Sự phức tạp của an ninh nguồn nước toàn cầu ngày càng gia tăng do những thách thức từ biến đổi khí hậu, tăng trưởng dân số và quá trình đô thị hóa. Trước thực trạng này, nhu cầu quản lý tài nguyên nước một cách bền vững trở nên cấp bách hơn bao giờ hết. Trong nhiều thập kỷ, thủy văn đồng vị đã trở thành một công cụ khoa học không thể thiếu để các nhà khoa học và tổ chức quốc tế như Cơ quan Năng lượng Nguyên tử Quốc tế (IAEA) hiểu rõ các thành phần của chu trình nước, đặc biệt là nước ngầm vốn là thành phần ít được hiểu rõ nhất.
Sự phát triển của thủy văn đồng vị đã được thúc đẩy bởi sự ra đời và mở rộng của các mạng lưới dữ liệu toàn cầu. Các mạng lưới quan trắc như Mạng lưới Đồng vị Toàn cầu trong Nước mưa (GNIP) và Mạng lưới Đồng vị Toàn cầu trong Sông (GNIR), được khởi xướng bởi IAEA và Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) từ những năm 1960, đã tạo ra một kho lưu trữ dữ liệu khổng lồ, bao gồm hơn 100,000 hồ sơ đồng vị từ hơn 1,000 trạm trên toàn cầu. Sự tích lũy của “big data” thủy văn này đã tạo ra một môi trường hoàn hảo cho sự trỗi dậy của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML). Các mô hình AI có khả năng xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, phức tạp, đa chiều này, từ đó khám phá ra những mối liên hệ và quy luật mà các phương pháp truyền thống khó có thể nhận ra. Quá trình này thể hiện một chuỗi phát triển liên tục: những thách thức về nước do biến đổi khí hậu đã thúc đẩy sự phát triển của kỹ thuật thủy văn đồng vị, việc áp dụng rộng rãi kỹ thuật này đã tạo ra một kho dữ liệu khổng lồ, và sự xuất hiện của dữ liệu lớn này lại kích thích sự phát triển của AI như một công cụ mạnh mẽ để “giải mã” nước.
Nguyên lý cơ bản của thủy văn đồng vị dựa trên sự khác biệt về trọng lượng của các đồng vị, là các biến thể của một nguyên tố với số neutron khác nhau. Trong phân tử nước (H2O), các đồng vị ổn định của hydro (2H) và oxy (18O) đóng vai trò như các “chất đánh dấu” tự nhiên. Khi nước bốc hơi từ biển, các phân tử nước chứa đồng vị nhẹ hơn (H216O) có xu hướng bay lên cao hơn và di chuyển xa hơn vào đất liền, trong khi các phân tử có đồng vị nặng hơn (H218O) có xu hướng ngưng tụ và rơi xuống sớm hơn. Quá trình này, được gọi là phân đoạn đồng vị (isotopic fractionation), tạo ra một “chữ ký đồng vị” độc đáo cho từng nguồn nước, cho phép các nhà khoa học truy vết đường đi của nước qua chu trình thủy văn, từ bốc hơi, mưa, thấm, đến dòng chảy. Bên cạnh các đồng vị ổn định, các đồng vị phóng xạ tự nhiên như Tritium (3H) và Carbon-14 (14C) được sử dụng để ước tính tuổi của nước ngầm. Do các đồng vị này phân rã theo thời gian, nồng độ của chúng giảm dần, cho phép xác định thời gian lưu trú của nước trong tầng chứa nước. Tritium có chu kỳ bán rã khoảng 12.43 năm, là một chỉ báo định tính quan trọng để xác định nước “trẻ” (lên đến khoảng 60 năm tuổi). Nồng độ Tritium lớn hơn 1.0 TU (Tritium Unit) thường chỉ ra sự tái nạp gần đây hoặc một hỗn hợp nước trẻ và nước cổ. Ngược lại, Carbon-14, với chu kỳ bán rã 5,730 năm, được dùng để định tuổi nước ngầm “cổ” (từ vài trăm đến 40,000 năm).
Mức độ tritium hiện đại trong lượng mưa. TU biểu thị hoạt động tritium được thể hiện bằng đơn vị tritium. (Biểu đồ: IAEA)
Thủy văn đồng vị cung cấp một ống kính độc đáo để giải quyết nhiều thách thức về nước:
- Đánh giá Nước ngầm: Nước ngầm là thành phần kém được hiểu nhất trong chu trình nước. Bằng cách sử dụng các đồng vị, các nhà khoa học có thể xác định nguồn gốc của nước ngầm, cách thức di chuyển dưới lòng đất, và mức độ dễ bị tổn thương trước ô nhiễm và biến đổi khí hậu.
- Theo dõi Chất lượng Nước: Các đồng vị của các chất ô nhiễm, như nitơ, có thể giúp truy vết nguồn gốc của chúng (ví dụ: phân bón so với chất thải của con người). Việc xác định nguồn ô nhiễm là bước đầu tiên để giải quyết các vấn đề về chất lượng nước, cung cấp dữ liệu quý giá cho các nhà hoạch định chính sách.
- Nghiên cứu Khí hậu Cổ đại: Dữ liệu đồng vị trong các lõi băng từ các dải băng lớn cung cấp một hồ sơ liên tục, có độ phân giải cao về sự thay đổi khí hậu trong quá khứ.
Bảng 1: Các Đồng Vị Cốt Lõi và Ứng Dụng của Chúng trong Thủy văn
| Loại Đồng Vị | Đồng Vị Cụ Thể | Chu Kỳ Bán Rã | Chức Năng Chính | Phạm Vi Ứng Dụng |
| Ổn định (không phóng xạ) | δ18O và δ2H | Không có | Truy vết nguồn gốc và đường đi của nước | Toàn bộ chu trình nước (mưa, sông, hồ, nước ngầm) |
| Phóng xạ tự nhiên | Tritium (3H) | 12.43 năm | Ước tính tuổi nước ngầm “trẻ” | Vài tháng đến khoảng 60 năm 2 |
| Phóng xạ tự nhiên | Carbon-14 (14C) | 5,730 năm | Ước tính tuổi nước ngầm “cổ” | Lên đến 40,000 năm |
Với sự mở rộng nhanh chóng của các mạng lưới dữ liệu thủy văn toàn cầu, lĩnh vực thủy văn đồng vị đã chính thức bước vào kỷ nguyên “big data”. Các phương pháp phân tích truyền thống đã bộc lộ những hạn chế khi phải xử lý các tập dữ liệu khổng lồ, phức tạp với nhiều mối quan hệ phi tuyến tính. Lúc này, AI và Học máy (ML) nổi lên như một công cụ mạnh mẽ, có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn, trích xuất thông tin có giá trị, tự động xây dựng mô hình để dự đoán xu hướng tương lai và lấp đầy khoảng trống dữ liệu. Khả năng này cho phép các nhà khoa học xem xét vấn đề một cách toàn diện hơn và xây dựng các mô hình ra quyết định được cải thiện.
Nghiên cứu của IAEA sử dụng AI để phân tích dữ liệu đồng vị từ 1,257 hồ trên 91 quốc gia. Nghiên cứu cho thấy khoảng 20% lượng nước đến các hồ bị mất do bốc hơi, và trong khoảng 10% trường hợp, các hồ này có tỷ lệ mất cực đoan, lên tới hơn 40% tổng lượng nước đến. Điều này cho thấy nhiều hồ không thể bù đắp được lượng nước bốc hơi và có nguy cơ biến mất theo thời gian. Các mô hình AI đã được sử dụng để xác định các yếu tố chính thúc đẩy sự bốc hơi, chẳng hạn như kiểu khí hậu (nhiệt đới, khô hạn, ôn đới, lục địa hoặc lạnh). Dựa trên kết quả này, AI đã giúp xác định những hồ có nguy cơ biến mất cao nhất. Trong một nghiên cứu khác, IAEA sử dụng các mô hình học máy để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến động lực nước và ước tính “tỷ lệ nước trẻ” (young water fraction) – lượng nước dưới ba tháng tuổi – trong 45 lưu vực sông trên toàn thế giới.7 Tỷ lệ này phản ánh cách nước được lưu trữ và giải phóng trong môi trường, từ đó tiết lộ các quy luật về khả năng giữ và lưu lượng dòng chảy. Việc hiểu rõ các động lực này giúp các cộng đồng chuẩn bị tốt hơn cho lũ lụt và hạn hán, đồng thời quản lý tài nguyên nước hiệu quả hơn.
Ngoài các nghiên cứu của IAEA, cộng đồng khoa học cũng đã tiến hành các nghiên cứu tích hợp dữ liệu đồng vị, thông tin địa hóa học, viễn thám và AI để phân tích các hệ thống nước ngầm phức tạp, đặc biệt là ở các vùng khô cằn. Một nghiên cứu đã phát triển một mô hình Hỗ trợ Vector (SVM) để ước tính giá trị đồng vị δ18O dựa trên nhiều chỉ số hóa học, đạt hiệu suất cao với hệ số tương quan (R2) là 0.92. Cách tiếp cận tích hợp này cung cấp một công cụ có thể mở rộng và hiệu quả về chi phí để đánh giá các hệ thống nước ngầm ở các khu vực khô hạn, đóng góp trực tiếp vào mục tiêu an ninh nguồn nước quốc gia và Mục tiêu Phát triển Bền vững 6 (SDG 6) của Liên Hợp Quốc về nước sạch và vệ sinh môi trường.
Mặc dù có tiềm năng to lớn, sự kết hợp giữa hai lĩnh vực này đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là về chất lượng dữ liệu. Các phương pháp đo lường đồng vị truyền thống có thể tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót. Các quá trình tự nhiên sau lắng đọng như khuếch tán phân tử trong lõi băng có thể làm mờ tín hiệu đồng vị gốc. Hơn nữa, quá trình phân đoạn đồng vị cũng bị ảnh hưởng bởi địa hình phức tạp, gây khó khăn cho việc giải thích kết quả. Điều này đặt ra một vấn đề then chốt: các mô hình AI phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu đồng vị đầu vào có sai sót hoặc không đủ đại diện, mô hình AI sẽ học các mối quan hệ không phản ánh thực tế, dẫn đến kết quả phân tích và dự đoán sai lệch. Điều này cho thấy độ chính xác của mô hình AI không chỉ bị giới hạn bởi chính thuật toán mà còn bởi chất lượng của dữ liệu đồng vị. Do đó, việc không ngừng cải tiến công nghệ lấy mẫu và phân tích đồng vị, chẳng hạn như sử dụng các phương pháp lấy mẫu vi hủy hoại và công nghệ laser xung cực ngắn (femtosecond pulse), là rất quan trọng để cung cấp dữ liệu đầu vào chất lượng cao, giúp AI phát huy tối đa sức mạnh.
Từ khóa: thủy văn đồng vị;
– CMD –
