Việt Nam làm chủ công nghệ dự báo bão hạn mùa bằng mô hình động lực

Thông qua hợp tác với Tổ chức Nghiên cứu KH&CN Úc (CSIRO) qua đề tài do Dự án FIRST tài trợ, lần đầu tiên các nhà nghiên cứu khí hậu và khí tượng Việt Nam có thể ứng dụng công nghệ mô hình dự báo bão hạn mùa bằng mô hình động lực.

GS. TS Phan Văn Tân giới thiệu về mô hình động lực dự báo bão do Úc chuyển giao. Nguồn: ĐH Khoa học tự nhiên 

Trong hội thảo tổng kết đề tài “Tiếp thu và làm chủ công nghệ dự báo bão hạn mùa bằng mô hình động lực, phục vụ công tác bảo đảm an toàn cho các hoạt động kinh tế – xã hội và an ninh trên khu vực Biển Đông – Việt Nam” vào ngày 30/5/2019, GS.TS. Phan Văn Tân (trường đại học KHTN, ĐHQGHN), chủ nhiệm dự án cho biết, dù trước đây, ở Việt Nam, người ta đã sử dụng mô hình thống kê để dự báo bão, nhưng đây là lần đầu tiên mô hình động lực mới được áp dụng một cách đầy đủ.

Với hỗ trợ của Dự án FIRST, sau 2 năm triển khai (từ ngày 1/6/2017-1/6/2019) với tổng mức kinh phí chưa đầy 180. 000 USD, đề tài đã bước vào giai đoạn kết thúc và đã hoàn thành được các mục tiêu chính là tiếp nhận được hệ thống dự báo bão hạn mùa bằng mô hình động lực và nâng cao năng lực của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khí hậu – khí tượng. GS.TS. Phan Văn Tân cho biết, nhóm nghiên cứu đã tiếp nhận thành công hệ thống mô hình Coupled CCAM (hệ thống mô hình kết hợp đại dương – khí quyển) dưới dạng mã nguồn mở do TS. John Mc Gergor và các chuyên gia ở CSIRO – tác giả của mô hình này trực tiếp chuyển giao. “Bộ mô hình mã nguồn mở này được phát triển phù hợp với khu vực Biển Đông và Việt Nam, cho lượng dữ liệu đầu ra rất chi tiết so với các phương pháp trước đây”, GS.TS. Tân cho biết.

Để sử dụng mô hình này, GS.TS. Phan Văn Tân cùng các nhà khoa học đã phát triển nhiều bộ chương trình mã nguồn mở như: bộ chương trình mã nguồn mở tiền xử lý và xử lý đầu ra của mô hình (PrePos); bộ chương trình dò tìm xoáy (TD-Detect) mã nguồn mở phù hợp với đầu ra của Coupled CCAM; bộ chương trình mã nguồn mở tạo sản phẩm dự báo tổ hợp (TC-Ens) từ các kết quả dự báo thành phần. Bên cạnh đó, một hệ thống điều khiển tự động dự báo nghiệp vụ (AUTO-Ope) cũng được viết cho hệ điều hành của hệ thống tính toán hiệu năng cao giúp “hệ thống tính toán chạy ở chế độ nghiệp vụ, tự động hoàn toàn từ lúc bắt đầu cho tới khi kết thúc”, GS.TS. Phan Văn Tân cho biết.

Trong suốt quá trình phát triển các công cụ này, nhóm nghiên cứu đã thực hiện tất cả 240 mô phỏng và dự báo bão hạn mùa dựa trên số liệu do các nhà nghiên cứu của trường đã thu thập được trong vòng 20 năm (từ 1990-2010) để tiến hành dự báo trước 9 tháng cho mỗi năm – nhằm kiểm nghiệm tính năng. Kết quả mô phỏng dự báo số lượng xoáy thuận nhiệt đới mặc dù chưa sát với thực tế nhưng lại “tương đối chính xác về vị trí và thời gian xảy ra”, TS. Jack Katzfey, chuyên gia ở CSIRO nhận xét, “Kết quả này sẽ là bước khởi đầu để chúng tôi tiếp tục phát triển dự án trong tương lai”.

Không chỉ làm chủ được mô hình dự báo bão động lực, đề tài còn giúp nâng cao năng lực cho các nhà nghiên cứu với 4 cán bộ trẻ được đào tạo ở CSIRO trong vòng 3 tháng (tháng 8 đến 11/2018) và 3 nhà khoa học đi trao đổi thời gian từ tháng 8 đến 9/2018. Hiện, nhóm thực hiện đề tài đã gửi được hai công trình tới các tạp chí quốc tế. Giải thích về lý do chậm trễ, GS.TS. Phan Văn Tân cho biết, “do kinh phí cấp phát chậm nên đến đến tận tháng 4/2018, chúng tôi mới có thể mua máy, chạy mô hình, ảnh hưởng tới thời gian công bố”.

Đánh giá về đề tài, TS. Tạ Bá Hưng, Ban quản lý Dự án FIRST nhận xét: “Việc xây dựng kế hoạch nghiên cứu nghiêm túc và đúng đắn ngay từ đầu đã giúp đề tài này được lựa chọn trong số hàng chục các đề tài khác cùng lĩnh vực, đồng thời giúp đạt được kết quả cuối cùng theo đúng hướng triển khai”. Ông kỳ vọng mô hình mà nhóm nghiên cứu làm chủ có thể được chuyển giao cho nhiều đơn vị khác để đưa vào ứng dụng thực tế và tiếp tục nghiên cứu.