Vì sao Trung Quốc dự báo sai trận mưa lũ "nghìn năm có một"?

Báo SMCP ngày 22/7 dẫn lời bà Su Aifang, Phó giám đốc Cơ quan khí tượng của tỉnh Hà Nam, Trung Quốc cho biết chính quyền tỉnh đã được cảnh báo về các nguy cơ gây ra do thời tiết khắc nghiệt từ ngày 15/7.

Nhưng các nhà dự báo cho biết, trận mưa lớn nhất sẽ ập đến Tiêu Tác, một thị trấn tọa lạc dưới chân núi Thái Hành Sơn, một ngày trước khi trận mưa kinh hoàng nhấn chìm thành phố Trịnh Châu trên thực tế.

Theo đó, từ ngày 17/7, chính quyền địa phương cảnh báo Tiêu Tác có thể hứng chịu lượng mưa lên đến 500 mm vào ngày 19/7, có nguy cơ gây ra lũ lụt "trăm năm có một" và phải sơ tán một số cư dân khỏi các khu vực trũng thấp.

Các khu vực còn lại, trong đó có thủ phủ của tỉnh Hà Nam là thành phố Trịnh Châu, cách thành phố Tiêu Tác khoảng 100 km về phía nam, được dự báo sẽ chứng kiến lượng mưa ít hơn. Nhưng thực tế xảy ra thì ngược lại.

Lượng mưa tồi tệ nhất cuối cùng đã trút xuống Trịnh Châu. Hôm 20/7, chậm một ngày so với dự đoán, thành phố 12 triệu dân này vẫn chứng kiến lượng mưa hơn 200 mm chỉ trong một giờ vào, lượng mưa cao nhất từng được ghi nhận ở Trung Quốc.

Từ sáng 20/7, chính quyền thành phố phải ban bố cảnh báo đỏ, mức cảnh báo cao nhất nhưng hầu hết người dân đã trên đường đi làm vào lúc đó. Vào buổi chiều, Trịnh Châu chứng kiến lượng mưa nhiều hơn mức bình thường trong nửa năm, gây ngập lụt đường phố và khiến hàng trăm hành khách bị mắc kẹt trong các chuyến tàu điện ngầm. Ít nhất 25 người thiệt mạng trong trận mưa lũ, trong khi nguồn cung cấp điện và nước sinh hoạt từ quận này sang quận khác cũng bị cắt.

Do thiếu trạm quan trắc?

Ông Chen Tao, Trưởng nhóm chuyên gia dự báo thời tiết tại Trung tâm Khí tượng Quốc gia Trung Quốc, hôm 21/7 cho biết, dù chính phủ Trung Quốc đã nỗ lực cải thiện khả năng dự báo các hiện tượng thời tiết cực đoan nhưng đây vẫn là một thách thức lớn trên thế giới.

Ông Chen cho hay các mô hình dự báo hiện tại hoạt động tốt trong điều kiện bình thường nhưng trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt thì vẫn chưa thể chính xác. "Có nhiều điều không chắc chắn trong các tình trạng thời tiết khắc nghiệt có thể làm ảnh hưởng đến độ chính xác của một dự báo", ông nói.

Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng lượng mưa là một trong những điều khó dự báo nhất và hầu hết các nhà khí tượng học đều cho biết vẫn chưa thể dự đoán chính xác thời điểm sẽ có mưa trong ngày hôm sau.

Trung tâm Khí tượng Quốc gia ở Bắc Kinh là một trong 9 trung tâm được Tổ chức Khí tượng Thế giới, một cơ quan của Liên hiệp quốc, công nhận. Nhưng bất chấp các vệ tinh và siêu máy tính được trung tâm này sử dụng, các dự đoán về mưa của họ nhiều lần không chính xác.

Theo một nghiên cứu năm 2020, các cơ quan thời tiết của Trung Quốc đã đưa ra dự báo về mưa trong vòng 24 giờ chỉ đúng khoảng 15% thời gian trong năm 2008, và 20% vào năm 2019. Ngay cả ở Mỹ, Nhật Bản và Châu Âu, nơi có lịch sử lâu đời hơn nhiều về khí tượng và - độ chính xác chỉ vào khoảng 30%.

Một nhà khí tượng học cấp cao cho biết, dù khó có thể dự báo về lượng mưa kỷ lục ở Trịnh Châu trong tuần này, nhưng thảm họa này làm nổi bật vấn đề là một số khu vực vẫn bị "bỏ rơi", bao gồm cả việc thiếu các trạm quan trắc.

Một nhà khoa học giấu tên tại trường Đại học Khoa học Thông tin và Công nghệ Nam Kinh, các dự báo về lượng mưa hàng giờ vẫn còn phụ thuộc nhiều vào radar mặt đất. Tuy nhiên, radar này chỉ có thể thu được một lượng thông tin hạn chế từ các đám mây và vì vậy cần phải sử dụng nhiều hình ảnh vệ tinh và các nguồn thông tin khác để đưa ra dự đoán chính xác hơn.

Mặc dù số lượng radar và các phương tiện giám sát khác đang dần tăng lên, nhà khoa học trên cho biết, các khu vực như Bắc Kinh và Thượng Hải được trang bị tốt hơn các thành phố khác như Trịnh Châu. "Chúng ta không chỉ cần tăng số lượng trạm radar ở các thành phố mà còn ở các vùng nông thôn. Có quá nhiều điểm mù trên khắp đất nước", nhà khí tượng này nói.

Trong những năm gần đây, các nhà dự báo Trung Quốc đã bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện độ chính xác, nhưng các nhà khí tượng cảnh báo, hiệu quả của nó vẫn "phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu do con người đưa vào".