NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀO DỰ BÁO LŨ SÔNG HỒNG TRONG BỐI CẢNH BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Khoa học môi trường
Luận án "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ Sông Hồng trong bối cảnh biến đổi khí hậu" của Hoàng Quý Nhân, thuộc ngành Khoa học môi trường, được thực hiện tại Trường Đại học Nông Lâm – Đại học Thái Nguyên. Đề tài này giải quyết thách thức dự báo lũ chính xác trên lưu vực sông Hồng, đặc biệt tại trạm thủy văn Sơn Tây, Hà Nội, trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang làm gia tăng tần suất và cường độ các trận lũ bất thường, gây thiệt hại nghiêm trọng về kinh tế, xã hội và con người.
Mục tiêu tổng quát của luận án là góp phần nghiên cứu phương pháp xử lý cơ sở dữ liệu mực nước và ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) vào dự báo lũ. Các mục tiêu cụ thể bao gồm phân tích đặc trưng dữ liệu mực nước sông Hồng giai đoạn 2011-2020, xây dựng bộ dữ liệu chuẩn hóa, phát triển và ứng dụng các mô hình AI (RNN-AI và LSTM-AI) để dự báo lũ, đồng thời đánh giá độ tin cậy và đề xuất mô hình ra quyết định quản lý tài nguyên nước trong bối cảnh biến đổi khí hậu.
Luận án đã đóng góp khoa học bằng việc chuẩn hóa dữ liệu mực nước thực tế từ trạm Sơn Tây, cung cấp cơ sở dữ liệu mới cho các mô hình AI, và thử nghiệm thành công hai mô hình RNN-AI và LSTM-AI. Về mặt thực tiễn, kết quả nghiên cứu giúp nâng cao khả năng dự báo lũ, hỗ trợ vận hành hồ chứa và quản lý tài nguyên nước hiệu quả hơn khi nguồn tài nguyên này đang ngày càng suy kiệt.
Các phương pháp nghiên cứu chính bao gồm kế thừa và thống kê tài liệu thứ cấp, tham vấn chuyên gia, so sánh và đánh giá lựa chọn, xử lý và giải đoán ảnh bằng hệ thống thông tin địa lý (GIS) và đặc biệt là phương pháp mô hình hóa thực nghiệm AI. Dữ liệu mực nước từ trạm thủy văn Sơn Tây giai đoạn 2011-2020 đã được xử lý ngoại lai, thiếu và chuẩn hóa thành chuỗi thời gian.
Kết quả cho thấy các mô hình AI, cụ thể là RNN-AI và LSTM-AI, có khả năng dự báo lũ với độ chính xác cao trong cả giai đoạn ngắn hạn (3 giờ) và trung hạn (5 ngày). Mô hình LSTM-AI được đánh giá có độ tin cậy cao hơn. Luận án cũng chỉ ra ưu điểm của AI trong việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn, đưa ra dự đoán nhanh chóng và chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, AI vẫn còn hạn chế trong khả năng suy nghĩ sáng tạo và giải thích trong các kịch bản phức tạp. Một mô hình cây quyết định dựa trên AI cũng được xây dựng để hỗ trợ cảnh báo lũ, cho thấy kết quả khả quan.
Kết luận, luận án khẳng định tiềm năng lớn của AI trong dự báo lũ sông Hồng, cung cấp một phương pháp mới, hiệu quả để đối phó với biến đổi khí hậu và quản lý tài nguyên nước, có thể mở rộng ứng dụng cho các lưu vực sông khác có điều kiện số liệu tương tự.