Tương lai của mô hình hóa khí hậu: Đón nhận sự phức tạp, hội tụ và hợp tác

Cò Xanh

16-04-2025

As time passes, news about the now hotter Earth buzzes through the bird village. Those kingfishers residing along the banks of the Red River often report drying riverbeds and skinny fish. As Kingfisher casts his gaze upon the events that have unfolded, he can’t help but feel a sense of unease creeping up within him. He decides to collect all the scientific information concerning climate change and greenhouse gas emissions. An elite squad with a unique talent for gathering vital information is formed for emergency information collection.

Trích “GHG Emissions”; Wild Wise Weird [1]

Các mô hình khí hậu từ lâu đã là công cụ không thể thiếu để hiểu về sự biến đổi khí hậu của Trái Đất. Kể từ giữa thế kỷ 20, các mô hình này đã phát triển từ những mô phỏng cơ bản về động lực học khí quyển thành các Mô hình Hệ thống Trái Đất (Earth System Models - ESMs) tiên tiến, tích hợp các quá trình vật lý, hóa học và sinh học trên toàn hành tinh. Không chỉ xác nhận vai trò của khí nhà kính trong hiện tượng ấm lên toàn cầu, các mô hình còn cung cấp những hiểu biết quan trọng phục vụ hành động khí hậu. Tuy nhiên, khi nhu cầu về các dự báo có độ phân giải cao và mang tính khu vực ngày càng tăng, lĩnh vực mô hình khí hậu đang bước vào một giai đoạn bản lề.

Trong bài viết quan điểm năm 2025, Bordoni và cộng sự đã phác họa ba hướng phát triển khác nhau nhưng có thể bổ trợ lẫn nhau cho tương lai của mô hình khí hậu. Hướng đi thứ nhất là phát triển các mô hình ở quy mô kilomet, cung cấp chi tiết không gian tốt hơn và khả năng mô phỏng chính xác hơn các hiện tượng như bão nhiệt đới và vòng xoáy đại dương. Dù đầy hứa hẹn, các mô hình này tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán và vẫn mang theo những sai lệch từ các hệ thống có độ phân giải thấp hơn. Hướng đi thứ hai tập trung vào hiệu chỉnh tham số nâng cao, nhằm điều chỉnh có hệ thống các thành phần mô hình để tăng tính thực tế, dù vẫn bị thách thức bởi độ phức tạp đa thang của các quá trình trên Trái Đất. Hướng thứ ba khám phá các cách tiếp cận lai, kết hợp mô hình dựa trên vật lý với trí tuệ nhân tạo (AI), hứa hẹn có thể tăng tốc tiến bộ thông qua việc xây dựng các tham số dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, những quan ngại vẫn tồn tại về tính ổn định, khả năng tổng quát và độ minh bạch của các mô hình AI.

Thay vì theo đuổi một hướng duy nhất, các tác giả đề xuất một chiến lược hội tụ. Dựa vào những thành công trong quá khứ—như dự báo El Niño chính xác, các mô phỏng tiên phong về CO₂ của Syukuro Manabe, hay sự cải tiến dần dần của dự báo thời tiết—họ lập luận rằng tiến bộ luôn đến từ sự tích hợp các công cụ và phương pháp đa dạng. Tương lai của mô hình khí hậu, theo họ, nằm ở việc chấp nhận chủ nghĩa đa nguyên: kết hợp mô hình độ phân giải cao, lý thuyết phân cấp, công cụ AI, và các kỹ thuật hiệu chỉnh mạnh mẽ.

Điều quan trọng là, mô hình khí hậu không chỉ là nỗ lực kỹ thuật mà còn là một hành động mang tính nhân văn. Chúng định hình cách xã hội hiểu, ứng phó và chuẩn bị cho những thay đổi môi trường. Khi tín hiệu khí hậu khu vực ngày càng rõ ràng và nhu cầu về thông tin có thể hành động trở nên cấp bách, các mô hình phải trở nên chính xác hơn, dễ tiếp cận hơn và có trách nhiệm hơn.

Sự hội tụ của các công cụ, ngành khoa học và thế hệ nghiên cứu phản ánh một bài học sâu sắc hơn: hiểu thiên nhiên là chấp nhận tính phức hợp của nó. Những mô hình mà chúng ta xây dựng không chỉ là tấm gương phản chiếu khí hậu, mà còn là những chiếc cầu nối giữa tri thức và hành động, giữa nhịp điệu của hành tinh và tương lai chung của nhân loại.

Tài liệu tham khảo

[1] Vuong QH. (2024). Wild Wise Weird. https://www.amazon.com/dp/B0BG2NNHY6/ 

[2] Randall DA, et al. (2019). 100 years of earth system model development. Meteorological Monographs, 59, 12.1–12.66. https://doi.org/10.1175/AMSMONOGRAPHS-D-18-0018.1 

[3] Baldissera Pacchetti M, et al. (2024). For a pluralism of climate modeling strategies. Bulletin of the American Meteorological Society, 105, E1350–E1364. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-23-0169.1 

[4] Jebeile J, Barberousse A. (2021). Model spread and progress in climate modelling. European Journal for Philosophy of Science, 11, 66. https://doi.org/10.1007/s13194-021-00387-0 

[5] Meinke H, et al. (2006). Actionable climate knowledge: from analysis to synthesis. Climate Research, 33, 101-110.

[6] Bordoni S, et al. (2025). The futures of climate modeling. npj Climate and Atmospheric Science, 8, 99. https://www.nature.com/articles/s41612-025-00955-8 

[7] Ho MT, Nguyen DH. (2025). Of Kingfisher and Man. https://philarchive.org/rec/HOOKAW 

[8] Nguyen MH. (2024). How can satirical fables offer us a vision for sustainability? Visions for Sustainability. https://ojs.unito.it/index.php/visions/article/view/11267