Vì sao khó?
Theo ông Mai Văn Khiêm, Giám đốc Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia, mưa về bản chất là hệ quả liên quan đến các quá trình chuyển động trong khí quyển (chuyển động rối vận chuyển hơi nước bề mặt lên cao, chuyển động thẳng đứng của hiện tượng đối lưu...) và đến một giai đoạn nào đó hơi nước chuyển pha (ngưng kết) về các dạng thể rắn (nước, băng tuyết) và chịu tác động của trọng lực rơi xuống bề mặt đất.
Tuy nhiên, trong quá trình ngưng kết và rơi xuống bề mặt, các hạt nước lại chịu tác động của các dòng khí thổi theo phương ngang và cả do sự chênh lệch với điều kiện môi trường bên ngoài mà bản thân hạt nước cũng sẽ lại bốc hơi một phần trong quá trình rơi xuống.
“Ngay cả khi quan trắc thấy được một đám mây dông đang di chuyển tới một địa điểm nhất định bằng hệ thống radar thời tiết, việc chuẩn đoán lượng mưa rơi xuống vẫn gặp khó khăn do những hiện tượng phức tạp như đã nêu trên và cả việc tái sinh những hệ thống dông nhỏ hơn bên trong các hệ thống dông đang giám sát", ông Mai Văn Khiêm nói.
Do đó, mặc dù, các quá trình chuyển động trong khí quyển hiện nay đã được mô phỏng, giám sát rất hiệu quả thông qua các hệ thống quan trắc từ bề mặt đến trên cao, vệ tinh thời tiết, radar thời tiết nhưng việc ước lượng và dự báo chính xác được lượng mưa rơi xuống một địa điểm và tại thời điểm vẫn luôn là thách thức hiện nay trong khoa học dự báo thời tiết.
Ông Khiêm đưa ra một minh họa đơn giản để minh chứng cho sự phức tạp của dự báo mưa. “chúng ta có thể tưởng tượng cầm một xô nước lên trên tầng cao và đổ xuống một cái chậu ở tầng 1 và dự đoán sẽ có bao nhiêu nước vào chậu? Có khi chưa đến 1/3 số nước rơi được vào trong chậu, do trong quá trình rơi xuống có thể gặp các luồng khí theo phương ngang thổi vào làm lệch hướng của nước rơi xuống đất!", Giám đốc Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia Mai Văn Khiêm lí giải một cách hình ảnh.
Giám đốc Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia. Ảnh: Trần Văn
* Độ chính xác phụ thuộc vào thời hạn dự báo
Giám đốc Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia Mai Văn Khiêm cho rằng, độ chính xác trong dự báo mưa trên thế giới nói chung và tại Việt Nam nói riêng phụ thuộc vào thời hạn dự báo (trước bao nhiêu lâu) và loại hình mưa (mưa, mưa lớn, mưa rất lớn, mưa xảy ra ở diện hẹp có tích chất cục bộ…).
Đối với hạn dự báo cực ngắn trước khoảng 6-12 tiếng, công nghệ chính hiện này dựa trên các hệ thống quan trắc vệ tinh và radar với tần suất dữ liệu cập nhật liên tục từ 5-10 phút. Kết hợp với các hệ thống quan trắc mưa tự động có thể giúp cảnh báo sớm các hiện tượng mưa cục bộ do dông gây ra trước 1-3 tiếng với độ chính xác đạt trên 70%.
Đối với dự báo ở các hạn dài hơn từ 3-10 ngày, công nghệ dự báo mưa hiện nay chủ yếu dựa trên công nghệ dự báo thời tiết số (các hệ thống mô hình hóa khí quyển thực hiện trên các siêu máy tính) cho phép đưa ra các cảnh báo sớm với độ tin cậy cao về các đợt mưa lớn mang tính chất điển hình, xảy ra trên một vùng diện tích rộng lớn (một vài tỉnh trở lên).
Hiện nay, ngành KTTV đã có rất nhiều tiến bộ trong công tác dự báo mưa lớn diện rộng. Các đợt mưa lớn diện rộng đều được dự báo trước từ 2-3 ngày với độ tin cậy khoảng 75%, một số trường hợp còn có khả năng cảnh báo mưa lớn trên diện rộng từ trước 5-7 ngày. Thông tin dự báo các đợt mưa lớn diện rộng có độ tin cậy cao về thời điểm xảy ra mưa lớn, khu vực có khả năng xuất hiện mưa lớn, thời điểm kết thúc mưa lớn…
Những thông tin dự báo, cảnh báo sớm về các đợt mưa lớn diện rộng sẽ là đầu vào quan trọng để ngành KTTV ban hành các bản tin dự báo, cảnh báo sớm về lũ, lũ quét, sạt lở đất, ngập lụt,… Các thông tin cảnh báo sớm như vậy đều được chuyển đến các cơ quan hữu quan và người dân để có thể xây dựng các phương án chủ động ứng phó.
Từ cuối năm 2018, Việt Nam đã triển khai đồng bộ các hệ thống quan trắc từ radar thời tiết bao phủ toàn bộ lãnh thổ, các hệ thống thu nhận trực tiếp dữ liệu vệ tinh của Nhật Bản, các hệ thống đo đạc mưa truyền thống và tự động và các sản phẩm dự báo thời tiết số từ các mô hình tân tiên trên thế giới với mức độ chi tiết theo không gian từ 10-30km2 của Mỹ, Nhật Bản, Đức, Châu Âu và các hệ thống mô hình chi tiết phân giải cao (~3km2) vận hành trên hệ thống siêu máy tính tại Tổng cục KTTV.
Đối với dự báo mưa mang tính chất chi tiết, định lượng cụ thể các giá trị xảy ra tại từng vị trí, thời điểm cụ thể, công nghệ dự báo thời tiết số hiện nay vẫn gặp nhiều hạn chế. Cụ thể, đó là các hạn chế về mức độ chi tiết theo không gian, do việc áp đặt nhiều thông số mang tính thực nghiệm đối với các quá trình vật lý, về sự thiếu hụt của quan trắc làm thông tin ban đầu cho mô hình - đặc biệt trên vùng biển và các mực khí quyển trên cao. Đặc biệt, đối với các khu vực nhiệt đới gió mùa như Việt Nam với những ảnh hưởng mang tính chất địa phương như điều kiện địa hình, mặt đệm và với những hiện tượng mang tính chất thay đổi nhanh như mưa do bão, áp thấp nhiệt đới gây ra (do phụ thuộc vào các kịch bản dự báo về quỹ đạo di chuyển, khu vực ảnh hưởng).
“Theo đánh giá, trên thế giới nói chung và tại Việt Nam nói riêng, độ tin cậy của dự báo chi tiết điểm - định lượng cho thời hạn dự báo từ 1-3 ngày chỉ có độ tin cậy 40-60% đối với hiện tượng mưa, mưa vừa (lượng mưa dưới 25mm trong một ngày)", ông Mai Văn Khiêm cho biết.
Đối với hiện tượng mưa lớn, từ 25-50mm trong một ngày hoặc hơn, khả năng dự báo được của công nghệ dự báo thời tiết số còn rất hạn chế, chỉ phổ biến đạt được từ 20-40% và rất thấp (dưới 20%) đối với các khu vực có lượng mưa lớn, mưa cực đoan 50-100mm trong một ngày hoặc hơn.
Những thông tin dự báo, cảnh báo sớm về các đợt mưa lớn diện rộng là đầu vào quan trọng để ngành KTTV ban hành các bản tin dự báo, cảnh báo sớm về lũ quét, sạt lở đất, ngập lụt. Ảnh: Thanh Tùng
Hiện đại hóa công nghệ, nâng cao trình độ dự báo viên
Để cải thiện công nghệ dự báo mưa định lượng chi tiết, ông Mai Văn Khiêm cho rằng, đối với hạn dự báo mưa cực ngắn trước 6-12 tiếng, công nghệ giám sát và ước lượng mưa từ các hệ thống quan trắc radar, vệ tinh, mưa tự động được áp dụng hiệu chỉnh liên tục kết hợp với sản phẩm dự báo số. Ngoài ra, các công nghệ đồng hóa số liệu với khả năng cập nhật các dạng quan trắc chi tiết hơn từ bề mặt, trên cao, quan trắc radar của Việt Nam vào các mô hình số thời tiết đã và đang được từng bước triển khai áp dụng trong nghiệp vụ để giảm thiểu những sai số lớn trong công tác dự báo mưa.
Bên cạnh việc tăng cường nghiên cứu triển khai các công nghệ dự báo thời tiết số, việc phát triển đào tạo mang tính chất bài bản đối với dự báo viên cũng được trú trọng, đặc biệt, trong việc khai thác các hệ thống hỗ trợ dự báo thông minh. Điều này cho phép tích hợp toàn bộ các loại hình quan trắc, dự báo và cho phép dự báo viên hiệu chỉnh mang tính chất cụ thể, chi tiết-định lượng đến giá trị dự báo về mưa, nhiệt độ, hiệu chỉnh sự phân bố theo không gian của mưa và trong việc khai thác thêm các dạng sản phẩm hỗ trợ về mặt ra quyết định như dự báo tổ hợp.
Ngoài ra, việc tăng khả năng truyền tin kịp thời lên mọi nền tảng cảnh báo (web, tivi, app mobile) về mưa lớn, mưa cực đoan và cả cảnh báo những hệ quả xảy ra đi kèm cũng được trú trọng trong công tác dự báo KTTV.
