BÁO TIỀN PHONG CÓ MẶT HẰNG NGÀY TRÊN CÁC CHUYẾN BAY CỦA VIETNAM AIRLINES Báo Tiền Phong có cuộc trao đổi với PGS.TS Nguyễn Thị Nhật Thanh, trưởng nhóm nghiên cứu, về dự án này. Bà có thể chia sẻ về lý do và mục tiêu của nhóm nghiên cứu khi thực hiện dự án? PGS.TS Nguyễn Thị Nhật Thanh: Như chúng ta đã biết, sự phát triển mạnh mẽ về kinh tế với quá trình công nghiệp hóa, đô thị hóa cùng ảnh hưởng của vị trí địa lý, điều kiện khí tượng đã khiến Việt Nam đang phải đối mặt với vấn đề ô nhiễm không khí nghiêm trọng, kéo dài, nhất là tại các đô thị ở miền Bắc vào mùa đông. Tuy nhiên, người dân và cơ quan quản lý Việt Nam chưa có một hệ thống cung cấp thông tin dự báo chất lượng không khí đầy đủ, chi tiết, dài và tin cậy để có thể phòng ngừa và giảm thiểu tác động của ô nhiễm không khí. Khi phát triển dự án này, chúng tôi kỳ vọng sẽ xây dựng mô hình dự báo chất lượng không khí cho 7-10 ngày tiếp theo cho toàn lãnh thổ Việt Nam, sử dụng công nghệ AI. Đồng thời, phát triển hệ thống chạy nghiệp vụ hằng ngày cung cấp các thông tin dự báo CLKK và cảnh báo sớm tới người dân. Với mong muốn như trên, từ đầu năm 2024, chúng tôi bắt tay vào triển khai, đến nay, hệ thống bao gồm các mô hình dự báo chất lượng không khí trung bình ngày (dựa trên nồng độ PM2.5) trên lưới 1km, cho 7-10 ngày tiếp theo, dùng mô hình AI trên dữ liệu đa nguồn bao gồm khí tượng, địa hình, sử dụng đất, phát thải, và quan trắc tại trạm đo. Chúng tôi cũng đã có ứng dụng trên di động dành cho cộng đồng, và ứng dụng trên web có thêm các chức năng chuyên sâu dành cho nhà quản lý và chuyên gia. Để có thể triển khai được hệ thống dự báo chất lượng không khí trong khoảng thời gian ngắn như vậy, chúng tôi đã kế thừa kiến thức và kinh nghiệm về việc phát triển các mô hình ước tính bản đồ phân bố nồng độ PM2.5 cho Việt Nam được thực hiện từ năm 2012 đến nay thông qua nhiều đề tài, dự án nghiên cứu trước đó. Thưa bà, sản phẩm đã được thí điểm trong thực tế như nào? Bà có thể cho biết, khả năng dự báo, cảnh báo chính xác của mô hình hiện nay đạt tỷ lệ ra sao? Hệ thống dự báo chất lượng không khí và cảnh báo sớm cho Hà Nội (HanoiAir) đã được thử nghiệm cho Sở NN&MT từ tháng 7/2024. Số liệu dự báo được đánh giá với số liệu tại các trạm đo chuẩn trong năm 2024. Mô hình dự báo hiện tại có các ưu điểm như kết quả dự báo dạng diện, chi tiết, và đủ dài. Mô hình cho kết quả dự báo trung bình ngày PM2.5 ở dạng diện (cả ở những vị trí không có trạm đo) với độ chi tiết cao (1 điểm ảnh tương ứng với 1 khu vực 1 km2) trong thời gian đủ dài (7-10 ngày tiếp theo), phù hợp người dân và nhà quản lý để có hoạt động phòng ngừa và giảm thiểu tác động. Mô hình cũng dự báo diễn biến ô nhiễm không khí tốt khi có sự tương quan cao với số liệu trạm đo chuẩn trong năm 2024, từ 0.79-0.83, tùy theo hạn dự báo. Tại Hà Nội, trong giai đoạn ô nhiễm không khí tăng cao và kéo dài (tháng 9-10/2024), mô hình này có tương quan lên tới 0.81 - 0.86. Tương quan cao phản ánh khả năng bắt được diễn biến và xu hướng ô nhiễm không khí tăng/giảm, đặc biệt trong thời gian mùa đông khi mức độ ô nhiễm không khí tăng cao và điều kiện thời tiết, khí hậu đóng vai trò quan trọng. Kết quả mô hình AI chúng tôi đang triển khai có chất lượng ngang bằng và cao hơn một số nghiên cứu tương tự tại Ấn Độ, Hong Kong, Trung Quốc. Trên thế giới mô hình dự báo chất lượng không khí dùng AI đã được chứng minh có chất lượng cạnh tranh với mô hình số trị truyền thống trong dự báo ngắn hạn. Đặc biệt, mô hình dự báo dùng AI nên có thể chạy nghiệp vụ hằng ngày rất nhanh, chi phí thấp do yêu cầu ít tài nguyên tính toán. Dù vậy, mô hình vẫn có một số hạn chế về chất lượng dự báo do các dữ liệu Việt Nam chưa sẵn có để khai thác sử dụng trong mô hình, như số liệu phát thải, số liệu trạm đo thời gian thực. Bên cạnh đó, sai số dự báo của các thông số thời tiết như nhiệt độ, lượng mưa, cũng làm gia tăng sai số của dự báo chất lượng không khí. Các hạn chế này cũng đang được nhóm nghiên cứu và tìm giải pháp khắc phục. Để tiếp tục mở rộng phạm vi dự báo, cảnh báo sớm chất lượng không khí, dự án sẽ triển khai thêm các nội dung gì? Theo bà, cần thêm các điều kiện gì để công tác dự báo, cảnh báo chất lượng không khí được hiệu quả hơn nữa trong thời gian tới? Mặc dù hệ thống đã triển khai thử nghiệm từ tháng 7/2024 đến nay cho Sở NN&MT Hà Nội, nhưng chúng tôi vẫn liên tục nghiên cứu nhằm cải tiến chất lượng các mô hình dự báo. Trong thời gian tới, chúng tôi tiếp tục nghiên cứu cải tiến mô hình dự báo chất lượng không khí hiện có bằng cách tích hợp thêm các số liệu địa phương và thử nghiệm các phương pháp mô hình hóa dùng học máy hiện đại khác. Chúng tôi cũng dự kiến phát triển các mô hình dự báo theo giờ cho Việt nam. Dự báo chất lượng không khí chính xác là bài toán phức tạp và khó. Do vậy, chúng ta cần có nhiều đề tài, dự án nghiên cứu trong lĩnh vực này để tăng cường chất lượng dự báo. Bên cạnh đó, với sản phẩm đã có kết quả như thế này, chúng tôi mong muốn các cơ quan quản lý có cơ chế sử dụng, đặt hàng để mô hình được áp dụng rộng rãi, góp phần bảo vệ sức khỏe cộng đồng và hỗ trợ hoạch định chính sách môi trường hiệu quả hơn. Chúng tôi cũng mong muốn nhiều người dân bắt đầu quan tâm và sử dụng các ứng dụng dự báo chất lượng không khí, để có thể cập nhật thông tin kịp thời, và có phương án phòng ngừa cho bản thân và gia đình khi ô nhiễm không khí tăng cao và kéo dài. Cảm ơn bà. NGUYỄN HOÀI (thực hiện) Trong bối cảnh ô nhiễm không khí ngày càng nghiêm trọng ở Hà Nội và các đô thị khác ở miền Bắc, gần hai năm qua, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội phát triển thành công hệ thống dự báo, cảnh báo chất lượng không khí dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Dùng AI dự báo chất lượng không khí 16 n Thứ Năm n Ngày 13/11/2025 Dự án được Liên minh châu Âu (EU) tài trợ và được triển khai tại hai tỉnh Tuyên Quang và Cao Bằng từ nay đến tháng 2/2028. Dự án We4Ag hướng tới nâng cao năng lực và tạo điều kiện cho phụ nữ trong sản xuất và kinh doanh nông nghiệp phát triển theo hướng xanh, bền vững và ứng dụng công nghệ số. Tại Cao Bằng và Tuyên Quang, dự án sẽ tập trung vào ba nhóm hoạt động chính. Một là, nâng cao năng lực sản xuất nông nghiệp bền vững cho 10.000 phụ nữ thông qua đào tạo trực tiếp và trực tuyến về các phương pháp sản xuất nông nghiệp xanh, tuần hoàn, hữu cơ và giảm phát thải, trong đó 1.500 người nhận được chứng chỉ MEVI. Hai là, nâng cao kiến thức chế biến cho 4.000 phụ nữ thông qua các lớp trực tiếp và trực tuyến, góp phần giảm thiểu rác thải trong sản xuất, chế biến, đồng thời tăng giá trị nông sản. Ba là, mở rộng cơ hội tiếp cận thị trường cho 1.000 phụ nữ thông qua hỗ trợ xây dựng các gian hàng trực tuyến và kết nối phụ nữ với các kênh phân phối nông sản, cả trong và ngoài tỉnh. Ông Nguyễn Thành Thân, Phó Giám đốc Sở KH&CN tỉnh Cao Bằng, nhận định, Dự án không chỉ mang lại nguồn lực tài chính và kỹ thuật, mà còn mở ra hướng phát triển mới, tạo nền tảng tri thức và công nghệ để các chị em phụ nữ Cao Bằng có thể làm chủ mô hình sản xuất, kinh doanh xanh, góp phần giảm phát thải, bảo vệ môi trường, phát triển kinh tế hộ gia đình và xây dựng nền nông nghiệp bền vững, thân thiện với môi trường. KIỀU TRANG Hà Nội thường xuyên xảy ra tình trạng ô nhiễm không khí nghiêm trọng vào mùa đông Để theo dõi chất lượng không khí của Hà Nội, người dân có thể truy cập https://geoi. com.vn/hanoiair, hoặc vào fanpage VietnamAir - Dự báo Chất lượng không khí tại Việt Nam trên Facebook (https:// www.facebook.com/profile. php?id=61581520997617) Thúc đẩy mô hình kinh doanh xanh cho phụ nữ trong nông nghiệp Mới đây tại Cao Bằng, Sở KH&CN tỉnh Cao Bằng phối hợp Tổ chức CARE Quốc tế tại Việt Nam và Công ty Cổ phần MEVI SIB tổ chức sự kiện ra mắt dự án “Thúc đẩy các mô hình kinh doanh xanh cho phụ nữ vì nền nông nghiệp Việt Nam bền vững” (We4Ag). Việt Nam đề xuất 3 ưu tiên bảo vệ tầng ozone Tại Phiên cấp cao Cuộc họp lần thứ 37 các bên tham gia Nghị định thư Montreal về các chất làm suy giảm tầng ozone (tại văn phòng Liên Hợp Quốc ở Nairobi, Kenya), Đoàn Việt Nam đưa ra 3 nội dung ưu tiên để thúc đẩy hành động toàn cầu trong việc thực hiện Nghị định thư Montreal và Bản sửa đổi, bổ sung Kigali. Ba đề xuất gồm xây dựng các chính sách và tiêu chuẩn để tạo hành lang pháp lý huy động các khoản đầu tư dài hạn dành cho các hoạt động loại trừ, cải thiện hiệu suất năng lượng và quản lý vòng đời môi chất lạnh. Tăng cường khả năng tiếp cận tài chính, chuyển giao công nghệ và xây dựng năng lực cho các quốc gia đang phát triển (các quốc gia thuộc Điều 5 của Nghị định thư Kigali), đặc biệt là để triển khai các công nghệ sử dụng chất thay thế có chỉ số tiềm năng làm nóng lên toàn cầu (GWP) thấp; đào tạo kỹ thuật viên và xây dựng hệ thống kỹ thuật số theo dõi kiểm soát dòng chảy môi chất lạnh. Thúc đẩy quản lý vòng đời môi chất lạnh, hỗ trợ thu hồi, tái chế, tái sử dụng và tiêu hủy an toàn các chất được kiểm soát, bao gồm các môi chất lạnh tồn trữ. N.H PGS.TS Nguyễn Thị Nhật Thanh
RkJQdWJsaXNoZXIy MjM5MTU3OQ==