Tiến sĩ trẻ tìm ra phương pháp tăng khả năng dự báo lũ

Sinh ra tại vùng chiêm trũng Hà Nam, từ nhỏ khi còn chưa có thủy điện Hòa Bình, Minh vốn quen với việc phải đi bằng thuyền khi mưa to kéo dài. Học lên cấp 2, những hiện tượng tự nhiên về cầu vồng, sấm sét luôn kích thích sự tò mò ở cậu. Muốn trở thành nhà khoa học để giải thích hiện tượng này, Minh bắt đầu thực hiện ước mơ bằng việc thi đỗ khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Đại học Khoa học Tự Nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội.

Ra trường và làm việc tại Viện Khoa học Khí tượng Thủy Văn và Biến đổi khí hậu, quá trình nghiên cứu giúp anh nhận ra những hạn chế trong quá trình dự báo mưa, lũ, hậu quả ảnh hưởng đến cuộc sống người dân. Năm 2015, anh quyết định xin học bổng sang Hàn làm nghiên cứu sinh để học hỏi thêm những phương pháp cải thiện vấn đề này. Phương pháp mới giúp nâng cao khả năng dự báo mưa, lũ là kết quả 4 năm nghiên cứu của anh tại đây.

Trong nghiên cứu này, TS Minh đưa ra phương pháp can thiệp vào hai yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến dự báo lũ gồm dự báo mưa và mô hình mưa - dòng chảy.

Anh cho biết, nguồn sai số lớn nhất trong dự báo lũ là dự báo mưa trong khi các thông số này ảnh hưởng trực tiếp tới dự báo lũ. Điểm khó là do các mô hình số không mô tả được hết các quá trình vật lý xảy ra trong khí quyển, trên mặt đất và trong đất. Ngoài ra, mô hình dòng chảy có thể tạo ra sai số do ảnh hưởng từ con người (chặt phá rừng) hoặc những yếu tố khó xác định (sạt lở đất) làm chặn dòng chảy.

Thay vì can thiệp vào quá trình vật lý được mô tả trong mô hình mưa và dòng chảy, TS Minh sử dụng phương pháp toán thống kê để cải thiện những hạn chế, sai số của bài toán dự báo mưa, lũ, phát triển thành công cụ để dễ dàng áp dụng vào thực tế. Để làm công cụ này, anh bắt đầu tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình, viết các đoạn code cho các phương pháp nhỏ sau đó ghép lại thành phương pháp tổng thể.

Thời gian đầu, việc phát triển một công cụ nhiều giao diện khiến anh gặp khó khăn khi thực hiện các dòng code phức tạp vì chưa có nhiều kinh nghiệm lập trình. Tự mày mò kết hợp với hỗ trợ của giáo sư hướng dẫn bên Hàn, TS Minh tìm ra một số phương pháp phù hợp để tích hợp lượng mưa dự báo từ mô hình số và trên radar.

Ngoài việc nâng cao khả năng dự báo lũ bằng cải thiện độ sai số trong dự báo mưa và dòng chảy, công cụ này có ưu điểm không yêu cầu lượng dữ liệu lớn dự báo mưa trong quá khứ, có thể xem xét sai số dự báo mưa theo không gian (bao gồm vị trí, phạm vi) trên lưu vực. Tác giả thử nghiệm áp dụng phương pháp để dự báo lại hai trận lũ đã đi qua lưu vực sông Hàn (Hàn Quốc) năm 2013 và 2016, cải thiện đáng kể độ sai số, khả năng dự báo mưa, lũ trên khu vực này.

Có thêm kinh nghiệm về nghiên cứu, dự báo mưa, lũ, tháng 8/2019, anh trở về Việt Nam và đảm nhiệm công việc dự báo lũ cho lưu vực sông Mã tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, Tổng cục Khí tượng Thủy văn.

Đầu tháng 7, anh bất ngờ nhận được tin vui dành giải thưởng nghiên cứu cho nhà khoa học trẻ năm 2021 từ Tổ chức Khí tượng Thế Giới WMO cho phương pháp mới này. Giải thưởng này mỗi năm chỉ trao một nhà khoa học trẻ trên thế giới. Ngoài tiêu chí đầu vào khắt khe (đăng trên tạp chí uy tín, kinh nghiệm chuyên ngành), mức độ hiệu quả và khả năng đóng góp vào thực tiễn của công trình là tiêu chí quan trọng nhất để đánh giá.

Mong muốn đưa công cụ này hỗ trợ dự báo lũ tại Việt Nam, TS Minh đang tiếp tục thực hiện các bài thử nghiệm để cải tiến tùy vào đặc điểm từng lưu vực. "Bước đầu nhóm nhắm tới thử nghiệm trên lưu vực sông Mã và sông Kiến Giang, sau đó mở rộng tới các lưu vực khác", anh nói.