Dự báo tác động là dự báo các tác động của thiên tai đến các đối tượng bị phơi lộ có tính đến tính dễ bị tổn thương của đối tượng đó. Thiên tai KTTV đề cập đến quá trình dự đoán các tác động hoặc hậu quả tiềm ẩn của một sự kiện hoặc hành động cụ thể. Nó liên quan đến việc phân tích và đánh giá các yếu tố khác nhau có thể góp phần tạo nên kết quả của một kịch bản cụ thể, trong bối cảnh thiên tai thường xảy ra không đúng như quy luật thì dự báo tác động có thể giúp dự đoán tác động tiềm ẩn của thiên tai, ví dụ như bão hoặc mưa lớn tác động đến các hoạt động kinh tế-xã hội gây thiệt hại lớn về người và tài sản.
Dự báo dựa trên tác động là dự báo các tác động tiềm ẩn của các hiện tượng thời tiết, thiên tai đối với con người, cơ sở hạ tầng và nền kinh tế, thay vì chỉ cung cấp thông tin về điều kiện thời tiết. Dựa báo dựa trên tác động lấy các tác động tiềm ẩn là thông tin trung tâm, thay vì lấy thông tin thời tiết làm trung tâm như các dự báo truyền thống.
Ví dụ, thay vì chỉ dự báo lượng mưa lớn ở một khu vực cụ thể thì dự báo dựa trên tác động cũng có thể chỉ ra khả năng xảy ra lũ lụt, sạt lở đất và thiệt hại đối với mạng lưới giao thông và các tòa nhà trên khu vực đó.
Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) đã đưa ra định hướng dự báo tác động và dự báo dựa trên tác động đối với các cơ quan khí tượng trên thế giới. Cơ quan khí tượng là cơ quan chuyên môn về dự báo thời tiết, thiên tai KTTV hiểu rõ bản chất của từng loại hình thiên tai tác động đến điều kiện kinh tế xã hội nên về bản chất sẽ cung cấp thông tin diễn giải thiên tai chính xác hơn.
Dự báo dựa trên tác động đặc biệt hữu ích đối với các chính quyền địa phương, các nhà quản lý rủi ro thiên tai, nhất là ở những khu vực chịu ảnh hưởng của thiên tai như bão, lũ, triều cường.
Ông Hoàng Đức Cường, Phó Tổng cục trưởng Tổng cục Khí tượng Thủy văn
Bằng cách cung cấp thông tin chi tiết, cụ thể hơn về các rủi ro tiềm ẩn mà thiên tai đó mang lại cho địa phương, cho các lĩnh vực kinh tế - xã hội hay cho chính người dân trên địa bàn dự báo sẽ có thiên tai ảnh hưởng. Từ đó thúc đẩy các hành động ứng phó sớm, giúp giảm thiệt hại do thiên tai gây ra.
Dự báo dựa trên tác động có thể giúp các cấp lãnh đạo, những người ra quyết định bảo vệ cộng đồng tốt hơn, như: có thể đưa ra các khuyến nghị về sơ tán, đóng cửa trường học và các biện pháp bảo vệ khác để giảm thiệt hại về người, về cơ sở hạ tầng và giảm nhẹ thiệt hại kinh tế.
Dự báo dựa trên tác động là một công cụ quan trọng cho các nhà quản lý tình trạng khẩn cấp, các nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan khác tham gia vào việc chuẩn bị, lên kế hoạch, quản lý rủi ro thiên tai và hành động ứng phó khi tình huống thiên tai xảy ra.
Ví dụ về các hệ thống dự báo dựa trên tác động đã và đang được triển khai là hệ thống dự báo phục vụ hành động sớm của Vương quốc Anh, Dự báo dựa trên tác động của bão, mưa lớn, gió mạnh ở Philippin, Dự báo dựa trên tác động cho lũ ở Malaysia, Dự báo cảnh báo tác động của nắng nóng và rét hại ở Hàn Quốc,…
Ngoài ra, hệ thống nhận diện lũ lụt châu Âu (EFAS), cung cấp dự báo lũ lụt trước 10 ngày, cho phép các cơ quan chức năng thực hiện các biện pháp thích hợp để giảm tác động của lũ lụt đối với con người, tài sản và cơ sở hạ tầng.
Bên cạnh đó, Cơ quan Khí tượng Nhật Bản đã cung cấp thông tin chi tiết về các hiện tượng thiên tai, bao gồm bão, mưa lớn và bão tuyết, nhằm giúp chính quyền thực hiện các biện pháp thích hợp để bảo vệ người dân và cơ sở hạ tầng.
Có thể nói rằng Việt Nam đã áp dụng được các bài học kinh nghiệm và thực tế tại các nước trong khu vực và trên thế giới về dự báo dựa trên tác động. Cụ thể, Tổng cục KTTV đã ban hành các Quyết định về loại, thời hạn và nội dung bản tin cho các đơn vị thuộc Hệ thống dự báo quốc gia, trong đó nhấn mạnh tất cả các loại bản tin phải cung cấp các thông tin về khả năng tác động của các hiện tượng thời tiết, thủy văn, hải văn và thiên tai đối với môi trường, điều kiện sống, cơ sở hạ tầng và các hoạt động kinh tế - xã hội.
Qua đánh giá bước đầu, khi thêm các thông tin về khả năng tác động vào các bản tin dự báo các hiện tượng hoặc thiên tai KTTV ở các thời hạn dự báo khác nhau, từ dự báo mùa tới dự báo tháng, dự báo 10 ngày và dự báo hạn ngắn 1-3 ngày đã giúp các cơ quan chỉ đạo phòng tránh thiên tai các cấp chủ động hơn trong công tác lập và xây dựng kế hoạch phòng chống, cũng như triển khai phương án phòng ngừa, ứng phó thiên tai.
Dự báo dựa trên tác động phục vụ phát triển bền vững
Thông tin cảnh báo khả năng tác động cũng giúp các cấp chính quyền địa phương khoanh vùng (không gian, đối tượng) có nguy cơ bị ảnh hưởng bởi thiên tai, rà soát các điểm xung yếu, tập trung nguồn lực vào các khu vực, các đối tượng chịu rủi ro cao giúp công tác ứng phó hiệu quả hơn.
Dự báo dựa trên tác động và dự báo tác động còn rất mới, không chỉ ở Việt Nam mà trên thế giới, do đó các thách thức về dự báo tác động là không ít. Những thách thức này liên quan tới các vấn đề như: Nâng cao năng lực, chất lượng dự báo, đặc biệt là mức độ chi tiết và chính xác về không gian, thời gian xảy ra thiên tai; cập nhật, chia sẻ các số liệu hiện trạng sinh hoạt, đời sống người dân và các hoạt động kinh tế - xã hội tại khu vực có khả năng xảy ra thiên tai; các quy định cụ thể về phương pháp luận, cách thức tiến hành dự báo tác động cũng như đánh giá quy mô, mức độ tác động còn rất hạn chế.
Cụ thể, về nâng cao năng lực dự báo, cần tăng cường đầu tư phát triển về công nghệ, đào tạo nhân lực và nghiên cứu khoa học để tăng độ chính xác của dự báo và tạo ra dự báo xác suất, giúp đánh giá rủi ro do thiên tai gây ra đầy đủ, khách quan và chính xác hơn.
Việc thu thập và chia sẻ các dữ liệu về kinh tế - xã hội, dân cư, y tế, giao thông vận tải… giữa các Bộ ngành cần được tiến hành đồng bộ, tích hợp trực tuyến, thời gian thực, như vậy, việc dự báo tác động mới đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả.
Đồng thời, cần tăng cường hợp tác, tuyên truyền trong việc xây dựng các hướng dẫn sử dụng, tích hợp các thông tin dự báo tác động trong các kế hoạch, hành động ứng phó để quá trình ra quyết định được hiệu quả, giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra.
TS. Hoàng Đức Cường, Phó Tổng cục trưởng Tổng cục Khí tượng Thủy văn
.jpg)
.png)
