Lào, Myanmar và Thái Lan chịu nhiều thiệt hại do thời tiết cực đoan liên quan bão Yagi

Cơ quan thời tiết Lào đã ban hành cảnh báo lũ lụt hôm 12-9 khi mực nước ở sông Mê Kông và các nhánh chính của nó tiếp tục dâng cao sau nhiều ngày mưa lớn khắp nước.

Theo Cục Khí tượng Thủy văn thuộc Bộ Tài nguyên và Môi trường Lào, mực nước sông Mê Kông tại thị trấn Luang Prabang được ghi nhận là 19,02 m trong cùng ngày, vượt mức nguy hiểm là 18 m. Tại đoạn sông Mê Kông chảy qua tỉnh Oudomxay, mực nước lên tới 29,9 m, vượt mức cảnh báo là 29 m và gần chạm tới mức nguy hiểm là 30 m. 

Tại đoạn sông chảy qua các tỉnh Xayaboury, Bolikhamxay và thủ đô Vientiane, mực nước cũng dâng lên gần mức cảnh báo. Theo Tân Hoa xã, người dân ở những vùng trũng thấp được khuyến cáo chuẩn bị di chuyển đến nơi an toàn hơn.

Trận lũ lụt ảnh hưởng tới miền Bắc Lào được cho là một trong những trận tồi tệ nhất trong những năm gần đây. Nguyên nhân là mưa lớn do tác động kéo dài từ bão Yagi.

Cơn bão trên cũng đem lại mưa xối xả cho Myanmar. Theo phân tích hình ảnh vệ tinh của Đơn vị Quản lý Thông tin Myanmar (MIMU), khoảng 162 km vuông xung quanh thủ đô Naypyitaw đã bị ngập lụt hôm 12-9. Ngoài ra, 366 km vuông quanh Mandalay, thành phố lớn thứ hai của Myanmar, cũng chìm trong nước. 

Cơ quan cứu hỏa ở Naypyitaw cho biết ít nhất 19 người thiệt mạng vì mưa lũ, cũng như cho biết thêm đã giải cứu và di dời tổng cộng 3.602 người tại 30 địa điểm.

Mưa lũ hoành hành ở Đông Nam Á 第1张

Nhân viên cứu hộ giúp đỡ người dân tại một khu vực ngập lụt ở thị trấn Mae Sai, tỉnh Chiang Rai - Thái Lan hôm 12-9. Ảnh: REUTERS

Còn tại Thái Lan, theo Reuters, lực lượng đặc nhiệm thuộc Hải quân đã được triển khai đến tỉnh Chiang Rai hôm 12-9 để tham gia công tác cứu hộ sau khi lũ lụt khiến hàng ngàn người bị mắc kẹt ở đó. Chính quyền địa phương đang cố gắng tiếp cận họ bằng thuyền và trực thăng. 

Nước lũ bắt đầu rút khỏi một số khu vực thuộc huyện Mai Sai bị ảnh hưởng nặng nhưng nhiều khu dân cư ven sông vẫn còn bị ngập lụt. Nước lũ cũng tràn vào một số khu vực của TP Chiang Rai, làm ngập các tuyến đường chính và khiến nhiều chuyến bay bị hủy.

Ít nhất 33 người thiệt mạng khắp Thái Lan kể từ giữa tháng 8 do một loạt sự cố liên quan đến mưa, trong đó có lở đất. Trong tuần này, 9 người thiệt mạng ở 2 tỉnh miền Bắc do ảnh hưởng bởi thời tiết xấu liên quan đến bão Yagi.

  • Mưa lũ hoành hành ở Đông Nam Á 第2张

    Myanmar, Thái Lan, Lào chiến đấu với lũ lụt hậu bão YagiĐỌC NGAY

Trước đó, Philippines cũng là quốc gia chịu nhiều thiệt hại do bão Yagi và đang theo dõi cơn bão mới mang tên Bebinca mới hôm 13-9, theo tờ Manila Times, Cục Quản lý thiên văn, địa vật lý và khí quyển Philippines (PAGASA) cho biết bão Bebinca làm tăng cường gió mùa Tây Nam và gây mưa cùng giông bão trên khắp vùng Ilocos, vùng hành chính Cordillera, thung lũng Cagayan, Quezon và Aurora. Bão cũng ảnh hưởng đến vùng đô thị Manila và phần còn lại của đảo Luzon.

Theo hãng tin Kyodo, bão Bebinca dự kiến tiến gần đảo Okinawa ở phía Nam và khu vực đảo Amami ở phía Tây Nam Nhật Bản vào cuối tuần này. Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (JMA) hôm 12-9 cảnh báo về nguy cơ xảy ra lở đất và lũ lụt, cũng như kêu gọi người dân tránh ra ngoài nếu không cần thiết và tránh xa cửa sổ khi ở trong nhà.

Trong khi đó, trang Bloomberg đưa tin bão Bebinca dự báo đổ bộ vào bờ biển phía Đông Trung Quốc, ở các khu vực ven biển giữa tỉnh Chiết Giang và Phúc Kiến, vào sáng sớm 16-9 (giờ địa phương). Trung tâm Khí tượng quốc gia Trung Quốc cho biết bão Bebinca sẽ vào đất liền với cường độ cấp 2 theo thang Saffir-Simpson 5 cấp. 

Theo dõi bão bằng công cụ AI

Tại Đài Loan (Trung Quốc), các nhà dự báo thời tiết đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để theo dõi bão Bebinca sau khi công nghệ mới này tỏ ra vượt trội các phương pháp truyền thống trong việc dự đoán đường đi của bão. Được sử dụng lần đầu tiên hồi tháng 7, các mô hình thời tiết dựa trên AI đã giúp Đài Loan dự đoán chính xác hơn về đường đi và tác động của bão Gaemi, cơn bão mạnh nhất đổ bộ hòn đảo này trong 8 năm qua. Giờ đây, theo Reuters ngày 13-9, Bebinca đang được theo dõi bằng các công cụ AI nói trên.

Phần mềm dựa trên AI được huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu thời tiết lịch sử để học các mối quan hệ nhân quả của các hệ thống khí tượng. Phần mềm có thể dự đoán hàng trăm biến số thời tiết trước nhiều ngày và tiến trình này chỉ mất vài phút để hoàn thành. Tuy nhiên, giới chuyên gia hiện cho rằng các công cụ AI cần thêm thời gian để hoàn thiện vì chúng hiện chưa thể cung cấp dự báo chất lượng về các tác động chi tiết hơn của một cơn bão, chẳng hạn như cường độ và sức gió.

Xuân Mai