Theo Giáo sư, Tiến sĩ Trần Hồng Thái, Tổng cục trưởng Tổng cục Khí tượng Thủy văn, đã có nhiều nghiên cứu về khí tượng thủy văn được áp dụng ở Việt Nam. Cùng với đó, ngành đã và đang chú trọng phát triển nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu vận hành thiết bị, công nghệ mới thông qua nhiều hình thức như các chương trình, đề án, dự án hợp tác quốc tế. Chất lượng nguồn nhân lực của ngành được nâng cao, nhiều nghiên cứu được ứng dụng hiệu quả vào hoạt động nghiệp vụ như dự báo, cảnh báo mưa lũ, góp phần cung cấp thông tin liên quan đến lĩnh vực. khí tượng thủy văn kịp thời và chính xác. Từ đó, người dân chủ động ứng phó với các tình huống thiên tai để giảm thiệt hại, phát triển kinh tế – xã hội.
Công trình nghiên cứu nâng cao năng lực dự báo mưa lũ của tác giả Nguyễn Hoàng Minh, Dự báo viên Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, đã đề xuất phương pháp nâng cao năng lực dự báo mưa lũ của một quốc gia. cặp mô hình khí tượng thủy văn bằng cách tạo lượng mưa kết hợp (EPP) kết hợp với lượng mưa dựa trên radar và sai số không gian của lượng mưa dự báo. Lượng mưa tổng hợp được tạo ra bởi mô phỏng Monte – Carlo dựa trên độ chính xác của mô hình số (NWP) trong khung thời gian trước đó, sau đó được tích hợp với lượng mưa dự báo từ radar để tạo ra một dự báo tổng hợp. Hỗn hợp này được hiệu chỉnh thêm bằng cách giảm thiểu sai số không gian của lượng mưa dự báo, góp phần đáng kể vào độ chính xác của dự báo lũ.
Nghiên cứu ứng dụng mô hình MIKE URBAN cảnh báo ngập cho khu vực nội thành Hà Nội của Đinh Thị Hương Thơm, Võ Văn Hòa (Đài Khí tượng Thủy văn khu vực đồng bằng Bắc Bộ) đã thiết lập công nghệ và vận hành hệ thống cảnh báo ngập cho khu vực nội thành Hà Nội. Hệ thống thoát nước bao gồm cống, hố ga, đập bơm và sông trong khu vực được mô phỏng trong mô hình MIKE URBAN cùng với 13 dữ liệu đo mưa tự động, dữ liệu mưa ước tính vệ tinh và dữ liệu lượng mưa dự báo. dự báo từ mô hình kỳ hạn với khoảng thời gian dự báo là 24 giờ. Kết quả có thể được áp dụng trong việc lập kế hoạch ứng phó và xây dựng các bản tin cảnh báo lũ lụt nhằm giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra.
Thực nghiệm ứng dụng dự báo số ngày nắng theo mùa ở Việt Nam năm 2022 bằng phương pháp tương quan CANON của nhóm tác giả Mai Văn Khiêm, Hoàng Phúc Lâm, Nguyễn Văn Hưởng, Hoàng Thị Mai, Trần Ngọc Vân, Trần Quang Điệp, Nguyễn Thanh Hòa, Trịnh Thủy Nguyên, Lê Dương Diệu Linh (Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia). Nhóm tác giả sử dụng 3 yếu tố tham gia dự báo gồm trường nhiệt trung bình, nhiệt độ cực đại và áp cao cận nhiệt đới. Sau khi xác định mối quan hệ giữa các yếu tố trên với số ngày nắng nóng đo được trên gần 200 trạm trải dài trên cả nước.
Kết quả cho thấy, trong thời vụ từ tháng 3 đến tháng 5, hầu hết các mô hình mô phỏng số ngày nắng nóng đều có xu hướng xuất hiện thấp hơn so với trung bình nhiều năm cùng thời kỳ (xác suất). 60-75%). Trong khi các mùa từ tháng 4-5, 5-7, 6-8 và tháng 7-8, số ngày nắng có xu hướng cao hơn thì chỉ một số nơi ở Nam Tây Nguyên và Đông Nam Bộ có xu hướng thấp hơn trung bình nhiều năm. trong cùng một khoảng thời gian. Dự báo được áp dụng thực nghiệm tại một số thành phố: Hà Nội, Đà Nẵng, tỉnh Bình Phước, kết quả cho thấy số ngày nắng nóng thấp hơn trung bình nhiều năm vào các tháng 3 – 5 và 4 – 6 trên địa bàn TP. Đà Nẵng. Từ các mùa: Tháng 7 – 7, 8 – 8 và 9 – 9, số ngày nắng có xu hướng cao hơn trung bình năm là 39 ngày (trung bình nhiều năm là 35 ngày), 42 ngày (trung bình nhiều năm ). năm là 38 ngày), 33 ngày (trung bình nhiều năm là 24 ngày) …
