Công cụ mới giúp ước tính tác động xã hội của hạn hán
Hạn hán đang được ghi nhận là ngày một gia tăng như thứ khủng hoảng môi trường dẫn đến những hệ quả tác động đến rất nhiều khía cạnh của đời sống, không chỉ liên quan đến độ sẵn sàng của nước mà còn liên quan đến nông nghiệp, kinh tế, sức khỏe công cộng và xã hội.
Trong khi các hệ thống giám sát hạn hán mới chỉ tập trung vào đánh giá độ khốc liệt của hạn hán bằng việc sử dụng các đo đạc định lượng, như dữ liệu khí tượng và thủy văn hoặc mất mát kinh tế, chúng thường bỏ lỡ vấn đề then chốt nhất: các xã hội và cộng đồng bị ảnh hưởng như thế nào?
Một nghiên cứu mới do Dong Wang, giáo sư khoa học thông tin tại trường đại học Illinois Urbana-Champaign, đã giới thiệu SIDE (Ước tính hạn hán dựa trên thông tin xã hội) một khung ước tính hạn hán mới do AI điều khiển dựa trên thông tin xã hội có khả năng ước tính cả độ khốc liệt của hạn hán và những tác động xã hội của nó bằng dữ liệu thu thập từ mạng xã hội và truyền thông.
“Việc thiếu tầm nhìn lấy con người làm trung tâm trong đánh giá độ khốc liệt của hạn hán có thể dẫn đến hiểu biết không đầy đủ về tác động xã hội và gây trở ngại cho sự phát triển của các chiến lược hiệu quả có thể giải quyết những nhu cầu và những lo ngại khác nhau của nhóm những người bị hạn hán ảnh hưởng”, Wang nói.
SIDE là công cụ đầu tiên dạng này nhằm nắm bắt những gì mà các nhà nghiên cứu gọi là “sự tương thuộc vật lý – xã hội của hạn hán”, cách hành xử của con người và các điều kiện môi trường ảnh ưởng lẫn nhau. Ví dụ, khi nước trở nên thiếu hụt, các cộng đồng có thể phản hồi bằng việc gia tăng nỗi sợ hãi về sự thiếu hụt và làm tình trạng này trở nên xấu đi. Các mẫu hình hành vi đó, thường thu hút báo chí và báo cáo của địa phương, có thể đem lại những cái nhìn giá trị về những hệ quả trong thế giới thực của khủng hoảng môi trường.
Các nhà nghiên cứu đánh giá SIDE bằng cách sử dụng bộ dữ liệu SocialDrought đã được công khai, tập trung vào hai bang California và Texas như những vùng địa lý đầu tiên trong nghiên cứu do sự rủi ro hạn hán đáng kể, sự đa dạng dân số và tầm quan trọng của nông nghiệp tại hai bang này. Nghiên cứu của họ phân tích dữ liệu thu thập từ tháng 1/2017 đến tháng 4/2023, thời gian mà cả hai bang này đều trải qua các sự kiện hạn hán đáng kể.
So sánh kết quả với năm mô hình dự đoán theo thời gian hiệu quả bậc nhất hiện nay, SIDE đã tỏ rõ sự vượt trội một cách ổn định về khả năng ước tính chính xác độ khốc liệt của hạn hán và tác động xã hội. Đáng chú ý, SIDE cũng quan sát thấy các mẫu hình khác biệt giữa California và Texas: Ở California, lo ngại xã hội tập trung nhiều hơn vào nông nghiệp và quản cháy rừng còn ở Texas, hệ sinh thái và sức khỏe công cộng được chú ý nhiều hơn hẳn.
Được thiết kế để phục vụ trong thế giới thực, SIDE có thể được tích hợp vào các hệ thống quốc gia như Giám sát Hạn hán Mỹ (USDM 2024) hoặc Giám sát hạn hán DIP (DIP-Drought 2024), một sáng kiến hợp tác do Wang và Ximing Cai, một giáo sư kỹ thuật dân dụng và môi trường ở Illinois cũng tham gia như chuyên gia thủy văn cho SIDE, đồng dẫn dắt. Nhóm nghiên cứu đã trình bày công trình của mình tại Hội thảo Trí tuệ nhân tạo AAAI lần thứ 38 vào đầu năm nay.
Bằng việc đưa ra những cái nhìn tập trung vào con người, SIDE có thể hỗ trợ việc ra quyết định nhanh hơn, thông minh hơn của các cơ quan chính phủ, các nhà quản lý nguồn nước, các tổ chức nông nghiệp và những người đứng đầu cộng đồng và các thành viên. Công cụ này cũng có thể phù hợp để sử dụng với những khủng hoảng môi trường khác, như lũ lụt, cháy rừng và các sự kiện thời tiết cực đoan.
Anh Vũ dịch từ University of Illinois School of Information Sciences
