Hồ băng ở Hindu Kush-Himalaya: rủi ro và nhu cầu chia sẻ dữ liệu ^{CEFR B2}

Khu vực Hindu Kush-Himalaya (HKH) trải dài qua Afghanistan, Pakistan, Tajikistan, Trung Quốc, Nepal và Ấn Độ và chứa một lượng lớn nước ngọt trong các sông băng núi cao. Khi khí hậu ấm lên, nhiều sông băng tan nhanh và tạo ra hồ băng mới; một số nghiên cứu ước tính tới 8,900 hồ trong toàn vùng. Khi đập băng hoặc đập tự nhiên vỡ, tràn hồ băng (GLOF) có thể đẩy một làn sóng mạnh xuống hạ lưu, gây tử vong, phá hủy cơ sở hạ tầng và khiến người dân phải sơ tán.

Dự báo GLOF khó bởi tính không ổn định của đập tự nhiên và thiếu dữ liệu thời gian thực. Các chuyên gia cho rằng dữ liệu tốt hơn, khoa học được chia sẻ và một mạng lưới quan sát phối hợp sẽ giúp cảnh báo sớm hơn, nhưng căng thẳng chính trị và việc giữ kín dữ liệu đã tạo ra vòng lặp giấu thông tin và thiếu tin cậy. Arun Bhakta Shrestha của ICIMOD nói dữ liệu nước và cảnh báo thiên tai thường được coi là mật, và điều này gây chậm trễ có thể làm mất mạng người.

Trung Quốc có hệ thống quan sát tiên tiến và nhiều nghiên cứu về băng giá, nhưng nhiều công trình chỉ xuất bản trong tạp chí nội địa hoặc cơ sở dữ liệu chính phủ khó tiếp cận cộng đồng quốc tế. Ngay cả các nhà khoa học Trung Quốc thường dùng ảnh vệ tinh từ NASA và USGS; một bài năm 2020 lập bản đồ các hồ băng ở High Mountain Asia chủ yếu dựa vào ảnh Landsat từ nguồn Mỹ. Việc mở truy cập dữ liệu vệ tinh của Mỹ đã hỗ trợ nghiên cứu toàn cầu, nhưng quyền tiếp cận không đồng đều và các cắt giảm kinh phí hay thay đổi chính sách làm các nhà nghiên cứu lo ngại vì họ dựa vào hồ sơ vệ tinh dài hạn.

Công việc hiện trường vẫn rất tốn kém và phức tạp: khi hồ Jinwuco vỡ vào tháng 6 năm 2020, Zhang Qianggong nói rằng chở một bao xi măng tới hiện trường mất một người ba ngày làm việc, và chi phí vận chuyển thiết bị có thể vượt CNY 300,000 (about USD 41,000). Chuyên gia kêu gọi xây dựng cơ sở hạ tầng chung, cổng dữ liệu đa ngôn ngữ, mô phỏng chung và chương trình đào tạo lâu dài, cùng nguồn tài trợ dài hạn và năng lực địa phương. Nếu không có chia sẻ và hợp tác rộng hơn, nhiều hồ có nguy cơ cao sẽ vẫn không được giám sát và cộng đồng dễ bị tổn thương sẽ tiếp tục đối mặt với nguy hiểm.

• Cơ sở hạ tầng chung
• Cổng dữ liệu đa ngôn ngữ
• Mô phỏng và đào tạo lâu dài