Trong những năm gần đây, năng lực dự báo thiên tai trên toàn cầu đã được cải thiện đáng kể với độ chính xác ngày càng cao. Người dân hiếm khi rơi vào tình trạng không được cảnh báo trước: thông tin về các cơn bão hay lũ lụt sắp xảy ra thường xuyên xuất hiện trên các phương tiện truyền thông và hệ thống phát sóng từ rất sớm.

Tuy nhiên, bất chấp những tiến bộ đó, các năm gần đây vẫn nằm trong số những giai đoạn nghiêm trọng nhất về thiên tai. Thiệt hại kinh tế đạt mức kỷ lục, và hàng nghìn gia đình bị ảnh hưởng. Chúng ta có thể dự báo thiên tai, nhưng khả năng ứng phó vẫn còn nhiều hạn chế.

Công nghệ tiến nhanh, cộng đồng chưa theo kịp

Hệ thống dự báo khí tượng thủy văn của Việt Nam đã có những bước tiến đáng kể trong những năm gần đây, nhờ vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn và viễn thám. Các mô hình số độ phân giải cao hiện có thể cung cấp dự báo ở quy mô không gian chi tiết, trong khi AI giúp nâng cao độ chính xác của dự báo cường độ bão ngắn hạn, và các hệ thống vệ tinh đạt độ chính xác phát hiện rất cao.

Tuy nhiên, khi công nghệ tăng tốc, cộng đồng không phải lúc nào cũng theo kịp.

Tại nhiều khu vực dễ bị tổn thương bởi thiên tai, cảnh báo vẫn khó tiếp cận hoặc khó hiểu. Thông tin có thể đến qua các kênh không phù hợp hoặc không để lại đủ thời gian để chuyển hóa thành quyết định cụ thể. Kết quả là một khoảng cách dai dẳng giữa dự báo và ứng phó—một “khoảng cách cuối” mà công nghệ đơn thuần không thể giải quyết.

Từ dự báo đến triển khai

SLiDER – Smart Local Early Warning Systems for Community-Based Disaster Risk Reduction là một dự án nghiên cứu nhằm thu hẹp khoảng cách giữa năng lực dự báo ở cấp quốc gia và khả năng ứng phó trong thực tế tại địa phương. Không chỉ tập trung vào việc nâng cao độ chính xác dự báo, dự án tái định nghĩa cảnh báo sớm theo hướng toàn diện hơn, kết nối giữa phát hiện rủi ro, truyền tải thông tin và sự tham gia của cộng đồng.

Để hiện thực hóa mục tiêu này, dự án tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT), học máy (ML), hệ thống thông tin địa lý (GIS) và viễn thám, kết hợp với phương pháp thiết kế có sự tham gia và tri thức bản địa. Cách tiếp cận liên ngành này tạo nên một hệ thống kỹ thuật–xã hội, góp phần tăng cường năng lực sẵn sàng ứng phó và xây dựng các mô hình phản ứng linh hoạt, có sự tham gia của cộng đồng.

Cách thức hoạt động

SLiDER vận hành theo một khung ba lớp:

1. Hệ thống cảnh báo sớm tại chỗ
   Dữ liệu lịch sử và thời gian thực từ các cảm biến môi trường được xử lý thông qua các mô hình dựa trên AI và nguyên lý vật lý để xác định chính xác các nguy cơ tiềm ẩn.
2. Cảnh báo đa kênh
   Thông tin được chuyển hóa thành các cảnh báo dễ hiểu và được truyền tải qua nhiều kênh: ứng dụng di động, tin nhắn SMS và các mạng lưới truyền thông cộng đồng. Cách tiếp cận đa kênh này giúp đảm bảo thông tin đến được với các nhóm dễ bị tổn thương, bao gồm cả những khu vực xa xôi hoặc hạn chế về nguồn lực.
3. Các trung tâm WARN (WARN Hubs)
   Đây là lớp quan trọng nhất, tập trung vào việc thúc đẩy các bước triển khai cụ thể. Thông qua các hội thảo đồng thiết kế, chương trình đào tạo, chiến dịch nâng cao nhận thức và các hoạt động phản hồi, cộng đồng không chỉ tiếp nhận cảnh báo mà còn tham gia tích cực vào quản lý rủi ro thiên tai. Từ đó, họ chuyển từ vai trò thụ động sang đồng hành và đồng sở hữu hệ thống, góp phần củng cố niềm tin và nâng cao mức độ sẵn sàng.

Gắn với thực tiễn địa phương

Một đặc điểm nổi bật của SLiDER là điểm nhấn vào tính địa phương hóa. Dự án được thí điểm tại các khu vực có rủi ro cao như miền Trung và Đồng bằng sông Cửu Long, nơi chịu tác động mạnh từ các hiện tượng khí tượng thủy văn.

Các hoạt động nghiên cứu bắt đầu từ việc lập bản đồ rủi ro và thu thập dữ liệu để hiểu rõ mức độ rủi ro và các khoảng trống trong năng lực chuẩn bị của cộng đồng. Điều này đảm bảo hệ thống được điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu cụ thể của từng địa phương. Các thử nghiệm thực tế và diễn tập mô phỏng sẽ tiếp tục được triển khai nhằm hoàn thiện mô hình, đồng thời hỗ trợ khả năng mở rộng và chuyển giao sang các địa phương khác.

Tái định nghĩa “Cảnh báo sớm”

Ở nhiều khía cạnh, SLiDER đặt lại vấn đề về cách chúng ta nhìn nhận hệ thống cảnh báo sớm, hướng tới một câu hỏi cốt lõi hơn: Một cảnh báo sẽ có ý nghĩa gì nếu không dẫn tới được hành động cụ thể?

Câu trả lời của nhóm nghiên cứu rất rõ ràng: để hiệu quả, cảnh báo phải dễ hiểu, đáng tin cậy và có thể triển khai, những yếu tố chỉ có thể đạt được thông qua sự tham gia thực chất của cộng đồng.

Cách tiếp cận này đặc biệt phù hợp trong bối cảnh Việt Nam đang tăng cường năng lực giảm thiểu rủi ro thiên tai và ứng phó khẩn cấp. Nhu cầu về các hệ thống có khả năng kết nối công nghệ dự báo tiên tiến với những hành động rõ ràng chưa bao giờ cấp thiết đến vậy. SLiDER đóng góp trực tiếp vào định hướng này, đề xuất mô hình trong đó cảnh báo không dừng lại đơn thuần là thông tin, mà trở thành điểm khởi đầu cho các quyết định.

Tham khảo:

[1] Phuong, C. (2026). A hard year of natural disasters. VnEconomy. https://en.vneconomy.vn/a-hard-year-of-natural-disasters.htm

[2] Vietnam News. (2025). Forecasting capacity, technology key solutions for disaster response. Vietnam News. https://vietnamnews.vn/environment/1777600/forecasting-capacity-technology-key-solutions-for-disaster-response.html