Nhân viên Google làm việc ở nhà đến mùa hè năm sau

Nhiệt độ dao động trong khoảng 30-33 độ C, độ ẩm tương đối phổ biến 60%, mật độ mây 28%.

Dự báo chỉ số UV: Các quận, huyện của TP.HCM đều có chỉ số tia UV chạm ngưỡng nguy cơ gây hại cao.

Thời tiết các tỉnh Nam Bộ ngày 14/11/2024

Nam Bộ mưa rào và dông vài nơi, ngày nắng. Gió nhẹ.

Nhiệt độ thấp nhất 24-27 độ C. Nhiệt độ cao nhất 30-33 độ C, có nơi trên 33 độ C.

Cụ thể, TP Phú Quốc 31 độ C, TP Rạch Giá 32 độ C, TP Bạc Liêu 32 độ C, TP Tân An 32 độ C, TP Vũng Tàu 32 độ C, TP Cà Mau 33 độ C, TP Vị Thanh 33 độ C, TP Sóc Trăng 33 độ C, TP Trà Vinh 33 độ C, TP Cao Lãnh 33 độ C, thị xã Phước Long 33 độ C, TP.HCM 333 độ C, TP Châu Đốc 34 độ C, TP Vĩnh Long 34 độ C, TP Thủ Dầu Một 34 độ C và TP Biên Hoà 34 độ C.

Trên Biển: Vùng biển từ Bà Rịa - Vũng Tàu đến Cà Mau (bao gồm vùng biển TP.HCM) gió Đông Bắc cấp 3, có lúc cấp 4. Độ cao sóng 1,5m. Vùng biển từ Cà Mau đến Kiên Giang và Phú Quốc gió nhẹ. Độ cao sóng 1m.

Trên cả hai vùng biển, thời tiết có mưa rào và dông vài nơi, trong cơn dông đề phòng gió giật mạnh.

Dự báo thời tiết các vùng trên cả nước ngày 14/11/2024

Hà Nội đêm không mưa, sáng sớm sương mù và sương mù nhẹ rải rác, ngày nắng. Gió nhẹ. Đêm và sáng sớm trời lạnh. Nhiệt độ thấp nhất 21-23 độ C. Nhiệt độ cao nhất 30-32 độ C, có nơi trên 32 độ C.

Phía Tây Bắc Bộ đêm không mưa, sáng sớm có nơi sương mù, ngày nắng. Gió nhẹ. Đêm và sáng sớm trời lạnh. Nhiệt độ thấp nhất 19-22 độ C, có nơi dưới 18 độ C. Nhiệt độ cao nhất 29-32 độ C, có nơi trên 32 độ C.

Phía Đông Bắc Bộ đêm không mưa, sáng sớm sương mù và sương mù nhẹ rải rác, ngày nắng. Gió nhẹ. Đêm và sáng sớm trời lạnh. Nhiệt độ thấp nhất 20-23 độ C, vùng núi có nơi dưới 20 độ C. Nhiệt độ cao nhất 29-32 độ C, có nơi trên 32 độ C.

Thanh Hóa - Thừa Thiên Huế phía Bắc đêm không mưa, sáng sớm có nơi sương mù, ngày nắng. Phía Nam mưa rào và dông vài nơi. Gió nhẹ. Phía Bắc đêm và sáng sớm trời lạnh. Nhiệt độ thấp nhất 21-24 độ C. Nhiệt độ cao nhất 28-31 độ C, có nơi trên 31 độ C.

Đà Nẵng đến Bình Thuận mưa rào và dông vài nơi. Gió nhẹ. Nhiệt độ thấp nhất 23-26 độ C. Nhiệt độ cao nhất 29-32 độ C, phía Nam có nơi trên 32 độ C.

Tây Nguyên mưa rào và dông vài nơi, ngày nắng. Gió nhẹ. Nhiệt độ thấp nhất 18-21 độ C. Nhiệt độ cao nhất 28-31 độ C, có nơi trên 31 độ C.

Một công nhân khuân vác gạo tại nhà kho của Cơ quan Lương thực quốc gia tại Philippines. Ảnh minh họa: Bloomberg

Orbital Insight là công ty big data của Mỹ chuyên dùng vệ tinh, drone, khinh khí cầu và dữ liệu địa lý di động để theo dõi những gì đang xảy ra trên trái đất. Hãng này đã ghi nhận nhu cầu theo dõi nguồn cung lương thực tăng gấp đôi trong hai tháng vừa qua.

Theo James Crawford, nhà sáng lập kiêm CEO, Orbital Insight đang giúp các chuỗi cung ứng, tổ chức tài chính và cơ quan nhà nước trả lời những câu hỏi mà họ chưa bao giờ nghĩ tới.

Covid-19 làm nảy sinh nhu cầu đột biến với các dữ liệu thay thế để tìm hiểu tác động của đại dịch tới các ngành công nghiệp và thương mại trên toàn cầu. Điều này đặc biệt quan trọng khi nhiều quốc gia phong tỏa và hạn chế nghiêm ngặt việc đi lại của người dân cũng như hàng hóa, làm đảo lộn chuỗi cung ứng và hậu cần khắp nơi, từ châu Á tới châu Âu và châu Mỹ.

Trong thông cáo báo chí cuối tháng 3/2020, Tổ chức Nông nghiệp và Thực phẩm của Liên Hợp Quốc (FAO) cho rằng đại dịch kéo dài sẽ gây căng thẳng cho chuỗi cung ứng thực phẩm – mạng lưới liên hệ phức tạp liên quan tới nông dân, đầu vào nông nghiệp, nhà máy xử lý, vận chuyển, bán lẻ… Vấn đề không nằm ở khan hiếm lương thực – ít nhất vào lúc này – mà nằm ở các biện pháp đối phó với Covid-19 của các nước.

Đóng biên, hạn chế đi lại, gián đoạn trong vận tải, hàng không khiến việc tiếp tục sản xuất lương thực và vận chuyển hàng hóa đi quốc tế trở nên khó khăn hơn, đặt các nước có ít nguồn thực phẩm thay thế vào rủi ro. Hội đồng An ninh lương thực thế giới của Liên Hợp Quốc cũng phát hành báo cáo chỉ ra bất ổn trong chuỗi cung ứng lương thực sẽ ảnh hưởng mạnh nhất đến những người nghèo nhất.

Ngay cả các tổ chức và doanh nghiệp tư nhân đã kêu gọi hành động ngay lập tức để giải quyết thảm họa lương thực tiềm năng. Lá thư công khai gửi các lãnh đạo thế giới của giới khoa học, chính trị gia và các công ty như Unilever có đoạn: “Chính phủ, doanh nghiệp, cộng đồng và các cơ quan quốc tế cần hành động phối hợp khẩn cấp để ngăn chặn đại dịch Covid-19 biến thành khủng hoảng nhân đạo và lương thực toàn cầu”.

Tài xế xe tải tại châu Âu phải chờ đợi lâu hơn, hàng ngàn công-ten-nơ chở hàng chất đống tại cảng ở Philippines, lệnh giới nghiêm tại Guatemala và Honduras có thể làm chậm việc xuất xưởng cà phê. Tại Mỹ, công ty sản xuất thịt lợn lớn nhất thế giới cảnh báo tình trạng thiếu hụt thịt lớn sau khi phải đóng cửa nhà máy vì nhân viên nhiễm virus, còn Ấn Độ cho hay các đơn hàng đường khả năng bị chậm vì thiếu nhân công tại cảng và xí nghiệp.

Khách hàng của Orbital hỏi về các dữ liệu như khi nào tàu chở hàng rời cảng, khi nào nhà máy đóng cửa, số lượng hành khách di chuyển tại sân bay. Khi số ca nhiễm Covid-19 tăng mạnh, vài tuần gần đây, họ bắt đầu tập trung vào theo dõi trung tâm phân phối, bán buôn và tạp hóa để giám sát mọi thứ, từ nguồn cung lương thực tới vật tư y tế tại các nhà máy cụ thể.

Không chỉ những người muốn giám sát chuỗi cung ứng lương thực mới cần dữ liệu thay thế. Các công ty đang cần đàm phán hợp đồng trong thời gian này cũng tìm đến các biện pháp “bất thường” để có thêm thông tin. Chẳng hạn, Coty – công ty sở hữu các nhãn hiệu như Wella và OPI – đang cân nhắc tiến hành thẩm tra bằng máy bay không người lái tại các nhà máy sản xuất.

Trong khi đó, Unilever NV cũng dựa vào dữ liệu vệ tinh của Orbital để cải thiện khả năng truy vết của nguyên liệu thô trong chuỗi cung ứng. Công ty này sử dụng các công nghệ như thu thập dữ liệu tự động và trí tuệ nhân tạo đối với hàng triệu vận đơn và hàng ngàn nhà cung cấp để phát hiện rủi ro và nguy cơ thiếu hụt nguyên liệu thô.

Tập đoàn hàng hóa tiêu dùng khổng lồ này tìm kiếm các dấu hiệu cảnh báo thông qua việc phân tích các mẫu hàng được cung cấp để xem liệu các nhà cung ứng có gặp khó khăn trong đáp ứng nhu cầu nguyên liệu thô cho Unilever NV hay không. Việc phân tích mẫu cũng có thể giúp kiểm tra tình hình tài chính của nhà cung ứng để nhanh chóng có giải pháp thay thế nếu cần. Thay vì ngồi chờ rủi ro xảy ra, họ đi trước nhờ vào công nghệ.

Du Lam (theo Bloomberg)