MÔ HÌNH DỰ BÁO LŨ LỤT Ở MIỀN TRUNG

Bối cảnh

• Miền Trung Việt Nam thường xuyên đối mặt với nguy cơ lũ lụt
• Dự báo sớm có vai trò quan trọng trong giảm thiểu thiệt hại và hỗ trợ phòng chống thiên tai
• Cần một mô hình có thể dự đoán dòng chảy và nguy cơ lũ từ dữ liệu thực tế
• Dữ liệu thủy văn tại Việt Nam có nhiều đặc thù, cần được điều chỉnh để phù hợp với điều kiện địa phương

Giải pháp

• Xây dựng mô hình AI mang tên DeepFlood để hỗ trợ dự báo lũ
• Sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp MLP để dự đoán lưu lượng nước và nguy cơ lũ
• Kết hợp dữ liệu thủy văn, dữ liệu thời tiết và thông tin vệ tinh
• Nguồn dữ liệu chính là bộ CAMELS về thủy văn
• Dữ liệu được chọn lọc từ hơn 110.000 mẫu
• Dữ liệu cho sông Long Đại được thu thập qua Open-Meteo API

Mục tiêu

• Dự báo chính xác hơn dòng chảy và nguy cơ lũ
• Hỗ trợ cảnh báo sớm tại các khu vực dễ bị ảnh hưởng
• Tạo nền tảng cho việc ứng dụng AI vào bài toán thiên tai tại Việt Nam

Ứng dụng

• Có thể áp dụng cho các con sông tại Việt Nam
• Hỗ trợ tra cứu thông tin dòng chảy và cảnh báo lũ qua giao diện web
• Hướng tới tích hợp vào hệ thống cảnh báo quốc gia và gửi cảnh báo sớm qua SMS