M.R. Knebla và các tác giả khác (2005) [98] đã áp dụng mô hình HEC- HMS/RAS để mô phỏng ngập lụt quy mô lớn có sử dụng dữ liệu ra đa và GIS. Sơ đồ tính toán được thể hiện tại Hình 1.3. Tác giả đã chọn vùng nghiên cứu là lưu vực sông San Antonio (khoảng 10.000 km2) ở trung tâm Texas, Mỹ, là vùng thường xảy ra lũ quét nghiêm trọng. Trận lũ vào mùa hè năm 2002 được
chọn để hiệu chỉnh thông số mô hình. Kết quả của nghiên cứu được ứng dụng cho việc dự báo ngập lụt ở khu vực lớn.
Việc áp dụng các mô hình toán để dự báo lũ đã được áp dụng rộng rãi ở Việt Nam: Lê Xuân Cầu và Nguyễn Văn Chương (2000) [8] đã ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để dự báo lũ sông Cầu, Trà Khúc và sông Vệ; Nguyễn Hữu Khải và Lê Xuân Cầu (2000) [32] đã ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để dự báo lũ quét; Trần Thục và nnk (2000) [63] đã ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để tính toán dự báo lũ cho các sông Tả Trạch, Trà Khúc, Vệ và lũ quét trên sông Dinh;
Hình 1.3: Sơ đồ sử dụng mô hình HEC-HMS/RAS, mưa ra đa và GIS để tính toán ngập lụt
Trần Thanh Xuân, Hoàng Minh Tuyển (2000) [79] đã sử dụng mô hình TANK để tính toán lũ trên sông Tả Trạch; Ho Thi Phuong và nnk [91] đã sử dụng mô hình TANK để đánh giá sự thay đổi của dòng chảy trên sông Hiếu.
Vũ Minh Cát (2000) [7] đã áp dụng mô hình DIMOSOP để dự báo lũ trung hạn cho hệ thống sông Hồng và sông Thái Bình [71]. Đây là mô hình thủy văn thông số tập trung, có khả năng sử dụng thông tin toàn cầu như bản đồ đất,
hiện trạng sử dụng đất, ảnh vệ tinh để mô phỏng lưu vực. Mô hình đặc biệt hữu ích cho các lưu vực liên quốc gia như lưu vực hệ thống sông Hồng và Thái Bình, khi mà thông tin phần lưu vực thuộc Trung Quốc hầu như không có.
Bùi Đức Long [38], [39] áp dụng mô hình SSARR để dự báo lũ trên sông Trà Khúc (2001) và sông Cả (2003); Lê Văn Nghinh và Hoàng Thanh Tùng (2007) [42] đã ứng dụng các mô hình toán và Hệ thống Thông tin địa lý để xây dựng các phương án dự báo, cảnh báo lũ và ngập lụt cho các sông lớn ở miền Trung. Phương pháp nghiên cứu của tác giả được thể hiện tại Hình 1.4.
Trần Thục (2005) [64] đã áp dụng bộ mô hình MIKE để xây dựng công nghệ tính toán dự báo lũ lớn trên hệ thống sông Hồng-Thái Bình trước 48 giờ. Nguyễn Lan Châu (2006) [9] đã ứng dụng thành công mô hình MARINE để xây dựng công nghệ dự báo lũ sông Đà, phục vụ điều tiết hồ Hòa Bình trong công tác phòng chống lũ lụt.
Hình 1.4: Phương pháp nghiên cứu dự báo, cảnh báo lũ và úng lụt [42]
Bùi Đình Lập và nnk (2016) [36] đã nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo dòng chảy lũ hạn ngắn đến các hồ chứa trên sông Hồng bằng mô hình MARINE.
Trịnh Thu Phương và nnk (2017) [44] đã áp dụng mô hình MIKE, mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN và mô hình thống kê nhiều biến được xây dựng trong Matlab để nhận định lũ lớn thời hạn 5-10 ngày, nhận định dòng chảy lũ và cạn trước 1 tháng, 3 tháng và 6 tháng trên hệ thống sông Hồng.
Lương Hữu Dũng (2018) [13] đã áp dụng bộ mô hình MIKE, mô hình ngẫu nhiên mô hình ANN và mô hình hồi quy nhiều biến với phần mềm SPSS để xây dựng công nghệ dự báo tài nguyên nước mặt cho lưu vực sông Ba và sông Kôn ở Nam Trung Bộ và Tây Nguyên. Nghiên cứu đã đưa ra những dự báo về tài nguyên nước phục vụ lập kế hoạch sử dụng nước, điều hành hợp lý hệ thống hồ chứa và giải quyết các mâu thuẫn ngày càng gay gắt giữa phát điện và cấp nước trong mùa cạn, giữa phòng lũ và tích nước cuối mùa lũ, giúp các nhà quản lý hiệu quả nguồn nước và đưa ra những chính sách dài hạn phân phối nguồn nước hợp lý của các lưu vực sông.