Nhật Thương giới thiệu hệ thống cảnh báo lũ sớm tại cuộc thi Thiết kế với MCU năm 2016 – Ảnh: N.T.

Đó là sản phẩm của sinh viên Nguyễn Huỳnh Nhật Thương (khoa điện tử – viễn thông Trường ĐH Bách khoa Đà Nẵng) cùng nhóm bạn.

Xót xa vì lũ lụt

Thương lớn lên cạnh lòng hồ thủy lợi Cao Ngạn (xã Bình Lãnh, Thăng Bình, Quảng Nam), là vùng trung du cằn cỗi, nơi mọi người sống bằng nghề nông cha truyền con nối. Vào mùa lũ, chứng kiến hình ảnh nước lũ cuồn cuộn cuốn trôi nhà cửa, trâu bò, ruộng rẫy của người nông dân mà lòng chàng sinh viên trẻ tràn dân nỗi xót xa khó tả.

“Mình là con nhà nông nên rất hiểu giá trị của con trâu, đàn bò đối với người nông dân là gia tài đáng giá nhất. Năm nào Quảng Nam quê mình cũng có lũ, như năm vừa rồi người dân dọc hai bên bờ sông Vu Gia, Thu Bồn mấy bận bỏ nhà lên rừng chạy lũ mà rồi cũng chết người, gà lợn trôi hết, còn ruộng vườn cũng tan hoang, nhìn cảnh đó ai cũng thắt lòng. Thấy cảnh đó, mình trăn trở phải mang kiến thức học được ra làm cái gì đó để bà con bớt khổ, dự án chế tạo hệ thống cảnh báo lũ sớm ra đời như vậy” – Thương trải lòng.

Bộ cảnh báo lũ sớm khá gọn với các thành phần cơ bản là một tấm pin năng lượng mặt trời nhỏ, một cốc đo mưa, bộ truyền phát tín hiệu và mạch xử lý. Theo Thương, có thể đặt rải rác nhiều bộ cảnh báo trên vùng đồi núi nơi thượng nguồn để tạo thành hệ thống cảnh báo lũ hoàn chỉnh, nâng cao độ chính xác.

Tấm pin năng lượng mặt trời sẽ cung cấp năng lượng cho thiết bị hoạt động, trong khi đó bộ phát tín hiệu vô tuyến sẽ kết nối dữ liệu các vị trí rồi gửi về máy chủ phân tích. Nếu lượng mưa lớn và kéo dài, máy chủ phân tích có khả năng xảy ra lũ sẽ truyền tin cảnh báo sớm về khu dân cư hạ nguồn qua sóng truyền thanh kèm theo thông tin cấp độ lũ.

Thương nói ưu điểm của hệ thống là có thể đưa ra cảnh báo lũ chính xác sớm hơn vài giờ đến một hai ngày so với hệ thống cảnh báo lũ dựa trên đo tốc độ dòng chảy và mực nước trên sông như hiện nay.

“Thiết bị này có khả năng dự báo lũ ngay khi mưa bắt đầu rơi, trong khi hệ thống cảnh báo lũ trên các sông hiện nay chỉ cảnh báo được khi nước lũ trên sông đã dâng cao. Dù chỉ sớm hơn vài giờ đồng hồ nhưng đây là khoảng thời gian cực kỳ quan trọng, đủ để người dân bên dưới có thời gian di chuyển đến nơi an toàn trước khi nước tràn về. Quan trọng hơn, các hồ thuỷ điện có thể dựa trên thông tin cảnh báo sớm của hệ thống để chủ động xả nước đón lũ, tránh tình trạng nguy hiểm là xả lũ ồ ạt khi nước đã về đầy hồ gây thiệt hại cho bà con hạ nguồn” – Thương hào hứng giải thích.

Hiệu quả ứng dụng cao

Ban đầu, Thương lên ý tưởng và kêu gọi hai bạn trong lớp làm chung, sau này có thêm một số bạn sinh viên khoá sau hỗ trợ. Thương là người phân phối công việc và chịu trách nhiệm chính viết chương trình hoạt động. Bắt đầu thực hiện từ tháng 10-2015 nhưng mãi đến cuối năm 2016, cả nhóm mới hoàn thiện mẫu thử đầu tiên.

“Rất may mắn đề tài được nhiều thầy cô trong khoa quan tâm tư vấn nhiệt tình” – Thương nói. Mẫu thử đầu tiên được đưa ra thử nghiệm trong điều kiện giả lập thời tiết và cho kết quả hoạt động khả quan, dù vậy nhóm vẫn quyết định sản xuất mẫu thử thứ hai để hoàn thiện kiểu dáng, đảm bảo khả năng chống chịu khi đưa ra thử nghiệm ngoài môi trường trong điều kiện thực tế.

Hiện đang có một số đơn vị có ý định hợp tác triển khai hệ thống cảnh báo lũ sớm ra ứng dụng ngoài thực tế, song Thương cho rằng cần phải đầu tư xây dựng thêm để sản phẩm cuối cùng đảm bảo độ chính xác cao và tin cậy.

“Thông tin dự báo do hệ thống đưa ra ảnh hưởng rất lớn tới tài sản và tính mạng của người dân vùng hạ du nên tụi mình muốn nghiên cứu thêm để đảm bảo chất lượng, bởi việc dự báo sai về lũ lụt sẽ gây ra những hậu quả rất khủng khiếp” – Thương chia sẻ.

PGS.TS Nguyễn Văn Tuấn, trưởng khoa điện tử – viễn thông Trường ĐH Bách khoa Đà Nẵng, cho rằng hệ thống này có hiệu quả ứng dụng cao trong việc cảnh báo lũ sớm từ thượng nguồn.

Bằng việc áp dụng các phương tiện truyền phát tín hiệu hiện đại và chương trình hoạt động linh hoạt mà hệ thống có khả năng báo cáo tự động tình trạng mưa lũ về trung tâm điều khiển nhanh chóng, không cần tốn sức người. Hệ thống cũng có khả năng phân tích mưa nhiều hay ít hơn trong từng vùng cụ thể.