Trong nhiều năm, giải pháp chống ngập thường tập trung vào công trình thoát nước, nạo vét, nâng đường – nhưng chưa đi sâu vào dự báo sớm và điều hành chủ động theo thời gian thực. Trong khi đó, mô hình dự báo ngập đô thị bằng công nghệ số, kết hợp dữ liệu thực địa và trí tuệ nhân tạo (AI) đang được nhiều nước ứng dụng hiệu quả, nhưng tại Việt Nam, lĩnh vực này vẫn chưa được đầu tư đúng tầm.

Khi ngập không còn là chuyện bất ngờ – nếu có dữ liệu

Tại Singapore, Bangkok, Seoul hay Tokyo, mỗi thành phố đều có mô hình số mô phỏng ngập lụt đô thị, được cập nhật dữ liệu thời tiết, mực nước cống, lưu lượng dòng chảy theo thời gian thực. Khi mưa lớn, hệ thống sẽ dự báo sớm điểm ngập, thời gian ngập, độ sâu – từ đó điều phối giao thông, cảnh báo người dân và điều tiết các trạm bơm. Dữ liệu sau mỗi đợt mưa tiếp tục được ghi nhận để cải tiến mô hình. Đây chính là nền tảng của đô thị chống chịu khí hậu – dựa trên dữ liệu, không chỉ công trình.

Ở Việt Nam, nhiều thành phố đã có hệ thống thoát nước, nhưng thiếu một “bộ não số” để dự báo ngập, ra quyết định trước khi nước dâng. Việc cảnh báo ngập hiện nay chủ yếu dựa vào dự báo mưa chung, không chi tiết theo khu phố, không dựa trên mô hình mô phỏng dòng chảy đô thị.

Mô hình số + AI: Từ dòng nước đến quyết định

Mô hình dự báo ngập sử dụng các thuật toán thủy văn, thủy lực để tính toán quá trình nước mưa chảy từ mặt đất xuống cống, kênh, sông, qua từng lớp địa hình và hạ tầng. Khi kết hợp với trí tuệ nhân tạo, hệ thống có thể học từ dữ liệu cũ để dự đoán nhanh hơn, chính xác hơn, thậm chí trong điều kiện thiếu thông tin đầu vào.

Hiện một số nhóm nghiên cứu tại Trường Đại học Thủy lợi, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, Đại học Quốc gia TP.HCM… đã xây dựng mô hình dự báo ngập cho một số khu vực nhỏ, nhưng chưa có hệ thống nào được triển khai quy mô toàn đô thị.

Việc xây dựng mô hình này cần 3 yếu tố:

Dữ liệu đầu vào: bao gồm địa hình chi tiết, hệ thống cống, trạm bơm, bản đồ thoát nước, phân vùng sử dụng đất.

Dữ liệu theo thời gian thực: như mưa từ radar, mực nước cống, vận tốc dòng chảy.

Thuật toán AI để tối ưu và rút ngắn thời gian tính toán.

Chi phí ban đầu có thể lớn, nhưng rẻ hơn rất nhiều so với hàng nghìn tỷ đồng thiệt hại do ngập hàng năm.

Không chỉ chống ngập, mà quản lý đô thị chủ động hơn

Nếu có mô hình ngập chính xác, chính quyền đô thị có thể ra quyết định đóng/mở trạm bơm, chặn đường, cảnh báo khu dân cư, phân tuyến giao thông, bảo vệ tài sản người dân. Thậm chí, các mô hình còn giúp kiểm chứng hiệu quả của công trình mới (ví dụ: một hầm chứa nước ngầm sẽ làm giảm bao nhiêu % nguy cơ ngập cho khu phố kế bên?).

Ngoài ra, dữ liệu mô hình còn có thể hỗ trợ quy hoạch đô thị hợp lý hơn: xác định khu vực không nên xây cao tầng vì khả năng thoát nước kém, đề xuất vị trí xây hồ điều hòa, hay đánh giá tác động ngập của các khu đô thị mới đang xin phê duyệt.

Cần lộ trình cấp thành phố, không chỉ là đề tài nghiên cứu

Hiện nhiều mô hình dự báo ngập ở Việt Nam mới dừng lại ở cấp đề tài hoặc thử nghiệm trên quy mô hẹp. Để công nghệ này phát huy hiệu quả, cần xây dựng chiến lược cấp thành phố, với sự tham gia của Sở Xây dựng, Tài nguyên – Môi trường, Giao thông – Vận tải, Trung tâm điều hành đô thị và các đơn vị nghiên cứu.

Một số địa phương như TP.HCM, Đà Nẵng, Cần Thơ đang có dự án hợp tác với nước ngoài để phát triển mô hình ngập. Tuy nhiên, cần đảm bảo tính bền vững bằng cách chuyển giao công nghệ, đào tạo cán bộ và tích hợp hệ thống vào điều hành hằng ngày, tránh tình trạng "xây xong để đấy".

PV