Aqunia Flood

Dự báo lũ lụt mang tính hành động thiết thực cho các nhà ra quyết định.

Bản đồ ngập lụt và độ sâu mực nước lũ trước nhiều ngày — bao phủ toàn bộ lưu vực sông, các quốc gia và thậm chí cả châu lục, với độ phân giải chi tiết đến cấp địa phương.

Tận dụng các nghiên cứu mô phỏng thủy văn tiên tiến, bao gồm các kết quả từ 'Today’s Earth' — dự án do JAXA và Đại học Tokyo đồng phát triển.

VẤN ĐỀ

Tình trạng lũ lụt ngày càng nghiêm trọng. Và nhu cầu về cảnh báo sớm đang tăng cao hơn bao giờ hết.

Biến đổi khí hậu đang làm gia tăng cường độ của chu trình nước toàn cầu — dẫn đến các hiện tượng mưa lớn và lũ lụt ngày càng nghiêm trọng và khó lường trên toàn thế giới. Khi thời tiết cực đoan ngày càng gây ra nhiều thiệt hại, các chính phủ, cơ quan phát triển và đơn vị vận hành cơ sở hạ tầng phải đối mặt với áp lực ngày càng lớn trong việc xây dựng các Hệ thống Cảnh báo Sớm hiệu quả. Tuy nhiên, việc triển khai các hệ thống này ở quy mô và độ phân giải cần thiết vẫn là một thách thức lớn.
pexels photo 23939154.jpeg
CÁC THÁCH THỨC

Hầu hết các hệ thống dự báo lũ lụt hiện nay hoặc quá cục bộ, hoặc quá khái quát để có thể đưa ra hành động thực tế.

Để đáp ứng những nhu cầu này, một hệ thống dự báo vừa đảm bảo độ chính xác vừa có khả năng mở rộng (chẳng hạn như triển khai trên toàn quốc) là điều vô cùng thiết yếu. Tuy nhiên, các phương pháp tiếp cận hiện nay chủ yếu vẫn bị lệch về một trong hai hướng: hoặc là độ chính xác, hoặc là quy mô toàn cầu. Các mô hình cục bộ (Local models) tuy có độ chính xác cao nhưng lại đòi hỏi khảo sát thực địa và điều chỉnh tham số tốn rất nhiều thời gian và chi phí, do đó không phù hợp để triển khai trên diện rộng. Ngược lại, các mô hình toàn cầu (Global models) tuy có khả năng mở rộng quy mô nhưng thường vẫn bộc lộ nhiều hạn chế khi các nhà ra quyết định tại hiện trường cần các dữ liệu thực tế để đưa ra phán đoán.

Chúng tôi nhận thấy các hệ thống dự báo lũ lụt hiện nay đang phải đối mặt với một sự đánh đổi lớn (trade-off). Các mô hình chi tiết tuy có thể nâng cao độ chính xác, nhưng lại đòi hỏi khảo sát thực địa, điều chỉnh tham số và công sức kỹ thuật vô cùng lớn, mất tới hàng tháng trời để triển khai và rất khó mở rộng quy mô. Ngược lại, các mô hình toàn cầu tuy có khả năng mở rộng tốt, nhưng độ phân giải và độ chính xác của chúng lại thường chưa đủ để đáp ứng nhu cầu ra quyết định thực tế tại hiện trường.

Aqunia Flood được phát triển nhằm vượt qua sự đánh đổi này.

ĐIỂM KHÁC BIỆT LÀ GÌ?

3 đặc điểm nổi bật

01
Khả năng mở rộng toàn cầu

Dự báo nguy cơ lũ lụt trên toàn quốc và các lưu vực sông xuyên biên giới. Giải pháp hoạt động hiệu quả ngay cả ở những khu vực có mạng lưới quan trắc mặt đất thưa thớt hoặc không có, nhờ vào dữ liệu vệ tinh và mô phỏng dựa trên cơ sở vật lý.

Bất cứ nơi nào trên Trái Đất
02
Độ chính xác cục bộ

Nhờ vào công nghệ bản địa hóa của Aqunia, chúng tôi cung cấp thông tin về độ sâu và phạm vi ngập lụt ở cấp độ địa phương một cách thực tế hơn nữa cho các khu vực quan trọng dựa trên các mô phỏng toàn cầu.

Độ phân giải cao
03
Cho đến vài ngày tới

Dự báo được đưa ra trước vài ngày khi xảy ra lũ lụt — giúp chính phủ và các đơn vị vận hành có đủ thời gian cần thiết để triển khai các nguồn lực, đưa ra lệnh sơ tán và kích hoạt kế hoạch liên tục kinh doanh (BCP).

Không phải giờ — mà là ngày
Phạm vi bao phủ toàn cầu

Từ các con sông toàn cầu cho đến ngập lụt cục bộ.

aqunia flood global

Ví dụ về kết quả mô phỏng lũ lụt: Mực nước sâu [m], độ phân giải khoảng 5km, phạm vi bao phủ toàn cầu.

Độ sâu tối đa vào năm 2024

aqunia flood local yagi

Ví dụ về kết quả mô phỏng lũ lụt — độ sâu ngập lụt [m] với độ phân giải khoảng 90m, khu vực Hà Nội.
Thời gian bắt đầu: 7:00 ngày 07/09/2024 → Dự báo: +24 giờ tiếp theo

CÁCH THỨC HOẠT ĐỘNG

Xây dựng giải pháp end-to-end từ dự báo thời tiết đến bản đồ ngập lụt.

1
Dự báo lượng mưa độ phân giải cao

Xuất phát từ mô hình thời tiết toàn cầu (ECMWF), chúng tôi tạo ra dữ liệu lượng mưa độ phân giải cao được bản địa hóa bằng cách sử dụng AI.

2
Mô hình hóa bề mặt lục địa

Thông qua tính toán bằng mô hình hóa bề mặt lục địa, dữ liệu lượng mưa và các dữ liệu khác được sử dụng để ước tính lượng dòng chảy, độ ẩm đất và lượng bốc thoát hơi nước.

3
Mô phỏng sông ngòi trên diện rộng

Sử dụng Mô hình Thủy động lực học Sông ngòi Toàn cầu, chúng tôi mô phỏng sự thay đổi lưu lượng và mực nước sông trên các lưu vực lớn trên toàn thế giới.

4
Bản đồ ngập lụt độ phân giải cao

Các mô hình ngập lụt chi tiết giúp trực quan hóa độ sâu và phạm vi ngập lụt với độ phân giải ở cấp độ mét cho các khu vực trọng yếu.

Các bước 2–3 được vận hành bởi ILS (Integrated Land Simulator - Trình mô phỏng đất tích hợp, bao gồm MATSIRO & CaMa-Flood). Chúng tôi tận dụng kết quả nghiên cứu từ "Today's Earth", một hệ thống mô phỏng chu trình nước toàn cầu được phát triển tại JAXA và Đại học Tokyo.

Tài liệu tham khảo: Nitta và cộng sự (2020) https://doi.org/10.1186/s40645-020-00383-7; Ma et al. (2021) https://doi.org/10.1038/s41598-021-89522-8

* ILS hiện đang được sử dụng cho mục đích thử nghiệm và nghiên cứu.

aqunia flood fewdayslater

Ví dụ: Dự báo phạm vi mở rộng và độ sâu ngập lụt

CÁC TRƯỜNG HỢP SỬ DỤNG

Được xây dựng dành cho những người ra quyết định.

Cơ quan chính phủ

Hệ thống dự báo lũ lụt trên quy mô toàn quốc hỗ trợ đắc lực cho việc nghiên cứu/xây dựng hệ thống ứng phó thiên tai ở cấp quốc gia, cũng như đưa ra các quyết định xử lý ban đầu mang tính liên bộ ngành khi có thiên tai xảy ra.

Lệnh sơ tán Phòng chống thiên tai chủ động

Chính quyền địa phương

Các cơ quan quản lý thiên tai địa phương có nhu cầu về dự báo chi tiết độ phân giải cao tại khu vực.

Lệnh sơ tán Phòng chống thiên tai chủ động

Các doanh nghiệp sản xuất và đơn vị vận hành hạ tầng

Hệ thống có thể được ứng dụng tại bộ phận BCP/Quản lý rủi ro để đưa ra các quyết định duy trì vận hành nhà máy, nhà máy điện, sơ tán thiết bị trước khi thiên tai xảy ra, cũng như kích hoạt kế hoạch kinh doanh liên tục (BCP).

BCP Các biện pháp phòng ngừa trước khi xảy ra sự cố

Các cơ quan phát triển

Các ngân hàng phát triển quốc tế và dự án viện trợ song phương tại các quốc gia Phương Nam (Global South).

Khoản vay từ ngân hàng phát triển Xây dựng các dự án hợp tác
Bắt đầu ngay

Quy trình hợp tác và triển khai

1
Xác định phạm vi
2
Triển khai thí điểm
3
Hoàn thiện & Tích hợp
4
Vận hành chính thức
1
Xác định phạm vi

Lựa chọn khu vực mục tiêu (cho giai đoạn PoC và vận hành chính thức) và xác định các bên liên quan trọng yếu. Xác định môi trường dữ liệu, yêu cầu vận hành và tiêu chí thành công. Thực hiện ký kết Biên bản ghi nhớ (MoU) nếu áp dụng.

people, girls, women, students, friends, talking, meeting, study, group, activity, homework, group work, brainstorming, group study, people, people, people, students, students, students, friends, friends, friends, talking, meeting, meeting, meeting, meeting, meeting, study, study, group
2
Triển khai thí điểm

Hiển thị kết quả dự báo theo tiêu chuẩn toàn cầu bằng cách sử dụng dữ liệu sẵn có trên toàn thế giới. Xác minh độ chính xác của dự báo dựa trên các trận lũ lụt trong lịch sử. Đánh giá khả năng áp dụng về mặt kỹ thuật và vận hành cùng với đội ngũ của quý vị.

Overhead view of financial charts, magnifying glass, and stationery on wooden table.
3
Hoàn thiện & Tích hợp

Tối ưu hóa mô hình ở mức độ địa phương bằng cách sử dụng dữ liệu quan trắc thực tế tại khu vực. Hiệu chuẩn mô hình vật lý và tích hợp với các hệ thống vận hành hiện có hoặc triển khai dưới dạng SaaS và thiết lập tài khoản người dùng.

African American woman working in office analyzing data on dual computer monitors.
4
Full Operation & Ongoing Support

Triển khai dịch vụ, đào tạo người dùng và bàn giao để đưa vào vận hành chính thức hoàn toàn. Liên tục cập nhật mô hình bằng cách sử dụng các kết quả quan trắc mới nhất và mở rộng phạm vi bao phủ khi có nhu cầu.

Hands pointing at a financial stock chart on a digital screen, highlighting data analysis and trends.
Thành tựu & Cột mốc

Được lựa chọn tham gia các dự án và Chương trình/Trợ cấp (Liên quan đến Aqunia Flood)

Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp Nhật Bản

Dự án thử nghiệm quy mô nhỏ tại các nước Toàn cầu Nam
Việt Nam: Dự án thử nghiệm địa phương hóa nền tảng thông tin quản lý khủng hoảng và dự báo lũ lụt ứng dụng công nghệ AI và mạng xã hội (SNS)
 
Được lựa chọn vào tháng 2 năm 2026

Chính quyền Thủ đô Tokyo

Dự án hỗ trợ tham gia vào ngành công nghiệp hàng không vũ trụ / Tài trợ chi phí phát triển các sản phẩm vũ trụ và liên quan

Phát triển hệ thống dự báo lũ lụt toàn cầu dựa trên liên kết dữ liệu vệ tinh

 
 
Được lựa chọn vào tháng 2 năm 2026

Quỹ tài trợ PwC

"Mùa thu 2025: Môi trường Toàn cầu (Dự báo Thiên tai)

Phát triển hệ thống dự báo lũ lụt tích hợp hướng tới ứng dụng thực tiễn trong xã hội

 
 
Selected Oct 2025
Ví dụ thực tế theo quốc gia

Việt Nam

Đang triển khai - Thí điểm dự báo lũ lụt cùng với Công ty Spectee

Kyrgyzstan

Đang triển khai - Nghiên cứu thí điểm về lũ lụt và biến đổi khí hậu
Sẽ được cập nhật sau...

Chia sẻ mối quan tâm của bạn

Phương pháp tiếp cận phù hợp sẽ có sự khác biệt rõ rệt tùy thuộc vào loại hình tổ chức, khu vực mục tiêu, môi trường dữ liệu và giai đoạn của dự án
Ngay cả khi quý vị chưa chắc chắn mối quan tâm của mình có phù hợp với giải pháp của chúng tôi hay không, chúng tôi vẫn luôn khuyến khích quý vị liên hệ với chúng tôi.