Thông tin kết quả nhiệm vụ KH&CN

Nghiên cứu xây dựng hệ thống quản lý nước thông minh dựa trên viễn thám và học máy hỗ trợ sản xuất nông nghiệp bền vững (14/05/2026)

Biến đổi khí hậu đang làm thay đổi sâu sắc điều kiện sản xuất nông nghiệp trên phạm vi toàn cầu. Tại nhiều quốc gia, các hiện tượng thời tiết cực đoan như hạn hán, ngập lụt, xâm nhập mặn và suy giảm nguồn nước ngày càng diễn biến phức tạp, ảnh hưởng trực tiếp đến an ninh lương thực, sinh kế của người dân và sự phát triển bền vững của ngành nông nghiệp. Việt Nam là một trong những quốc gia chịu tác động nặng nề của biến đổi khí hậu, đặc biệt tại các vùng đồng bằng ven biển – nơi tập trung diện tích sản xuất nông nghiệp lớn nhưng cũng thường xuyên phải đối mặt với tình trạng thiếu nước ngọt, ngập úng và xâm nhập mặn. Thực tế này đặt ra yêu cầu cấp thiết phải đổi mới phương thức quản lý tài nguyên nước theo hướng hiện đại, chủ động và dựa trên nền tảng công nghệ số.

Trong nhiều năm qua, công tác quản lý nước phục vụ sản xuất nông nghiệp ở nước ta chủ yếu dựa trên hệ thống quan trắc truyền thống, các mô hình dự báo thủ công và kinh nghiệm vận hành của cán bộ quản lý. Mặc dù đã phát huy hiệu quả trong một số giai đoạn nhất định, song trước những biến động ngày càng khó lường của khí hậu, phương thức quản lý này bộc lộ không ít hạn chế. Dữ liệu quan trắc còn phân tán, khả năng cập nhật chưa theo thời gian thực, phạm vi giám sát còn hẹp và chưa đáp ứng yêu cầu dự báo sớm để hỗ trợ ra quyết định. Trong khi đó, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ viễn thám, trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning), dữ liệu lớn (Big Data) và các hệ thống hỗ trợ ra quyết định (Decision Support System - DSS) đang mở ra cơ hội hình thành mô hình quản lý nước thông minh với độ chính xác cao, khả năng dự báo nhanh và phạm vi giám sát rộng hơn nhiều so với phương pháp truyền thống.

Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn đó, nhiệm vụ khoa học và công nghệ "Nghiên cứu xây dựng hệ thống quản lý nước thông minh dựa trên viễn thám và học máy hỗ trợ sản xuất nông nghiệp bền vững" (MARSWM-Asia) do Viện Quy hoạch Thủy lợi triển khai nhằm xây dựng một nền tảng quản lý nước hiện đại, tích hợp dữ liệu viễn thám, mô hình thủy lực, công nghệ học máy và hệ thống hỗ trợ ra quyết định phục vụ sản xuất nông nghiệp bền vững. Đây là hướng nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng không chỉ trong việc nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên nước mà còn góp phần thúc đẩy chuyển đổi số ngành nông nghiệp theo tinh thần phát triển kinh tế số và thích ứng với biến đổi khí hậu.

Sơ đồ tính toán mô hình hóa.

Điểm nổi bật của nhiệm vụ là cách tiếp cận liên ngành, kết hợp giữa công nghệ viễn thám, mô hình toán thủy văn – thủy lực, học máy và nền tảng công nghệ thông tin để xây dựng một hệ thống quản lý nước thông minh hoàn chỉnh. Thay vì chỉ tập trung vào một bài toán riêng lẻ như dự báo hạn hán hay ngập úng, nhóm nghiên cứu đã xây dựng một giải pháp tổng thể có khả năng giám sát đồng thời nhiều hiện tượng liên quan đến nguồn nước như hạn hán, ngập úng, xâm nhập mặn và sinh trưởng cây trồng. Đây được xem là bước tiến quan trọng trong nghiên cứu ứng dụng công nghệ số vào quản lý tài nguyên nước tại Việt Nam.

Một trong những nội dung nghiên cứu quan trọng là xây dựng hệ thống quan trắc và giám sát dựa trên dữ liệu viễn thám. Khác với phương pháp đo đạc truyền thống chỉ phản ánh tình trạng tại các điểm quan trắc cố định, dữ liệu viễn thám cho phép thu thập thông tin trên diện tích rộng với tần suất cập nhật cao, giúp theo dõi diễn biến tài nguyên nước và sản xuất nông nghiệp theo không gian và thời gian. Nhóm nghiên cứu đã khai thác nhiều nguồn dữ liệu vệ tinh, xây dựng mô hình cao độ số độ phân giải cao, đồng thời phát triển các chỉ số chuyên biệt phục vụ đánh giá hạn hán, ngập úng, xâm nhập mặn và tình trạng sinh trưởng của cây trồng.

Đối với bài toán hạn hán, nghiên cứu đã tích hợp nhiều chỉ số khí tượng, thủy văn và chỉ số thực vật để đánh giá mức độ thiếu nước trên từng khu vực sản xuất. Việc kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau giúp nâng cao độ chính xác trong phát hiện sớm nguy cơ hạn hán, tạo điều kiện để các cơ quan quản lý chủ động xây dựng phương án điều tiết nước và bố trí lịch thời vụ phù hợp. Đây là yếu tố đặc biệt quan trọng trong bối cảnh nhiều địa phương thường xuyên chịu ảnh hưởng của các đợt nắng nóng kéo dài.

Song song với đó, nhóm nghiên cứu đã xây dựng hệ thống quan trắc và giám sát ngập úng dựa trên dữ liệu viễn thám kết hợp mô hình thủy lực. Hệ thống có khả năng xác định nhanh khu vực ngập, độ sâu ngập và diễn biến ngập theo từng kịch bản mưa khác nhau. Việc ứng dụng công nghệ viễn thám giúp rút ngắn đáng kể thời gian thu thập dữ liệu, đồng thời giảm chi phí khảo sát thực địa. Kết quả mô phỏng cho phép các đơn vị quản lý thủy lợi chủ động điều tiết hệ thống công trình, hạn chế thiệt hại cho sản xuất nông nghiệp và cơ sở hạ tầng.

Một điểm nhấn nổi bật khác của nhiệm vụ là nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là công nghệ học máy (Machine Learning), trong mô phỏng ngập úng và xâm nhập mặn. Đây là xu hướng đang được nhiều quốc gia phát triển quan tâm bởi khả năng xử lý khối lượng dữ liệu rất lớn trong thời gian ngắn, đồng thời liên tục tự học để nâng cao độ chính xác của mô hình dự báo.

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã xây dựng mô hình học máy phục vụ tính toán ngập úng, đồng thời phát triển mô hình mạng nơ-ron hồi tiếp LSTM (Long Short-Term Memory) nhằm dự báo diễn biến xâm nhập mặn trên cơ sở chuỗi dữ liệu thủy văn và khí tượng. Sau quá trình huấn luyện và kiểm định, các mô hình đều cho kết quả dự báo có độ chính xác cao, thời gian xử lý nhanh hơn đáng kể so với các phương pháp mô phỏng truyền thống. Điều này mở ra khả năng ứng dụng rộng rãi trí tuệ nhân tạo trong quản lý nguồn nước tại Việt Nam, đặc biệt trong điều kiện lượng dữ liệu ngày càng lớn và yêu cầu dự báo theo thời gian thực.

Bên cạnh việc ứng dụng học máy, nghiên cứu còn xây dựng các mô hình thủy lực phục vụ mô phỏng ngập úng và xâm nhập mặn. Trên cơ sở các dữ liệu về địa hình, thủy văn, hệ thống công trình và lượng mưa, nhóm nghiên cứu đã xây dựng nhiều kịch bản tính toán khác nhau nhằm đánh giá khả năng tiêu thoát nước cũng như diễn biến xâm nhập mặn trong điều kiện biến đổi khí hậu. Các kết quả mô phỏng cho phép xác định những khu vực có nguy cơ cao, từ đó hỗ trợ các địa phương xây dựng phương án vận hành hệ thống thủy lợi và bố trí sản xuất phù hợp.

Đặc biệt, một trong những sản phẩm có giá trị ứng dụng cao của nhiệm vụ là việc xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) phục vụ quản lý nước thông minh. Hệ thống này tích hợp dữ liệu viễn thám, kết quả mô hình thủy lực, mô hình học máy và dữ liệu quan trắc thực tế vào cùng một nền tảng số. Thông qua giao diện trực quan, người quản lý có thể theo dõi diễn biến nguồn nước, nhận cảnh báo sớm về nguy cơ hạn hán, ngập úng hoặc xâm nhập mặn, đồng thời lựa chọn các phương án vận hành phù hợp. Đây được xem là bước chuyển quan trọng từ quản lý theo kinh nghiệm sang quản lý dựa trên dữ liệu và bằng chứng khoa học.

Không chỉ mang ý nghĩa về mặt công nghệ, nhiệm vụ còn góp phần thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực thủy lợi và nông nghiệp. Thông qua việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một nền tảng thống nhất, các cơ quan quản lý có thể giảm đáng kể thời gian tổng hợp thông tin, nâng cao hiệu quả điều hành và tăng cường khả năng phối hợp giữa các đơn vị. Đồng thời, hệ thống cũng tạo nền tảng cho việc hình thành cơ sở dữ liệu số về tài nguyên nước, phục vụ công tác quy hoạch, quản lý và phát triển nông nghiệp trong dài hạn.

Một điểm đáng chú ý khác là nhiệm vụ được triển khai theo hình thức hợp tác quốc tế, qua đó tiếp thu nhiều công nghệ tiên tiến về viễn thám, học máy và mô hình hóa thủy văn từ các đối tác nước ngoài. Quá trình hợp tác không chỉ giúp nâng cao chất lượng nghiên cứu mà còn góp phần đào tạo nguồn nhân lực, chuyển giao công nghệ và tăng cường năng lực nghiên cứu cho đội ngũ cán bộ khoa học trong nước. Đây là yếu tố quan trọng để Việt Nam từng bước làm chủ các công nghệ hiện đại trong lĩnh vực quản lý tài nguyên nước.

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc kết hợp giữa viễn thám, trí tuệ nhân tạo và mô hình thủy lực có thể tạo ra bước đột phá trong công tác quản lý nước phục vụ sản xuất nông nghiệp. Các giải pháp được phát triển không chỉ nâng cao độ chính xác của công tác quan trắc và dự báo mà còn giúp giảm chi phí vận hành, nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn nước và tăng khả năng thích ứng với biến đổi khí hậu. Đây cũng là nền tảng quan trọng để xây dựng các hệ thống quản lý tài nguyên nước thông minh trên quy mô lớn trong tương lai.

Trong bối cảnh chuyển đổi số quốc gia đang được đẩy mạnh, những kết quả của nhiệm vụ có ý nghĩa thực tiễn rất lớn đối với ngành nông nghiệp, thủy lợi và quản lý tài nguyên nước. Việc tiếp tục hoàn thiện nền tảng công nghệ, mở rộng phạm vi ứng dụng sang các lưu vực sông và hệ thống thủy lợi khác sẽ góp phần nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên nước, giảm thiểu rủi ro thiên tai, bảo đảm an ninh nguồn nước và hướng tới phát triển nền nông nghiệp xanh, thông minh và bền vững.

Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu tại Trung tâm Công nghệ thông tin và truyền thông Hải Phòng./.