[Funland] Cảnh báo ngập lụt để di chuyển người và tài sản đến nơi an toàn như bão: khó hay dễ

Khongdanhvong

Xe container
Biển số
OF-301828
Ngày cấp bằng
16/12/13
Số km
5,967
Động cơ
339,163 Mã lực
Rất tiếc với cụ là với tình hình hiện có thì cả thế giới vẫn ngập như thường khi có thiên tai

Và trung quốc nữa


Tốt nhất là ko nên chủ quan, như cụ thớt vẫn tự nhận
Em hơi tò mò bên mấy nước này do lũ đơn thuần hay có xả thủy điện nhỉ?
 

coolpix8700

Xe trâu
Biển số
OF-33715
Ngày cấp bằng
22/4/09
Số km
34,217
Động cơ
1,031,075 Mã lực
Về lý thuyết mà xây dựng được hệ thống quan trắc tốt + dữ liệu lịch sử + phầm mềm dự báo kết hợp AI thì có thể làm được.
Nhưng thực tế lại rất khác. Riêng thế nào là hệ thống tốt thì đã rải đều từ 0 -> 100 thậm chí cá 1000 để đánh giá rồi. Còn phần mềm thì cũng đủ thượng vàng hạ cám. Nhưng điều quan trọng nhất lại là con người, nhất là những người có trách nhiệm. Theo thói quen, người ta thường dự báo sớm hơn, nguy hiểm hơn để đề phòng. Khi xảy ra nhẹ hơn, không thiệt hại là mọi người đều thở phào nhẹ nhõm, ít bị trách. Còn lỡ dự báo thấp mà xảy ra cao thì không chỉ bị trách, mà còn dễ mất chức... Nhưng điều này cũng lại dẫn đến tâm lý chủ quan để coi thường dự báo. Như chuyện ngụ ngôn ném cơm cháy lên nóc nhà hô cháy. Sau vài ba lần dân làng với câu liêm, thùng nước,... kéo đến nhìn cục cơm cháy trên nóc nhà, đến lúc cháy thật, hô thế nào cũng chỉ đến lúc còn đống gio mới có người đến nhìn!
 

TieuFu

Xe container
Biển số
OF-148443
Ngày cấp bằng
7/7/12
Số km
9,872
Động cơ
486,290 Mã lực
Nơi ở
rừng
Về lý thuyết mà xây dựng được hệ thống quan trắc tốt + dữ liệu lịch sử + phầm mềm dự báo kết hợp AI thì có thể làm được.
Nhưng thực tế lại rất khác. Riêng thế nào là hệ thống tốt thì đã rải đều từ 0 -> 100 thậm chí cá 1000 để đánh giá rồi. Còn phần mềm thì cũng đủ thượng vàng hạ cám. Nhưng điều quan trọng nhất lại là con người, nhất là những người có trách nhiệm. Theo thói quen, người ta thường dự báo sớm hơn, nguy hiểm hơn để đề phòng. Khi xảy ra nhẹ hơn, không thiệt hại là mọi người đều thở phào nhẹ nhõm, ít bị trách. Còn lỡ dự báo thấp mà xảy ra cao thì không chỉ bị trách, mà còn dễ mất chức... Nhưng điều này cũng lại dẫn đến tâm lý chủ quan để coi thường dự báo. Như chuyện ngụ ngôn ném cơm cháy lên nóc nhà hô cháy. Sau vài ba lần dân làng với câu liêm, thùng nước,... kéo đến nhìn cục cơm cháy trên nóc nhà, đến lúc cháy thật, hô thế nào cũng chỉ đến lúc còn đống gio mới có người đến nhìn!
Tay gia cát dự bị đuổi sang tính nước lũ nên nhà nhà người người phải biết bơi nhé !
 

nvtung1

Xe tăng
Biển số
OF-188165
Ngày cấp bằng
3/4/13
Số km
1,631
Động cơ
341,584 Mã lực
Em xin chia sẻ thiệt hại và mất mát với với Cụ. về vấn đề Cụ nói
Chốt lại là em mong muốn các chuyên gia có thể dự đoán và phát cảnh báo ngập lụt đến dân đen như em.

E nghĩ là chuyên gia chỉ là một phần thôi. cái chính là phải xây dựng được 1 hệ thống
- Khung pháp lý
- Dữ liệu theo thời gian thực: thời tiết, mức độ xả lũ của các thủy điện phía trên đầu nguồn => cập nhật về các app cài ở các máy tính điện thoại của chính quyển sở tại, người dân.
- Bản đồ ngập lụt các vùng hạ lưu - đối chiếu với mức độ lũ lên để di dời
- các kịch bản: di dời 10,000 / 20,000 dân 3 ngày 5 ngày: di đi đâu, bằng phương tiện gì, ăn uống ra sao, ở đâu...?
- Hệ thống cứu trợ địa phương khi bị chia cắt: canon, drone, liên lạc khi mất sóng thế nào

Em hy vọng là sẽ có một hệ thống liền mạch, kết nối và trơn tru trước mùa lũ năm sau.
Năm nay tang thương quá.





Chào các cụ, em ở Nha Trang vừa dính trận lụt này (Pic kia thì em thấy sa đà vào thủy điện quá nên lập pic này mong các chuyên gia giải quyết bài toán cảnh báo ngập lụt giúp chúng em)

Trận ngập lụt này ngoài nguyên nhân thiên tai ra thì còn có yếu tố con người, là sự chủ quan của người dân trong đó có em. Khu vực của em sát bên phố cổ nội đô chưa bao giờ ngập. Em còn nhớ cảm giác mấy năm trước, sau khi ngủ 1 đêm tỉnh dậy, phát hiện xung quanh nhà mênh mông nước, nhưng chưa vào được nhà em, cũng là mưa to và thủy điện xả lũ. Nên dù đọc báo thấy ngập lụt này nọ, em vẫn không nghĩ nó rơi vào nhà em, cùng lắm là giống như năm đó hoặc tối đa đến đầu gối. Tối 19/11, do em đi làm đêm nên 7h em xuất phát từ nhà, lúc đó trời mưa to nhưng mọi thứ vẫn bình thường. Đến 6h sáng hôm sau, em tan làm thì hàng xóm thông báo trong nhà nước đã dâng 2m, còn ngoài đường 3m và tiếp tục dâng nữa. Tầm 3h chiều 20/11, em về nhà xem tình hình thì thấy căng dây chặn đầu ngõ không cho vào, chỉ có lực lượng cứu hộ đi thuyền vào. Thỉnh thoảng có người đi xe máy tới cầu cứu lực lượng cứu hộ người thân còn đang mắc kẹt bên trong gọi điện cầu cứu. Mãi tới 6h sáng 21/11 thì nước rút, mọi người mới về lại nhà, nhưng lại đối diện với cúp điện và cúp nước. Khu vực em mà còn như vậy thì khu vực khác không biết ra sao.
Quay lại vấn đề dự báo, em rất ấn tượng khi có bão, chính quyền đi sơ tán người dân và tài sản đến nơi an toàn. Nhưng khi lũ tràn về, thì không có cảnh này, chỉ khi xảy ra thì mới tổ chức cứu hộ. Giả sử như lúc đó em nhận được tin nhắn cảnh báo nhà em có khả năng ngập 2m thì em đã cầm cái laptop và đồ vật có giá trị đi rồi. Và hàng xóm của em đã cho người già và trẻ em đi đến nơi an toàn, chứ không phải đi ngủ như thường ngày, rồi đến khi nước ngập phải gọi cứu hộ đưa trẻ con ra.
Em thấy có một bác viết bài giải thích cho em là dự báo bão thì dễ còn dự báo mưa mới khó. Trước giờ em vào trang Windy xem thời tiết và thấy dự báo khá chuẩn về bão và mưa trong 24h, như Windy đã dự báo sau buổi trưa 20/11 sẽ tạnh mưa. Lượng mưa lớn sẽ là hình ảnh màu đỏ và vàng kèm sấm chớp. Nhưng Windy lại không có dự báo ngập lụt, em nghĩ do ko có thông tin về thủy điện xả lũ.
Chốt lại là em mong muốn các chuyên gia có thể dự đoán và phát cảnh báo ngập lụt đến dân đen như em.
Em rất ấn tượng với cảnh báo sóng thần của Nga khi người dân đã chạy lên cao và quay phim cảnh sóng thần nhấn chìm nhà cửa.
Và ở Mỹ vừa rồi là tiếng còi cứu mạng hơn 2.200 người trong trận lũ quét ở Texas. Ông Morales cũng tìm được một công ty ở bang Missouri sẵn sàng nâng cấp chiếc còi cũ với chi phí thấp để di chuyển nó đến giữa công viên Comfort, kết nối với cảm biến của Cục Khảo sát Địa chất Mỹ tại lạch Cypress. Khi mực nước dâng lên mức nhất định, cảm biến sẽ kích hoạt còi báo động, hoặc Sở Cứu hỏa có thể kích hoạt nó bằng cách thủ công. Em thấy cái này đơn giản và dễ làm, cảm biến ở thượng lưu, trước khi nước đến thì hạ du đã biết.
Hoặc có thể dùng AI để tính toán mô hình gì đó phát hiện ngập lụt dựa trên tham số lượng mưa và xả lủ
 

X_axe

Xe container
Biển số
OF-868186
Ngày cấp bằng
18/9/24
Số km
5,414
Động cơ
49,576 Mã lực
Em xin chia sẻ thiệt hại và mất mát với với Cụ. về vấn đề Cụ nói
Chốt lại là em mong muốn các chuyên gia có thể dự đoán và phát cảnh báo ngập lụt đến dân đen như em.

E nghĩ là chuyên gia chỉ là một phần thôi. cái chính là phải xây dựng được 1 hệ thống
- Khung pháp lý
- Dữ liệu theo thời gian thực: thời tiết, mức độ xả lũ của các thủy điện phía trên đầu nguồn => cập nhật về các app cài ở các máy tính điện thoại của chính quyển sở tại, người dân.
- Bản đồ ngập lụt các vùng hạ lưu - đối chiếu với mức độ lũ lên để di dời
- các kịch bản: di dời 10,000 / 20,000 dân 3 ngày 5 ngày: di đi đâu, bằng phương tiện gì, ăn uống ra sao, ở đâu...?
- Hệ thống cứu trợ địa phương khi bị chia cắt: canon, drone, liên lạc khi mất sóng thế nào

Em hy vọng là sẽ có một hệ thống liền mạch, kết nối và trơn tru trước mùa lũ năm sau.
Năm nay tang thương quá.
Tin cảnh báo không cần app (thậm chí có nơi không cần SIM luôn). Cụ cứ có sóng ở trong khu vực nguy cơ thảm hoạ là có thể bắn cảnh báo đến máy cụ. Gọi là cell broadcasting

Nhưng cụ nói đúng : quan trọng là xây dựng được hệ thống & dữ liệu nền & dự báo tin cậy. Nên triển khai sớm và đồng bộ cả nước cho tất cả các loại rủi ro thảm hoạ
 

tvkodi2222

Xe máy
Biển số
OF-841420
Ngày cấp bằng
9/10/23
Số km
91
Động cơ
790 Mã lực
về phía người dân thì em nghĩ mỗi nơi nguy cơ cần có 1 cái đèn ( device) cảnh báo sớm. Để mà nếu có bị sao còn đổ lỗi được cho cái đèn không kêu. Còn vận hành cái đèn đó là việc của chính quyền, chuyên gia, tiến sĩ...
 

windmill

Xe tăng
Biển số
OF-125373
Ngày cấp bằng
24/12/11
Số km
1,185
Động cơ
398,507 Mã lực
Dự báo mưa, dự báo lũ, dự báo ngập lụt hoàn toàn có thể làm được. Tuy nhiên cần có sự đầu tư lớn và bài bản của nhà nước.

Em ấn tượng với lần đi Mỹ cách đây 8 năm. Để chuẩn bị đồ đạc, em vào mạng xem thời tiết trước 1 tuần. Thấy trang đó dự báo cả tuần thì không mưa, đúng hôm em đến thì mưa.
Hôm đó nhập cảnh xong đang tính bắt taxi hoặc metro về thì bất ngờ là xếp thân chinh đến đón. Và đúng lúc đang đi trên đường về thì mưa. Xếp bảo cả tuần vừa rồi không mưa. Như vậy họ dự báo khá chính xác.

Vì sao họ làm được như vậy? Vì họ đã đầu tư rất nhiều, trong đó có mạng lưới quan trắc các trạm khí tượng tự động AWS, siêu máy tính dùng để dự báo thời tiết và mô hình dự báo thời tiết (bao gồm cả dự báo bão) dựa trên tương tác đại dương + khí quyển đồng bộ với số liệu thực đo. Một ví dụ đơn giản, số liệu hiển thị trên Windy như mưa, gió, nhiệt độ, bão chính là kết quả mô hình dự báo thời tiết toàn cầu GFS của Mỹ; độ cao, hướng sóng là kết quả mô hình sóng WW3 của Mỹ. Tuy nhiên, vì là chạy cho toàn cầu nên các mô hình GFS có độ phân giải khá thô theo không gian là 0,25 độ (gần 30 km) một điểm.

Các trung tâm khí tượng như Tokyo (Nhật), Hongkong dựa trên kết quả mô hình GFS toàn cầu, kết hợp với số liệu thực đo của họ để làm các mô hình chi tiết hơn cho khu vực họ phụ trách (trong đó có VN). Tuy nhiên độ phân giải cũng vẫn còn khá thô. Các mô hình toàn cầu và mô hình cũng có sử dụng số liệu đo đạc ở VN nhưng chỉ là một số trạm khí tượng cấp I hoặc sân bay có phát báo quốc tế mà không phải là toàn bộ dữ liệu của VN nên dữ liệu cho các mô hình này cũng khá thô dẫn đến mô hình chưa được chi tiết và chưa khớp lắm với VN.

Do vậy, để dự báo chi tiết và chính xác hơn thì VN cũng cần đầu tư mạnh hơn nữa về mạng lưới trạm quan trắc, hạ tầng tính toán dự báo thời tiết và nguồn nhân lực. Còn mô hình thì sử dụng của thế giới nhưng thiết lập độ phân giải cao hơn (một vài km) cho VN. Ví dụ năm 2012 em làm dự án ở Sydney thấy Cục Khí tượng (BoM) của họ có mô hình dự báo thời tiết với độ phân giải 5 km cho thành phố Sydney.

Một khi đã có nhiều dữ liệu đo đạc từ các trạm và kết quả mô hình tính toán (mô hình số trị chạy hơi lâu nên phải dùng đến siêu máy tính) thì có thể ứng dụng AI để dự báo được nhanh hơn. Ví dụ Huawei ứng dụng AI được đào tạo trên kết quả mô hình số trị dự báo thời tiết của Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF) cho kết quả dự báo thời tiết 10 ngày chính xác và nhanh hơn 10 000 lần so với mô hình số trị của ECMWF. Mô hình AI của Hoa Vỹ chỉ cần mất 10 giây để dự báo cho 10 ngày sử dụng 1 máy tính sử dụng 1 GPU. Trong khi ECMWF mất 4 - 5 giờ để chạy mô hình mô hình số trị trên cụm 3000 máy chủ (Nguồn: https://www.huaweicloud.com/intl/en-us/about/takeacloudleap2024/ai-weather-prediction.html)

Một khi đã có kết quả dự báo thời tiết một cách chi tiết cho từng điểm cách nhau vài km (chứ không phải dự báo kiểu "trong mấy ngày tới có thể có mưa to, một vài nơi có thể mưa rất to với lượng mưa xxx mm") thì hoàn toàn có thể sử dụng làm đầu vào cho các mô hình thủy văn tính ra lũ và ngập lụt phục vụ cho việc cảnh báo sớm và lên phương án ứng phó.

Một nguồn mà các cụ cũng có thể xem để biết được chỗ mình trong 1 vài giờ tới có mưa hay không và mưa ở mức độ nào là trang https://www.accuweather.com/en/vn/hanoi/353412/weather-radar/353412.

Ngoài ra, số liệu quan trắc chỉ sử dụng trong các cơ quan chuyên môn thì cũng là một hạn chế vì nguồn lực các cơ quan này có hạn. Nếu các số liệu này được cung cấp online (real-time hoặc near real-time) thì sẽ giúp ích cho cộng đồng những người làm nghiên cứu (trong đó có nhiều người Việt ở nước ngoài) để thúc đẩy khoa học công nghệ và phát triển các công nghệ dự báo mưa, lũ, ngập lụt, vận hành hồ chứa.
 
Chỉnh sửa cuối:
Thông tin thớt
Đang tải

Bài viết mới

Top