Dự báo hạn dài và dự báo mùa không cho biết ngày nào mưa, ngày nào nắng, mà cho biết khả năng một tháng hay một mùa sắp tới nóng hơn, lạnh hơn, mưa nhiều hơn hay ít hơn so với trung bình nhiều năm; AI đang giúp cải thiện khoảng hai tuần đến hai tháng, vốn là vùng khó nhất, nhưng kết quả vẫn là xác suất.
Với người làm nông, nuôi trồng, quản lý hồ chứa, ngành điện hay du lịch, biết trước xu hướng của mùa tới có giá trị lớn. Bài này giải thích vì sao dự báo chi tiết từng ngày chỉ đi được khoảng một hai tuần mà dự báo mùa vẫn làm được, các nguồn gốc của khả năng dự báo dài hạn như hiện tượng El Niño và La Niña, AI đang đóng góp gì, và cách đọc dự báo dạng xác suất để ra quyết định. Bài không nêu số liệu dự báo cho năm cụ thể; hãy xem bản tin dự báo khí hậu của cơ quan khí tượng thuỷ văn cho thời điểm bạn cần.
Vì sao dự báo từng ngày có giới hạn mà dự báo mùa vẫn làm được
Khí quyển hỗn loạn nên sai số nhỏ ở trạng thái ban đầu lớn dần, sau khoảng một đến hai tuần thì dự báo chi tiết từng ngày gần như mất giá trị. Đây là giới hạn chung cho mọi phương pháp, kể cả AI. Vậy dự báo mùa dựa vào đâu?
Câu trả lời là những thành phần thay đổi chậm của hệ thống khí hậu. Đại dương nóng lên và nguội đi chậm hơn khí quyển nhiều; một vùng biển ấm bất thường có thể kéo dài nhiều tháng và ảnh hưởng đến lượng mưa, nhiệt độ ở những nơi xa. Độ ẩm đất, băng tuyết, một số dao động lớn của khí quyển cũng có "trí nhớ" dài hơn thời tiết hằng ngày.
Vì vậy, dự báo mùa không cố đoán từng cơn mưa, mà ước lượng xem các yếu tố chậm đó đang đẩy thời tiết trung bình của cả mùa về phía nào. Giống như bạn không biết từng lần tung đồng xu ra mặt nào, nhưng nếu đồng xu bị lệch, bạn đoán được mặt nào sẽ ra nhiều hơn sau nhiều lần tung.
El Niño, La Niña và các nguồn khả năng dự báo khác
El Niño. Là hiện tượng mặt nước biển ở vùng xích đạo trung tâm và phía đông Thái Bình Dương ấm lên bất thường kéo dài. Với Việt Nam, giai đoạn El Niño thường liên quan đến xu hướng nắng nóng nhiều hơn và lượng mưa ít hơn ở nhiều nơi, nguy cơ khô hạn, xâm nhập mặn tăng; mức độ cụ thể mỗi lần khác nhau.
La Niña. Là pha ngược lại, vùng biển đó lạnh hơn bình thường. Với Việt Nam, La Niña thường liên quan đến xu hướng mưa nhiều hơn ở một số vùng, đặc biệt mùa mưa miền Trung, và có thể ảnh hưởng đến hoạt động bão trên Biển Đông; nhưng đây là xu hướng thống kê, không phải quy luật chắc chắn cho mọi năm.
Nhiệt độ mặt nước biển gần Việt Nam. Biển Đông và Ấn Độ Dương ấm hay lạnh bất thường cũng ảnh hưởng đến gió mùa, lượng ẩm và mưa.
Các dao động nội mùa. Có những nhiễu động lớn di chuyển dọc xích đạo theo chu kỳ vài tuần, ảnh hưởng đến thời kỳ mưa nhiều hay ít và sự hình thành bão. Đây là nguồn khả năng dự báo quan trọng ở hạn vài tuần.
Xu hướng ấm lên dài hạn. Khí hậu nóng lên làm mức nền thay đổi, các mô hình dự báo mùa phải tính đến xu hướng này.
Ba loại dự báo theo hạn và cách dùng
Mỗi hạn dự báo trả lời một loại câu hỏi khác nhau. Lẫn lộn chúng là nguồn gốc của nhiều thất vọng.
| Loại dự báo | Hạn | Trả lời câu hỏi | Ví dụ cách dùng |
|---|---|---|---|
| Dự báo thời tiết | Đến khoảng 10 ngày | Ngày nào mưa, nhiệt độ bao nhiêu | Lên lịch phun thuốc, thu hoạch, chuyến đi |
| Dự báo nội mùa | Khoảng 2 tuần đến 2 tháng | Tuần nào có xu hướng mưa nhiều hay ít, nóng hay lạnh hơn bình thường | Chuẩn bị nhân lực, vật tư cho giai đoạn tới |
| Dự báo mùa, dự báo khí hậu | Một đến vài tháng | Cả mùa có xu hướng nóng hơn, mưa nhiều hơn hay ít hơn trung bình | Chọn thời vụ, lên kế hoạch tích nước, phương án chống hạn |
Dự báo nội mùa là khoảng khó nhất, vì quá xa để trạng thái ban đầu còn nhiều tác dụng, lại quá gần để các yếu tố chậm của đại dương chiếm ưu thế. Đây cũng là nơi AI được kỳ vọng nhiều.
AI đóng góp gì cho dự báo hạn dài
Ở hạn nội mùa và mùa, mô hình vật lý truyền thống là các mô hình kết hợp khí quyển với đại dương, chạy nhiều thành viên trong thời gian dài, rất tốn tài nguyên. AI được dùng theo nhiều cách: hiệu chỉnh sai số có hệ thống của mô hình vật lý, nhận diện các mẫu khí hậu báo trước những giai đoạn mưa nhiều hay khô hạn, dự báo các chỉ số như mức độ El Niño trong những tháng tới.
Một số mô hình AI dự báo thời tiết toàn cầu cũng được thử chạy kéo dài sang hạn vài tuần, hoặc ghép với mô hình đại dương. Các kết quả nghiên cứu cho thấy hứa hẹn với một số biến và một số vùng. Tuy vậy, dữ liệu để huấn luyện ở hạn dài rất hạn chế: mỗi năm chỉ có một mùa hè, một mùa mưa, nên vài chục năm dữ liệu chỉ cho vài chục ví dụ cho mỗi mùa. Mô hình dễ học thuộc lòng quá khứ thay vì nắm quy luật.
Thêm vào đó, khí hậu đang thay đổi, nên quan hệ giữa các yếu tố trong quá khứ có thể không còn y nguyên. Ngoài ra, một số hiện tượng như những năm El Niño rất mạnh chỉ xảy ra vài lần trong chuỗi số liệu, quá ít để mô hình học chắc chắn. Đây là lý do giới khoa học thận trọng khi đánh giá các tuyên bố về AI dự báo mùa, và dự báo chính thức vẫn kết hợp nhiều nguồn cùng đánh giá của chuyên gia.
Đọc dự báo mùa dạng xác suất ba nhóm
Nhiều cơ quan khí tượng công bố dự báo mùa theo dạng ba nhóm: dưới trung bình, xấp xỉ trung bình và trên trung bình, mỗi nhóm có một xác suất. Nếu không có thông tin gì, mỗi nhóm có khả năng ngang nhau, khoảng một phần ba. Dự báo mùa có giá trị khi nó lệch rõ khỏi mức đó, ví dụ giả định: khả năng lượng mưa dưới trung bình là năm mươi phần trăm, xấp xỉ là ba mươi phần trăm, trên trung bình là hai mươi phần trăm.
Đọc ví dụ trên, bạn hiểu là khả năng mùa tới khô hơn bình thường cao hơn, nhưng vẫn có khả năng không nhỏ là bình thường hoặc mưa nhiều. Đây không phải lời khẳng định "mùa tới sẽ hạn", và càng không có nghĩa là không có trận mưa lớn nào. Một mùa khô hơn trung bình vẫn có thể có những đợt mưa rất to gây ngập cục bộ.
Cũng cần nhớ "trung bình" ở đây là trung bình của nhiều năm làm mốc, và mỗi nơi có mốc riêng. Khi đọc bản tin dự báo khí hậu, hãy xem nó nói về khu vực nào, thời kỳ nào, so với mốc nào. Một tháng được dự báo "nhiệt độ cao hơn trung bình" ở vùng vốn nóng có thể rất khắc nghiệt, còn ở vùng vốn mát thì chỉ dễ chịu hơn một chút; cùng một câu chữ nhưng ý nghĩa thực tế khác nhau.
Dùng dự báo mùa để lên kế hoạch mà không đặt cược
Dự báo mùa có ích nhất khi bạn dùng nó để chuẩn bị linh hoạt, không phải để đặt cược toàn bộ vào một kịch bản. Một cách làm gợi ý cho hộ nông dân, chủ ao nuôi hoặc tổ hợp tác:
- Đầu mùa, đọc bản tin dự báo khí hậu của cơ quan khí tượng thuỷ văn cho vùng mình và ghi lại xu hướng chính cùng mức độ chắc chắn.
- Liệt kê các quyết định quan trọng của mùa: thời điểm xuống giống, loại giống, lịch tích trữ nước, lịch thu hoạch, lượng vật tư.
- Với mỗi quyết định, nghĩ trước phương án nếu xu hướng đúng và phương án nếu không đúng, ưu tiên lựa chọn ít thiệt hại trong cả hai trường hợp.
- Hằng tháng, cập nhật theo bản tin mới; dự báo mùa được điều chỉnh khi có thêm thông tin.
- Khi bước vào khoảng mười ngày trước việc quan trọng, chuyển sang dựa vào dự báo thời tiết thường ngày để quyết định ngày cụ thể.
- Cuối mùa, ghi lại dự báo đã nói gì và thực tế ra sao, để mùa sau biết nên tin dự báo đến đâu ở vùng mình.
Kỹ thuật canh tác cụ thể theo từng loại cây, con thuộc phạm vi các trang chuyên về nông nghiệp; ở đây chỉ bàn phần thời tiết và cách đọc dự báo.
Nhờ AI hỗ trợ đọc dự báo khí hậu
Bản tin dự báo khí hậu thường dài, nhiều thuật ngữ và bảng số. Bạn có thể dán nội dung bản tin vào chatbot và nhờ giải thích. Câu lệnh mẫu: "Dưới đây là bản tin dự báo khí hậu ba tháng tới cho khu vực Tây Nguyên. Hãy giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản cho nông dân: xu hướng nhiệt độ, lượng mưa, những hiện tượng cần chú ý, mức độ chắc chắn; giữ nguyên số liệu, không tự thêm dự báo nào ngoài bản tin."
Sau khi nhận kết quả, đọc lại để chắc chatbot không biến "khả năng" thành "chắc chắn", không đổi con số. Đây là lỗi hay gặp vì câu văn khẳng định thường nghe trôi chảy hơn câu văn có điều kiện.
Không nên hỏi chatbot "năm nay có El Niño không" hay "mùa mưa năm nay bắt đầu ngày nào" và tin câu trả lời. Những thông tin này thay đổi theo từng đợt cập nhật của các trung tâm khí hậu, chatbot có thể dùng thông tin cũ. Nguồn đúng là bản tin dự báo khí hậu mới nhất của cơ quan khí tượng thuỷ văn.
Câu hỏi thường gặp
Dự báo mùa có cho biết chính xác ngày nào mưa không?
Không. Dự báo mùa chỉ cho biết xu hướng của cả tháng hoặc cả mùa so với trung bình nhiều năm, như nóng hơn hay mưa ít hơn bình thường. Muốn biết ngày nào mưa, cần dự báo thời tiết thường ngày, đáng tin trong khoảng một đến hai tuần.
El Niño có luôn gây hạn hán ở Việt Nam không?
Không phải lúc nào cũng vậy. El Niño thường liên quan đến xu hướng nắng nóng và ít mưa hơn ở nhiều nơi, nhưng mức độ và khu vực bị ảnh hưởng khác nhau giữa các lần. Hãy theo dõi bản tin dự báo khí hậu cho vùng của bạn.
AI có dự báo được thời tiết cho cả mùa tới không?
AI đang giúp cải thiện dự báo nội mùa và dự báo mùa, nhưng kết quả vẫn là xác suất về xu hướng chung, không phải dự báo từng ngày. Dữ liệu huấn luyện ở hạn dài còn ít, nên các tuyên bố quá mạnh về AI dự báo mùa cần được nhìn thận trọng.
Xác suất ba nhóm trong dự báo mùa nghĩa là gì?
Dự báo chia khả năng thành ba nhóm: dưới trung bình, xấp xỉ trung bình và trên trung bình. Nếu không có tín hiệu gì, mỗi nhóm khoảng một phần ba. Nhóm nào được cho xác suất cao hơn hẳn là xu hướng đáng chú ý của mùa đó.
Có nên quyết định thời vụ chỉ dựa vào dự báo mùa không?
Không nên đặt cược toàn bộ. Dự báo mùa giúp chuẩn bị phương án, nhưng còn bất định đáng kể. Hãy kết hợp với lịch thời vụ khuyến cáo của địa phương, kinh nghiệm của vùng và cập nhật dự báo thường ngày khi tới gần thời điểm quyết định.
Dự báo nội mùa là gì?
Đó là dự báo cho khoảng hai tuần đến hai tháng tới, nói về xu hướng từng tuần như mưa nhiều hay ít, nóng hay lạnh hơn bình thường. Đây là khoảng khó dự báo nhất và là lĩnh vực AI đang được nghiên cứu nhiều.