Cảnh báo sớm tạo 9 USD lợi ích trên mỗi 1 USD đầu tư nhưng vẫn thiếu vốn
Cảnh báo sớm tạo 9 USD lợi ích trên mỗi 1 USD đầu tư nhưng vẫn thiếu vốn
Năm 2025, Biển Đông ghi nhận 21 cơn bão và áp thấp nhiệt đới, mức cao nhất từ trước đến nay, cùng nhiều trận lũ vượt mốc lịch sử tại Việt Nam, theo Cục Quản lý đê điều và Phòng, chống thiên tai1. Sang năm 2026, rủi ro thiên tai tiếp tục hiện hữu khi ngày 01/09, bão số 5 hình thành trên Biển Đông2.
Bản tin dự báo khí hậu thời hạn mùa của Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia nhận định số bão, áp thấp nhiệt đới từ nay đến đầu năm 2027 có thể ít hơn trung bình nhiều năm, nhưng lượng mưa tại Bắc Bộ và ven biển Trung Bộ vào tháng 10-11 có xu hướng cao hơn bình thường3.
Trong bối cảnh đó, cảnh báo sớm được xem là một trong những biện pháp giúp giảm thiệt hại với chi phí tương đối thấp. Theo tính toán của Ủy ban Toàn cầu về Thích ứng được Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) dẫn lại, mỗi 1 USD đầu tư vào hệ thống cảnh báo sớm có thể tạo ra trung bình khoảng 9 USD lợi ích kinh tế4. Tuy nhiên, mức đầu tư cho các hệ thống này vẫn chưa tương xứng với lợi ích kinh tế ước tính.
Hiệu quả kinh tế của cảnh báo sớm
Hệ thống cảnh báo sớm đa thiên tai (multi-hazard early warning system - MHEWS) có thể được hiểu là một chuỗi quy trình liên kết gồm theo dõi và phân tích rủi ro từ nhiều loại thiên tai như bão, lũ, hạn hán, sạt lở, sóng nhiệt; quan trắc và dự báo diễn biến; truyền tải cảnh báo tới đúng đối tượng, đúng thời điểm, kèm hướng dẫn hành động; và cuối cùng là năng lực của cộng đồng trong việc phản ứng kịp thời. Chỉ khi cả bốn cấu phần này được kết nối và vận hành hiệu quả, cảnh báo mới có thể góp phần giảm thiệt hại về người và tài sản.
Giá trị của chuỗi cảnh báo này thể hiện rõ qua trường hợp Mozambique. Tháng 3/2019, bão Idai đổ bộ khi hệ thống cảnh báo sớm tại nước này còn ở giai đoạn sơ khai, khiến 603 người tại Mozambique thiệt mạng và gây thiệt hại khoảng 3 tỷ USD, theo số liệu WMO dẫn lại.
Bốn năm sau, bão Freddy, cơn bão có thời gian hoạt động kéo dài bất thường và hai lần đổ bộ vào miền Trung Mozambique với sức gió tới 230 km/h, tiếp tục ảnh hưởng đến khu vực này. Sau khi hệ thống cảnh báo được nâng cấp, số người thiệt mạng tại Mozambique giảm còn 198, trong khi thiệt hại kinh tế là 500 triệu USD, thấp hơn 83% so với bão Idai5.
Theo Ủy ban Toàn cầu về Thích ứng (GCA), được Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) dẫn lại, cảnh báo sớm có tỷ lệ lợi ích trên chi phí khoảng 9:1. Theo đó, mỗi 1 USD đầu tư có thể tạo ra trung bình 9 USD lợi ích kinh tế, tỷ lệ cao nhất trong các biện pháp thích ứng được GCA đưa ra so sánh, gồm cả đầu tư vào hạ tầng chống chịu và cải thiện nông nghiệp tại các vùng khô hạn. Cũng theo GCA, chỉ cần cảnh báo trước 24 giờ về một cơn bão hoặc đợt sóng nhiệt sắp xảy ra, thiệt hại có thể giảm 30%. Khoản đầu tư 800 triệu USD vào các hệ thống cảnh báo sớm tại các nước đang phát triển có thể giúp tránh từ 3 đến 16 tỷ USD tổn thất mỗi năm6.
Tỷ lệ lợi ích trên chi phí cao của cảnh báo sớm có thể được lý giải qua khung “Triple Dividend of Resilience” (ba lớp lợi ích của khả năng chống chịu), do Viện Phát triển Hải ngoại (ODI) và Quỹ Toàn cầu về Giảm nhẹ và Phục hồi sau thiên tai (GFDRR) của Ngân hàng Thế giới đưa ra năm 2015, được WMO sử dụng để đánh giá đầu tư vào khả năng chống chịu khí hậu. Khung này gồm ba nhóm lợi ích. Thứ nhất, giảm tổn thất khi thiên tai xảy ra.
Theo báo cáo của UNDRR và WMO năm 2023, các quốc gia có mức bao phủ cảnh báo sớm đa thiên tai từ hạn chế đến trung bình có tỷ lệ tử vong do thiên tai cao gần 6 lần so với các quốc gia có mức bao phủ đáng kể đến toàn diện7.
Thứ hai, lợi ích xuất hiện ngay cả khi thiên tai không xảy ra, nhờ giảm rủi ro nền và hỗ trợ quyết định đầu tư dài hạn. WMO dẫn nghiên cứu của Cục Khí tượng Trung Quốc năm 2023 cho thấy trong giai đoạn 2008-2019, mỗi 1% cải thiện độ chính xác dự báo thời tiết giúp tổng sản lượng cây trồng tăng 0.34%, tương đương thêm 2.32 triệu tấn lương thực; đồng thời làm giá trị gia tăng ngành nông nghiệp tăng 0.5%, tạo ra khoảng 7.67 tỷ USD doanh thu trong năm 2021. Thứ ba, các đồng lợi ích kinh tế, xã hội và môi trường, gồm tăng sự tham gia của cộng đồng, cải thiện quản trị địa phương, tăng niềm tin vào thông tin dự báo và mở rộng vai trò lãnh đạo của phụ nữ, được ghi nhận tại Tanzania, Peru và Nepal8.
Trước hiệu quả kinh tế của cảnh báo sớm, tháng 3/2022, Tổng Thư ký Liên Hợp Quốc António Guterres đề ra mục tiêu Early Warnings for All, đến cuối năm 2027, mọi người trên Trái Đất đều được bảo vệ bởi các hệ thống cảnh báo sớm. Kế hoạch hành động giai đoạn 2023-2027, công bố tại COP27 tháng 11/2022, xác định cần 3.1 tỷ USD vốn đầu tư mới trong 5 năm, tương đương 6% mức tài chính thích ứng 50 tỷ USD được kêu gọi mỗi năm.
Khoản đầu tư này được phân bổ cho bốn trụ cột của hệ thống cảnh báo sớm: kiến thức về rủi ro thiên tai (khoảng 374 triệu USD); quan trắc, giám sát, phân tích và dự báo (khoảng 1.18 tỷ USD) - lớn nhất trong bốn nhóm; truyền tải và phổ biến cảnh báo (550 triệu USD); và năng lực chuẩn bị, ứng phó (khoảng 1 tỷ USD)9.
Ảnh minh họa
|
Khoảng trống tài chính toàn cầu
Theo báo cáo Global Status of Multi-Hazard Early Warning Systems 2025 của UNDRR và WMO, công bố tại COP30 ở Belém, Brazil tháng 11/2025, đã có 119 quốc gia, tương đương 60% tổng số quốc gia thế giới, báo cáo có hệ thống cảnh báo sớm đa thiên tai, tăng 113% so với 10 năm trước. Mức độ toàn diện của các hệ thống cũng tăng trung bình 45% trên toàn cầu kể từ năm 2015. Tuy nhiên, khoảng trống vẫn tập trung ở nhóm dễ bị tổn thương.
Chỉ 43% các quốc đảo nhỏ đang phát triển (SIDS) có hệ thống cảnh báo sớm. Châu Phi cải thiện nhanh nhất, với mức độ toàn diện tăng 72% kể từ 2015, nhưng vẫn có điểm số thấp nhất toàn cầu. Đáng chú ý, năng lực đánh giá và hiểu biết rủi ro thiên tai mới được ghi nhận chưa đến 1/3 số quốc gia, dù đã cải thiện 16% kể từ 202210.
Để thu hẹp khoảng trống tài chính, ba cơ chế đang được huy động song song. Thứ nhất, Systematic Observations Financing Facility (Cơ chế Tài trợ Quan trắc Hệ thống - SOFF), do WMO, UNDP và UNEP đồng sáng lập, ra mắt tại COP26 năm 2021 và đi vào hoạt động từ năm 2022, hỗ trợ các nước kém phát triển nhất (LDC) và các quốc đảo nhỏ đang phát triển (SIDS) cải thiện dữ liệu quan trắc cơ bản, nền tảng cho dự báo và cảnh báo.
Tại COP30, SOFF công bố Trái phiếu tác động Quan trắc Hệ thống, một cơ chế tài trợ dựa trên kết quả: nhà đầu tư góp vốn trước và được các nhà tài trợ dài hạn hoàn trả khi kết quả được xác minh độc lập. Cơ chế này đang kêu gọi đóng góp với mục tiêu huy động 200 triệu USD vốn ban đầu vào cuối năm 2026, đủ để hỗ trợ 30 nước LDC và SIDS tăng gấp 5 lần lượng dữ liệu khí tượng - thủy văn chia sẻ quốc tế11.
Thứ hai, Climate Risk and Early Warning Systems initiative (Sáng kiến Rủi ro Khí hậu và Hệ thống Cảnh báo Sớm - CREWS). Riêng năm 2023, sáng kiến này hỗ trợ các dịch vụ dự báo và cảnh báo mới hoặc cải tiến cho 125,26 triệu người tại 19 quốc gia, nâng tổng số người hưởng lợi từ năm 2017 lên ít nhất 396 triệu người. Trong năm 2023, CREWS có 24 dự án đang hoạt động hoặc mới triển khai. Tính từ khi quỹ tín thác bắt đầu năm 2017 đến cuối năm 2023, tổng cam kết và đóng góp cho CREWS đạt 130,48 triệu USD, trong đó 104,39 triệu USD đã được tiếp nhận12.
Thứ ba, Quỹ Khí hậu Xanh (GCF), đã đầu tư khoảng 933 triệu USD cho 62 dự án cảnh báo sớm, trong đó 42 dự án tại LDC và 35 tại SIDS13. Tháng 2/2025, GCF phê duyệt khoản tài trợ 103,2 triệu USD cho dự án đa thiên tai kéo dài 5 năm tại 7 quốc gia, dự kiến mang lại lợi ích trực tiếp cho hơn 26 triệu người14.
Dù các cơ chế tài chính đang được mở rộng, dòng vốn cho hạ tầng cảnh báo sớm vẫn chưa đáp ứng nhu cầu 3,1 tỷ USD của Early Warnings for All. Một nguyên nhân nằm ở đặc tính tài sản công của hạ tầng quan trắc và dự báo, lợi ích lan tỏa cho toàn xã hội, trong khi khó xác định nhóm người hưởng lợi trực tiếp để thu phí và hoàn vốn. Điều này hạn chế động lực tham gia của khu vực tư nhân dù lợi ích kinh tế - xã hội được đánh giá cao. Trong khi đó, ngân sách tại các nước đang phát triển, nơi nhu cầu cảnh báo sớm lớn, còn phải phân bổ cho nhiều lĩnh vực như y tế, giáo dục và giao thông. Vì vậy, các khoản đầu tư dài hạn vào radar, trạm quan trắc hay vệ tinh thường phải cạnh tranh với những nhu cầu chi tiêu cấp thiết hơn.
Năng lực cảnh báo sớm tại Việt Nam
Việt Nam tiếp tục chịu thiệt hại do thiên tai trong năm 2026. Theo số liệu được Chính phủ công bố ngày 17/08, từ đầu năm đến thời điểm này, thiên tai, chủ yếu là lũ quét và sạt lở đất, đã làm 52 người chết và mất tích, 80 người bị thương, 173 nhà bị sập đổ và hơn 23,200 nhà bị hư hỏng15. Riêng trong 7 tháng đầu năm, tổng thiệt hại về tài sản do thiên tai được ước tính 1,936 tỷ đồng, giảm 74% so với cùng kỳ năm 202516.
Theo Cục Khí tượng Thủy văn (Bộ Nông nghiệp và Môi trường), mạng lưới khí tượng thủy văn Việt Nam năm 2025 có hơn 3,200 trạm mưa tự động, 10 radar thời tiết và hệ thống định vị sét, cung cấp dữ liệu độ phân giải 1×1 km.
Siêu máy tính Cray XC40, công suất gần 80 TFLOPS, cho phép chạy mô hình dự báo phân giải 3 km cho toàn lãnh thổ và Biển Đông trong 30-40 phút. Thời hạn dự báo bão đã tăng từ 24 giờ lên 3 ngày, trong khi cảnh báo sớm có thể phát hành trước 5 ngày. Sai số vị trí bão ở hạn 48 giờ giảm một nửa; dự báo mưa lớn và cảnh báo lũ trước 2-3 ngày đạt độ tin cậy khoảng 75%. Giai đoạn 2025-2030, ngành đặt mục tiêu cảnh báo bão trước 3-5 ngày, cảnh báo lũ quét, sạt lở đất trước 6-12 giờ và nâng năng lực tính toán lên 5-10 lần17.
Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia đã triển khai Hệ thống thông tin cảnh báo lũ quét, sạt lở đất thời gian thực, tích hợp dữ liệu radar, mưa thực đo và mưa dự báo trên nền WebGIS cùng Hệ thống hỗ trợ cảnh báo lũ quét khu vực Đông Nam Á (SeAFFGS), hỗ trợ xây dựng kịch bản cảnh báo chi tiết đến cấp xã tại các khu vực miền núi18.
Bên cạnh đó, ứng dụng “Sạt lở Việt Nam” do nhóm nghiên cứu của GS.TS Đỗ Minh Đức, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (Đại học Quốc gia Hà Nội) phát triển, sử dụng AI, Internet vạn vật và dữ liệu lớn để cảnh báo sạt lở đất, lũ quét theo thời gian thực, với dữ liệu cập nhật 20 phút/lần và hiển thị đến cấp xã, thôn, bản. Ứng dụng được triển khai từ cuối năm 2024 và đã được đưa vào mạng lưới cảnh báo thiên tai tại địa bàn tỉnh Bình Định cũ (nay thuộc tỉnh Gia Lai)19.
Tuy vậy, những hạn chế về hạ tầng nền tảng vẫn còn. Theo Cục Khí tượng Thủy văn, hạ tầng tính toán cho các mô hình AI và lưu trữ dữ liệu lớn hiện chưa đáp ứng nhu cầu vận hành mô hình học sâu; dữ liệu khí tượng thủy văn còn phân tán, thiếu đồng bộ giữa các Bộ, ngành, và một số khu vực biên giới, hải đảo vẫn thiếu số liệu quan trắc. Chi phí vận hành hệ thống quan trắc công nghệ cao ở mức lớn, cơ chế xã hội hóa để thu hút thêm nguồn lực còn hạn chế, và nhân lực am hiểu đồng thời cả mô hình số trị, AI lẫn phân tích dữ liệu lớn chưa đáp ứng kịp yêu cầu20.
Trên toàn cầu, 60% quốc gia báo cáo có hệ thống cảnh báo sớm đa thiên tai nhưng chưa đến 1/3 báo cáo có năng lực về hiểu biết rủi ro, Việt Nam đã hình thành một số năng lực cảnh báo ở cấp cơ sở, trong đó hệ thống cảnh báo lũ quét, sạt lở có thể hỗ trợ xây dựng cảnh báo đến cấp xã tại khu vực miền núi. Tuy nhiên, việc tiếp tục mở rộng mật độ mạng lưới quan trắc, nâng năng lực tính toán hiệu năng cao và phát triển cảnh báo dựa trên tác động cụ thể tới từng khu vực dân cư vẫn là những hướng cần được hoàn thiện. Đây cũng là các nhóm năng lực mà những cơ chế như SOFF, CREWS và GCF đang ưu tiên hỗ trợ tại nhiều nước đang phát triển.
-----
1. https://phongchongthientai.mard.gov.vn/Pages/phu-tho-tap-huan-nghiep-vu-xu-ly-vi-pham-hanh-chinh-trong-linh-vuc-de-dieu-phong-chong-thien--.aspx
2. https://nchmf.gov.vn/kttvsite/vi-VN/1/tin-bao-tren-bien-dong-con-bao-so-05-post54480.html
3. https://www.nchmf.gov.vn/kttv/vi-VN/1/ban-tin-du-bao-canh-bao-khi-hau-thoi-han-mua-tren-pham-vi-toan-quoc-tu-thang-9-2026-02-2027-post53159.html
4. https://wmo.int/resources/wmo-bulletin/wmo-bulletin-vol-73-2-2024/triple-dividends-of-early-warning-systems-and-climate-services
5. https://wmo.int/media/magazine-article/triple-dividends-of-early-warning-systems-and-climate-services
6. https://wmo.int/resources/wmo-bulletin/wmo-bulletin-vol-73-2-2024/triple-dividends-of-early-warning-systems-and-climate-services
7. https://wmo.int/resources/wmo-bulletin/wmo-bulletin-vol-73-2-2024/triple-dividends-of-early-warning-systems-and-climate-services
8. https://wmo.int/resources/wmo-bulletin/wmo-bulletin-vol-73-2-2024/triple-dividends-of-early-warning-systems-and-climate-services
9. https://library.wmo.int/records/item/58209-early-warnings-for-all
10. https://library.wmo.int/records/item/69684-global-status-of-multi-hazard-early-warning-systems-2025
11. https://wmo.int/news/media-centre/worlds-first-impact-bond-weather-and-climate-data-opens-contributions
12. https://wmo.int/media/news/climate-risk-and-early-warning-systems-initiative-builds-momentum
13. https://www.greenclimate.fund/portfolio/areas-of-work/early-warning-systems
14. https://www.undp.org/press-releases/green-climate-fund-approves-103-million-strengthen-early-warning-systems-vulnerable-countries
15. https://baochinhphu.vn/chi-dao-dieu-hanh-cua-chinh-phu-thu-tuong-chinh-phu-ngay-17-8-2026-102260817192825252.htm
16. https://www.nso.gov.vn/bai-top/2026/08/bao-cao-tinh-hinh-kinh-te-xa-hoi-thang-bay-va-7-thang-nam-2026/
17. https://mst.gov.vn/ung-dung-khoa-hoc-cong-nghe-tri-tue-nhan-tao-va-chuyen-doi-so-trong-cong-tac-du-bao-khi-tuong-thuy-van-197251201234112479.htm
18. http://vnmha.gov.vn/pho-bien-kien-thuc-125/tong-cuc-khi-tuong-thuy-van-gioi-thieu-va-huong-dan-khai-thac-thong-tin-canh-bao-truc-tuyen-sat-lo-dat-16180.html
19. https://suckhoedoisong.vn/ung-dung-canh-bao-lu-quet-sat-lo-dat-giai-phap-ai-giup-nguoi-dan-mien-nui-an-toan-169251103114104351.htm
20. https://mst.gov.vn/ung-dung-khoa-hoc-cong-nghe-tri-tue-nhan-tao-va-chuyen-doi-so-trong-cong-tac-du-bao-khi-tuong-thuy-van-197251201234112479.htm
Nguyễn Nhiều Lộc