AUSTIN ( KXAN ) – Các công cụ mới đang giúp dự báo lũ quét chính xác hơn.
Tháng trước, Google đã ra mắt một công cụ mới có tên Flood Hub , được thiết kế để giúp các nhà khí tượng học và các nhà quản lý tình huống khẩn cấp dự đoán tốt hơn nguy cơ lũ quét trước tối đa 24 giờ.
Đây là một trong số những công cụ trí tuệ nhân tạo đang được phát triển để cải thiện hệ thống cảnh báo sớm và giảm thiểu nguy hiểm do lũ lụt di chuyển nhanh gây ra.
Vì sao lũ quét vẫn khó dự đoán
Trong nhiều năm qua, việc dự báo lũ quét luôn là một thách thức vì chúng có thể xảy ra đột ngột và ở rất xa bờ sông.
“Lũ quét có thể xảy ra ở bất cứ đâu. Chúng không chỉ giới hạn ở sông,” Gila Loike thuộc nhóm nghiên cứu của Google cho biết.
Theo Loike, thách thức đó chính là điều mà hệ thống mới của Google đang cố gắng giải quyết.
Flood Hub cho phép công chúng và các chuyên gia tương tác với một mô hình trí tuệ nhân tạo mới, hiển thị những khu vực nào có nguy cơ xảy ra lũ quét cao hơn trong 24 giờ tới. Không giống như các phương pháp dự báo sông truyền thống, công cụ này tập trung vào lũ lụt nhanh do lượng mưa lớn gây ra.
Google cho biết họ đã huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng hàng triệu báo cáo lũ lụt thực tế, bao gồm cả dữ liệu đưa tin địa phương trong hai thập kỷ qua, để giúp lấp đầy những khoảng trống dữ liệu khi không có dữ liệu từ cảm biến.
Biến dự báo thành tác động thực tế
Tại Đại học Texas ở Austin, các nhà nghiên cứu đang nghiên cứu các mô hình lũ lụt dựa trên trí tuệ nhân tạo, không chỉ đơn thuần là dự đoán lượng mưa.
“Cộng đồng cần biết nước có thể tích tụ ở đâu hoặc có thể gây ngập lụt ở đường phố hay khu phố nào,” Wonhyun Lee, một chuyên gia mô hình hóa lũ lụt thuộc Cục Địa chất Kinh tế tại Đại học Texas ở Austin, cho biết.
Ông Lee cho biết nhóm của ông đang tập trung vào việc xác định xem tình trạng ngập lụt thực tế trên các tuyến đường sẽ như thế nào. Điều này bao gồm mực nước lũ sâu bao nhiêu và thời gian nước lũ có thể kéo dài bao lâu.
“Các nhà khí tượng học hiện đã cung cấp dự báo lượng mưa theo thời gian thực. Phương pháp của chúng tôi có thể giúp chuyển đổi những dự báo đó thành tác động lũ lụt tiềm tàng trên thực địa”, Lee nói.
NOAA kêu gọi thận trọng
Ở cấp quốc gia, NOAA cũng đang nghiên cứu cách trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng trong dự báo thời tiết và lũ lụt, nhưng các nhà nghiên cứu nhấn mạnh những hạn chế của nó.
“Nó đang cố gắng mô phỏng lại những gì nó đã thấy trước đây. Nó không nhất thiết phải cố gắng kết nối toàn bộ bức tranh,” Isidora Jankov của NOAA cho biết.
Jankov cho biết các mô hình AI thường dựa vào các mẫu dữ liệu lịch sử, điều này có thể khiến việc dự báo dài hạn trở nên khó khăn hơn so với các mô hình truyền thống tính toán những gì sẽ xảy ra dựa trên các định luật vật lý.
“Tôi nghĩ rằng việc giải thích kết quả từ các mô hình học máy có lẽ khó hơn theo cách đó,” Jankov nói.
Đây là một lớp bổ sung, chứ không phải là sự thay thế.
Mặc dù có những khác biệt trong cách tiếp cận, các chuyên gia đều đồng ý về một điểm mấu chốt: các công cụ AI nhằm mục đích tăng cường khả năng của các nhà dự báo địa phương chứ không phải thay thế họ.
Ông Loike cho biết: “Mục tiêu chính của chúng tôi ở đây là cung cấp thông tin này như một công cụ bổ sung cho các cơ quan khí tượng và thủy văn quốc gia, NOAA, chính quyền địa phương, v.v., để tăng cường hệ thống cảnh báo sớm hiện có của họ”.
Vì sao các thành phố có thể hưởng lợi nhiều nhất?
Google cho biết việc Flood Hub dựa vào dữ liệu tin tức địa phương khiến nó đặc biệt hữu ích ở các thành phố, nơi lũ quét có thể xảy ra ở những khu vực cách xa sông và nơi dữ liệu giám sát truyền thống thường bị hạn chế.
Loike lưu ý rằng công cụ này kém hiệu quả hơn ở các vùng nông thôn, nơi các bản tin không phổ biến.
