Dữ liệu ngập thời gian thực: Bài toán từ chia sẻ đến điều hành giao thông

Trong bài viết “Dữ liệu ngập theo thời gian thực trong quản trị giao thông đô thị Hà Nội” gửi Tạp chí Điện tử Người Xây dựng, PGS.TS. Lưu Đức Hải, Viện trưởng Viện Nghiên cứu đô thị và Phát triển hạ tầng, và TS. Phạm Minh Quân, Trường Khoa học liên ngành và Nghệ thuật, Đại học Quốc gia Hà Nội, nhấn mạnh rằng hiệu quả của dữ liệu ngập không phụ thuộc vào việc phát triển thêm ứng dụng mới, mà trước hết nằm ở khả năng kết nối và chia sẻ dữ liệu.

Được sự cho phép của tác giả, Tạp chí Điện tử Người Xây dựng xin gửi đến độc giả bài viết của PGS.TS. Lưu Đức Hải và TS. Phạm Minh Quân (tiêu đề bài viết do Tạp chí Điện tử Người Xây dựng đặt lại).

Mỗi khi Hà Nội xuất hiện một trận mưa lớn, một câu hỏi rất thực tế lập tức xuất hiện trên các diễn đàn và hội nhóm mạng xã hội như đường nào đang ngập, đoạn nào đã tắc, có thể đi qua hay nên quay đầu, và nếu tránh thì đi theo hướng nào? Những câu hỏi tưởng như rất đời thường ấy lại cho thấy một vấn đề lớn hơn trong quản trị đô thị. Đó là khi một sự cố xảy ra trên diện rộng, người dân vẫn phải tự tìm kiếm, đối chiếu và xác thực thông tin từ những nguồn phi chính thức để quyết định hành trình của mình.

Mạng xã hội có một ưu thế rõ rệt là tốc độ. Một người vừa đi qua một tuyến phố có thể lập tức đăng hình ảnh, vị trí và tình trạng ngập để cảnh báo những người khác. Nhưng đây không thể trở thành phương thức chủ đạo để một đô thị lớn tổ chức thông tin giao thông khi có mưa ngập. Dữ liệu trên mạng xã hội thường rời rạc, không đồng nhất về mức độ chính xác, thiếu chuẩn hóa về vị trí và thời gian, trong khi người sử dụng lại cần một thông tin có tính định lượng để đưa ra quyết định.

Do đó, vấn đề không đơn thuần là Hà Nội đã có hay chưa có một ứng dụng bản đồ ngập. Vấn đề quan trọng hơn là thành phố đã xây dựng được một hệ thống dữ liệu ngập có khả năng vận hành theo thời gian thực và kết nối trực tiếp với giao thông hay chưa.

Từ điểm ngập trên bản đồ đến khoảng trống dữ liệu đô thị

Hà Nội không phải bắt đầu từ con số không. Thành phố đã có những nền tảng và hệ thống công nghệ phục vụ quản lý thoát nước, giao thông và phản ánh hiện trường. HSDC Maps được triển khai từ năm 2018, và gần đây thông tin “Bản đồ mưa ngập” được tích hợp trên iHanoi. Tuy nhiên, sự hiện diện của một ứng dụng không đồng nghĩa với việc thành phố đã có một hệ thống thông tin ngập hoàn chỉnh.

Khoảng trống nằm ở phía sau giao diện của bản đồ. Người dân không chỉ cần biết một địa điểm “có ngập” hay “không ngập”. Họ cần biết ngập bao nhiêu, dài bao nhiêu, đang tăng hay giảm, phương tiện nào còn có thể đi qua và bao lâu nữa nước có thể rút. Khi những dữ liệu ấy chưa được cập nhật đủ nhanh và kết nối với hệ thống giao thông, bản đồ chỉ có giá trị tham khảo chứ chưa thực sự trở thành công cụ hỗ trợ quyết định.

Do đó, ở đây có thể nhìn thấy ít nhất ba nhóm chủ thể đang nắm những mảnh dữ liệu khác nhau. Sở Xây dựng Hà Nội là cơ quan quản lý nhà nước về hạ tầng và quy hoạch. Công ty TNHH MTV Thoát nước Hà Nội nắm những dữ liệu kỹ thuật trực tiếp liên quan đến lượng mưa, mực nước, trạm bơm và khả năng tiêu thoát nước. Trong khi đó, lực lượng cảnh sát giao thông và hệ thống điều hành giao thông lại nắm dữ liệu về dòng xe, ùn tắc, tai nạn và khả năng tổ chức phân luồng. Mỗi nhóm dữ liệu đều quan trọng, nhưng giá trị của chúng sẽ tăng lên rất nhiều khi được đặt trên cùng một nền tảng và được cập nhật theo cùng một thời gian thực.

Chẳng hạn, dữ liệu “đường X đang ngập 30 cm” chưa đủ để một tài xế quyết định.Nếu kết hợp với dữ liệu giao thông, hệ thống có thể cho biết xe máy không nên đi vào, ô tô gầm thấp có nguy cơ dừng máy, trong khi một tuyến đường khác cách đó vài trăm mét vẫn có khả năng lưu thông. Nếu tiếp tục kết hợp với dữ liệu lượng mưa và năng lực của trạm bơm, hệ thống có thể đưa ra dự báo về xu hướng mực nước. Khi đó, thông tin ngập mới thực sự trở thành thông tin giao thông. Đây là điểm khác biệt giữa quản lý một điểm ngập và quản trị giao thông trong điều kiện ngập.

Hiện nay, một phần dữ liệu vẫn phụ thuộc đáng kể vào việc ghi nhận và báo cáo từ hiện trường. Trong một trận mưa lớn trên diện rộng, đây là một hạn chế dễ nhận thấy. Nhân lực vận hành thoát nước phải đồng thời xử lý nhiều điểm phát sinh, trong khi nhu cầu cập nhật thông tin của người dân diễn ra từng phút. Nếu dữ liệu được cập nhật thủ công, độ trễ là điều khó tránh khỏi. Khi thông tin được đưa lên bản đồ, điều người dân cần biết có thể đã thay đổi.

Một vấn đề khác là dữ liệu vẫn có nguy cơ được tổ chức theo từng “kho” của các cơ quan. Dữ liệu thoát nước, dữ liệu giao thông, dữ liệu camera và dữ liệu phản ánh hiện trường nếu không được thiết kế để trao đổi tự động thì việc tích hợp lên một ứng dụng chung dễ chỉ dừng ở việc ghép nối giao diện. Người dùng nhìn thấy nhiều lớp thông tin trên một màn hình, nhưng phía sau chưa chắc đã có một cơ chế dữ liệu thống nhất. Đó là một trong những nguyên nhân khiến đô thị thông minh có thể có nhiều ứng dụng nhưng vẫn thiếu một năng lực rất căn bản là nhìn thấy cùng một vấn đề bằng cùng một bộ dữ liệu.

Một bản đồ ngập thực sự cần trả lời được câu hỏi nào?

Nếu mục tiêu của bản đồ là giúp người dân lựa chọn lộ trình, cách thiết kế cần thay đổi từ bản đồ mô tả sang bản đồ động. Một bản đồ đánh dấu các điểm thường xuyên ngập có giá trị đối với công tác quy hoạch và nhận diện những khu vực có nguy cơ. Nhưng đối với người đang chuẩn bị đi qua một tuyến phố trong lúc mưa lớn, câu hỏi quan trọng lại hoàn toàn khác. Đường đang ngập thế nào? Nước đang lên hay đang rút? Có thể đi qua không? Nếu không thể đi qua thì đi đường nào? Bao lâu nữa có thể lưu thông trở lại?

Trước hết, bản đồ cần cung cấp mức độ ngập thực tế. Thay vì một ký hiệu chung chung như “ngập sâu”, cần có thông tin định lượng về độ sâu, chiều dài và phạm vi ảnh hưởng. Một đoạn đường ngập 10 cm hoàn toàn khác một đoạn đường ngập 50 cm. Một điểm ngập dài 30 m cũng khác với một vùng ngập kéo dài vài trăm mét. Thông tin càng cụ thể thì khả năng hỗ trợ quyết định càng cao.

Tiếp theo là xu hướng của điểm ngập. Mực nước đang tăng, ổn định hay giảm? Đây là dữ liệu đặc biệt quan trọng nhưng thường bị bỏ qua. Hai tuyến phố cùng ngập 30 cm tại một thời điểm có thể dẫn đến hai quyết định khác nhau nếu một nơi đang tiếp tục dâng nước, còn nơi kia đang rút nhanh.

Từ dữ liệu lượng mưa, mực nước, năng lực tiêu thoát và hoạt động của các trạm bơm, hệ thống có thể tiến tới cung cấp ước tính thời gian nước rút. Đây chính là phần dự báo cần được bổ sung vào bản đồ ngập. Người dân không chỉ cần biết “đang ngập”, mà còn cần biết “nếu chờ thêm 30 phút thì tình hình có khả năng thay đổi như thế nào”.

Thứ ba là khả năng thông hành của phương tiện. Cùng một độ sâu nước nhưng mức độ nguy hiểm đối với xe máy, sedan, xe gầm cao hay xe buýt không giống nhau. Vì vậy, dữ liệu ngập cần được kết nối với dữ liệu phương tiện và giao thông. Bản đồ có thể chuyển từ thông báo “ngập” sang những cảnh báo dễ hiểu hơn như phương tiện nào không nên đi vào, phương tiện nào có thể lưu thông với tốc độ hạn chế.

Thứ tư là lộ trình thay thế. Đây mới là bước chuyển bản đồ ngập thành một công cụ điều hành giao thông thực sự. Khi một tuyến đường bị ngập, hệ thống không nên dừng ở việc báo cho người dùng biết nơi đó nguy hiểm. Nó cần tính toán lại lộ trình, đồng thời dự báo khả năng ùn tắc trên những tuyến đường thay thế.

Bởi một điểm ngập có thể tạo ra một chuỗi tác động. Khi tuyến A bị chặn, dòng xe đổ sang B và C; nếu B và C không đủ năng lực tiếp nhận, những điểm ùn tắc mới sẽ xuất hiện. Một hệ thống giao thông thông minh phải nhìn thấy cả chuỗi tác động này thay vì chỉ hiển thị một chấm màu đỏ trên bản đồ.

Cuối cùng là dữ liệu cộng đồng. Người dân hoàn toàn có thể trở thành một nguồn dữ liệu quan trọng của đô thị. Một bức ảnh kèm tọa độ, thời gian và mô tả tình trạng ngập có thể bổ sung cho mạng lưới cảm biến. Tuy nhiên, dữ liệu cộng đồng cần được xác minh và chuẩn hóa trước khi trở thành dữ liệu chính thức. Có thể kết hợp thông tin từ người dân với camera, cảm biến, dữ liệu mưa và thông tin vận hành trạm bơm để xác định mức độ tin cậy. Khi ấy, người dân không còn chỉ là người nhận thông tin từ chính quyền. Họ trở thành một phần của mạng lưới quan trắc đô thị.

Từ ứng dụng bản đồ đến một hệ thống dữ liệu dùng chung

Điểm mấu chốt của bài toán không nằm ở việc Hà Nội cần thêm một ứng dụng mới. Thành phố có thể có thêm ứng dụng, nhưng nếu dữ liệu phía sau vẫn phân tán, cập nhật chậm và không kết nối được với nhau thì hiệu quả cũng sẽ có giới hạn.
Điều Hà Nội cần trước hết là tổ chức lại quy trình theo ba khâu: thu thập, xác minh và công bố dữ liệu.

Ở khâu thu thập, cần kết hợp nhiều nguồn. Các điểm ngập có tính chất thường xuyên cần được ưu tiên lắp đặt cảm biến đo mực nước tự động. Hệ thống camera giao thông có thể được nghiên cứu để nhận diện tình trạng mặt đường và vùng ngập. Người dân có thể gửi phản ánh trực tiếp từ ứng dụng thành phố. Dữ liệu lượng mưa, mực nước, hồ điều hòa và trạm bơm cần được đưa vào cùng một hệ thống.

Ở khâu xác minh, cần xây dựng cơ chế đối soát tự động. Một phản ánh của người dân sẽ có độ tin cậy cao hơn nếu cùng thời điểm camera cũng ghi nhận tình trạng tương tự và dữ liệu mưa cho thấy khu vực đang có mưa lớn. AI có thể hỗ trợ quá trình đối chiếu, phân loại và phát hiện bất thường, nhưng trách nhiệm về tiêu chuẩn dữ liệu và quy trình xác nhận vẫn phải được quy định rõ.

Ở khâu công bố, điều quan trọng nhất là dữ liệu phải được chuẩn hóa và có khả năng chia sẻ. Thành phố không nhất thiết phải tự xây dựng một hệ sinh thái bản đồ khép kín. Nếu có một cổng dữ liệu chuẩn, các nền tảng bản đồ và dịch vụ giao thông khác có thể khai thác dữ liệu ngập của Hà Nội để cảnh báo và điều chỉnh lộ trình cho người sử dụng.

Một đô thị thông minh, vì thế, không nhất thiết phải có thật nhiều ứng dụng. Quan trọng hơn là các hệ thống có thể đối thoại với nhau bằng dữ liệu.

Về đầu mối điều hành, cần có một cơ chế ở cấp thành phố đủ thẩm quyền để kết nối các ngành. Trung tâm Điều hành thông minh của Thành phố có thể đảm nhiệm vai trò điều phối dữ liệu chung. Sở Xây dựng và Công ty Thoát nước chịu trách nhiệm về dữ liệu hạ tầng, quan trắc và năng lực tiêu thoát. Công an thành phố và lực lượng cảnh sát giao thông cung cấp dữ liệu về dòng xe, camera và tổ chức phân luồng. Trung tâm điều hành tiếp nhận, chuẩn hóa, tích hợp và phân phối dữ liệu đến các hệ thống liên quan.

Mô hình này cũng giúp thay đổi cách nhìn về các ứng dụng đô thị thông minh. Một phần mềm không nên được xem như một dự án hoàn thành sau khi nghiệm thu. Nó phải được vận hành như một sản phẩm công nghệ sống, liên tục được cập nhật dữ liệu, nâng cấp hạ tầng, kiểm tra tải và cải thiện trải nghiệm người dùng. Đặc biệt với một hệ thống được sử dụng trong những thời điểm khẩn cấp như mưa lớn, năng lực chịu tải và tính liên tục của dịch vụ phải được xem là yêu cầu cốt lõi ngay từ đầu.

Sau cùng, câu chuyện bản đồ ngập thực chất là câu chuyện về cách một đô thị tổ chức thông tin để bảo vệ khả năng đi lại và an toàn của người dân. Một bản đồ tĩnh cho biết nơi nào từng hoặc thường xuyên xảy ra ngập. Một bản đồ động phải cho biết điều gì đang xảy ra ngay lúc này. Nhưng một hệ thống thực sự thông minh còn phải tiến thêm một bước: cho người dân biết nên đi hay dừng, nếu đi thì đi hướng nào, phương tiện nào có thể đi qua và khi nào có thể trở lại bình thường.

Khi người Hà Nội vẫn phải vào các hội nhóm để hỏi “đường nào đang ngập?”, đó không phải đơn thuần là câu chuyện về sự thiếu thông tin của một người đi đường. Đó là tín hiệu cho thấy dữ liệu đô thị chưa được tổ chức thành một dịch vụ công đủ nhanh, đủ tin cậy và đủ hữu ích cho quyết định hàng ngày.

Khoảng cách từ một “bản đồ ngập” đến một hệ thống thông tin giao thông trong điều kiện ngập không nằm chủ yếu ở công nghệ hiển thị. Nó nằm ở cách các cơ quan chia sẻ dữ liệu, cách thành phố tổ chức quan trắc, cách xác minh thông tin và cách đưa dữ liệu ấy đến đúng người, đúng thời điểm. Đây mới là phần việc quyết định Hà Nội có thực sự biến dữ liệu đô thị thành năng lực quản trị hay không.