Công nghệ cảnh báo thiên tai ở miền núi

Công ty môi trường Chiêu Dương.
Lập báo cáo giám sát môi trường định kỳ.
Nhận thu gom chất thải công nghiệp.

Từ việc cảnh báo sớm các loại tai biến, người quản lý và từng người dân có thể triển khai, kịp thời các biện pháp ứng xử thích hợp, từ đó tránh hoặc giảm thiểu được thiệt hại khi tai biến xảy ra.

Công nghệ cảnh báo thiên tai ở miền núi
Công nghệ cảnh báo thiên tai ở miền núi

Lũ quét gây thiệt hại nghiêm trọng đến con người và tài sản tại vùng núi ở nước ta.

Trước những thảm họa khủng khiếp từ thiên nhiên, nhóm các nhà khoa học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu xây dựng mô hình và hệ thống dự báo thời tiết tiểu vùng và cảnh báo nguy cơ lũ quét, cháy rừng và sâu bệnh nông nghiệp cấp huyện vùng Tây Bắc”.

Cảnh báo lũ quét, cháy rừng, sâu bệnh

Lũ quét, cháy rừng và sâu bệnh là những thiên tai có sức tàn phá mạnh, đe dọa cuộc sống của con người. Có nhiều nguyên nhân gây ra những thiên tai này. Trong đó, nguyên nhân chính gây ra lũ quét là mưa, bão.

Gây ra cháy rừng là do thời tiết hanh khô, di dân tự do, đốt cây làm nương, hun khói lấy mật ong… Gây ra sâu bệnh là do sự xuất hiện của những tác nhân gây bệnh mới và sự biến đổi khí hậu theo hướng bất lợi cho cây trồng.

Đã có nhiều giải pháp cảnh báo sớm cho từng loại tai biến được thử nghiệm. Tuy nhiên, hạn chế của các hệ thống cảnh báo hiện nay là sử dụng các nguồn dữ liệu (hiện tại hoặc quá khứ) thiếu tính liên tục và thiếu cập nhật để dự báo. Vì vậy, dự báo không cung cấp được thông tin chính xác, chi tiết theo từng vị trí (quy mô làng xã) nên khó áp dụng ở các địa phương.

Điển hình, việc cảnh báo sâu bệnh vẫn được thực hiện thường xuyên ở cấp quốc gia trên bản tin “Thời tiết nông vụ”, hoặc bản tin của từng tỉnh đã đem lại những thông tin quý cho sản xuất nông nghiệp. Tuy nhiên, các thông tin đó vẫn mang tính cảnh báo chung, chưa có những bản tin dạng bản đồ cho khu vực cụ thể nên chưa thu hút được đông đảo người sử dụng.

Các nhà khoa học của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (Đại học Quốc gia Hà Nội) đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu xây dựng mô hình và hệ thống dự báo thời tiết tiểu vùng và cảnh báo nguy cơ lũ quét, cháy rừng và sâu bệnh nông nghiệp cấp huyện vùng Tây Bắc”.

Nhóm nhà khoa học đã xây dựng hệ thống quan trắc tự động cảnh báo đa mục tiêu cấp huyện tại vùng Tây Bắc gồm 1 trạm chính, 2 trạm đo mưa và 1 bẫy côn trùng.

Trong đó, trạm chính là trạm quan trắc tự động đa cảm biến, sử dụng năng lượng mặt trời. Kết nối thông tin toàn cầu Meteoblue qua mạng thông tin di động không dây (4G). Có thể truyền tải thông tin với thời gian quan trắc 6 giây/lần thu thập số liệu.

Trạm đo mưa cung cấp thông tin thời tiết tiểu vùng (nhiệt độ, độ ẩm, bức xạ, lượng mưa, tốc độ gió, áp suất, nhiệt độ điểm sương, độ bốc hơi) và môi trường (mực nước sông, suối, hồ, đập) theo nhu cầu 10, 20, 30, 60, 120 phút/lần, hoạt động 24/24 giờ tới cộng đồng qua mạng internet, mobifone, bảng điện tử, bản tin thời tiết nông vụ cấp huyện phát hàng ngày.

Bên cạnh đó là bẫy côn trùng chụp và truyền hình ảnh tự động 1 ngày/lần. Các hệ thống này có thể kết nối tự động 2 chiều, trực tuyến với mạng lưới khí tượng/khí hậu toàn cầu Meteoblue.

Thu nhận, thông báo thông tin qua máy tính để bàn, laptop, iPad, điện thoại di động, bảng điện tử. Các nhà khoa học đã lắp đặt hệ thống tại 3 huyện nghiên cứu thí điểm: Cao Phong (tỉnh Hòa Bình), Thuận Châu (tỉnh Sơn La), Hoàng Su Phì (tỉnh Hà Giang).

Cảnh báo kịp thời

Nhóm đã xây dựng phần mềm tích hợp trạm mặt đất và hệ thống cảnh báo thời tiết toàn cầu. Nó cho phép truy cập số liệu thời tiết tự động và cảnh báo kịp thời. Nó cũng có khả năng tích hợp trạm mặt đất và hệ thống cảnh báo thời tiết toàn cầu Meteoblue.

Nhờ vậy, cho phép truy cập số liệu thời tiết tự động. Qua đó, cảnh báo kịp thời các thông số thời tiết, môi trường trước 6 ngày. 60 phút/lần với độ chính xác trung bình 70%. 24 giờ với độ chính xác 90%.

Thể hiện theo biểu đồ các điểm mưa trong bán kính 55 km và biểu đồ kế hoạch canh tác cây trồng 6 ngày. Phần mềm này có giao diện tiếng Việt, dễ sử dụng, có thể chuyển thông tin theo dạng SMS qua mạng điện thoại di động.

Đặc biệt là cổng thông tin đa năng cảnh báo sớm về thời tiết, khí hậu và tai biến cho 3 huyện, sử dụng công nghệ điện toán đám mây chạy trong môi trường internet. Cổng thông tin này được xây dựng dựa trên công nghệ WEBGIS mã nguồn mở. Có thể xuất dữ liệu và truyền thông tin theo dạng web, email, SMS qua mạng điện thoại di động.

Hệ thống bao gồm 3 công cụ riêng biệt kết nối thông tin về các trạm phục vụ cảnh báo tai biến lũ quét, cháy rừng và sâu bệnh nông nghiệp trước 6 ngày, thể hiện theo tỷ lệ bản đồ 1:10.000 ở quy mô cấp huyện với giao diện tiếng Việt, dễ sử dụng.

Các sản phẩm của đề tài có thể phục vụ trực tiếp, tích cực cho sản xuất nông – lâm nghiệp theo hướng phát triển nền nông nghiệp thông minh. Trước mắt là hướng dẫn thời gian phun thuốc trừ sâu phòng trừ dịch bệnh cho cây trồng nông nghiệp.

Từ đó, có thể giảm chi phí trong sản xuất và nâng cao hiệu quả của việc phòng trừ sâu bệnh. Dự báo thời tiết sớm 6 ngày với độ chính xác cao và chi tiết đến cấp làng xã cho phép triển khai việc gieo trồng và chăm sóc hợp lý, chính xác cho các loại cây trồng cạn.

Từ việc cảnh báo sớm các loại tai biến, người quản lý và từng người dân có thể triển khai, kịp thời các biện pháp ứng xử thích hợp, từ đó tránh hoặc giảm thiểu được thiệt hại khi tai biến xảy ra.

Các kết quả của đề tài đã được chuyển giao cho 3 huyện thông qua các đợt tập huấn cho người sử dụng và đạt kết quả tốt.

Điển hình, sau thời gian thử nghiệm, nhận thấy hiệu quả của trạm thời tiết thông minh trong việc dự báo thời tiết và cảnh báo thiên tai, Phòng Nông nghiệp huyện đã tham mưu cho UBND huyện Hoàng Su Phì xây dựng Dự án ứng dụng trạm thời tiết thông minh trên phạm vi 19 xã với trên 64.700 người dân được thụ hưởng gián tiếp.

Với tác động nhiều mặt về kinh tế – xã hội, việc lắp đặt trạm thời tiết thông minh tại 19 xã của huyện sẽ hỗ trợ tích cực trong công tác phòng chống, cảnh báo thiên tai, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản do thiên tai gây ra trên địa bàn huyện. 

BÌNH LUẬN

bình luận