Sáng ngày 28/10, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu (KTTVBĐKH) đã tổ chức hội thảo khoa học nhiệm vụ KHCN cấp Bộ, mã số TNMT.ĐL.2023.06 do ThS. Lương Tuấn Trung làm chủ nhiệm. Hội thảo diễn ra dưới sự chủ trì của TS. Nguyễn Quốc Khánh (Phó Viện trưởng) với sự tham dự của các chuyên gia thuộc Bộ Tài nguyên và Môi trường.
TS. Nguyễn Quốc Khánh chủ trì hội thảo
Mở đầu hội thảo, ThS. Văn Thị Hằng đã giới thiệu khái quát về các nội dung của đề tài, tổng quan các nghiên cứu liên quan tới mô hình toán mưa rào dòng chảy, mô hình thủy văn mã nguồn mở và mô hình trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong dự báo KTTV, tổng quan về các hệ thống dự báo thủy văn thời gian thực và hệ thống lưu trữ, xử lý và kết nối, chia sẻ thông tin KTTV.
ThS. Văn Thị Hằng giới thiệu khái quát về nhiệm vụ
Phát biểu tại hội thảo, ThS. Lương Tuấn Trung cho biết, đề tài: “Nghiên cứu phát triển mô hình thủy văn mã nguồn mở SAC-SMA kết hợp mô hình trí tuệ nhân tạo trong dự báo lũ thời gian thực, áp dụng thí điểm cho lưu vực sông Nậm Mu” là nhiệm vụ “lớn” đầu tiên của mình. Với nhiệm vụ này, ThS. Lương Tuấn Trung mong muốn sẽ hoàn thành một cách tốt nhất để kết quả nghiên cứu có thể áp dụng được vào thực tế, phục vụ công tác dự báo lũ.
Trong bài trình bày của mình, ThS. Lương Tuấn Trung đã giới thiệu về mô hình mã nguồn mở SAC-SMA (Sacramento Soil Moisture Accounting). Đây là mô hình được phát triển từ thập kỷ 70 bởi Viện Khí hậu Quốc gia Hoa Kỳ, là một trong những thành phần cốt lõi của hệ thống hệ thống Hệ thống Dự báo Dòng sông Dịch vụ Thời tiết Quốc gia Hoa Kỳ (NWSRFS). Mô hình SAC-SMA là một mô hình khái niệm tất định, phi tuyến xem một khu vực thoát nước cụ thể như một đơn vị duy nhất và sử dụng lượng mưa lưu vực trung bình, bốc hơi, nhiệt độ, địa hình lưu vực và đặc điểm đất làm đầu vào. Đầu ra bao gồm dòng chảy trực tiếp, dòng chảy bề mặt, dòng chảy cơ bản, dòng chảy xen kẽ và thoát hơi nước. Mô hình này được đánh giá là rất lý tưởng cho việc mô phỏng các lưu vực có diện tích trên 1.000 km2.
ThS. Lương Tuấn Trung giới thiệu về mô hình mã nguồn mở SAC-SMA
Ngoài việc giới thiệu về cấu trúc mô hình mã nguồn mở SAC-SMA cũng như các định hướng phát triển mô hình, định hướng phát triển hệ thống thông tin cảnh báo lũ, ThS. Lương Tuấn Trung cũng đã khái quát một số kết quả mà nhóm nghiên cứu đạt được đến thời điểm hiện tại. Theo đó, đề tài đã phân tích tổng quan tình hình nghiên cứu về các mô hình thủy văn mã nguồn mở và trí tuệ nhân tạo, hệ thống thông tin trong lĩnh vực Khí tượng thủy văn. Phân tích cơ sở lý thuyết, cấu trúc mã nguồn của mô hình SAC-SMA. Chuyển đổi, chuẩn hóa mã nguồn từ ngôn ngữ Fortran sang ngôn ngữ Python nâng cao khả năng tích hợp với các hệ thống đa nền tảng, tận dụng được các thu viện tính toán hiện đại.
Các chuyên gia cho ý kiến tại hội thảo
Sau phần trình bày của ThS. Lương Tuấn Trung, các chuyên gia tham dự hội thảo đã đưa ra nhiều ý kiến đóng góp cho nhóm nghiên cứu. Theo các chuyên gia, nhóm nghiên cứu cần bổ sung phần nhận xét về các mô hình và giới hạn lại nội dung nghiên cứu để đảm bảo thực hiện tốt được tất cả các nội dung và đảm bảo mô hình có thể ứng dụng trong thực tế.
Toàn cảnh hội thảo
Phát biểu tổng kết hội thảo, TS. Nguyễn Quốc Khánh đánh giá cao những kết quả mà nhóm thực hiện đề tài đã làm được tính đến thời điểm hiện tại. Theo TS. Nguyễn Quốc Khánh, dù đề tài mới được phê duyệt từ đầu năm nhưng nhóm thực hiện đã đạt được bước tiến lớn trong nghiên cứu. Phó Viện trưởng Viện KTTVBĐKH khích lệ và chúc cho nhóm nghiên cứu sẽ hoàn tất được các nội dung nghiên cứu theo đúng tiến độ đề ra.