Hệ thống cảnh báo sớm ngập lụt đô thị dựa trên AI

Ở TPHCM nguyên nhân gây ra ngập lụt chủ yếu là do thường xuyên có mưa lớn (mùa mưa kéo dài từ tháng 6 đến tháng 11), triều cường (từ tháng 9 đến tháng 12). Trong khi đó, hệ thống thoát nước của Thành phố đã cũ, không đủ công suất thoát nước, thậm chí nhiều khu vực chưa có hệ thống thoát nước; chưa kể lún sụt nền do khai thác nước ngầm,... Ngập lụt gây ra thiệt hại lớn về kinh tế trở thành nỗi ám ảnh của người dân TPHCM mỗi khi mùa mưa đến. Do vậy, kiểm soát ngập và giải quyết tình trạng ngập lụt trở thành một trong những mục tiêu quan trọng nhất của việc bảo vệ môi trường, phát triển kinh tế TPHCM hiện nay.

Thời gian qua, TPHCM đã triển khai nhiều biện pháp chống ngập như xây dựng mới, cải tạo hệ thống cống đang xuống cấp, nâng đường,… nhưng vẫn chưa giải quyết triệt để vấn nạn ngập lụt.

Theo ThS Lê Ngọc Quyền, Đài Khí tượng thuỷ văn khu vực Nam Bộ, hiện có khá nhiều các công cụ dự báo trong lĩnh vực khí tượng thủy văn, có thể áp dụng cho mô phỏng và dự báo ngập lụt đô thị. Tuy nhiên, hầu hết các phần mềm này là phần mềm thương mại, đơn lẻ, chưa có sự đồng bộ.

Trong bối cảnh đó, nhóm tác giả ở Đài khí tượng thủy văn Nam bộ đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu, xây dựng và triển khai thử nghiệm hệ thống cảnh báo sớm ngập lụt đô thị dựa trên nền tảng AI tại TPHCM”.

Đề tài chọn TP Thủ Đức là đối tượng nghiên cứu, do đây là địa bàn thường xuyên xảy ra ngập nặng. Bên cạnh đó, theo quy hoạch đến năm 2025, Thủ Đức sẽ trở thành trung tâm tri thức, công nghệ cao và là khu đô thị sáng tạo của TPHCM, bởi vậy việc áp dụng công nghệ cao vào xây dựng thành phố này có nhiều thuận lợi.

Để phục vụ cho tính toán và làm đầu vào cho các mô hình dự báo ngập lụt, nhóm nghiên cứu đã thu thập, cập nhật và hoàn chỉnh bộ CSDL (cơ sở dữ liệu) quan trắc về mưa, gió, mực nước, bản đồ hành chính, hệ thống giao thông, cơ sở hạ tầng, hệ thống cống thoát nước, hệ thống sông kênh rạch hạ lưu sông Sài Gòn - Đồng Nai,…

Từ bộ CSDL, nhóm xây dựng công cụ dự báo mưa trong 3 giờ bằng radar, với độ chính xác 60 – 70%; và công cụ dự báo mực nước sông trong 24 giờ, với độ chính xác 80 – 90%. Đồng thời, nghiên cứu cũng xây dựng công cụ phân tích hình ảnh ghi nhận từ camera được lắp trên thiết bị quan trắc ngập đô thị, camera giao thông sẵn có tại TPHCM để xác định tình hình mưa và ngập nước.

Dựa trên các CSDL nói trên và sử dụng kỹ thuật máy học, ngôn ngữ JavaScript, nhóm nghiên cứu xây dựng trang webgis hiển thị bản đồ dự báo ngập, dự báo mưa, thông báo điểm ngập, vùng ngập trong vòng bán kính 5km,… Nhóm còn xây dựng ứng dụng trên nền tảng iOS và Android, với các chức năng tương tự trang web; ngoài ra, còn có thêm các chức năng khác như gửi tin nhắn cảnh báo ngập đến người dùng khi một vị trí ngập nào đó vượt ngưỡng, theo cài đặt lộ trình của người sử dụng; gửi tin nhắn cảnh báo ngập theo định vị của người sử dụng, trong vòng bán kính 5km.

Theo nhóm tác giả, TP Thủ Đức đã xây dựng được 23 trạm quan trắc ngập lụt đường phố. Nếu đưa hệ thống quan trắc này vào hệ thống cảnh báo ngập lụt sớm của đề tài, sẽ góp phần nâng cao hơn nữa chất lượng dự báo, cảnh báo tình trạng ngập lụt của thành phố. Kết quả nghiên cứu nếu sớm được triển khai vào thực tiễn, sẽ góp phần xây dựng đô thị thông minh, người dân biết thông tin về tình trạng ngập ở mỗi khu vực và lựa chọn tuyến đường đi lại phù hợp cho mình.

Đề tài của nhóm tác giả đã được Sở KH&CN TPHCM nghiệm thu, kết quả đạt.