Dự báo lũ cho vận hành hồ chứa là một chủ đề phức tạp và đầy thách thức. Tuy nhiên, đây là yếu tố cơ bản để giảm thiểu thiệt hại và tối đa hóa hiệu quả kinh tế trong quản lý hồ chứa. Hiện nay, dự báo lũ thời gian thực đang trở thành xu hướng thiết yếu trên quy mô toàn cầu.

Nghiên cứu này giới thiệu phương pháp dự báo lũ thời gian thực sử dụng mô hình thủy văn có tham số biến đổi theo thời gian, áp dụng để dự báo lưu lượng nước về hồ Tả Trạch trong mùa lũ lịch sử năm 2020.

Mô hình liên tục cập nhật tham số để phản ánh điều kiện lưu vực ở từng bước thời gian. Đáng chú ý, phương pháp của nghiên cứu đạt độ chính xác cao với giá trị hiệu suất Nash–Sutcliffe lần lượt là 99,32%; 95,7% và 89,14% cho thời gian dự báo trước 1 giờ, 3 giờ và 6 giờ. Kết quả vượt trội so với các mô hình tham số cố định truyền thống và mô hình trí tuệ nhân tạo. Hơn nữa, mô hình chỉ yêu cầu dữ liệu mưa và dòng chảy được cập nhật, có hiệu suất tính toán cao và tương thích với cơ sở hạ tầng hiện có tại khu vực nghiên cứu.

Với những ưu điểm này, phương pháp được trình bày trong nghiên cứu đã mở ra hướng tiếp cận mới và phù hợp để ứng dụng rộng rãi hơn trong dự báo dòng chảy lũ.

Chi tiết về bài báo nêu trên vui lòng tham khảo theo đường link sau: https://link.springer.com/article/10.1007/s13201-025-02503-4#Abs1