Mô hình AI có khả năng dự đoán mưa bão lớn trước 4 giờ

Các nhà khoa học Trung Quốc đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đột phá, có khả năng khai thác dữ liệu vệ tinh để dự báo các trận mưa lớn sớm tới bốn giờ trước khi xảy ra, vượt xa khả năng của các phương pháp dự báo hiện nay.

29/01/2026 13:00

Năm 2025, Hong Kong (Trung Quốc) đã ban hành 5 cảnh báo mưa bão đen – mức cảnh báo thời tiết cao nhất. Ảnh: May Tse

Theo Tiến sĩ Dai Kuai từ Đại học Khoa học và Công nghệ Hong Kong (Trung Quốc), mô hình này sẽ đánh dấu bước tiến lớn trong giám sát khí quyển và hệ thống cảnh báo sớm thời tiết cực đoan, giúp nâng cao độ nhanh nhạy và chính xác của dự báo, đồng thời tăng cường khả năng chuẩn bị và ứng phó với thiên tai trong khu vực.

Các nhà nghiên cứu đến từ nhiều trường đại học và tổ chức nghiên cứu tại Trung Quốc, trong đó có các cơ quan khí tượng quốc gia, đã công bố nghiên cứu vào tháng trước về 'mô hình khuếch tán sâu dựa trên dữ liệu vệ tinh'.

Đây được xem là mô hình trí tuệ nhân tạo đầu tiên trên thế giới sử dụng dữ liệu vệ tinh để thực hiện 'dự báo tức thời' giông bão, cho phép dự đoán mưa lớn sớm tới bốn giờ.

Hiện nay, khả năng dự báo chính xác các cơn giông hoặc mưa bão quy mô nhỏ, diễn biến nhanh thường chỉ giới hạn trong khoảng từ 20 phút đến hai giờ trước khi xảy ra.

Mô hình mới được huấn luyện bằng dữ liệu từ một vệ tinh của Trung Quốc nhằm theo dõi sự hình thành và phát triển của các cấu trúc mây đối lưu.

Nhờ phát hiện sớm những tín hiệu ban đầu của quá trình đối lưu, mô hình có thể dự báo lượng mưa hiệu quả hơn và hỗ trợ phát đi các cảnh báo thời tiết nguy hiểm kịp thời.

Đối lưu khí quyển là quá trình chuyển động của các khối không khí. Khi không khí nóng bốc lên mạnh, hơi nước ngưng tụ và hình thành các hạt mây ở dạng lỏng hoặc rắn.

Trong điều kiện đối lưu mạnh, các hạt mây này tiếp tục phát triển thành những đám mây dông quy mô lớn và sau đó rơi xuống, trở thành dấu hiệu báo trước các đợt mưa lớn. Những hiện tượng thời tiết mang tính đối lưu thường bao gồm sét, mưa dông, lốc xoáy và dông bão.

Theo ông Dai, các phương pháp dự báo thời tiết truyền thống hiện nay chủ yếu dựa vào radar đặt trên mặt đất, quét tín hiệu theo hướng 'từ dưới lên'. Vì vậy, chúng thường chỉ nhận diện được những biến đổi khí quyển sau khi các đám mây đối lưu đã hình thành.

Để vượt qua những thách thức này, Dai và nhóm của ông đã phát triển một mô hình AI mới và huấn luyện bằng dữ liệu nhiệt độ bức xạ hồng ngoại thu thập được bởi vệ tinh FengYun-4A của Trung Quốc từ năm 2018 đến năm 2021 để nắm bắt chính xác cấu trúc mây đối lưu.

Bằng cách tận dụng dữ liệu vệ tinh giám sát sự tiến hóa của mây từ không gian, mô hình AI mới có thể hình dung và xác định dấu hiệu phát triển của khối khí nóng bốc lên sớm hơn nhiều.

Các dự báo được cập nhật khoảng 15 phút một lần và bao phủ các khu vực rộng lớn bao gồm Trung Quốc, Hàn Quốc và Đông Nam Á. Mô hình này cũng có thể hữu ích trong việc dự báo mưa lớn ở các khu vực thiếu radar hoặc trạm thời tiết tự động.

Cũng theo Giáo sư Su Hui từ Đại học Khoa học và Công nghệ Hong Kong (Trung Quốc), dữ liệu vệ tinh có thể chưa đủ khả năng ghi nhận những cơn mưa bão mang tính cục bộ, chỉ ảnh hưởng đến các khu vực nhỏ tại Hong Kong (Trung Quốc), do các quá trình đối lưu này có quy mô quá nhỏ để thể hiện rõ trên ảnh vệ tinh.

Tuy vậy, theo ông Su, mô hình vẫn phát huy hiệu quả trong việc dự báo sớm các chuyển động không khí mạnh theo hướng đi lên – những dấu hiệu thường xuất hiện trước các hiện tượng thời tiết cực đoan, như siêu bão Ragasa xảy ra vào năm ngoái.

Trong năm vừa qua, Hong Kong (Trung Quốc) đã phải ban hành 5 cảnh báo mưa bão đen và hứng chịu 14 cơn bão nhiệt đới, mức cao nhất kể từ năm 1946.

Bão Ragasa đổ bộ vào Hong Kong (Trung Quốc) vào tháng 9.2025, đã khiến khoảng 100 người bị thương và buộc chính quyền phải phát đi tín hiệu cảnh báo bão ở mức cao nhất lần thứ hai trong năm 2025.

Theo DUY HOÀNG/baovanhoa.vn