Việc giám sát chất lượng môi trường nước biển tại những khu vực trọng điểm như Vịnh Hạ Long và vùng nước lợ Cửa Lục từ lâu đã là một bài toán khó do yêu cầu cao về cả độ chính xác, quy mô không gian và tần suất cập nhật.
Trước những thách thức đó, nhóm nghiên cứu do Tiến sĩ Vũ Anh Tuân, công tác tại Trung tâm Vũ trụ Việt Nam (thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam), đã phối hợp cùng các nhà khoa học từ Viện Địa vật lý Ba Lan triển khai một nghiên cứu đột phá ứng dụng công nghệ viễn thám và trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng hệ thống giám sát chất lượng nước thông minh.
Theo nội dung công bố trên trang thông tin của Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, nhóm nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel‑2 thu thập trong giai đoạn từ năm 2019 đến 2023 kết hợp với dữ liệu đo thực địa do Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Quảng Ninh cung cấp. Quá trình xử lý và phân tích được thực hiện trên nền tảng Google Earth Engine – một công cụ điện toán đám mây mạnh mẽ giúp tăng tốc xử lý khối lượng lớn dữ liệu không gian.
Để xây dựng mô hình dự đoán các chỉ số môi trường nước, nhóm đã áp dụng các thuật toán học máy gồm Random Forest, Gradient Boosting và AdaBoost nhằm ước lượng bốn thông số quan trọng: nhiệt độ bề mặt nước biển (SST), tổng chất rắn lơ lửng (TSS), hàm lượng chlorophyll‑a (Chl‑a) và nhu cầu oxy hóa học (COD).
Trong đó, mô hình Random Forest cho kết quả tốt nhất với hệ số xác định R² dao động từ 0,79 đến 0,80, đặc biệt là trong dự đoán nhiệt độ bề mặt biển.
Ngoài ra, nghiên cứu còn chỉ ra rằng khả năng dự đoán các chỉ số như TSS và chlorophyll‑a cũng đạt độ chính xác khá cao, trong khi chỉ số COD vẫn còn là thách thức do sự phụ thuộc vào nhiều yếu tố môi trường phức tạp. Đáng chú ý, nhóm nghiên cứu đã tiến hành lựa chọn các dải bước sóng phù hợp nhất cho từng chỉ số, qua đó mở ra khả năng tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả cho các nghiên cứu ứng dụng tương lai.
Kết quả nghiên cứu đã cho phép xây dựng các bản đồ không gian – thời gian thể hiện sự biến động của các chỉ số chất lượng nước tại khu vực nghiên cứu. Những bản đồ này không chỉ giúp nhận diện nhanh các vùng nước có nguy cơ ô nhiễm mà còn đóng vai trò là công cụ hỗ trợ ra quyết định trong công tác quy hoạch và quản lý tài nguyên biển một cách chủ động và bền vững.
Dự kiến trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục hoàn thiện mô hình, đặc biệt chú trọng nâng cao độ chính xác đối với các chỉ số chlorophyll‑a và COD thông qua việc bổ sung thêm dữ liệu đo thực địa và thử nghiệm các thuật toán học sâu.
Mục tiêu xa hơn là từng bước xây dựng một hệ thống giám sát chất lượng nước quốc gia có thể triển khai rộng rãi tại các vùng ven biển khác của Việt Nam, đồng thời nâng cao năng lực cảnh báo sớm và bảo vệ tài nguyên biển trước những tác động ngày càng rõ nét của phát triển kinh tế và biến đổi khí hậu.
PV
