Lượng mưa là yếu tố đầu vào quan trọng nhất trong mô hình mưa - dòng chảy. Đối với mô hình thủy văn đủ tốt để mô phỏng các quá trình xảy ra trên lưu vực, cải thiện độ chính xác lượng mưa dự báo đóng vai trò quyết định gia tăng độ chính xác dự báo dòng chảy. Hiện nay, có nhiều phương pháp, mô hình để dự báo mưa, trong đó hai phương pháp nổi bật và có độ tin cậy lớn nhất là sử dụng mô hình số trị và radar. Trong hai loại sản phẩm mưa dự báo này, mỗi sản phẩm đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Trong khi lượng mưa dự báo dựa trên radar chỉ đủ tin cậy cho 2-3 giờ kế tiếp thì mô hình số lại có khả năng dự báo dài với độ tin cậy cao hơn [1–4]. Do đó, tích hợp hai loại sản phẩm dự báo này có tiềm năng lớn để nâng cao độ chính xác dự báo mưa và dòng chảy.

Những nghiên cứu đầu tiên trên thế giới về tích hợp lượng mưa dự báo từ mô hình số trị với radar bắt đầu từ cuối những năm 90 của thế kỷ 20. Ví dụ, tác giả [5] phát triển hệ thống Nimrod tự động dự báo mưa hạn cực ngắn (đến 6 giờ) bằng việc tích hợp lượng mưa dự báo dựa trên radar với sản phẩm dự báo mưa của mô hình UM (Unified Model) cho vương quốc Anh. Các tác giả sử dụng hệ số tương quan của từng loại hình dự báo mưa ở thời gian trước để xác định trọng số tích hợp cho radar (WA) và mô hình số (WM). Tác giả trình bày kết quả tích hợp thử nghiệm cho sự kiện mưa lớn xảy ra từ ngày 5 đến 13 tháng 9 năm 1995. Kết quả cho thấy, sau khi tích hợp, chỉ số tỷ lệ dự báo đúng (hit rate) và sai số quân phương (root mean square factor) đã được cải thiện đáng kể, tuy nhiên chỉ tiêu tỷ lệ cảnh báo khống (false alarm ratio) lại tăng lên. Tác giả [6] giới thiệu về hệ thống cảnh báo sớm và tự động dự báo mưa đối lưu hạn cực ngắn GANDOLF. Hệ thống này được phát triển để dự báo mưa hạn cực ngắn cho lưu vực sông Themes, vương quốc Anh. Thay vì chỉ sử dụng dữ liệu dự báo tích hợp từ mô hình số và radar trong hệ thống Nimrod, tác giả đã tích hợp thêm dữ liệu từ mô hình hướng đối tượng (object-oriented model) để cố gắng giải quyết những hạn chế của dự báo mưa dựa trên radar (sử dụng phương pháp ngoại suy để cho ra kết quả dự báo mưa dẫn đến kỹ năng dự báo giảm mạnh khi thời gian dự báo xa hơn). Kết quả áp dụng thử nghiệm cho hai trận mưa lớn xảy ra vào năm 1995 và 1996 đã cho độ chính xác tăng lên đáng kể so với chỉ dự báo bằng Nimrod với sự cải thiện của các chỉ số dự báo thành công (critical success index) và sai số trung bình bình phương (mean square error), tuy nhiên chỉ số cảnh báo sai lại tiếp tục tăng lên so với Nimrod. Tác giả [7] đề xuất một phương pháp tích hợp lượng mưa dự báo dựa trên radar với mô hình số, trong đó dữ liệu mưa dự báo từ radar được tính toán lại theo các thông số địa hình sau đó tiếp tục được hiệu chỉnh trước khi tích hợp dự báo mưa tổ hợp từ mô hình số (2 km, 30 giờ). Trong nghiên cứu này, tác giả xác định trọng số tích hợp cho từng loại dự báo mưa dựa trên giá trị của CSI và RMSE ở khung thời gian trước. Các tác giả đã áp dụng phương pháp đề xuất để cải thiện năng lực dự báo mưa lũ cho sự kiện mưa lớn xảy ra vào đầu tháng 9 năm 2011 ở lưu vực sông Shingu, Nhật Bản. Kết quả áp dụng thử nghiệm cho thấy rất khả quan khi độ chính xác của lượng mưa tích hợp tốt hơn hẳn so với dự báo mưa hoặc chỉ từ radar hoặc chỉ từ mô hình số cho tất cả các trường hợp tính toán (cho các ngưỡng mưa khác nhau). Ngoài ra, nhiều nghiên cứu khác cũng đã được thực hiện để tích hợp lượng mưa dự báo dựa trên radar và mô hình số trị như [8 –18].

Ở Việt Nam, nghiên cứu tích hợp lượng mưa dự báo từ mô hình số trị với radar vẫn còn rất hạn chế. Gần đây, cùng với thành công của Đài Khí tượng Cao không trong dự báo mưa hạn cực ngắn (nowcasting) dựa trên radar, tác giả [19] đã nghiên cứu thử nghiệm tích hợp lượng mưa dự báo dựa trên radar với sản phẩm mô hình số trị phân giải cao (NWP) để có được sản phẩm dự báo mưa định lượng - khách quan hạn cực ngắn tại Việt Nam. Nghiên cứu đã áp dụng hệ thống cảnh báo mưa hạn cực ngắn do Cơ quan khí tượng Hồng Kông phát triển cho trận mưa xảy ra vào ngày 4 tháng 3 năm 2020. Kết quả cho thấy dự báo mưa tích hợp từ hai sản phẩm có chất lượng tốt hơn so với dự báo từ mô hình số trị hoặc dự báo dựa trên radar. Tuy nhiên, nghiên cứu này mới chỉ áp dụng thử nghiệm cho một trận mưa duy nhất, do đó chưa đủ để khăng định được lượng mưa tích hợp tốt hơn so với mô hình số trị và radar.

Có thể thấy rằng, các nghiên cứu tích hợp lượng mưa dự báo dựa trên radar và mô hình số trị đã đạt được những thành công nhất định trong việc nâng cao độ chính xác dự báo mưa. Tuy nhiên, một vấn đề quan trọng áp dụng lượng mưa tích hợp vào trong dự báo lũ vẫn chưa được thực hiện. Vì vậy, nghiên cứu này được thực hiện để: 1) Tích hợp lượng mưa dự báo dựa trên radar với mô hình số trị; 2) Đánh giá khả năng sử dụng của lượng mưa tích hợp trong dự báo lũ.

Nghiên cứu này được thực hiện để tích hợp lượng mưa dự báo từ mô hình WRF và radar. Lượng mưa dự báo dựa trên radar được chuyển từ độ phân giải 1,5 km về 3 km để khớp với độ phân giải của mô hình WRF, phục vụ cho việc tích hợp tại từng ô lưới. Trọng số tích hợp từ 2 sản phẩm mưa được xác định thông qua chỉ tiêu đánh giá chất lượng dự báo CSI và định lượng dự báo RMSE. Độ lệch trung bình giữa hỗn hợp mới tạo ra và mô hình số trị cho khoảng thời gian 6 giờ ở các khu vực tiếp tục được tính toán và cộng thêm vào lượng mưa dự báo từ mô hình WRF cho khoảng thời gian dự báo sau 6 giờ với mục đích phục vụ cho nâng cao chất lượng dự báo lũ. Kết quả cho thấy, đối với khoảng thời gian dự báo 6 giờ, kỹ năng dự báo mưa từ mô hình WRF cho kết quả không tốt bằng từ radar. Sau khi tích hợp 2 nguồn, hỗn hợp mưa dự báo đã thể hiện kỹ năng tốt hơn so với mô hình WRF và radar cả vềmặt chất lượng, định lượng và tương quan. Đối với khoảng thời gian dự báo sau 6 giờ, các chỉ tiêu POD, FAR, CSI, RMSE và hệ số tương quan thay đổi không đáng kể, trong khi chỉ số ME tiến gần về 0. Tương ứng với sự cải thiện về chất lượng dự báo mưa, độ chính xác dự báo dòng chảy tăng lên đáng kể với giá trị của NSE tăng lên và REV giảm xuống. So sánh với sử dụng lượng mưa dự báo từ mô hình WRF, độ tin cậy của khoảng thời gian dự báo dòng chảy sử dụng lượng mưa tích hợp tăng từ 18 giờ lên 24 giờ đối với trận 1 và từ 34 giờ lên 30 giờ đối với trận 2. Điều này cho thấy khả năng tăng được độ chính xác dự báo lũ bằng việc tích hợp lượng mưa dự báo dựa trên radar với mô hình số trị.