Trong 6 tháng đầu năm 2026, Việt Nam ghi nhận 17 loại hình thiên tai xảy ra trên nhiều vùng miền, gây thiệt hại nặng nề về người, tài sản và cơ sở hạ tầng. Theo thống kê đến ngày 30/6/2026, thiên tai đã làm 30 người tử vong, 56 người bị thương, 63 ngôi nhà bị sập đổ, 20.405 ngôi nhà bị hư hỏng hoặc tốc mái; 28.594 ha lúa, hoa màu và cây trồng bị ngập úng, thiệt hại; 7 tàu cá bị chìm; 2.766 m kênh mương, bờ sông bị sạt lở; 3.436 m đường giao thông bị sạt lở, hư hỏng. Tổng thiệt hại kinh tế ước khoảng 570,7 tỷ đồng.

Bên cạnh đó, mhững đợt hạn hán nghiêm trọng trong các giai đoạn 2014- 2016, 2019-2020 và dự báo ảnh hưởng của El Niño 2026-2027 cho thấy, Việt Nam là một trong những quốc gia chịu tác động rõ rệt của tình trạng thiếu nước, suy giảm mực nước sông, hồ chứa và xâm nhập mặn.

Không chỉ gây khó khăn cho sinh hoạt, hạn hán còn ảnh hưởng lớn đến sản xuất nông nghiệp, nhất là tại các vùng thường xuyên thiếu nước như Nam Trung Bộ, Tây Nguyên và Đồng bằng sông Cửu Long. Tùy theo biểu hiện và mức độ tác động, hạn hán có thể được phân thành các hạn khí tượng, thủy văn, nông nghiệp và kinh tế-xã hội. Trong đó, hạn thủy văn và hạn nông nghiệp thường gây tác động trực tiếp đến điều tiết hồ chứa, sản xuất mùa vụ và đời sống dân cư.

Trước yêu cầu đó, việc ứng dụng ảnh viễn thám, trí tuệ nhân tạo đang mở ra hướng tiếp cận mới, giúp chuyển từ ứng phó bị động sang quản lý rủi ro hạn hán một cách chủ động, khoa học và kịp thời hơn. Theo lãnh đạo Cục trưởng Khí tượng Thủy văn, mức độ tác động thực tế không chỉ phụ thuộc vào cường độ El Niño mà còn liên quan thời gian duy trì, trạng thái nguồn nước đầu mùa khô, khả năng tích nước và điều tiết hồ chứa, dòng chảy trên các lưu vực sông cũng như năng lực ứng phó của từng khu vực.

Thông tin dự báo cần được cập nhật thường xuyên để phục vụ xây dựng phương án ứng phó từ sớm, chuyển mạnh từ quản lý thiên tai sang quản lý rủi ro thông qua giám sát, dự báo, cảnh báo và hỗ trợ ra quyết định.

Trên cơ sở nhận định khả năng nguồn nước, cơ quan chuyên môn có thể xác định diện tích gieo trồng, điều chỉnh lịch thời vụ, lựa chọn cơ cấu cây trồng, xây dựng phương án cấp nước và vận hành hồ chứa. Đây là cơ sở để địa phương chủ động chỉ đạo sản xuất, hạn chế thiệt hại do hạn hán, thiếu nước. Đáng chú ý, hướng tiếp cận hiện nay kết hợp nhiều nguồn dữ liệu và công nghệ, từ mô hình khí hậu toàn cầu, khu vực, dữ liệu mưa đến ảnh viễn thám của ESA, NASA, JAXA, NOAA và các chỉ số SPI, PDSI, NDVI phục vụ theo dõi hạn hán. Một công cụ quan trọng là hệ thống đánh giá cực hạn thủy văn vùng RHEAS do Phòng thí nghiệm Sức đẩy phản lực NASA phát triển, được Trung tâm Phòng tránh rủi ro thiên tai châu Á chuyển giao cho Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam.

Trên nền tảng này, nhiều chỉ số và thông số về hạn hán được khai thác, gồm chỉ số hạn tổng hợp, mưa và dòng chảy chuẩn hóa, độ thiếu hụt ẩm đất, độ ẩm vùng rễ, dòng chảy mặt, dòng chảy ngầm, bốc thoát hơi tiềm năng, lượng mưa, độ ẩm và nhiệt độ bề mặt. Dữ liệu cho phép xây dựng bản đồ hạn hán, bản tin dự báo theo tháng, hệ thống kiểm kê, dự báo nguồn nước và giám sát hồ chứa bằng ảnh vệ tinh.

Việt Nam là một trong những quốc gia thường xuyên phải hứng chịu nhiều loại hình thiên tai. (Ảnh: MC).

Thay vì phụ thuộc chủ yếu vào quan trắc thủ công, cơ quan quản lý có thể theo dõi diễn biến nguồn nước gần thời gian thực, qua đó đưa ra quyết định sớm và sát thực tế hơn. Trong nông nghiệp, hệ thống hỗ trợ cung cấp thông tin về khả năng nguồn nước, dự báo năng suất, diện tích gieo trồng và mức độ rủi ro hạn hán theo khu vực.

Đối với hồ chứa, ảnh vệ tinh hỗ trợ giám sát biến động dung tích, mực nước và khả năng cấp nước hạ du. Khi kết hợp các mô hình dự báo, công nghệ giúp xây dựng kịch bản vận hành linh hoạt, bảo đảm cấp nước và giảm rủi ro do thời tiết cực đoan. Tuy nhiên, ứng dụng công nghệ số trong giám sát, dự báo hạn hán vẫn còn nhiều thách thức.

Đơn cử như nhiều công cụ, hệ thống và thiết bị được phát triển riêng lẻ, chưa được tích hợp đồng bộ, phần lớn vẫn ở mức thí điểm. Cơ sở dữ liệu phục vụ quản lý nguồn nước, thiên tai, sản xuất nông nghiệp và vận hành hồ chứa còn phân tán, chưa hình thành được nền tảng dùng chung đủ mạnh. Khi áp dụng trên quy mô vùng hoặc quốc gia, lượng dữ liệu trao đổi theo thời gian thực sẽ rất lớn, trong khi hạ tầng mạng, năng lực lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu lớn còn hạn chế.

Bên cạnh đó, nguồn nhân lực về công nghệ thông tin, quản trị mạng, phân tích dữ liệu và vận hành các mô hình dự báo vẫn chưa đáp ứng đầy đủ yêu cầu thực tiễn. Theo đại Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam, cần phải xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định về kiểm kê nguồn nước và dự báo năng suất cây trồng trên các lưu vực sông chính; hình thành bộ cơ sở dữ liệu về nguồn nước sẵn có phục vụ cấp nước cộng đồng; xây dựng cơ sở dữ liệu về định hướng chuyển đổi cơ cấu cây trồng phù hợp điều kiện nguồn nước.

Đồng thời, cần xây dựng bộ cơ sở dữ liệu và bản đồ số về rủi ro an ninh nguồn nước, an toàn hồ đập; hoàn thiện hệ thống bản đồ rủi ro thiên tai và hệ thống cảnh báo sớm. Các vùng ưu tiên gồm Đồng bằng sông Cửu Long, Nam Trung Bộ, Tây Nguyên và miền núi phía bắc - những khu vực có mức độ nhạy cảm cao trước hạn hán, thiếu nước, xâm nhập mặn và biến động khí hậu.

Ứng dụng ảnh viễn thám, trí tuệ nhân tạo và các công nghệ số đang tạo bước chuyển quan trọng trong giám sát, dự báo và quản lý rủi ro hạn hán. Việc khai thác dữ liệu đa nguồn giúp nâng cao khả năng theo dõi nguồn nước, hỗ trợ sản xuất nông nghiệp và vận hành hồ chứa chủ động, linh hoạt hơn. Tuy nhiên, để phát huy hiệu quả, cần tiếp tục hoàn thiện cơ sở dữ liệu, nâng cao chất lượng mô hình dự báo, tăng cường kết nối và chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan. Đây là nền tảng quan trọng hướng tới cảnh báo sớm rủi ro thiên tai trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng phức tạp.

Nguồn:Ứng dụng công nghệ trong giám sát, cảnh báo sớm thiên tai