Từ ngàn đời nay, sông ngòi luôn gắn bó mật thiết với quá trình hình thành, phát triển của xã hội loài người. Đối với Việt Nam – một quốc gia nằm trong khu vực khí hậu nhiệt đới gió mùa, hệ thống sông ngòi dày đặc – các dòng sông không chỉ là nguồn cung cấp nước cho sinh hoạt, nông nghiệp, giao thông, năng lượng mà còn là nền tảng cho sự phát triển kinh tế – xã hội và văn hóa dân tộc. Trong số đó, Sông Hồng là một trong những dòng sông lớn nhất và có vai trò đặc biệt quan trọng đối với miền Bắc Việt Nam, nơi hình thành nên Đồng bằng Sông Hồng – vựa lúa và trung tâm kinh tế, chính trị, văn hóa của cả nước.
Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích to lớn, Sông Hồng cũng tiềm ẩn nhiều hiểm họa thiên nhiên, đặc biệt là lũ lụt, hiện tượng gây ra những thiệt hại nặng nề về người và của qua nhiều thế kỷ. Trong quá khứ, các trận lũ lịch sử như lũ năm 1971 đã để lại dấu ấn sâu sắc, khi nước sông dâng cao gây vỡ đê, tàn phá nhiều vùng dân cư, khiến hàng nghìn người thiệt mạng và ảnh hưởng nghiêm trọng đến nền kinh tế quốc dân. Theo thống kê, Sông Hồng có chế độ thủy văn mang tính chu kỳ và theo mùa, thường xuất hiện lũ vào mùa mưa từ tháng 6 đến tháng 10 hằng năm.
Trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu hiện nay, tình hình lũ lụt trên Sông Hồng trở nên phức tạp và khó lường hơn bao giờ hết. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng, sự gia tăng nhiệt độ toàn cầu, biến động lượng mưa, cùng với hiện tượng thời tiết cực đoan ngày càng xuất hiện thường xuyên, đã làm thay đổi quy luật dòng chảy và mức độ cực đoan của lũ lụt. Các trận lũ hiện nay không chỉ đến sớm hơn hoặc muộn hơn so với chu kỳ truyền thống, mà còn có biên độ dao động lớn, cường độ mạnh và khó dự báo chính xác. Điều này đặt ra thách thức to lớn cho công tác quản lý tài nguyên nước, vận hành hồ chứa và phòng chống thiên tai tại khu vực hạ lưu Sông Hồng.
Trong nhiều thập kỷ qua, công tác dự báo lũ sông đã được các nhà khoa học trong và ngoài nước nghiên cứu với nhiều phương pháp khác nhau. Các mô hình dự báo truyền thống chủ yếu dựa trên các mô hình thủy văn – thủy lực mô phỏng quá trình dòng chảy, như HEC-RAS, MIKE11, SWAT, hay các mô hình cân bằng nước lưu vực. Tuy nhiên, các mô hình này đòi hỏi số lượng lớn dữ liệu đầu vào (lượng mưa, địa hình, chế độ vận hành hồ chứa, thông số lưu vực...) và việc xác định các tham số hiệu chỉnh thường rất phức tạp, tốn thời gian, thậm chí không khả thi tại các khu vực có dữ liệu hạn chế.
Trong khi đó, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của Công nghệ thông tin và Khoa học dữ liệu, các mô hình Trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là Machine Learning (học máy) và Deep Learning (học sâu), đã mở ra hướng đi mới cho lĩnh vực dự báo thủy văn – môi trường. Các mô hình AI có khả năng tự học và khai thác các mối quan hệ phi tuyến, phức tạp giữa các biến đầu vào và đầu ra, mà không cần phải mô tả chi tiết cơ chế vật lý của dòng chảy. Nhiều nghiên cứu quốc tế gần đây đã chứng minh tính hiệu quả vượt trội của các mô hình như Artificial Neural Network (ANN), Recurrent Neural Network (RNN), và Long Short-Term Memory (LSTM) trong việc dự báo mưa, lưu lượng, hay mực nước sông.
Tại Việt Nam, việc ứng dụng AI trong lĩnh vực thủy văn, khí tượng và môi trường vẫn còn khá mới mẻ nhưng đang dần trở thành xu hướng tất yếu. Trong bối cảnh này, đề tài luận án tiến sĩ “Nghiên cứu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ Sông Hồng trong bối cảnh biến đổi khí hậu” được thực hiện với mục tiêu góp phần xây dựng một phương pháp dự báo mới, hiện đại, có độ tin cậy cao, phục vụ công tác quản lý, vận hành và giảm thiểu rủi ro thiên tai tại lưu vực Sông Hồng.
Luận án hướng tới mục tiêu tổng quát là nghiên cứu, phát triển và ứng dụng các mô hình AI để dự báo mực nước lũ Sông Hồng tại trạm thủy văn Sơn Tây, trên cơ sở cải thiện chất lượng và cấu trúc dữ liệu mực nước quan trắc giai đoạn 2011–2020.
Các mục tiêu cụ thể bao gồm:
- Phân tích và đánh giá đặc trưng, cấu trúc và các yếu tố ảnh hưởng đến bộ dữ liệu mực nước Sông Hồng tại trạm Sơn Tây.
- Xây dựng bộ dữ liệu chuẩn hóa, phục vụ huấn luyện và kiểm định mô hình dự báo bằng AI.
- Phát triển, thực nghiệm và so sánh hai mô hình dự báo AI tiên tiến – RNN và LSTM, nhằm xác định mô hình có hiệu suất tốt nhất trong điều kiện dữ liệu thực tế tại Việt Nam.
- Đề xuất mô hình ra quyết định hỗ trợ quản lý tài nguyên nước trên cơ sở kết quả dự báo, góp phần nâng cao hiệu quả phòng chống lũ và vận hành hồ chứa.
Về ý nghĩa khoa học, luận án đóng góp vào việc:
+ Xây dựng và chuẩn hóa cơ sở dữ liệu mực nước thực tế của Sông Hồng tại trạm Sơn Tây giai đoạn 2011–2020, phục vụ cho nghiên cứu mô hình hóa và dự báo thủy văn.
+ Đề xuất quy trình tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn đặc trưng, và thiết kế mô hình AI tối ưu trong dự báo mực nước sông.
+ Góp phần làm sáng tỏ cơ sở khoa học của việc ứng dụng AI trong nghiên cứu thủy văn, đồng thời cung cấp luận cứ lý thuyết cho các hướng nghiên cứu liên ngành giữa khoa học môi trường, công nghệ dữ liệu và học máy.
Về ý nghĩa thực tiễn, luận án mang lại giá trị thiết thực trong việc:
+ Nâng cao khả năng dự báo và cảnh báo lũ lụt tại Sông Hồng, giúp các cơ quan quản lý chủ động hơn trong công tác phòng chống thiên tai.
+ Hỗ trợ quản lý vận hành hồ chứa, điều tiết mực nước, và phân phối tài nguyên nước hợp lý, đặc biệt trong điều kiện khí hậu thay đổi thất thường.
+ Cung cấp cơ sở dữ liệu và mô hình mẫu có thể mở rộng, áp dụng cho các hệ thống sông khác tại Việt Nam, như sông Đà, sông Mã, hay sông Cửu Long.
Luận án là một trong những công trình đầu tiên tại Việt Nam nghiên cứu chuyên sâu về ứng dụng AI trong dự báo lũ Sông Hồng dựa trên dữ liệu thực tế. Các đóng góp chính bao gồm:
+ Xây dựng quy trình chuẩn hóa dữ liệu mực nước và đề xuất phương pháp tiền xử lý – huấn luyện – kiểm định mô hình AI phù hợp với điều kiện quan trắc Việt Nam.
+ Thực nghiệm thành công hai mô hình RNN-AI và LSTM-AI, so sánh, đánh giá độ chính xác, độ tin cậy và khả năng ứng dụng trong dự báo thực tiễn.
+ Đề xuất mô hình cây quyết định (Decision Tree) nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định trong quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai.
+ Tạo dựng cơ sở khoa học và dữ liệu nền tảng cho việc tiếp tục phát triển các hệ thống dự báo thông minh tích hợp AI, phục vụ quản lý môi trường trong thời kỳ công nghệ mới.
Đây là một bước tiến quan trọng hướng tới xây dựng nền khoa học môi trường hiện đại, nơi mà dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và công nghệ tiên tiến được ứng dụng hiệu quả nhằm phục vụ mục tiêu phát triển bền vững, an toàn và thích ứng với khí hậu cho vùng Đồng bằng Sông Hồng nói riêng và Việt Nam nói chung.
