Ứng Dụng Mạng Nơ Ron Nhân Tạo Dự Báo Nước Dâng Do Bão Dựa Trên Dữ Liệu GNSS-R: Thực Nghiệm Với Cơn Bão Noru Tại Thừa Thiên Huế Năm 2022

• Tác giả: Nguyễn Phương Bắc
• Người hướng dẫn: TS. Hà Minh Cường
• Trường học: Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên – Đại Học Quốc Gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Bản đồ, viễn thám và hệ thông tin địa lý
• Đề tài: Ứng Dụng Mạng Nơ Ron Nhân Tạo Dự Báo Nước Dâng Do Bão Dựa Trên Dữ Liệu GNSS-R: Thực Nghiệm Với Cơn Bão Noru Tại Thừa Thiên Huế Năm 2022
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Khái quát chung
• 1.2. Ảnh hưởng của nước dâng cực đoan đến các tỉnh ven biển Việt Nam
• 1.3. Các phương pháp đo cao mực nước
• 1.4. Các phương pháp dự báo nước dâng do bão
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ KHOA HỌC ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ PHẢN XẠ GNSS TRONG GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO NƯỚC DÂNG DO BÃO
• 2.1. Khái quát chung về GNSS
• 2.2. Nguyên lý của định vị GNSS
• 2.3. Các nguồn sai số trong phép đo GNSS
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM TẠI ĐẦM PHÁ TAM GIANG, THỪA THIÊN HUẾ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Dự Báo Nước Dâng Bão Noru 2022 Tại Huế

Theo báo cáo của IPCC, biến đổi khí hậu đang gây ra những tác động nghiêm trọng trên toàn cầu, ảnh hưởng đến cuộc sống của hàng tỷ người. Việt Nam, với đường bờ biển dài, là một trong những quốc gia dễ bị tổn thương nhất. Trước bão Noru năm 2022, miền Trung đã gánh chịu nhiều cơn bão lớn, gây thiệt hại nặng nề. Dự báo đến cuối thế kỷ 21, mực nước biển có thể dâng từ +24 cm đến +84 cm, đe dọa nhấn chìm các vùng đồng bằng ven biển. Do đó, việc theo dõi và xác định xu hướng biến động mực nước biển là rất quan trọng. Các công nghệ mới, như GNSS-R và mạng nơ-ron, đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát và cảnh báo sớm thiên tai. Nghiên cứu này tập trung vào ứng dụng mạng nơ-ron và dữ liệu GNSS-R để dự báo nước dâng do bão Noru năm 2022 tại Huế, nhằm chứng minh tính khả thi của các trạm GNSS giá rẻ trong việc phát hiện và dự đoán các sự kiện thủy văn cực đoan.

1.1. Tầm Quan Trọng của Dự Báo Nước Dâng Ven Biển

Việc dự báo nước dâng ven biển đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ cộng đồng và cơ sở hạ tầng. Nước dâng do bão có thể gây ra ngập lụt nghiêm trọng, phá hủy nhà cửa, và gây thiệt hại lớn cho nền kinh tế. Theo NOAA, nước dâng do bão là "sự dâng lên bất thường của nước do bão tạo ra, vượt quá thủy triều thiên văn dự đoán." Do đó, cần có các biện pháp dự báo chính xác để cảnh báo sớm và di tản dân cư kịp thời. Dự báo chính xác giúp chính quyền địa phương đưa ra quyết định hiệu quả trong việc quản lý rủi ro thiên tai. Việc kết hợp các công nghệ tiên tiến như GNSS-R và mạng nơ-ron giúp nâng cao độ chính xác của dự báo và giảm thiểu thiệt hại.

1.2. Tổng Quan Về Bão Noru và Ảnh Hưởng Đến Thừa Thiên Huế

Bão Noru năm 2022 là một trong những cơn bão mạnh đổ bộ vào miền Trung Việt Nam. Cơn bão gây ra nước dâng cao, gió mạnh và mưa lớn, ảnh hưởng nghiêm trọng đến các tỉnh ven biển, đặc biệt là Thừa Thiên Huế. Bão Noru gây ra ngập lụt trên diện rộng, thiệt hại về nhà cửa, mùa màng và cơ sở hạ tầng. Nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng dữ liệu GNSS-R và mạng nơ-ron để dự báo mức độ nước dâng do bão tại Huế. Kết quả nghiên cứu có thể giúp cải thiện khả năng dự báo và ứng phó với các cơn bão tương tự trong tương lai.

II. Thách Thức Trong Dự Báo Nước Dâng Do Bão Tại Huế

Dự báo nước dâng do bão là một nhiệm vụ phức tạp do sự tương tác của nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm thủy triều, gió, áp suất khí quyển và địa hình ven biển. Việc thiếu dữ liệu quan trắc đầy đủ và chính xác, đặc biệt là ở các khu vực ven biển có địa hình phức tạp như Huế, là một thách thức lớn. Các mô hình dự báo truyền thống thường dựa trên các phương pháp thống kê hoặc số trị, có thể không đủ khả năng nắm bắt được các biến động phi tuyến tính và tương tác phức tạp giữa các yếu tố. Do đó, việc ứng dụng các công nghệ mới như mạng nơ-ron và GNSS-R, kết hợp với dữ liệu quan trắc đa nguồn, có thể giúp cải thiện độ chính xác và tin cậy của dự báo.

2.1. Hạn Chế của Mô Hình Dự Báo Truyền Thống

Các mô hình dự báo nước dâng truyền thống thường dựa vào các phương pháp thống kê hoặc số trị. Mô hình thống kê có thể không đủ khả năng nắm bắt được sự phức tạp của các yếu tố thủy văn. Mô hình số trị đòi hỏi dữ liệu đầu vào chi tiết và chính xác, điều này khó khăn trong việc thu thập đầy đủ và đồng nhất dữ liệu. Theo luận văn, "Dự báo nước dâng do bão ban đầu chủ yếu dựa vào các phương pháp mô hình thống kê, tuy nhiên phương pháp này có độ chính xác hạn chế do sự biến động phức tạp của các yếu tố thủy văn.".

2.2. Bài Toán Thiếu Dữ Liệu Quan Trắc Thực Tế Tại Huế

Việc thiếu dữ liệu quan trắc đầy đủ và chính xác là một thách thức lớn trong dự báo nước dâng. Đặc biệt ở các khu vực ven biển có địa hình phức tạp như Huế. Dữ liệu về mực nước, gió, áp suất khí quyển và địa hình ven biển rất quan trọng để xây dựng các mô hình dự báo chính xác. Việc thu thập dữ liệu này đòi hỏi đầu tư lớn vào hệ thống quan trắc và duy trì hoạt động của chúng. Để khắc phục, ứng dụng GNSS-R có thể giúp thu thập dữ liệu quan trắc từ xa với chi phí thấp.

III. Phương Pháp Dự Báo Nước Dâng Mạng Nơ ron GNSS R

Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp dự báo nước dâng kết hợp mạng nơ-ron và dữ liệu GNSS-R. GNSS-R cung cấp dữ liệu quan trắc mực nước biển từ xa với chi phí thấp. Mạng nơ-ron có khả năng học và mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến tính giữa các yếu tố ảnh hưởng đến nước dâng. Phương pháp này tận dụng ưu điểm của cả hai công nghệ để cải thiện độ chính xác và tin cậy của dự báo nước dâng do bão Noru tại Huế. Việc kết hợp này mở ra hướng tiếp cận mới trong việc giám sát và dự báo các hiện tượng thủy văn cực đoan.

3.1. Ứng Dụng Dữ Liệu GNSS R Trong Đo Đạc Mực Nước Biển

GNSS-R là một công nghệ viễn thám sử dụng tín hiệu GNSS phản xạ từ bề mặt Trái Đất để thu thập thông tin về môi trường. Trong ứng dụng đo đạc mực nước biển, GNSS-R thu thập tín hiệu phản xạ từ mặt nước. Phân tích sự thay đổi của tín hiệu để ước tính độ cao mực nước. Công nghệ này có ưu điểm chi phí thấp, khả năng phủ sóng rộng và hoạt động liên tục. Theo Larson, Löfgren and Haas (2013), các trạm thu tín hiệu GNSS cố định ở ven biển có thể được sử dụng làm thước đo thủy triều nhờ việc ghi lại dữ liệu SNR.

3.2. Sử Dụng Mạng Nơ ron Để Xây Dựng Mô Hình Dự Báo

Mạng nơ-ron là một loại mô hình học máy có khả năng học và mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các biến số. Trong dự báo nước dâng, mạng nơ-ron có thể được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử về mực nước, gió, áp suất khí quyển và các yếu tố khác để dự đoán mực nước trong tương lai. Mô hình này có khả năng xử lý dữ liệu đa nguồn, học các mẫu phi tuyến tính và thích nghi với các điều kiện thay đổi. Theo luận văn, "Hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu đa nguồn như dữ liệu viễn thám, dữ liệu khí tượng thủy văn, dữ liệu địa lý và kinh tế - xã hội để cung cấp các mô hình dự báo chính xác."

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Dự Báo Bão Noru Tại Đầm Phá Tam Giang

Nghiên cứu đã thực hiện thực nghiệm dự báo nước dâng do bão Noru tại khu vực đầm phá Tam Giang, Thừa Thiên Huế, sử dụng dữ liệu GNSS-R và mạng nơ-ron. Kết quả cho thấy mô hình dự báo có độ chính xác cao, có khả năng nắm bắt được các biến động nước dâng do bão. Nghiên cứu này chứng minh tính khả thi của việc sử dụng các trạm đo GNSS chi phí thấp để giám sát mực nước và dự báo các sự kiện thủy văn cực đoan. Kết quả này có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện khả năng phòng chống thiên tai và bảo vệ cộng đồng ven biển.

4.1. Đánh Giá Độ Chính Xác của Mô Hình Dự Báo

Đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo nước dâng là bước quan trọng để xác định hiệu quả của phương pháp. Các chỉ số đánh giá độ chính xác bao gồm sai số trung bình, sai số tuyệt đối trung bình và hệ số tương quan. Kết quả cho thấy mô hình có độ chính xác cao, có khả năng dự đoán mực nước trong thời gian thực với sai số chấp nhận được. Việc so sánh kết quả dự báo với dữ liệu quan trắc thực tế giúp xác định điểm mạnh và điểm yếu của mô hình, từ đó cải thiện độ chính xác trong tương lai.

4.2. So Sánh Với Các Phương Pháp Dự Báo Truyền Thống

Việc so sánh kết quả dự báo của mô hình mạng nơ-ron và GNSS-R với các phương pháp dự báo truyền thống giúp đánh giá ưu điểm của phương pháp mới. Kết quả cho thấy mô hình mới có độ chính xác cao hơn, đặc biệt trong việc dự báo các biến động phi tuyến tính của nước dâng. Mô hình mới cũng có khả năng xử lý dữ liệu đa nguồn và thích nghi với các điều kiện thay đổi tốt hơn so với các phương pháp truyền thống. Theo luận văn, việc kết hợp các phương pháp truyền thống và công nghệ tiên tiến như học máy giúp cung cấp dự báo chính xác và kịp thời.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Tiềm Năng Phát Triển Của GNSS R

Kết quả nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn quan trọng trong việc cải thiện khả năng giám sát mực nước và dự đoán các sự kiện thủy văn cực đoan, đặc biệt là ở các khu vực ven biển dễ bị tổn thương như miền Trung Việt Nam. Việc sử dụng ăng-ten GNSS giá rẻ không chỉ giúp giảm chi phí mà còn nâng cao hiệu quả theo dõi và dự đoán, hỗ trợ các quyết định chính sách và phòng chống thiên tai. Nghiên cứu này cũng mở ra tiềm năng phát triển và ứng dụng rộng rãi công nghệ GNSS-R trong các lĩnh vực khác như giám sát biến đổi khí hậu, quản lý tài nguyên nước và nông nghiệp.

5.1. Tiềm Năng Ứng Dụng GNSS R Tại Các Vùng Ven Biển

GNSS-R có tiềm năng ứng dụng rộng rãi tại các vùng ven biển trong việc giám sát mực nước, dự báo nước dâng, và quản lý rủi ro thiên tai. Công nghệ này có thể được sử dụng để xây dựng hệ thống cảnh báo sớm nước dâng do bão, giúp người dân và chính quyền địa phương chuẩn bị và ứng phó kịp thời. GNSS-R cũng có thể được sử dụng để theo dõi tác động của biến đổi khí hậu lên mực nước biển và đánh giá hiệu quả của các biện pháp phòng chống thiên tai.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Mở Rộng và Phát Triển Công Nghệ GNSS R

Có nhiều hướng nghiên cứu mở rộng và phát triển công nghệ GNSS-R trong tương lai. Một hướng là cải thiện độ chính xác của GNSS-R bằng cách phát triển các thuật toán xử lý tín hiệu tiên tiến hơn và kết hợp dữ liệu GNSS-R với các nguồn dữ liệu khác. Một hướng khác là phát triển các ứng dụng mới của GNSS-R trong các lĩnh vực như giám sát biến đổi khí hậu, quản lý tài nguyên nước và nông nghiệp. Việc nghiên cứu và phát triển công nghệ GNSS-R sẽ góp phần giải quyết các vấn đề toàn cầu về biến đổi khí hậu và phát triển bền vững.

VI. Kết Luận Triển Vọng Dự Báo Nước Dâng Do Bão Bằng AI

Nghiên cứu này đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của việc sử dụng mạng nơ-ron và dữ liệu GNSS-R để dự báo nước dâng do bão Noru tại Huế. Phương pháp này có tiềm năng cải thiện đáng kể khả năng dự báo nước dâng và giúp bảo vệ cộng đồng ven biển khỏi thiên tai. Trong tương lai, việc kết hợp các công nghệ trí tuệ nhân tạo và viễn thám sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc giám sát và dự báo các hiện tượng thủy văn cực đoan.

6.1. Tóm Tắt Kết Quả Chính và Ý Nghĩa Khoa Học

Nghiên cứu đã thành công trong việc ứng dụng mạng nơ-ron và dữ liệu GNSS-R để dự báo nước dâng do bão Noru tại Huế. Kết quả cho thấy mô hình dự báo có độ chính xác cao và có khả năng nắm bắt được các biến động phi tuyến tính của nước dâng. Theo luận văn, kết quả đạt được "góp phần khẳng định và mở rộng khả năng ứng dụng công nghệ GNSS-R và trí tuệ nhân tạo trong việc giám sát và dự báo nước dâng do bão với chi phí thấp và độ chính xác cao."

6.2. Đề Xuất Giải Pháp Ứng Dụng và Phát Triển Tiếp Theo

Nghiên cứu đề xuất một số giải pháp ứng dụng và phát triển tiếp theo. Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm nước dâng dựa trên kết quả dự báo, sử dụng các trạm đo GNSS chi phí thấp để mở rộng mạng lưới quan trắc mực nước biển, và phát triển các ứng dụng mới của GNSS-R trong các lĩnh vực khác. Việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển công nghệ GNSS-R sẽ góp phần giải quyết các vấn đề toàn cầu về biến đổi khí hậu và phát triển bền vững.

Tổng quan nghiên cứu

Biến đổi khí hậu toàn cầu đang gây ra những tác động nghiêm trọng, trong đó nước dâng do bão là một hiện tượng thủy văn cực đoan ảnh hưởng lớn đến các vùng ven biển. Việt Nam, với đường bờ biển dài hơn 3.260 km và nhiều khu vực đồng bằng ven biển rộng lớn, đặc biệt là miền Trung, là một trong những quốc gia dễ bị tổn thương nhất trước các hiện tượng này. Báo cáo của Ủy ban Liên Chính phủ về Biến đổi Khí hậu (IPCC) cảnh báo rằng mực nước biển có thể dâng từ 24 cm đến 84 cm vào cuối thế kỷ 21, đe dọa nghiêm trọng đến sinh kế và môi trường sống của người dân ven biển. Cơn bão Noru năm 2022 tại Thừa Thiên Huế là một ví dụ điển hình cho tác động của nước dâng do bão, gây thiệt hại lớn về người và tài sản.

Nghiên cứu này nhằm ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) kết hợp với dữ liệu phản xạ từ hệ thống vệ tinh định vị toàn cầu (GNSS-R) để dự báo nước dâng do bão tại khu vực đầm phá Tam Giang, Thừa Thiên Huế trong giai đoạn từ tháng 11/2022 đến tháng 12/2023. Mục tiêu cụ thể là chứng minh tính khả thi của các trạm GNSS đa tần giá rẻ trong việc giám sát mực nước và dự báo các sự kiện thủy văn cực đoan với độ chính xác cao, đồng thời góp phần nâng cao hiệu quả công tác phòng chống thiên tai tại các vùng ven biển dễ bị tổn thương. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển các công nghệ giám sát thủy văn hiện đại, giảm thiểu thiệt hại do thiên tai và hỗ trợ quản lý tài nguyên nước bền vững.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết và mô hình chính:

1. Công nghệ phản xạ GNSS (GNSS-R): GNSS-R sử dụng tín hiệu phản xạ từ bề mặt nước để ước tính mực nước biển. Tín hiệu đa đường (multipath) được phân tích qua tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm (SNR) để trích xuất chiều cao bề mặt phản xạ so với ăng-ten thu. Phương pháp GNSS-IR (GNSS Interferometric Reflectometry) là một trường hợp đặc biệt, sử dụng sự giao thoa giữa tín hiệu trực tiếp và phản xạ để đo mực nước với độ chính xác cao. GNSS-R có ưu điểm về chi phí thấp, độ phủ không gian rộng và thời gian lặp lại ngắn, phù hợp cho giám sát liên tục các biến động mực nước.

2. Mạng nơ ron nhân tạo (ANN): Mạng ANN mô phỏng cấu trúc mạng thần kinh sinh học, gồm các lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra, sử dụng thuật toán lan truyền ngược (Backpropagation) để huấn luyện. ANN có khả năng xử lý các vấn đề phi tuyến phức tạp, chịu nhiễu tốt và hoạt động hiệu quả với dữ liệu lớn. Trong nghiên cứu này, ANN được sử dụng để dự báo mực nước dựa trên dữ liệu GNSS-R kết hợp với các thông số khí tượng thủy văn như áp suất khí quyển và độ ẩm.

Các khái niệm chính bao gồm: mực nước biển trung bình (Mean Sea Level - MSL), nước dâng do bão, tín hiệu đa đường (multipath), phân tích chuỗi thời gian (SSA, WT), và mô hình dự báo thủy văn.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm:

• Dữ liệu GNSS-R thu thập từ trạm đặt tại đầm phá Tam Giang, Thừa Thiên Huế, với ăng-ten cao 8,3 m so với mực nước biển, ghi nhận tín hiệu phản xạ từ các vệ tinh GPS, GLONASS, Galileo, BDS và QZSS.
• Dữ liệu thủy văn từ trạm Kim Long gần khu vực nghiên cứu, cung cấp số liệu mực nước quan trắc hằng giờ.
• Dữ liệu khí tượng thủy văn liên quan như áp suất khí quyển, độ ẩm và lượng mưa.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Phân tích chuỗi thời gian: Sử dụng phân tích phổ đơn (SSA) để tách các thành phần xu hướng, chu kỳ và nhiễu trong dữ liệu mực nước GNSS-R; phân tích sóng con (Wavelet Transform - WT) để đánh giá mối tương quan thời gian-tần số giữa mực nước và các yếu tố khí tượng.
• Mô hình dự báo: Xây dựng và huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo (ANN) với 12 chuỗi dữ liệu đầu vào, trong đó 80% dữ liệu dùng để huấn luyện và 20% để kiểm chứng. Mô hình được đánh giá qua độ tương quan giữa dự báo và quan trắc thực tế.

Quá trình nghiên cứu diễn ra từ tháng 11/2022 đến tháng 12/2023, với cỡ mẫu dữ liệu quan sát hơn 5.000 giờ cho huấn luyện và hơn 2.000 giờ cho kiểm chứng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Độ chính xác của GNSS-R trong ước tính mực nước: Kết quả ước tính mực nước từ tín hiệu GNSS-R tương đồng với dữ liệu quan trắc tại trạm Kim Long, đặc biệt trong các sự kiện khí tượng cực đoan như bão Noru (tháng 9/2022) và lũ lớn (tháng 10/2022). Mối tương quan hai chiều giữa hai chuỗi dữ liệu đạt mức cao, tuy nhiên mực nước tại trạm Kim Long thường cao hơn trung bình khoảng 0,5 m, có thể chênh lệch lên đến 2 m do đặc điểm địa hình và vị trí đo khác nhau.

2. Phân tích chuỗi thời gian SSA: Chuỗi mực nước GNSS-R được phân tách thành 14 thành phần, trong đó bốn thành phần đầu chiếm 98,3% giá trị chuẩn hóa. Thành phần chính (RC1) phản ánh xu hướng biến động mực nước liên quan đến áp suất khí quyển, trong khi các thành phần khác phản ánh ảnh hưởng của dòng chảy sông và sóng gió. Các tín hiệu đặc thù liên quan đến bão Noru và lũ lụt được nhận diện rõ ràng.

3. Phân tích sóng con chéo (XWT): Mối tương quan giữa mực nước GNSS-R và áp suất khí quyển thể hiện rõ ở chu kỳ 0,5 ngày (thủy triều) và chu kỳ từ 1 đến 8 ngày, đặc biệt trong thời gian xảy ra bão Noru, cho thấy sự ảnh hưởng mạnh mẽ của áp suất khí quyển đến biến động mực nước.

4. Hiệu quả mô hình ANN trong dự báo: Mô hình ANN dự báo mực nước dâng do bão năm 2022 đạt độ chính xác cao, với mối tương quan thuận giữa dự báo và quan trắc thực tế trong các đợt nước dâng cao nhất. Năm 2023, mô hình vẫn nhận diện được xu hướng biến động mực nước mặc dù độ tương quan thấp hơn do thiếu dữ liệu đầu vào đầy đủ.

Thảo luận kết quả

Sự tương đồng giữa dữ liệu GNSS-R và trạm thủy văn truyền thống khẳng định tính khả thi của công nghệ GNSS-R trong giám sát mực nước với chi phí thấp và độ phủ rộng. Sự khác biệt về biên độ dao động phản ánh ảnh hưởng của vị trí địa lý và đặc điểm thủy văn khu vực, đồng thời cho thấy cần cải tiến thuật toán xử lý để loại bỏ nhiễu sóng.

Phân tích SSA và WT cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến mực nước, giúp phân biệt các thành phần xu hướng dài hạn và các biến động ngắn hạn do thiên tai. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu quốc tế về ứng dụng GNSS-R trong giám sát thủy văn.

Mô hình ANN thể hiện ưu thế trong xử lý dữ liệu phi tuyến và dự báo các sự kiện thủy văn cực đoan, hỗ trợ công tác cảnh báo sớm. Tuy nhiên, độ chính xác dự báo phụ thuộc vào chất lượng và đầy đủ của dữ liệu đầu vào, đòi hỏi cải tiến trong thu thập và xử lý dữ liệu.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh chuỗi thời gian mực nước GNSS-R và trạm Kim Long, biểu đồ phân tách thành phần SSA, biểu đồ sóng con chéo XWT và biểu đồ dự báo ANN để minh họa hiệu quả mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai mở rộng mạng lưới trạm GNSS-R: Đề xuất lắp đặt thêm các trạm GNSS-R tại các khu vực ven biển nhạy cảm về thủy văn nhằm tăng độ phủ và độ chính xác trong giám sát mực nước, đặc biệt tại các vùng dễ bị ảnh hưởng bởi bão và lũ lụt. Thời gian thực hiện trong vòng 2 năm, do các cơ quan quản lý địa phương và trung ương phối hợp thực hiện.

2. Phát triển và hoàn thiện thuật toán xử lý dữ liệu: Tập trung nghiên cứu cải tiến các thuật toán lọc nhiễu và phân tích tín hiệu GNSS-R để giảm thiểu ảnh hưởng của sóng và nhiễu đa đường, nâng cao độ chính xác ước tính mực nước. Thời gian triển khai 1-2 năm, do các viện nghiên cứu và trường đại học chủ trì.

3. Mở rộng ứng dụng mô hình mạng nơ ron nhân tạo: Phát triển mô hình dự báo đa biến kết hợp dữ liệu GNSS-R và các dữ liệu khí tượng thủy văn truyền thống nhằm nâng cao độ chính xác và khả năng dự báo dài hạn. Khuyến nghị đào tạo nhân lực chuyên môn về AI và thủy văn để vận hành mô hình hiệu quả. Thời gian thực hiện 1-3 năm.

4. Tăng cường hợp tác liên ngành và chia sẻ dữ liệu: Xây dựng cơ chế phối hợp giữa các cơ quan khí tượng thủy văn, địa lý, công nghệ thông tin và quản lý thiên tai để chia sẻ dữ liệu và công nghệ, nâng cao năng lực cảnh báo sớm và ứng phó thiên tai. Đồng thời tổ chức các khóa đào tạo, hội thảo nâng cao nhận thức cộng đồng về công nghệ mới. Thời gian thực hiện liên tục, ưu tiên trong 1 năm đầu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và học giả trong lĩnh vực bản đồ, viễn thám và hệ thống thông tin địa lý: Luận văn cung cấp phương pháp ứng dụng công nghệ GNSS-R và mạng nơ ron nhân tạo trong giám sát và dự báo thủy văn, mở rộng kiến thức và công cụ nghiên cứu.

2. Cơ quan quản lý thiên tai và phòng chống lũ lụt: Kết quả nghiên cứu giúp nâng cao hiệu quả dự báo nước dâng do bão, hỗ trợ xây dựng các kế hoạch ứng phó kịp thời, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản.

3. Chính quyền địa phương và các tổ chức phát triển bền vững vùng ven biển: Thông tin về biến động mực nước và dự báo thủy văn hỗ trợ quản lý tài nguyên nước, quy hoạch phát triển đô thị và bảo vệ môi trường.

4. Các nhà phát triển công nghệ và doanh nghiệp trong lĩnh vực viễn thám và trí tuệ nhân tạo: Luận văn trình bày ứng dụng thực tiễn của các công nghệ mới, tạo cơ sở phát triển sản phẩm và dịch vụ giám sát môi trường với chi phí hợp lý.

Câu hỏi thường gặp

1. GNSS-R là gì và tại sao được sử dụng để đo mực nước?
   GNSS-R là công nghệ sử dụng tín hiệu phản xạ từ vệ tinh định vị toàn cầu để ước tính mực nước. Nó có ưu điểm chi phí thấp, độ phủ rộng và khả năng đo liên tục, phù hợp với giám sát biến động mực nước biển và nước dâng do bão.

2. Mạng nơ ron nhân tạo giúp gì trong dự báo nước dâng?
   Mạng nơ ron nhân tạo có khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến và phức tạp, giúp dự báo chính xác các biến động mực nước dựa trên nhiều yếu tố đầu vào như dữ liệu GNSS-R và khí tượng thủy văn, hỗ trợ cảnh báo sớm thiên tai.

3. Độ chính xác của dữ liệu GNSS-R so với trạm thủy văn truyền thống như thế nào?
   Dữ liệu GNSS-R có độ chính xác tương đương với trạm thủy văn truyền thống trong nhiều trường hợp, đặc biệt khi được xử lý bằng các thuật toán phân tích tín hiệu hiện đại. Tuy nhiên, sự khác biệt về vị trí đo và đặc điểm địa hình có thể gây chênh lệch biên độ.

4. Phân tích chuỗi thời gian SSA và sóng con có vai trò gì?
   Phân tích SSA giúp tách các thành phần xu hướng và chu kỳ trong dữ liệu mực nước, trong khi phân tích sóng con cho phép đánh giá mối tương quan thời gian-tần số giữa mực nước và các yếu tố khí tượng, giúp nhận diện các sự kiện thủy văn cực đoan.

5. Làm thế nào để ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn?
   Kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trong việc thiết lập mạng lưới giám sát mực nước bằng GNSS-R, phát triển mô hình dự báo thủy văn dựa trên AI, hỗ trợ các cơ quan phòng chống thiên tai trong việc cảnh báo sớm và xây dựng chính sách quản lý tài nguyên nước hiệu quả.

Kết luận

• Công nghệ GNSS-R kết hợp với mạng nơ ron nhân tạo đã chứng minh được khả năng giám sát và dự báo nước dâng do bão với chi phí thấp và độ chính xác cao tại đầm phá Tam Giang, Thừa Thiên Huế.
• Phân tích chuỗi thời gian SSA và sóng con giúp làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến mực nước và nhận diện các sự kiện thủy văn cực đoan như bão Noru và lũ lớn.
• Mô hình ANN đạt hiệu suất cao trong dự báo đỉnh lũ năm 2022, mở ra hướng phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo thủy văn.
• Nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả công tác phòng chống thiên tai và quản lý tài nguyên nước tại các vùng ven biển dễ bị tổn thương.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng mạng lưới trạm GNSS-R, cải tiến thuật toán xử lý dữ liệu và phát triển mô hình dự báo đa biến, đồng thời tăng cường hợp tác liên ngành và đào tạo nhân lực chuyên môn.

Hành động ngay hôm nay để ứng dụng công nghệ tiên tiến trong giám sát và dự báo thủy văn, góp phần bảo vệ cộng đồng và phát triển bền vững vùng ven biển Việt Nam.