Nhiều năm nay, đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) liên tục phải đối mặt với thiên tai như hạn hán, xâm nhập mặn hay ngập lụt. Đây đều là những thách thức liên vùng, vốn dĩ không bị giới hạn bởi ranh giới địa lý hay hành chính nào. Trong bối cảnh ấy, các nhà khoa học, nhà quản lý và người dân rất cần một hệ thống dữ liệu dùng chung để có thể nhìn thấu bức tranh toàn cảnh, từ đó có thêm cơ sở để giải quyết những vấn đề chung của cả vùng.
Chia sẻ với Tia Sáng, PGS. TS Văn Phạm Đăng Trí, Viện trưởng Viện Mekong (Đại học Cần Thơ), cho rằng bài toán kết nối dữ liệu lại càng quan trọng hơn trong bối cảnh ĐBSCL đang phải gồng mình chống chịu biến đổi khí hậu khốc liệt, đồng thời đứng trước nhu cầu chuyển đổi số cấp thiết. Là người đã dành nhiều năm nghiên cứu ĐBSCL, ông nhận thấy "những quyết định quản lý hiện tại vẫn chưa dựa nhiều vào bằng chứng số, đơn giản vì chúng ta đang thiếu các công cụ phân tích và dự báo đủ mạnh".
PGS. TS Văn Phạm Đăng Trí, Viện trưởng Viện Mekong (Đại học Cần Thơ). Ảnh: Viện Mekong
Trên thực tế, các cơ quan quản lý, viện nghiên cứu, các tổ chức quốc tế và doanh nghiệp đã dày công thu thập những tệp thông tin phong phú về nguồn nước, đất đai, khí hậu hay kinh tế - xã hội khắp vùng ĐBSCL. Nhưng thay vì được chuyển hóa thành tri thức hữu ích phục vụ toàn khu vực, nguồn tài nguyên số này lại rơi vào cảnh "mạnh ai nấy giữ", nằm rải rác và bị đóng khung cục bộ ở từng địa phương.
Cùng chung nhận định đó, TS Nguyễn Hoàng Nam - cố vấn chính sách Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn chỉ ra trong một cuộc họp tham vấn về chuyển đổi số khu vực Mekong, tại Đại học Cần Thơ vào ngày 16/9, rằng hiện nay có khoảng cách giữa những dữ liệu khoa học mà các cơ quan, đơn vị đang sở hữu và thông tin mà người dân cần để đưa ra quyết định trong thực tế. Đơn cử, Ủy hội sông Mekong (MRC) là một kênh chia sẻ chính thống và rất hiệu quả, cung cấp nhiều thông tin quan trọng về thủy văn và biến đổi của lưu vực nhưng nhiều khi thông tin còn bị chậm hoặc mang tính kỹ thuật thuần túy. Trong khi đó, người nông dân cần những thông tin trực quan, theo thời gian thực, rất dễ hiểu, gắn liền với hoạt động sản xuất của mình để có thể kịp thời ứng phó. Thay vì xem các báo cáo kỹ thuật ở quy mô toàn lưu vực hay bản đồ cảnh báo mặn chung chung, người nông dân cần biết chính xác khu vực sản xuất của mình đang đối mặt với nguy cơ xâm nhập mặn, hạn hán hoặc thiếu nước ở mức nào. Thông tin cần được chuyển thành một tin nhắn ngắn gọn: độ mặn đang tăng và khuyến cáo tuyệt đối không bơm nước vào đồng.
Qua các chuyến khảo sát khác nhau, TS. Hoàng Nam cũng nhận thấy thực tế dữ liệu các địa phương chưa được tổng hợp để giải bài toán chung của cả vùng. Thậm chí, ngay cả những dữ liệu đã được số hóa cũng rất khó tiếp cận hay chia sẻ cho những người làm công tác nghiên cứu hay quản lý.
Ông dẫn chứng bằng Đề án 1 triệu hecta lúa phát thải thấp: "Theo kế hoạch, chúng ta có gần 900.000 hecta, nhưng mới chỉ có 58.000 hecta đăng ký vào hệ thống Đo lường, Báo cáo và Thẩm định MRV và khoảng 15.000 hecta tham gia vào cơ chế chi trả của TCAF".
TCAF (Transformative Carbon Asset Facility) là cơ chế tài chính carbon, trong đó khoản chi trả gắn với lượng phát thải cắt giảm đã được đo lường và xác minh. Và MRV chính là một hệ thống làm việc đó: ghi nhận, báo cáo và xác minh lượng phát thải được cắt giảm trong quá trình sản xuất lúa, tạo ra dữ liệu cần thiết cho việc tham gia các cơ chế chi trả dựa trên kết quả như TCAF.
Nhiều nông dân đã thực sự chuyển đổi sang canh tác sạch, giúp giảm phát thải, nhưng nếu không có dữ liệu để lượng hóa và chứng minh kết quả, phần giảm phát thải đó khó được ghi nhận trong các cơ chế chi trả dựa trên kết quả. "Đây là minh chứng rõ nét cho việc khoảng trống dữ liệu đã làm hao hụt kinh tế, ảnh hưởng tới thu nhập của người dân như thế nào," TS. Hoàng Nam nhấn mạnh.
ĐBSCL có rất nhiều bài toán nội vùng và liên vùng cần chung dữ liệu để giải quyết, đơn cử như bài toán giảm ô nhiễm nước cho các vùng nuôi trồng thủy sản. Ảnh vùng nuôi tôm thâm canh xen lẫn quảng canh ở Vĩnh Châu, Sóc Trăng. Tác giả: Thành Nguyễn
Từ dữ liệu đến quyết định
Trong bối cảnh đó, Cơ quan Hợp tác Quốc tế Nhật Bản (JICA) đã tài trợ Đại học Cần Thơ phát triển nền tảng Knowledge Hub phục vụ công tác chia sẻ dữ liệu, đặc biệt tập trung vào lĩnh vực môi trường, tài nguyên thiên nhiên và điều kiện kinh tế xã hội của vùng ĐBSCL.
Cách làm của Knowledge Hub không phải gom toàn bộ dữ liệu về một kho chung, mà kết nối các nguồn dữ liệu đang nằm ở nhiều nơi, chuẩn hóa và đưa chúng vào cùng một hệ thống để có thể sử dụng kết hợp. Knowledge Hub đóng vai trò trung gian: tích hợp các nhóm thông tin như tài nguyên đất, nước, điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội, sau đó phân tích và chuyển hóa chúng thành bản đồ số, chỉ số hay dự báo để nhà quản lý, nhà khoa học, doanh nghiệp và cộng đồng đều có thể sử dụng theo nhu cầu.
Knowledge Hub được trang bị các công cụ tìm kiếm thông minh, cho phép người dùng tìm dữ liệu theo từ khóa, địa điểm, lĩnh vực hoặc điều kiện thay vì phải mở từng nguồn dữ liệu. Đặc biệt, Knowledge Hub tập hợp và chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều lĩnh vực trên cùng một hệ thống bản đồ trực tuyến WebGIS, để chúng có thể được sử dụng kết hợp với nhau. Chẳng hạn, hệ thống tích hợp cơ sở dữ liệu đất, bản đồ hiện trạng sử dụng đất và thống kê nông - thủy sản, giúp các nhà quản lý đối chiếu trực tiếp giữa điều kiện tự nhiên, mô hình sinh kế nhằm nhận diện chính xác các vùng nhạy cảm trước biến đổi khí hậu.
Tuy nhiên, dữ liệu sau khi được kết nối vẫn chưa tự trở thành thông tin có thể dùng để ra quyết định. PGS. TS Văn Phạm Đăng Trí lấy ví dụ, một con số về nồng độ mặn trong nước mới chỉ là dữ liệu. Để biết mức độ mặn đó ảnh hưởng như thế nào tới cây trồng, môi trường hay hoạt động sản xuất, cần thêm kiến thức chuyên môn để giải thích.
"Chúng tôi giúp giải thích những con số này sẽ tác động thế nào đến môi trường, tự nhiên, sản xuất và xã hội", ông chia sẻ. Từ bước "chuyển ngữ" này, cán bộ địa phương mới có cơ sở thực tế để ra quyết định thời điểm lấy nước hay vận hành cống thủy lợi; còn doanh nghiệp có thể đánh giá chính xác tiềm năng và rủi ro trước khi đầu tư.
Nhóm từng phối hợp với cơ quan tài nguyên và môi trường ở Sóc Trăng, Cà Mau để khai thác dữ liệu địa phương. Bên cạnh phân tích của chuyên gia, nền tảng còn kết nối trực tiếp với các cảm biến IoT ngoài hiện trường để dự báo độ mặn trước 6 ngày. Nhờ vậy, địa phương và người dân có thể chủ động lịch lấy nước, vận hành cống thủy lợi, bảo vệ vụ mùa.
Nền tảng vận hành theo nguyên tắc "dữ liệu mở nhưng không vô điều kiện". PGS. TS Văn Phạm Đăng Trí lưu ý thêm, việc chia sẻ phải đi kèm trách nhiệm giải trình và đúng mục đích, phù hợp với từng nhóm người dùng. Theo đó, quyền truy cập được phân loại rõ ràng thành bốn cấp độ: mở công khai, mở có điều kiện, dữ liệu hạn chế/nhạy cảm và dữ liệu nội bộ.
Một buổi tập huấn sử dụng website Knowledge Hub cho các nhà nghiên cứu và đại diện sở ban ngành địa phương vào năm 2025. Ảnh: Viện Mekong
Tuy nhiên, trong tương lai, sau khi dự án hỗ trợ kết thúc, một trong những bài toán quyết định đến khả năng tồn tại của Knowledge Hub đó là đảm bảo chất lượng và độ cập nhật của dữ liệu.
Ông Nguyễn Quốc Dũng, Phó Tổng Giám đốc Công ty Cổ phần Sàn giao dịch tín chỉ carbon ASEAN (CCTPA), một thành viên của Tập đoàn CT Group, cho biết doanh nghiệp sẵn sàng sử dụng, thậm chí trả phí cho một nền tảng dữ liệu nếu thông tin trên đó được xác thực và cập nhật đủ nhanh để hỗ trợ quyết định. Theo ông, trong những quyết định đầu tư chịu ảnh hưởng nhanh bởi thiên tai, thị trường hay các biến động khác, dữ liệu quá cũ có thể không còn nhiều giá trị.
Đó là lý do đại diện Viện Mekong cho biết mục tiêu của họ trong thời gian tới là làm giàu nguồn dữ liệu, mở rộng kết nối với địa phương và doanh nghiệp, đồng thời phát triển những dịch vụ có khả năng giải quyết các bài toán thực tế.
---
Chú thích:
[1] World Bank, 2018. GEF Mekong Delta Climate Project Paper. https://documents1.worldbank.org/curated/en/175071526268613415/pdf/GEF-Mekong-Delta-Climate-Project-Paper-April25-04242018.pdf