kỹ thuật được hạn chế, giúp chuyên gia giải phóng trí lực để xử lý các tình huống phức tạp. Hệ thống này có khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ từ vệ tinh, radar và mô phỏng, nhanh chóng nhận diện quy luật khí tượng, qua đó nâng cao độ chuẩn xác của dự báo ngắn hạn và cảnh báo sớm thiên tai.

Thế nhưng, AI không thể thay thế hoàn toàn con người trong giai đoạn hiện tại và tương lai gần. Ngành khí tượng thủy văn mang tính bất định rất cao, đặc biệt khi biến đổi khí hậu sinh ra các hiện tượng cực đoan vượt xa phạm vi dữ liệu lịch sử mà AI được huấn luyện.

Trong những tình huống "phi điển hình", AI vẫn còn hạn chế trong việc nhận diện, trong khi dự báo viên vẫn cần dựa vào kinh nghiệm, trực giác nghề nghiệp và am hiểu địa lý để đưa ra quyết định. Dự báo thời tiết không đơn thuần là xử lý số liệu mà đòi hỏi tư duy phản biện, đối chiếu với thực tế quan trắc và lựa chọn kịch bản tối ưu.

AI đang ngày càng trở nên quan trọng nhờ tốc độ và hiệu quả, nhưng mô hình tối ưu vẫn là sự cộng tác chặt chẽ giữa AI và con người, trong đó công nghệ hỗ trợ còn con người mới là người đưa ra quyết định cuối cùng.

Giới hạn của dự báo số liệu và con người

Ông Nguyễn Văn Hưởng, Trưởng phòng Dự báo Thời Tiết, chỉ ra rằng tính hỗn loạn vốn có của khí quyển khiến các mô hình luôn tồn tại sai lệch nhất định. Chuyên gia không áp dụng mô hình một cách máy móc mà phải xử lý linh hoạt dựa trên quy trình chặt chẽ, kết hợp giữa kinh nghiệm cá nhân và số liệu quan trắc thực tế.

Chọn mô hình tối ưu để làm cơ sở dự báo phụ thuộc rất lớn vào yếu tố con người, bao gồm kỹ năng nhận diện các yếu tố tham gia, mối liên hệ từ xa (teleconnection), cũng như hiểu biết sâu sắc về hoạt động của mô hình và xu hướng biến đổi khí hậu.

Sự tồn tại của sai số trong quá trình đo đạc số liệu đầu vào, cộng với nhận thức chưa đầy đủ về các hoạt động phức tạp của khí quyển, làm giảm độ chính xác của dự báo trên nhiều địa điểm khác nhau trong cùng một khoảng thời gian, khi khoảng thời gian dự báo kéo dài.

Trong tình huống đó, vai trò của dự báo viên đã mở rộng hơn là chỉ đưa ra thông tin thời tiết; họ còn phải đánh giá rủi ro, truyền tải thông tin một cách dễ hiểu để hỗ trợ cả cơ quan quản lý lẫn người dân chủ động trong công tác ứng phó.

Theo chia sẻ của ông Phùng Tiến Dũng – người phụ trách mảng thủy văn, mỗi bản tin dự báo là thành quả chuyên môn mà còn là trách nhiệm xã hội cốt lõi nhằm bảo vệ an toàn tính mạng, của cải và nguồn mưu sinh của cộng đồng.

Công việc này đòi hỏi dự báo viên phải tư vấn cho lãnh đạo các cấp về các biện pháp như sơ tán dân, điều hành hồ chứa nước, hoặc đóng cửa cảng biển, đồng thời giải thích rõ ràng thông tin cho báo chí và liên tục cập nhật bản tin khi tình hình diễn biến thay đổi. Những nhiệm vụ đòi hỏi sự am hiểu thực tiễn và tinh thần trách nhiệm cao độ này, trí tuệ nhân tạo vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn.

Khó khăn trong dự báo mưa lớn cục bộ

Theo nhận định của ông Hưởng, việc dự báo hiện tượng mưa lớn theo khu vực, lũ quét hoặc sạt lở đất gặp nhiều khó khăn do đặc điểm quy mô nhỏ và tốc độ diễn biến nhanh. Lũ quét thường xuất hiện trên diện tích hẹp, chỉ trong vòng vài phút đến vài giờ sau khi mưa khởi phát, khiến khung thời gian để đưa ra cảnh báo sớm bị hạn chế. Việc xác định chính xác lượng mưa cho từng trận hoặc cho các khu vực địa lý nhỏ như tỉnh, thành phố, xã, phường cũng là một trở ngại lớn.

Yếu tố địa hình và địa chất phức tạp càng làm tăng thách thức, bởi mỗi sườn núi có khả năng thấm nước khác nhau. Để dự đoán thời điểm đất đạt trạng thái bão hòa dẫn đến sạt lở, cần thu thập các dữ liệu chi tiết về độ dốc, thành phần đất và lớp phủ thực vật tại từng vị trí cụ thể. Công tác cảnh báo đối với lũ quét và sạt lở chủ yếu dừng lại ở việc đánh giá mức độ nguy cơ từ trung bình đến rất cao.

Lịch sử dự báo thời tiết

Con người đã thực hành dự báo thời tiết theo cách không chính thức từ rất lâu trước đây. Vào năm 650 trước Công nguyên, người Babylon đã sử dụng hình thái mây và chiêm tinh học để dự đoán diễn biến thời tiết. Đến khoảng năm 340 trước Công nguyên, Aristotle đã trình bày các yếu tố thời tiết trong tác phẩm Meteorologica, sau đó Theophrastus tiếp nối bằng việc biên soạn Sách của dấu hiệu chuyên về chủ đề này.

Cùng giai đoạn này, khoảng năm 300 trước Công nguyên, tục ngữ dự báo thời tiết xuất hiện tại Trung Hoa, các nhà thiên văn Ấn Độ cổ đại cũng phát triển những phương pháp dự báo riêng. Sang năm 904 sau Công nguyên, cuốn Nông nghiệp Nabatean do Ibn Wahshiyya viết đã đề cập đến việc dự báo thời tiết thông qua các biến động khí quyển.

Trước khi kỹ thuật điện báo ra đời vào năm 1835, đánh dấu khởi đầu kỷ nguyên hiện đại cho ngành dự báo, con người chủ yếu dựa vào quan sát thực tế; chẳng hạn, hiện tượng Mặt Trời lặn đỏ báo hiệu thời tiết tốt vào ngày hôm sau, những kinh nghiệm tích lũy qua nhiều thế hệ này dần hình thành nên các tục ngữ dân gian.

Từ cuối thập niên 1840, điện báo giúp truyền tải thông tin thời tiết trên diện rộng ngay lập tức, tạo nền tảng vững chắc cho hai nhân vật then chốt là Francis Beaufort và người bảo trợ Robert Fitzroy trong việc xây dựng khoa học dự báo thời tiết.