TIN TỨC & SỰ KIỆN
Tin tức   Tin tức chung 14:11:05 Ngày 18/11/2020 GMT+7
Giáo sư Phan Văn Tân: Năng lực ứng phó bão lũ phụ thuộc một phần vào thông tin dự báo
Qua thực trạng bão chồng bão ở dải đất miền Trung năm nay, người ta càng thấy vai trò hết sức quan trọng của việc dự báo khí tượng thủy văn, vận hành liên hồ chứa và những cánh rừng giữ đất. Trong cuộc trao đổi với Khoa học & phát triển, Giáo sư Phan Văn Tân, Khoa Khí tượng, Khí hậu và Hải dương học (Trường ĐH Khoa học tự nhiên, ĐHQGHN) đã phân tích về những yếu tố quan trọng đó.

Có người cho rằng, hiện tượng bão lũ năm nay ở các tỉnh miền Trung có phần giống với cơn bão lịch sử năm 1999. Ông nghĩ thế nào về nhận định này?

Theo tôi, hình thế gây bão của năm nay và năm 1999 nó na ná như nhau, nghĩa là có sự tương tác giữa hai hệ thống: hệ thống nhiệt đới mà ở đây là dải hội tụ nhiệt đới và xoáy thuận nhiệt đới (tropical cyclone) với hệ thống không khí lạnh từ phía Bắc xuống. Sự kết hợp của chúng cộng với điều kiện địa hình khiến cường độ mưa tăng lên. Có thể thấy nguyên nhân gây ra lũ gần gần giống nhau nhưng năm nay có điểm khác biệt là có mấy cơn bão xuất hiện liên tục. Có lẽ đó là nguyên nhân chính làm cho lượng mưa đo được trong những ngày qua đã gần bằng tổng lượng mưa trung bình cả năm.

Vậy sự bất thường trong những cơn bão năm nay có phải do ảnh hưởng của biến đổi khí hậu?

Nhìn chung, sự nóng lên toàn cầu không đồng đều ở những nơi khác nhau dẫn đến sự phân bố năng lượng trên bề mặt Trái đất cũng bị biến đổi mà hệ quả là gây nên sự biến đổi của các hệ thống hoàn lưu khí quyển và đại dương. Sự biến đổi trong hoàn lưu khí quyển, đại dương là nguyên nhân của những biến đổi bất thường của thời tiết. Các cực trị mới về nhiệt độ và lượng mưa có thể xuất hiện ngày càng nhiều hơn, những đợt nóng/lạnh kỷ lục, những hiện tượng thời tiết cực đoan có thể gia tăng, trong đó không thể không tính đến bão (xoáy thuận nhiệt đới).

Nếu xét tổng thể thì không thể loại trừ nguyên nhân từ biến đổi khí hậu đối với mùa bão năm nay ở miền Trung bởi nó gây lên biến động trong hoạt động của bão.

Và dẫn đến việc tháng 10 năm nay bão nối tiếp bão?

Theo mô hình dự báo của chúng tôi từ đầu năm 2020 thì đã thấy trường hợp tháng 10 năm nay là tháng dồn dập bão. Thông thường thì từ tháng 9 đến tháng 11 phạm vi bão hoạt động là từ khu vực Bắc Trung bộ đến Nam Trung bộ, tháng 10 tập trung ở Trung Trung bộ. Không phải năm nay mới xảy ra hiện tượng tháng 10 nhiều bão mà trong quá khứ cũng có những tháng 10 có tới 4, 5 cơn bão, ví dụ như tháng 10 các năm 1971, năm 1973, năm 1974, năm 1978, năm 1983, 1985 đều có 4 cơn; tháng 10 năm 1989 có 5 cơn. 

Dựa trên dữ liệu này, có thể kết luận tháng 10 hằng năm có nhiều bão là quy luật?

Nếu tính chung trên toàn khu vực Biển Đông thì mùa bão rơi vào các tháng 6 đến tháng 11, trong đó tần suất hiện nhiều nhất ở các tháng 7, 8, 9. Tuy nhiên tháng 10 là tháng thường có số lượng bão nhiều hơn và điều đáng nói ở đây là bão tháng 10 thường ảnh hưởng đến khu vực miền Trung. Vì vậy sẽ rất ảnh hưởng đến kế hoạch chuẩn bị ứng phó bão lũ hằng năm của chúng ta.

Tần suất của bão trong tháng 10 là kết quả chúng ta ghi nhận trung bình nhiều năm còn trên thực tế, tần suất bão lại tùy thuộc vào điều kiện thời tiết từng năm. Các quy luật về khí tượng khí hậu hết sức phức tạp và khó đưa ra được kết luận chính xác, ví dụ người ta cho rằng do biến đổi khí hậu nên cường độ bão có thể ngày càng mạnh hơn với những cơn bão có cường độ kỷ lục ngày càng nhiều, thời gian hoạt động, vùng hoạt động của bão có thể thay đổi mặc dù số lượng cơn bão trên toàn cầu không thay đổi. Khó có thể chứng minh được những kết luận đó một cách chắc chắn.

Trong bối cảnh đó, chúng ta đã có được những thông tin dự báo về bão tốt?

Thông tin về tình hình khí tượng thủy văn là một trong những thông tin tối cần thiết để các địa phương có thể dựa vào đó lên kế hoạch ứng phó. Có hai loại thông tin mà chúng ta cần quan tâm là dự báo hạn ngắn và dự báo hạn mùa. Với thông tin dự báo thời tiết hạn ngắn (dự báo trước thời điểm mưa bão một đến ba ngày) thì các địa phương có thể lên kế hoạch ứng phó tức thời/khẩn cấp. Để làm tốt điều đó thì độ chính xác của thông tin rất quan trọng vì nó giúp các địa phương, các ban quản lý hồ đập đi đến quyết định quan trọng như có cần phải xả nước trong hồ trước không? Có phải di dân tránh bão không?... Nếu như có được thông tin dự báo dài hơn như dự báo hạn mùa, ví dụ như một vài tháng trước khi xảy ra bão lũ chẳng hạn thì chúng ta hoàn toàn có thể chủ động trong việc điều tiết nước trong các hồ đập. Điều đó đòi hỏi độ chính xác cần thiết của các bản tin dự báo. Nếu dự báo thiếu chính xác thì tất nhiên không ai dám mạo hiểm vì xả hết nước trong hồ đập mà sau đó trời không mưa, hoặc mưa không đúng như dự báo thì không có đủ nước để vận hành cho các hoạt động. Vì vậy thách thức của các nhà dự báo là làm thể nào có bản tin dự báo đúng.

Tại cuộc họp Hội đồng tư vấn KH&CN về an toàn hệ thống thủy điện trên bậc thang thủy điện sông Đà vào tháng 6/2020, đại diện EVN đã đề nghị ngành Khí tượng Thủy văn nâng cao chất lượng dự báo mưa trên khu vực nhỏ, tăng khả năng phát hiện lũ sớm, nhận định thời gian xuất hiện đỉnh lũ…

 Theo ông, công tác dự báo của Việt Nam cho các vùng trọng điểm về thủy điện như miền Trung hay Tây Bắc đã được như mong muốn chưa?

Bản tin dự báo càng chính xác thì việc chuẩn bị ứng phó càng tốt, đấy chính là tầm quan trọng của bản tin dự báo. Tuy nhiên trên thực tế thì dự báo có thể đúng có thể sai, khó ai có thể dự báo đúng 100%, ngay cả khi nhân lực giỏi và công cụ tốt rồi vẫn chưa nơi nào dám nhận là mình nói đúng được. Do đó câu chuyện ở đây là có thể xảy ra sai số trong dự báo nhưng có thể sai ở mức độ nào? Hiện nay công tác dự báo hạn ngắn với quãng thời gian hơn một hoặc hai ngày của chúng ta có thể đúng, sát yêu cầu, tuy nhiên để vận hành một nhà máy thủy điện hay hồ chứa thì khoảng thời gian cho trước một hoặc hai ngày là không đủ để quyết định có nên xả hay không và mức độ xả (nếu cần) phải như thế nào. Vì thế, hệ thống thủy điện cần biết trước thông tin dự báo dài hơn, chẳng hạn một tuần hoặc trước 10 ngày để chủ động xả nước nhằm đảm bảo mưa xuống, lũ đến thì hồ đập vẫn an toàn, người dân ở dưới này không bị lũ chồng lũ…

Do đó, cái chúng ta cần là dự báo trong thời gian dài hơn và đây chính là điều chúng ta chưa làm tốt, chúng ta còn để trống bài toán dự báo hạn nội mùa (ngoài 10 ngày đến khoảng 2 tháng). Ví dụ bây giờ là ngày 26/10, vậy có mưa hay không ở vùng Trung Trung Bộ trong khoảng thời gian từ ngày 9 đến 14/11, trong khoảng thời gian đấy, liệu có mưa lớn không? tổng lượng của cả đợt là bao nhiêu? v.v. Nếu biết được một cách chính xác thì các nhà máy thủy điện miền Trung mới ước tính được liệu có cần xả đi không? khi nào thì nên xả? sau khi xả mưa sẽ bổ sung đủ không? có cần phải tích đầy nữa hay không? Với sản xuất nông nghiệp cũng vậy, hiện đồng khô cần nước nhưng nếu 20 ngày tới có mưa thì có thể chờ thời điểm đó xuống giống cấy chứ không cần thủy điện xả nước nữa. Những yêu cầu từ thực tế là bài toán tổng hợp và cần chi tiết đầu vào là bài toán dự báo. Nó là thông tin chi tiết để góp phần đem lại các giải pháp ứng phó, tuy vậy hiện nay chỉ tiếc là chúng ta chưa thể đáp ứng được yêu cầu.

Trên cái nền đó, ở góc độ phòng tránh thiên tai, một trong những thách thức lớn nhất của ngành Khí tượng thủy văn hiện nay là dự báo bão và mưa lớn, đặc biệt là miền Trung vì ở đây, thủy điện phần lớn là quy mô vừa và nhỏ trên những con sông có độ dốc lớn, lưu vực sông hẹp nên rất ảnh hưởng đến hạ lưu khi xảy ra sự cố.

Vậy trên thế giới, người ta đã có được các bản tin đáp ứng yêu cầu như thế này chưa?

Trên thế giới, độ chính xác của các bản tin dự báo phụ thuộc vào từng khu vực. Hai trung tâm dự báo tiên tiến bậc nhất thế giới là Mỹ và châu Âu cũng chưa thể có bản tin dự báo chính xác hoàn toàn, ví dụ dự báo hạn vừa thì tốt, xa hơn nữa thì độ chính xác đã giảm đi, ví dụ bản tin của Trung tâm dự báo hạn vừa châu Âu có độ chính xác rất cao trong vòng 1 đến 3 ngày nhưng trong vòng 5 ngày và đến 10 ngày thì độ chính xác giảm đi chỉ còn 20%.

Ở Việt Nam, Tổng cục Khí tượng thủy văn đang nghiên cứu để làm thế nào có được thông tin dự báo trong hạn độ 10 ngày trở lên đến hàng tháng nhưng cũng mới chỉ dừng lại ở mức cảnh báo sơ sơ, chưa chi tiết được. Ví dụ chúng ta có thể có bản tin dự báo bão hạn mùa nhưng những thông tin chi tiết như bão như thế nào, mạnh hay yếu thì không nói được. Chúng ta hiện đã có một số mô hình hỗ trợ công tác dự báo nhưng mô hình thì chỉ là mô hình, thông tin dự báo hạn mùa chỉ cho chúng ta biết là có xoáy thuận nhiệt đới giông giống cơn bão thôi, có thể là bão tiềm năng chứ chưa chắc đã thành bão vì nó còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác… Làm việc này không dễ, nó đòi hỏi phải có những nghiên cứu chuyên sâu và như vậy cần có kinh phí đầu tư, cần có người thực hiện được những nhiệm vụ đó. Nhìn chung, dự báo là một trong những bài toán nan giải nhất và thách thức nhất mà anh phải đầu tư giải quyết nếu như muốn phòng tránh thiên tai tốt.

Trước độ phức tạp và bất định của khí tượng và khí hậu, chúng ta có thể làm được những gì để hạn chế rủi ro?

Tôi nghĩ, có những hiện tượng thiên tai diễn ra không thể cản được thì con người vẫn có thể làm được một vài điều gì đó để giảm thiểu rủi ro. Ví dụ việc xảy ra lũ ống, lũ quét phụ thuộc rất lớn vào điều kiện địa phương mà một trong những điều kiện địa phương quan trọng là địa phương có giữ được rừng hay không? hệ thống sông ở đấy có bị chẹn dòng, bồi đắp hay không? Nếu có rừng bảo vệ thì nước mưa xuống các lớp đất bề mặt một cách từ từ nên rất ít khi xảy ra trường hợp sạt lở đất, trừ phi nền đất quá yếu. Còn nếu không còn rừng, khi nước đổ xuống, nước trong lớp đất mỏng bão hòa rất nhanh, dễ tạo thành dòng chảy mặt và dẫn đến xói mòn, bóc lớp đất bên trên rồi sạt lở… Trong trận lũ lịch sử năm 1999, gần như không xuất hiện hiện tượng sạt lở đất nhưng nay thì đã xảy ra. Vào thời điểm đó, miền Trung hầu như rất ít thủy điện nhưng đáng chú ý là sau năm 2000, rất nhiều nhà máy thủy điện nhỏ đã xuất hiện trên các con sông miền Trung (Giám đốc Sở KH&CN tỉnh Nghệ An Trần Quốc Thành mới đây trả lời trên báo Lao Động: việc đầu tư thủy điện miền Trung vừa góp phần phá rừng hợp pháp lại ở nơi đầu nguồn là chính – PV)

Mặt khác, các công trình thủy điện hồ đập trên các dòng chảy về nguyên tắc phải thực hiện đúng yêu cầu là đa mục tiêu: cắt lũ mùa mưa và cung cấp nước mùa hạn, đấy là điều mà nhiều nhà máy thủy điện lớn như Hòa Bình đã làm được. Trên một dòng sông, chúng ta cũng cần đưa vào việc vận hành liên hồ theo thời gian thực với sự phối hợp của liên ngành, liên địa phương, ai cũng có lợi và cũng có trách nhiệm. Ở đây, lưu ý là các địa phương cần phải có cái đầu biết tin và biết nghe, biết sử dụng thông tin từ các nhà chuyên môn.

Chuẩn bị tốt thì rủi ro giảm đi. Vậy ngành Khí tượng Thủy văn sẽ góp gì vào quá trình đó?

Tôi nghĩ, cần phải tăng chất lượng dự báo mà muốn làm được điều đó thì việc đầu tiên là phải có con người. Nhiều năm gần đây, nhân lực ngành khí tượng thủy văn càng ngày càng ít đi, đặc biệt là thiếu người giỏi. Nhiều người được đào tạo bài bản đã chuyển sang làm khác vì chế độ đãi ngộ thấp hoặc bị san sẻ thời gian làm quản lý trong khi để giải những bài toán nhiều yếu tố bất định của ngành Khí tượng đòi hỏi phải dành rất nhiều thời gian nghiên cứu.

Vì vậy muốn có nhân lực tốt thì phải có cơ chế đãi ngộ tốt và một môi trường nghiên cứu tốt. Đã có lúc có người nêu ý tưởng mời công ty nước ngoài vào làm. Tôi cho rằng điều này rất rủi ro vì thông thường doanh nghiệp thì đặt nhiệm vụ lợi ích, lợi nhuận lên hàng đầu; thủy điện vừa và nhỏ cũng vậy, họ phải đặt lợi nhuận của họ lên. Vì vậy làm tốt công việc dự báo khí tượng khí hậu thì trách nhiệm lớn nhất vẫn là nhà nước, nơi đề ra những phương hướng thúc đẩy và đầu tư nguồn lực để theo đuổi bằng được những mục tiêu đó.

Xin cảm ơn ông!

 

 Trịnh Minh Khôi
   In bài viết     Gửi cho bạn bè
  Từ khóa :
   Xem tin bài theo thời gian :

HÌNH ẢNH

TRÊN WEBSITE KHÁC
THĂM DÒ DƯ LUẬN
Bạn sẽ thi vào trường đại học nào?
  • Trường ĐH Khoa học Tự nhiên
  • Trường ĐH Khoa học Xã hội
  • Trường ĐH Ngoại ngữ
  • Trường ĐH Công nghệ
  • Trường ĐH Kinh tế
  • Trường ĐH Giáo dục
  • Trường ĐH Việt Nhật
  • Trường ĐH Y Dược
  • Trường ĐH Luật
  • Trường Quản trị và Kinh doanh
  • Trường Quốc tế
  • Khoa Các Khoa học liên ngành
  • Viện Quốc tế Pháp ngữ