Bài viết kỷ niệm 10 năm Cổng thông tin Địa Môi Trường – Nhìn lại hành trình chuyển đổi số trong khoa học Trái đất và Quản lý tài nguyên Việt Nam.

Nguyễn Trường Ngân, Quách Đồng Thắng – Trường ĐH Bách Khoa TP.HCM

“Tôi tin rằng chúng ta cần một “Trái đất số” –  một mô hình trái đất ba chiều, đa độ phân giải, trong đó có thể tích hợp một lượng khổng lồ các dữ liệu được gắn tham chiếu không gian.”

Al Gore (1998), The Digital Earth: Understanding Our Planet in the 21st Century

Lời kêu gọi ấy của Al Gore vang lên như một giấc mơ công nghệ xa vời – một tầm nhìn về việc con người có thể “nắm bắt và hiểu biết hành tinh của mình trong không gian số”. Hôm nay, giấc mơ đó đã và đang dần trở thành hiện thực. Trái đất số không còn chỉ là hình ảnh 3D lung linh trong các bản trình diễn công nghệ, mà đã trở thành nền tảng dữ liệu cốt lõi để các quốc gia quản lý tài nguyên, giám sát môi trường, dự báo biến đổi khí hậu, và ra quyết định phát triển bền vững.

Từ những bản đồ vệ tinh chi tiết đến các mô hình số hóa toàn cầu như Google Earth Engine, Digital Twin Earth của ESA, hay China’s Digital Earth Platform, nhân loại đang từng bước dựng nên “phiên bản số” của hành tinh – nơi mọi dữ liệu về vị trí, trữ lượng, chất lượng và giá trị tài nguyên được kết nối trong một không gian thống nhất.

Khi kỷ nguyên dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo mở ra, việc hiểu Trái đất không còn dừng lại ở quan sát, mà đã tiến đến mô hình hóa, dự báo, và tối ưu hóa sự tồn tại của chính chúng ta trên hành tinh này. Trong bối cảnh ấy, bài viết này sẽ cùng nhìn lại hành trình từ hệ thống phân loại tài nguyên đến các mô hình Trái đất số hiện nay – để cùng đặt câu hỏi: Việt Nam sẽ đi tiếp con đường ấy như thế nào trong thập niên tới?

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, áp lực sử dụng tài nguyên và ô nhiễm gia tăng, việc chuyển từ cách quản lý tài nguyên truyền thống sang một nền tảng “Trái đất số” (Digital Earth) là một bước đột phá cần thiết. Bài viết này lần lượt đi qua: (1) hệ thống phân loại tài nguyên môi trường và nhu cầu tích hợp quản lý theo không gian; (2) thực trạng cách quản lý dữ liệu không gian hiện nay và hạn chế; (3) ý tưởng Trái đất số; (4) những thành tựu hiện thực hóa Trái đất số; và (5) gợi ý áp dụng cho Việt Nam.

1. Hệ thống phân loại tài nguyên môi trường và yêu cầu tích hợp quản lý theo không gian

Bảng 1. Các dữ liệu tài nguyên môi trường cần tích hợp trong một đơn vị không gian (Nguồn: Tổng hợp từ NASA & GEO).

STT	Nhóm dữ liệu	Các thành phần/ lớp thông tin phổ biến	Vai trò/ ứng dụng chính
1	Đất/ địa hình/ lớp phủ đất	Bề mặt địa hình (DEM/ DTM), độ dốc/ hướng, lớp phủ thực vật, chỉ số thực vật (NDVI, EVI)	Xác định cấu trúc địa hình, phân vùng sử dụng đất, dự báo xói mòn, quản lý đất đai
2	Nước (nước mặt, nước ngầm, độ ẩm đất)	Độ ẩm đất, nước mặt, dòng chảy, nước ngầm, hạn hán/ khô hạn, chất lượng nước.	Quản lý nguồn nước, dự báo hạn hán/ lũ lụt, giám sát tài nguyên thủy
3	Khí hậu/ khí quyển/ thời tiết	Nhiệt độ bề mặt, bức xạ mặt trời, lượng mưa, độ ẩm không khí, gió, hơi nước, mây, chất lượng không khí (ozone, bụi, CO₂…)	Mô hình khí hậu, dự báo thời tiết, đánh giá rủi ro thiên tai, hỗ trợ mô phỏng biến đổi khí hậu
4	Khoáng sản/ địa chất	Phân bố khoáng sản, cấu trúc địa chất (đứt gãy, lớp đất đá), địa tầng, thành phần khoáng	Xác định vùng tiềm năng khai thác, quản lý khoáng sản bền vững, tra cứu vùng cấp phép
5	Chất lượng môi trường	Chất ô nhiễm không khí, nồng độ khí nhà kính, chất lượng nước, nhiệt đô đô thị, ô nhiễm bề mặt	Giám sát ô nhiễm, đánh giá tác động môi trường, cảnh báo vùng ô nhiễm cao, hỗ trợ quản lý môi trường
6	Dân cư/ đô thị/ sử dụng đất/ kết cấu hạ tầng	Mật độ dân cư, mạng lưới đường giao thông, xây dựng và kiến trúc, chỉ số ánh sáng đêm, đô thị hóa, sử dụng đất đô thị/ nông thôn	Phân tích áp lực con người lên môi trường, quy hoạch đô thị, đánh giá phúc lợi, mô hình phát triển đô thị
7	Biến động không gian – thời gian	Các lớp dữ liệu theo chuỗi thời gian: biến động lớp phủ đất, thay đổi độ ẩm, tiến trình đô thị hóa, biến động trữ lượng khoáng sản, biến đổi khí hậu	Theo dõi xu hướng, phân tích tốc độ biến đổi, dự báo kịch bản, phát hiện bất thường
8	Siêu dữ liệu (Metadata)	Cơ sở toán học, độ phân giải (không gian, thời gian, phổ), chất lượng dữ liệu, nguồn gốc dữ liệu.	Đảm bảo tính liên thông dữ liệu, truy vết nguồn, tra cứu dữ liệu phù hợp

Mỗi loại tài nguyên có đặc trưng không gian và mối liên hệ sinh thái – ví dụ: đất gắn với thảm phủ, nước gắn với địa hình và khí hậu, sinh vật gắn với hệ sinh thái.

Thực tế, tài nguyên không tồn tại tách biệt mà liên kết trong không gian – một thay đổi ở đất có thể ảnh hưởng đến nước, rừng, khí hậu.

Yêu cầu mới đặt ra là quản lý tài nguyên theo cách tích hợp không gian (spatial integration), không chỉ theo ngành hay loại hình. Triết lý: “Mỗi pixel trên bản đồ là một phần của Trái đất sống”.

2. Thực trạng quản lý dữ liệu không gian của các quốc gia hiện nay

Bảng 2. Tổng hợp các cách quản lý tài nguyên theo không gian hiện nay

Cách quản lý không gian	Mô tả	Ví dụ thực tiễn	Hạn chế nổi bật
Theo tọa độ/ pixel	Dữ liệu dạng ảnh vệ tinh, mỗi pixel có tọa độ và thuộc tính	NLCD (Mỹ) – bản đồ phủ đất dạng raster; Copernicus Sentinel cung cấp ảnh toàn châu Âu	Khó liên kết trực tiếp với quyền sử dụng đất, hành chính
Theo đơn vị hành chính	Tổng hợp dữ liệu theo ranh giới tỉnh, huyện, xã	Báo cáo môi trường quốc gia, dữ liệu đất đai quốc gia, hệ thống dữ liệu địa chính quốc gia sử dụng LADM	Ranh giới hành chính không tương thích ranh giới tự nhiên, dễ tạo ra phân mảnh quản lý
Theo lưu vực/ vùng tự nhiên	Quản lý theo ranh giới tự nhiên như lưu vực, vùng sinh thái	Hệ phân cấp lưu vực (HUC, Mỹ) dùng trong quản lý nước; quản lý lưu vực sông Mekong	Pháp lý/ đơn vị hành chính khó bám theo, cần phối hợp đa địa phương
Theo chủ sở hữu/ quyền khai thác	Dữ liệu phân theo người/cơ quan sở hữu, hợp đồng khai thác	Báo cáo trữ lượng khoáng sản theo CRIRSCO/UNFC; dữ liệu cấp phép mỏ, giấy chứng nhận đất	Dữ liệu phân mảnh, trùng lắp giữa các cơ quan, thiếu liên kết giữa loại tài nguyên

Các hạn chế chính từ cách quản lý hiện nay:

– Dữ liệu rời rạc, khó tích hợp, khó theo dõi biến động liên ngành.

– Chưa có chuẩn không gian thống nhất để mô tả vị trí, quy mô, trữ lượng, giá trị tài nguyên.

– Nhiều nước đang phát triển (trong đó có Việt Nam) vẫn quản lý theo bản đồ tĩnh, thiếu cơ chế cập nhật thời gian thực.

Nhu cầu cấp bách: một nền tảng quản trị Trái đất toàn vẹn, nơi mọi dữ liệu tài nguyên đều “nói cùng một ngôn ngữ không gian”.

3. Ý tưởng Trái đất số và Phương pháp quản lý tài nguyên theo mô hình Trái đất số

Khái niệm Trái đất số – Digital Earth lần đầu tiên được cựu Phó Tổng thống Hoa Kỳ Al Gore đề xuất trong quyển sách “Earth in the Balance” (Gore, 1992) và được phát triển thêm trong bài phát biểu về tầm nhìn Trái đất số của ông tại California Science Center vào năm 1998. Theo đó, Trái đất số được mô tả là một mô hình trực quan 03 chiều của trái đất ở nhiều độ phân giải, kết nối và tích hợp một lượng lớn dữ liệu không gian – thời gian. Trái đất số đóng vai trò như một môi trường cộng tác phi biên giới để chia sẻ, khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn, nhiều tổ chức khác nhau (Gore, 1998). Trong bài phát biểu này, ông đã chỉ ra một số nền tảng và yếu tố công nghệ cho phát triển tầm nhìn Trái đất số, bao gồm khoa học máy tính, lưu trữ dữ liệu lớn, ảnh viễn thám, mạng băng thông rộng, khả năng đồng vận hành (interoperability) và lý lịch dữ liệu (metadata). Các viễn cảnh và kịch bản ứng dụng Digital Earth cũng được phác thảo trong các lĩnh vực như ngoại giao ảo (virtual diplomacy), phòng chống tội phạm, bảo tồn đa dạng sinh học, hỗ trợ ra quyết định trong ứng phó thảm họa, ứng phó biến đổi khí hậu, nâng cao năng suất nông nghiệp, quy hoạch sử dụng đất, quản trị rủi ro, phát triển bền vững, giáo dục (khám phá lịch sử, địa lý thế giới thông qua tương tác với mô hình Trái đất số).

Về mặt kỹ thuật, có 02 cách tiếp cận để mô hình hóa trái đất, làm cơ sở cho hiện thực hóa tầm nhìn Trái đất số: DGGS (Discrete Global Grid System – Hệ thống lưới rời rạc toàn cầu) và Datacubes (Huadong Guo, 2020).

(1) Datacubes là các mảng n chiều hỗ trợ lưu trữ dữ liệu không gian, được sắp xếp theo các chiều tọa độ/ thuộc tính (khối dữ liệu không gian – thời gian). Ví dụ, Open Data Cube (ODC) dùng phổ biến trong các nền tảng Digital Earth để truy vấn xuyên thời gian.

(2) DGGS: bề mặt trái đất được rời rạc hóa tuần tự thành các ô lưới với độ phân giải từ thấp đến cao. Các ô lưới được gán và truy xuất dữ liệu thông qua một cấu trúc dữ liệu và cơ chế đánh chỉ mục. Có nhiều cách phân chia ô lưới như H3, rHEALPix… (Hình 2)

Những lợi ích rõ rệt từ mô hình Trái đất số

– Kết nối các loại tài nguyên trong một hệ thống không gian chung (ví dụ một ô DGGS/ cell H3 có thể mang giá trị đất, lớp phủ cây, độ ẩm, trữ lượng khoáng sản, đặc điểm địa chất) (hình 3).

– Theo dõi biến đổi theo thời gian thực/gần thời gian thực.

– Mã hoá không gian (cell ID, geohash, quadkey): mỗi ô/ cell được gán mã duy nhất trên phạm vi toàn cầu, giúp việc truy vấn, kết nối dữ liệu được nhanh chóng và chính xác.

– Chuẩn hóa metadata/ dịch vụ OGC DGGS giúp truy cập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn ở các quy mô không gian khác nhau một cách dễ dàng.

– Mô phỏng và dự báo tác động giữa các tài nguyên (nước, đất, khí hậu, sinh thái) – hỗ trợ quyết định định hướng bền vững.

– Tạo nền tảng chia sẻ và cập nhật dữ liệu mở giữa các cơ quan, đơn vị nghiên cứu, doanh nghiệp và cộng đồng.

4. Những thành tựu hiện thực hóa Trái đất số

Digital Earth Australia (DEA): nền tảng quốc gia Australia, tích hợp hơn 30 năm dữ liệu vệ tinh, dùng Open Data Cube để cung cấp sản phẩm “analysis-ready” (phủ đất, nước, cháy rừng, cảnh báo nóng điểm – hotspots). https://hotspots.dea.ga.gov.au/

Destination Earth (DestinE, EU): dự án Digital Twin Trái Đất cấp châu Âu, mới triển khai từ năm 2021, với hai “digital twins” ưu tiên: Weather-Induced Extremes và Climate Adaptation. https://destine.ecmwf.int/

GEOSS/ GEO: mạng lưới tích hợp các nền tảng/dịch vụ quan sát Trái Đất để hỗ trợ mục tiêu liên ngành (nước, khí hậu, đất, sinh thái). https://earthobservations.org/

NASA EOSDIS/ Earthdata: hệ quản lý dữ liệu vệ tinh lớn cung cấp dữ liệu nền cho các mô hình, phân tích digital-earth trên quy mô toàn cầu. https://www.earthdata.nasa.gov/

CASEarth/ Big Earth Data (Trung Quốc CAS): các chương trình phát triển hạ tầng dữ liệu Trái Đất lớn, nhằm nhập dữ liệu vệ tinh, quan trắc trong nước và quốc tế, phát triển các nền tảng chia sẻ dữ liệu lớn. https://www.cbas.ac.cn/

Từ 5 thành tựu tiêu biểu kể trên, ta thấy rằng mô hình Trái đất số đã được xây dựng và ứng dụng trong nhiều quy mô – quốc gia (DEA), châu Âu (DestinE), toàn cầu (GEOSS, NASA) – và đã tích hợp các loại tài nguyên: đất/vegetation, nước, cháy rừng / “hotspots”, mô hình khí hậu, năng lượng, rủi ro thiên tai.

5. Một vài ý tưởng triển khai Trái đất số tại Việt Nam

Việt Nam đang trong giai đoạn bước đầu xây dựng dữ liệu tài nguyên môi trường số hóa, nhưng còn khá nhiều khoảng trống để hướng tới mô hình Trái đất số. Một số ý tưởng bao gồm:

(i) Xây dựng hạ tầng dữ liệu không gian quốc gia (NSDI / Spatial Data Infrastructure): chuẩn hóa metadata, dịch vụ OGC, catalog dữ liệu, dịch vụ truy vấn – để các bộ/địa phương có thể chia sẻ, truy cập đồng bộ.

(ii) Chọn lựa và áp dụng kỹ thuật chia ô không gian để mọi dữ liệu tài nguyên (đất, rừng, nước, khoáng sản) có thể gắn chung mã cell, dễ tích hợp. Ví dụ: một ô H3 có thể chứa thông tin về độ phủ rừng, độ ẩm đất, trữ lượng khoáng, mức ô nhiễm nước.

(iii) Triển khai nền tảng “Trái đất số Việt Nam”: mô hình thử nghiệm nhỏ ở vùng pilot (một tỉnh, lưu vực sông), tích hợp nhiều nguồn dữ liệu, hỗ trợ mô phỏng, dự báo, cảnh báo.

(iv) Mở dữ liệu/ chính sách dữ liệu mở: để các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và cộng đồng cùng khai thác, đóng góp dữ liệu quan trắc, đo đạc từ UAV/ cảm biến nhỏ/ dữ liệu cộng đồng.

(v) Nâng cao năng lực con người: đào tạo chuyên sâu GIS, viễn thám, Big Earth Data, AI, môi trường, để có đội ngũ vận hành, phân tích, phát triển ứng dụng.

(vi) Lồng mô hình dự báo/ mô phỏng đa tài nguyên: từ mô hình đất-nước-sinh thái-khí hậu để dự đoán tác động xuyên ngành, hỗ trợ quyết định quản lý bền vững.

Thay lời kết

Quản lý tài nguyên môi trường trong kỷ nguyên số không còn dừng lại ở việc thu thập và lưu trữ dữ liệu, mà đã chuyển sang giai đoạn tích hợp – phân tích – ra quyết định dựa trên không gian số. Thực tế cho thấy, các hệ thống quản lý hiện nay vẫn còn phân tán, rời rạc giữa các lĩnh vực đất, nước, rừng, khoáng sản, khí hậu và dân cư, khiến hiệu quả tổng hợp thông tin còn hạn chế. Trong bối cảnh đó, ý tưởng “Trái đất số” (Digital Earth) xuất hiện như một mô hình lý tưởng, hướng đến việc xây dựng một nền tảng không gian thống nhất, nơi mọi loại dữ liệu tài nguyên đều có thể được gắn kết, đồng bộ và truy xuất theo từng đơn vị không gian cụ thể.

Hơn hai thập kỷ qua, nhiều quốc gia và tổ chức quốc tế đã có những bước tiến mạnh mẽ: Trung Quốc với chương trình China Digital Earth, Hoa Kỳ với NASA WorldWind và Google Earth Engine, châu Âu với Copernicus Digital Twin Earth, hay Úc với hệ thống Digital Earth Australia. Những thành tựu này không chỉ minh chứng cho khả năng ứng dụng công nghệ địa không gian, trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn vào quản lý tài nguyên, mà còn định hình một phương thức quản trị hành tinh dựa trên minh chứng khoa học và thời gian thực.

Tại Việt Nam, tiến trình chuyển đổi số trong lĩnh vực tài nguyên và môi trường đã bắt đầu rõ nét thông qua các chương trình quốc gia về chuyển đổi số ngành TN&MT, xây dựng cơ sở dữ liệu nền địa lý quốc gia, và bản đồ số tài nguyên môi trường thống nhất. Đây là những bước đi quan trọng, đặt nền móng cho việc hình thành một hệ sinh thái quản lý tài nguyên số tích hợp, hướng đến mục tiêu phát triển bền vững.

Trong tiến trình đó, vai trò của đội ngũ chuyên gia khoa học và nhà quản lý tài nguyên môi trường trở nên đặc biệt quan trọng – họ không chỉ là người xây dựng dữ liệu, mà còn là người kiến tạo tri thức từ dữ liệu. Chính họ sẽ là cầu nối giữa công nghệ và chính sách, giữa dữ liệu và hành động, để “Trái đất số” không chỉ là một giấc mơ công nghệ, mà trở thành nền tảng cốt lõi cho quản trị tài nguyên và bảo vệ môi trường trong tương lai gần./.