Tại sao Trung Quốc không thể dự đoán trước mưa lũ kỷ lục?

Các chuyên gia dự báo thời tiết xác định có mưa lớn trước đợt lũ trăm năm có một ở miền trung Trung Quốc nhưng phát cảnh báo nhầm về địa điểm và thời điểm.

Su Aifang, phó giám đốc cơ quan khí tượng Hà Nam, hôm 21/7 cho biết chính quyền tỉnh đã nhận được cảnh báo về nguy cơ từ thời tiết cực đoan từ hôm 15/7. Nhưng các nhà dự báo thời tiết xác định nơi mưa lớn nhất là Tiêu Tác, địa cấp thị ở chân núi Thái Hằng, một ngày trước khi trận mưa lũ tồi tệ nhất xảy ra.

Kinh nghiệm trước đây cho thấy không khí ẩm ướt từ Thái Bình Dương nhiều khả năng bốc lên và tạo thành đám mây khi gặp đỉnh núi cao 2.000 m. Hôm 17/7, chính quyền địa phương phát cảnh báo Tiêu Tác có thể hứng chịu 500 mm nước mưa vào ngày 19/7 trong đợt lũ "trăm năm có một" và sơ tán người dân ở vùng trũng. Các khu vực khác, bao gồm thủ phủ Trịnh Châu ở cách đó chưa đầy 100 km về phía nam, được dự đoán là chịu ảnh hưởng nhỏ hơn.

Tại sao Trung Quốc không thể dự đoán trước mưa lũ kỷ lục?
Đường phố ngập lụt khiến xe cộ gặp nạn ở Trịnh Châu. (Ảnh: AFP).

Loading...

Nhưng trên thực tế, mưa lũ tồi tệ nhất ập tới Trịnh Châu, thành phố 12 triệu dân, một ngày sau dự báo. Sáng ngày 20/7, thành phố phát cảnh báo đỏ, mức cảnh báo cao nhất, nhưng phần lớn cư dân đã trên đường đi làm. Thành phố hứng chịu hơn 200 mm nước mưa chỉ trong một giờ, lượng mưa cao nhất từng được ghi nhận ở Trung Quốc.

Đến buổi chiều, Trịnh Châu ghi nhận lượng mưa nhiều hơn mức thông thường trong nửa năm. Mưa lũ làm ngập đường phố, khiến hàng trăm hành khách mắc kẹt trong tàu điện ngầm. Ít nhất 25 người thiệt mạng trong mưa lũ, đồng thời đường dây điện và nguồn cung cấp nước sạch bị gián đoạn ở nhiều quận. Một số trạm thời tiết không có dữ liệu do thiết bị bị hư hỏng.

Chen Tao, giám đốc ở Trung tâm Khí tượng Quốc gia, hôm 21/7 cho biết Trung Quốc đã nỗ lực cải tiến dự báo thời tiết cực đoan nhưng đây vẫn là một thách thức lớn trên toàn thế giới. Theo Chen, mô hình dự báo hiện đại hoạt động tốt trong điều kiện thông thường, nhưng sự biến động của thời tiết cực đoan chưa được hiểu kỹ. "Có quá nhiều điều không chắc chắn ở các hệ thống thời tiết cực đoan có thể ảnh hưởng tới độ chính xác của dự báo", Chen chia sẻ.

Su và cộng sự đã làm việc luân phiên suốt 24 giờ vào tuần trước, thường xuyên cập nhật ước tính khi có dữ liệu mới và phát hơn 1.000 cảnh báo tính đến sáng ngày 20/7. Các nghiên cứu trước đây cho thấy lượng mưa là một trong những yếu tố khó dự báo nhất phần lớn nhà khí tượng nói không thể dự đoán lượng mưa sẽ rơi xuống trong một giờ cụ thể vào ngày hôm sau.

Trung tâm Khí tượng Quốc gia ở Bắc Kinh là một trong 9 cơ sở được công nhận bởi Tổ chức Khí tượng Thế giới. Nhưng dù sử dụng vệ tinh và siêu máy tính, ước tính về lượng mưa của trung tâm vẫn sai lệch nhiều hơn so với số lần dự báo đúng. Theo một nghiên cứu vào năm ngoái của Phòng thí nghiệm Thời tiết cực đoan, tỷ lệ dự báo đúng về lượng mưa trong vòng 24 giờ của cơ quan khí tượng Trung Quốc vào khoảng 15% năm 2008 và tăng lên 20% năm 2019. Ngay cả ở Mỹ, Nhật Bản và châu Âu, nơi có lịch sử khí tượng lâu đời hơn và diện tích nhỏ hơn, mức độ dự báo chính xác chỉ ở mức 30%.

Một nhà khí tượng giấu tên cho biết dù rất khó dự báo lượng mưa kỷ lục ở Trịnh Châu tuần này, thảm họa cho thấy một số khu vực chưa được chú ý, một phần do thiếu trạm theo dõi. Nhà khoa học đến từ Đại học Khoa học và Công nghệ thông tinh Nam Ninh, cho biết việc dự đoán lượng mưa theo giờ vẫn phụ thuộc quá nhiều vào radar trên mặt đất. Những radar này chỉ có thể thu thập thông tin hạn chế từ các đám mây. Sử dụng nhiều ảnh vệ tinh và các nguồn thông tin khác hơn sẽ giúp đưa ra dự đoán chính xác hơn. Tuy số lượng radar và thiết bị theo dõi khác đang dần gia tăng, những khu vực như Bắc Kinh và Thượng Hải được quan tâm nhiều hơn các thành phố nghèo như Trịnh Châu.

Trong thời gian gần đây, các chuyên gia dự báo Trung Quốc bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao độ chính xác, nhưng hoạt động của hệ thống phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu nạp vào. "Chúng ta không chỉ cần tăng số lượng trạm radar ở thành phố mà cả vùng nông thôn. Có quá nhiều điểm mù trên khắp cả nước", nhà nghiên cứu cho biết.

Từ khóa liên quan:
Loading...
TIN CŨ HƠN
Vì sao một số loài thực vật cụp lá lại vào ban đêm?

Vì sao một số loài thực vật cụp lá lại vào ban đêm?

Theo các nhà khoa học, việc một số loài thực vật cụp lá vào ban đêm là điều có lợi cho sự tồn tại và phát triển của chúng.

Đăng ngày: 22/07/2021
Vì sao lông chim cánh cụt không bao giờ bị đông đá?

Vì sao lông chim cánh cụt không bao giờ bị đông đá?

Chim cánh cụt ở Nam Cực sống trong một môi trường vô cùng khắc nghiệt khi nhiệt độ ở đây có thể giảm xuống đến -40°C và tốc độ của gió có thể đạt đến 140km/giờ.

Đăng ngày: 22/07/2021
Vì sao Elon Musk vẫn chưa bay lên vũ trụ?

Vì sao Elon Musk vẫn chưa bay lên vũ trụ?

Richard Branson và Jeff Bezos đã lần lượt bay lên rìa không gian, mở ra kỉ nguyên du lịch vũ trụ. Trong khi đó, Elon Musk vẫn im hơi lặng tiếng.

Đăng ngày: 21/07/2021
Tại sao một số âm thanh làm cho chúng ta nổi da gà?

Tại sao một số âm thanh làm cho chúng ta nổi da gà?

Âm thanh tác động rất lớn đến cảm xúc của con người.

Đăng ngày: 19/07/2021
Vì sao Hoàng đế nhà Thanh khi thị tẩm xong, lại lập tức đuổi phi tần đi?

Vì sao Hoàng đế nhà Thanh khi thị tẩm xong, lại lập tức đuổi phi tần đi?

Nguyên nhân lý giải cho việc này bắt nguồn từ một quy định có từ thời nhà Minh mà Hoàng đế Thanh triều phải tuân theo.

Đăng ngày: 19/07/2021
Tại sao chó và mèo bị rụng lông?

Tại sao chó và mèo bị rụng lông?

Rụng lông là một quá trình sinh lý hết sức bình thường, nó xảy ra ở hầu hết các loài động vật có lông, trong đó có cả con người.

Đăng ngày: 17/07/2021
Tại sao khi đối đầu với các loài rắn độc,

Tại sao khi đối đầu với các loài rắn độc, "vua chó chọi" Pitbull lại thường thất thế hay bị giết chết?

Nếu như các loài chó khác có thể khắc chế được các loài rắn độc thì Pitbull lại thường nhận kết 'quả đắng' trong những trận chiến. Tất cả là do bản tính hung hăng!

Đăng ngày: 16/07/2021
Tiêu điểm
Khoa Học News