Thông tin kết quả nhiệm vụ KH&CN

Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để diễn toán dòng chảy phục vụ phân bổ nguồn nước trên lưu vực sông, thử nghiệm ở lưu vực sông Hồng (04/12/2024)

Biến đổi khí hậu và tăng trưởng kinh tế xã hội đã và đang thách thức nghiêm trọng sự phát triển của các lưu vực sông trên toàn thế giới, đòi hỏi các giải pháp quy hoạch chuyên sâu để đảm bảo phát triển bền vững trên toàn hệ thống. Điều này đặc biệt trầm trọng ở các quốc gia Đông Nam Á trong đó có Việt Nam, nơi có khí hậu gió mùa và chịu ảnh hưởng nặng nề nhất của biến đổi khí hậu. Ở đây, các hệ thống hồ chứa nước lớn đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo các yêu cầu về nước, năng lượng và lương thực cho các nền kinh tế và cộng đồng hạ du đang phát triển mạnh mẽ. Hệ thống này yêu cầu các hoạt động quy hoạch chuyên sâu và thích ứng, có khả năng đối phó với sự biến đổi khí hậu cũng như đáp ứng các yêu cầu sử dụng nước mâu thuẫn giữa các ngành dùng nước trên hệ thống, bao gồm một số ngành chính như cấp nước hạ du (cho sinh hoạt, công nghiệp, du lịch, dịch vụ,…) mà vẫn đảm bảo về về phòng lũ, phát điện, môi trường, giao thông thủy,… Do vậy, quy hoạch chuyên sâu và thích ứng chính là thiết kế các quy trình vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu với tầm nhìn dài hạn trong quá trình phát triển kinh tế - xã hội và dưới bối cảnh biến đổi khí hậu. Để làm được điều đó, hệ thống cần được mô hình hóa và thử nghiệm với các phương án vận hành khác nhau và sau đó, các phương án này được đánh giá, lựa chọn thông qua một bộ chỉ số đánh giá đa mục tiêu, thể hiện được mối quan tâm của tất cả các ngành dùng nước cũng như bị tác động trên hệ thống. Đây chính là cách tiếp cận tiên tiến trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước đang được áp dụng ở tất cả các quốc gia phát triển và cần thiết được áp dụng ở Việt Nam để giảm thiểu tối đa sự mâu thuẫn trong sử dụng nước giữa các ngành dùng nước cũng như vì sự phát triển bền vững của các hệ sinh thái lưu vực sông.

Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để diễn toán dòng chảy phục vụ phân bổ nguồn nước trên lưu vực sông, thử nghiệm ở lưu vực sông Hồng do Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội chủ trì thực hiện đã đề xuất ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) thông qua việc áp dụng các mô hình học máy, học sâu để diễn toán dòng chảy phục vụ đánh giá và lựa chọn các phương án phân bổ nguồn nước trên lưu vực sông và áp dụng thử nghiệm ở lưu vực sông Hồng. Lợi thế của các mô hình này so với các mô hình truyền thống như mô hình thủy động lực học là có thời gian tính toán nhanh khi đã xác định được yếu tố cần tính toán với độ chính xác đảm bảo, rất phù hợp với các bài toán lựa chọn phương án vận hành hệ thống do bộ các phương án này có thể rất lớn, đặc biệt khi được thiết kế bởi các thuật toán tối ưu nhằm đảm bảo mô phỏng được sự tráo đổi lợi ích giữa các ngành sử dụng nước mâu thuẫn nhau trên cùng một một hệ thống. Nghiên cứu này cũng đã xây dựng một bộ chỉ số đánh giá thể hiện được yêu cầu sử dụng nước của các ngành dùng nước khác nhau trên hệ thống để có thể giúp đánh giá, lựa chọn các phương án vận hành hướng tới sự phát triển bền vững. Bộ công cụ này được thử nghiệm trên lưu vực sông Hồng, một lưu vực sông lớn xuyên biên giới, nơi xung đột giữa các mục đích sử dụng nước khác nhau, bao gồm sản xuất thủy điện, kiểm soát lũ lụt và cung cấp nước, cũng như các tác động tiêu cực đến tính bền vững lâu dài dự kiến sẽ tăng theo áp lực tổng hợp của nhu cầu nước và năng lượng ngày càng tăng và biến đổi khí hậu. Đặc biệt, các hiện tượng thời tiết cực đoan được dự đoán sẽ diễn ra thường xuyên và cực đoan hơn. Đề tài cũng kết hợp cùng nghiên cứu chung REBECCA, được thực hiện cùng các đối tác bao gồm Viện Công nghệ liên bang Thụy sĩ (ETH Zurich), Viện công nghệ Khí tượng Karsual (KIT) của Đức và Đại học Bách khoa Milan (POLIMI) của Ý để thiết kế khung phân tích ra quyết định quy hoạch chuyên sâu lưu vực sông trong đó tích hợp công cụ thiết kế tối ưu vận hành hệ thống liên hồ chứa lưu vực sông Hồng và mô hình thủy văn phân bố đánh giá mối quan hệ Nước - Năng Lượng - Lương Thực – Môi trường (WEFE) trên toàn hệ thống. Theo đó, mục tiêu chính của đề tài là thiết lập được mô hình trí tuệ nhân tạo để diễn toán dòng chảy, phân bổ nguồn nước trên lưu vực sông; xác lập được bộ chỉ số đánh giá hiệu quả và kiểm soát việc phân bổ nguồn nước; áp dụng thử nghiệm cho lưu vực sông Hồng.

Quy trình xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo diễn toán dòng chảy phục vụ đánh giá, phân bổ nguồn nước lưu vực sông.

Triển khai đề tài, nhóm nghiên cứu đã xây dựng được 04 mô hình dựa vào dữ liệu theo công nghệ AI thử nghiệm các thuật toán học máy và học sâu để diễn toán dòng chảy lưu vực sông phục vụ đánh giá và kiểm soát phân bổ nguồn nước. Mô hình dự báo mực nước Hà Nội cho kết quả rất tốt với thuật toán LSTM, dự bảo thử nghiệm có mức đảm bảo lên đến gần 100%. Các mô hình dự báo lượng trữ và lượng thiếu hụt nước cấp vùng đồng bằng có độ chính xác thấp hơn do dữ liệu mô phỏng được trích xuất từ mô hình thủy động lực học vùng đồng bằng được thiết lập để mô phỏng hệ thống thực. Tuy nhiên kết quả là chấp nhận được để sử dụng trong công tác quy hoạch và quản lý phương án vận hành hệ thống hồ chứa đa mục tiêu vùng đồng bằng.

Nghiên cứu cũng đã tiến hành thiết lập được bộ tiêu chí và chỉ số đánh giá hiệu quả của các phương án thiết kế vận hành hệ thống theo các mục tiêu phát điện, cấp nước, phòng lũ, giao thông thủy và bảo vệ môi trường sinh thái hạ du. Bộ chỉ số đã được thử nghiệm trong quá trình thực hiện nghiên cứu chung REBECCA để thiết kế các phương án vận hành hệ thống trong thời điểm hiện trang và tương lai, dưới tác động của biến đổi khí hậu và tăng trưởng nhanh kinh tế - xã hội. Đồng thời đã tính toán được các kịch bản nhu cầu sử dụng nước vùng đồng bằng sông Hồng theo các kịch bản biến đổi khí hậu được chi tiết hóa về đến vùng đồng bằng. Kết quả cho thấy nhu cầu nước tăng lên theo thời gian và cơ cấu sử dụng nước có thay đổi theo quá trình phát triển kinh tế - xã hội. Theo đó, lượng nước sử dụng cho thủy sản tăng (do chuyển đổi diện tích canh tác nông nghiệp sang nuôi trồng thủy sản) và nước cấp cho công nghiệp tăng, làm gia tăng nhu cầu sử dụng nước ở các ngày trong năm do nhu cầu này là thường xuyên. Nhu cầu nước tại thời điểm đỉnh yêu cầu tưới vào vụ Đông Xuân giảm nhưng việc cấp nước thường xuyên trong cả năm cho vùng đồngbằng nhằm đảm bảo các yêu cầu về công nghiệp và sinh hoạt sẽ vẫn là một thách thức đối với hệ thống hồ chứa đa mục tiêu nêu trên.

Đối với nghiên cứu chung REBECCA, nghiên cứu đã thiết lập được mô hình chiến lược DAF cho toàn lưu vực sông Hồng để phục vụ thiết kế các phương án vận hành hệ thống trong điều kiện hiện tại và tương lai. Quá trình mô phỏng cho thấy các thuật toán tối ưu cho phép khai thác toàn bộ khả năng vận hành hệ thống hồ và kết quả đưa ra được một mặt Pareto chứa các phương án thỏa hiệp tốt nhất cho vận hành đa mục tiêu mâu thuẫn nhau như trường hợp sông Hồng. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, lượng nước sẵn có tăng lên vào cuối mùa khô và mùa mưa cho phép thủy điện tăng cao sản lượng trong khi các ngành sử dụng nước khác có chi phí giảm đi. Tuy nhiên việc phân tích độ không chắc chắn của các kịch bản là cần thiết để có thể đưa ra được các quyết định tốt hơn trong bối cảnh tương lai.

Nghiên cứu REBECCA cũng đã xây dựng được mô hình WEFE đánh giá mối quan hệ giữa nước - năng lượng - lương thực - môi trường của các phương án vận hành hệ thống khác nhau. Mô hình này lấy mô hình TOPKAPI-ETH là trung tâm. Đây là phương pháp hiệu quả để mô phỏng quá trình vận chuyển trầm tích và đánh giá tác động của các hoạt động của con người. Theo phân tích, trên 50% tải lượng trầm tích hàng năm có thể được quy cho lượng lớn trầm tích trong vòng chưa đầy 30 ngày. Các hồ chứa trực tiếp làm giảm tải lượng trầm tích. Xả trầm tích nhân tạo có thể là một giải pháp. Bên cạnh đó, mô hình cũng giúp nhận thức được việc thay đổi sử dụng đất tại một ô có thể ảnh hưởng đến sự xói mòn của các ô lân cận. Vị trí thay vì tỷ lệ thay đổi sử dụng đất lại có tác động rõ ràng hơn đến tải lượng trầm tích mô phỏng.

Kết quả nghiên cứu của đề tài đã cho thấy khả năng vận hành hệ thống ảnh hưởng lớn đến hiệu quả vận hành. Tuy nhiên nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở việc thiết kế các phương án vận hành. Cần có sự tham gia của các bên liên quan nhiều hơn ở bước kế tiếp để có thể lựa chọn và quyết định phương án vận hành áp dụng cho lưu vực sông Hồng trong điều kiện hiện tại và tương lai. 

Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu nhiệm vụ tại Trung tâm Thông tin, Thống kê khoa học và công nghệ Hải Phòng hoặc Cục Thông tin khoa học và công nghệ quốc gia./.