Biến đổi khí hậu hiện được xác định là một trong những thách thức lớn nhất đối với môi trường và phát triển bền vững toàn cầu, tác động sâu rộng đến cả hệ sinh thái tự nhiên lẫn hệ thống kinh tế – xã hội.
Các báo cáo quốc tế chỉ ra rằng con người là nguyên nhân chính gây nóng lên toàn cầu, với nhiệt độ trung bình đã tăng khoảng 1,1°C so với thời kỳ tiền công nghiệp. Từ năm 1980 đến nay, mỗi thập kỷ đều nóng hơn thập kỷ trước, nồng độ khí nhà kính liên tục đạt mức kỷ lục, khiến những năm gần đây nằm trong nhóm nóng nhất lịch sử quan trắc.
Việt Nam là một trong những quốc gia chịu tác động nặng nề nhất của biến đổi khí hậu, với rủi ro đồng thời từ bão mạnh, mưa lớn, lũ quét, hạn hán, nước biển dâng, xâm nhập mặn và sạt lở bờ biển. Các kịch bản quốc gia cho thấy đến cuối thế kỷ XXI, mực nước biển có thể dâng tới 1 m trong kịch bản cực đoan, đe dọa nghiêm trọng các đồng bằng lớn và nhiều đô thị ven biển.
Các nghiên cứu gần đây cho thấy Việt Nam đã mất một tỷ lệ không nhỏ GDP do tác động của thiên tai và biến đổi khí hậu; nếu không hành động quyết liệt, thiệt hại có thể tăng mạnh trong tương lai và kéo lùi tiến trình thực hiện các Mục tiêu Phát triển bền vững.
Trước những thách thức đó, Đảng và Nhà nước đã có nhiều chủ trương, chính sách mạnh mẽ. Chiến lược quốc gia về biến đổi khí hậu đến năm 2050 đặt mục tiêu chủ động thích ứng hiệu quả, giảm mức độ dễ bị tổn thương, giảm phát thải khí nhà kính, hướng tới phát thải ròng bằng “0” vào năm 2050, đồng thời nâng cao năng lực dự báo, cảnh báo, giám sát khí hậu tương đương các nước phát triển. Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia tiếp tục nhấn mạnh vai trò của khoa học – công nghệ, trong đó có AI, như yếu tố then chốt nâng cao năng lực thích ứng và sức cạnh tranh của nền kinh tế.
Trong bức tranh đó, AI nổi lên như một công cụ đột phá, bổ sung quan trọng cho các mô hình khí hậu truyền thống. Nếu như trước đây, các mô hình động lực khí hậu toàn cầu và khu vực phải giải bài toán rất phức tạp, tốn nhiều thời gian tính toán và chi phí hạ tầng, thì nay AI cho phép rút ngắn đáng kể thời gian mô phỏng, giảm chi phí, đồng thời mở rộng khả năng xây dựng và so sánh hàng nghìn kịch bản biến đổi khí hậu. Một số hệ thống mô phỏng khí hậu dựa trên học máy đã chứng minh có thể chạy nhanh hơn rất nhiều so với mô hình truyền thống, trong khi vẫn cho kết quả tương đồng về xu thế và phân bố nhiệt độ, lượng mưa.
Xu thế mới là phát triển các mô hình lai, kết hợp mô hình động lực vật lý với mô hình học máy. Cách tiếp cận này không thay thế mà bổ sung cho mô hình vật lý, tận dụng cả nền tảng khoa học vững chắc và khả năng hiệu chỉnh sai số, xử lý các quá trình phi tuyến phức tạp của AI. Dữ liệu quan trắc, dữ liệu vệ tinh, dữ liệu mô hình và dữ liệu lịch sử được tích hợp để cho ra dự báo chi tiết, có độ tin cậy cao hơn. AI cũng được sử dụng để tham số hóa các quá trình vật lý vốn là “điểm nghẽn” trong mô hình truyền thống, như đối lưu, mây, bức xạ, giúp giảm chi phí tính toán mà vẫn giữ được cơ sở khoa học.
Tại Việt Nam, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu đã bước đầu ứng dụng AI và học máy để hiệu chỉnh mô hình, nâng cao chất lượng dự báo mưa lớn, lũ quét, hiện tượng cực đoan; đồng thời xây dựng hạ tầng số và hệ thống tính toán hiệu năng cao phục vụ xử lý dữ liệu khí tượng – thủy văn ngày càng lớn. Một điểm nhấn quan trọng là việc thử nghiệm sử dụng AI trong xây dựng bản đồ ngập do nước biển dâng trong khuôn khổ nhiệm vụ “Cập nhật kịch bản biến đổi khí hậu và nước biển dâng cho Việt Nam”. Các mô hình học máy như Random Forest, XGBoost, LightGBM hay mạng nơ-ron tích chập được triển khai trên bộ dữ liệu đa nguồn (địa hình, thổ nhưỡng, viễn thám, sử dụng đất, thủy văn) nhằm rút ngắn thời gian tính toán, nâng cao độ phân giải và cải thiện độ tin cậy của bản đồ ngập.
Một bước tiến mới là kết quả mô phỏng sẽ được tích hợp vào hệ thống WebGIS, cho phép bộ, ngành và địa phương khai thác trực tuyến, so sánh theo các kịch bản và mốc thời gian, phục vụ trực tiếp quy hoạch không gian, quy hoạch đô thị, quy hoạch hạ tầng và kế hoạch thích ứng với biến đổi khí hậu. Đây là sự chuyển dịch quan trọng từ “bản đồ tĩnh” sang “bản đồ số động, tương tác”, gắn kết giữa khoa học khí hậu và công cụ quản trị thực tiễn.
Không chỉ dừng lại ở lĩnh vực khí tượng – thủy văn, AI khi gắn với chuyển đổi số đang ngày càng thể hiện vai trò như một nền tảng quản trị bền vững liên ngành.
Trong quản lý tài nguyên và nông nghiệp, AI có thể phân tích dữ liệu khí hậu – đất đai – cây trồng để dự báo năng suất, giám sát hạn hán, tối ưu hóa tưới nước, hỗ trợ nông dân điều chỉnh mùa vụ, giống cây, vật tư đầu vào, qua đó vừa giảm rủi ro vừa tăng hiệu quả kinh tế.
Trong phát triển đô thị và hạ tầng, AI giúp mô phỏng tác động của mưa cực đoan, ngập lụt, đảo nhiệt đô thị, sụt lún đất, hỗ trợ quy hoạch đô thị thích ứng khí hậu, tối ưu hóa hệ thống giao thông, thoát nước và không gian xanh.
Trong lĩnh vực an ninh môi trường và hoạch định chính sách, AI có thể được tích hợp vào các nền tảng số để lượng hóa giá trị dịch vụ hệ sinh thái, đánh giá tổn thất, thiệt hại, phân tích kịch bản rủi ro, hỗ trợ xây dựng các chiến lược, quy hoạch và chương trình hành động thích ứng, giảm nhẹ phát thải.
Trong quản trị rủi ro thiên tai, AI đóng vai trò quan trọng trong hệ thống cảnh báo sớm đa thiên tai, phân tích dữ liệu thời gian thực từ mạng lưới quan trắc, vệ tinh, cảm biến để đưa ra cảnh báo sớm hơn, chính xác hơn tới chính quyền và người dân.
Tuy nhiên, để AI thực sự trở thành “sức mạnh mới” trong quản trị bền vững, còn rất nhiều việc phải làm. Hạ tầng dữ liệu và tính toán của Việt Nam còn khoảng cách lớn so với yêu cầu. Dữ liệu khí tượng – thủy văn, viễn thám và kinh tế – xã hội còn phân tán, thiếu chuẩn hóa, khó chia sẻ, trong khi dữ liệu mở – nền tảng quan trọng cho AI – vẫn chưa được thúc đẩy đầy đủ. Hệ thống tính toán hiệu năng cao chuyên dụng cho mô hình khí hậu và AI còn hạn chế, khó đáp ứng các mô hình học sâu quy mô lớn.
Nguồn nhân lực liên ngành kết hợp khí tượng – khí hậu, biến đổi khí hậu với khoa học dữ liệu, tính toán hiệu năng cao và quản lý rủi ro còn thiếu và yếu. Nhiều sản phẩm AI mới dừng ở mức đề tài thử nghiệm, chưa được tích hợp sâu vào quy trình tác nghiệp và ra quyết định. Hành lang pháp lý về dữ liệu, chia sẻ, bảo mật và sử dụng AI trong các lĩnh vực công còn chưa hoàn thiện; cơ chế phối hợp giữa ngành khí tượng – thủy văn với các bộ, ngành khác và địa phương chưa thật nhịp nhàng. Nguồn lực tài chính, nhất là cho nghiên cứu, phát triển và vận hành dài hạn các hệ thống AI, vẫn phụ thuộc nhiều vào các dự án viện trợ, hỗ trợ quốc tế.
Trong bối cảnh đó, cần coi phát triển và ứng dụng AI trong lĩnh vực khí tượng – thủy văn, biến đổi khí hậu và quản trị bền vững là một định hướng chiến lược, gắn chặt với Chiến lược quốc gia về biến đổi khí hậu, các cam kết phát thải ròng bằng “0”, chiến lược phát triển ngành khí tượng thủy văn và chương trình chuyển đổi số quốc gia.
Cùng với việc đầu tư hạ tầng số và tính toán, Việt Nam cần tập trung xây dựng hệ thống dữ liệu khí hậu quốc gia thống nhất, tích hợp dữ liệu quan trắc, mô hình, viễn thám và dữ liệu kinh tế – xã hội, tạo nền tảng để phát triển các mô hình AI độc lập và mô hình lai với mô hình vật lý.
Song song, phải quan tâm đào tạo đội ngũ nhân lực liên ngành, khuyến khích các cơ sở đào tạo, viện nghiên cứu đưa AI, dữ liệu lớn, mô hình khí hậu vào chương trình đào tạo; tăng cường hợp tác quốc tế, tham gia sâu hơn vào các mạng lưới AI và khí hậu toàn cầu, vừa để tiếp cận tri thức mới, vừa để huy động thêm nguồn lực tài chính, công nghệ. Hoàn thiện thể chế, chính sách, nhất là về dữ liệu, tiêu chuẩn, an toàn, trách nhiệm và đạo đức trong ứng dụng AI là điều kiện không thể thiếu để các sản phẩm AI được sử dụng rộng rãi, tin cậy trong công tác ra quyết định.
Trong kỷ nguyên biến đổi khí hậu và chuyển đổi số, AI không chỉ là một công cụ công nghệ, mà đang trở thành “hạ tầng mềm” của quản trị bền vững. Nếu biết tận dụng thời cơ, khắc phục những điểm nghẽn về dữ liệu, hạ tầng, nhân lực và thể chế, Việt Nam có thể biến thách thức khí hậu thành động lực đổi mới mô hình tăng trưởng, nâng cao năng lực dự báo, giảm thiểu rủi ro và tiến bước vững chắc trên con đường phát triển xanh, bao trùm và bền vững.
