การพยากรณ์น้ำท่วมคือกระบวนการคาดการณ์การเกิด ขนาด เวลา และระยะเวลาของน้ำท่วมในพื้นที่เฉพาะ โดยมักวิเคราะห์ปัจจัยทางอุทกวิทยา อุตุนิยมวิทยา และสิ่งแวดล้อมต่างๆ เป้าหมายหลักของการพยากรณ์น้ำท่วมคือการให้ข้อมูลที่ทันท่วงทีและแม่นยำแก่ผู้มีอำนาจตัดสินใจ ช่วยให้พวกเขาสามารถดำเนินการที่เหมาะสมเพื่อบรรเทาผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากน้ำท่วมต่อชีวิต ทรัพย์สิน และสิ่งแวดล้อม การพิจารณามิติต่างๆ ของเหตุการณ์น้ำท่วม เช่น การเกิด ขนาด ระยะเวลา และขอบเขตเชิงพื้นที่ แบบจำลองการพยากรณ์น้ำท่วมสามารถนำเสนอภาพรวมและรายละเอียดที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับความเสี่ยงที่กำลังจะเกิดขึ้น และช่วยให้สามารถวางแผนกลยุทธ์การรับมือที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้

การพยากรณ์น้ำท่วมเป็นศาสตร์ที่มีหลายแง่มุม โดยมีเป้าหมายเพื่อทำนายลักษณะต่างๆ ของเหตุการณ์น้ำท่วม รวมถึงการเกิดขึ้น ขนาด เวลา ระยะเวลา และขอบเขตเชิงพื้นที่ อย่างไรก็ตาม ขอบเขตและนิยามของการพยากรณ์น้ำท่วมอาจแตกต่างกันไปในเอกสารทางวิทยาศาสตร์และวิธีการต่างๆ ในบางกรณี การพยากรณ์น้ำท่วมมุ่งเน้นไปที่การประมาณช่วงเวลาที่ระดับน้ำในระบบแม่น้ำเกินเกณฑ์ที่กำหนด ในขณะที่ในกรณีอื่นๆ จะเกี่ยวข้องกับการทำนายขอบเขตของน้ำท่วมและการใช้ข้อมูลทางอุทกพลศาสตร์จากแบบจำลอง

เมื่อการพยากรณ์น้ำท่วมจำกัดอยู่เพียงการประมาณช่วงเวลาที่ระดับน้ำจะเกินเกณฑ์ที่กำหนด นักวิจัยมักจะมุ่งเน้นไปที่การทำนายระดับน้ำหรือปริมาณน้ำไหลในแม่น้ำ ณ สถานที่ใดสถานที่หนึ่ง วิธีการนี้ให้ข้อมูลที่มีค่าเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของการเกิดเหตุการณ์น้ำท่วม ทำให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถริเริ่มมาตรการป้องกันและลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นได้ ในบริบทนี้ แบบจำลองการพยากรณ์น้ำท่วมได้รับการออกแบบมาเพื่อทำนายว่าเมื่อใดระดับน้ำหรือปริมาณน้ำไหลจะเกินเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งโดยปกติจะอิงจากข้อมูลในอดีตและระดับความเสี่ยงที่กำหนดไว้แล้ว

ในทางกลับกัน วิธีการพยากรณ์น้ำท่วมที่ครอบคลุมมากขึ้นนั้นเกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ขอบเขตของน้ำท่วมโดยใช้ข้อมูลทางอุทกพลศาสตร์จากแบบจำลอง วิธีการเหล่านี้ไม่เพียงพิจารณาการเกินเกณฑ์ที่กำหนดเท่านั้น แต่ยังมุ่งเป้าไปที่การประมาณการการกระจายตัวเชิงพื้นที่ เวลา และขอบเขตของน้ำท่วมด้วย แบบจำลองทางอุทกพลศาสตร์ เช่น ระบบวิเคราะห์แม่น้ำของศูนย์วิศวกรรมอุทกวิทยา (HEC-RAS) หรือชุดแบบจำลอง MIKE จำลองการไหลของน้ำและการปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมโดยรอบ ทำให้ได้การคาดการณ์โดยละเอียดเกี่ยวกับขอบเขต ความลึก และความเร็วของน้ำท่วม

การนำข้อมูลด้านอุทกพลศาสตร์มาใช้ในแบบจำลองการพยากรณ์น้ำท่วม ช่วยให้เข้าใจผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากเหตุการณ์น้ำท่วมได้อย่างครบถ้วนยิ่งขึ้น โดยคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ เช่น การท่วมของโครงสร้างพื้นฐาน พื้นที่เกษตรกรรม และพื้นที่อยู่อาศัย การพิจารณาการกระจายตัวของน้ำท่วมในเชิงพื้นที่ ทำให้แบบจำลองเหล่านี้สามารถวางแผนการจัดการและรับมือกับน้ำท่วมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อให้มั่นใจได้ว่ามีการจัดสรรทรัพยากรอย่างเหมาะสม และประชากรกลุ่มเปราะบางได้รับการปกป้องอย่างเพียงพอ

การพยากรณ์น้ำท่วมสามารถทำได้โดยใช้วิธีการต่างๆ ซึ่งสามารถแบ่งออกเป็นประเภทใหญ่ๆ ได้แก่ แบบจำลองทางกายภาพ แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล หรือการผสมผสานทั้งสองแบบ การเลือกวิธีการที่เหมาะสมที่สุดขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ความพร้อมของข้อมูล ลักษณะของลุ่มน้ำ และความแม่นยำในการพยากรณ์ที่ต้องการ ต่อไปนี้เป็นภาพรวมของแต่ละวิธีการ:

แบบจำลองทางกายภาพจำลองกระบวนการทางกายภาพพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับการเกิดและการแพร่กระจายของน้ำท่วม เช่น ปริมาณน้ำฝน การซึมผ่าน การไหลบ่า และการไหลเวียนของน้ำ แบบจำลองเหล่านี้มักมีความเสถียรและน่าเชื่อถือมากกว่าเนื่องจากการแสดงภาพทางฟิสิกส์โดยธรรมชาติ ทำให้มีความเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดในการพยากรณ์น้อยกว่าเมื่อเทียบกับแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ไม่มีข้อมูลป้อนเข้า เช่น ปริมาณน้ำฝน อย่างไรก็ตาม แบบจำลองทางกายภาพขึ้นอยู่กับสถานะและต้องการเงื่อนไขเริ่มต้นที่แม่นยำเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด ในช่วงที่เรียกว่า "ช่วงอุ่นเครื่อง" ของแบบจำลอง ประสิทธิภาพอาจลดลงเนื่องจากการพึ่งพาเงื่อนไขเริ่มต้น

แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมุ่งเน้นการค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลในอดีตโดยไม่ต้องแสดงกระบวนการทางกายภาพอย่างชัดเจน แบบจำลองเหล่านี้สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและไม่เป็นเชิงเส้น และปรับตัวให้เข้ากับสภาวะที่เปลี่ยนแปลง ทำให้มีประโยชน์ในสถานการณ์ที่มีข้อมูลมากมายและยากที่จะแสดงกระบวนการทางกายภาพได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่างของแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ได้แก่ เทคนิคการถดถอย โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) เครื่องสนับสนุนเวกเตอร์ (SVM) และอัลกอริทึมแบบต้นไม้ เช่น Random Forest หรือ XGBoost

แบบจำลองไฮบริดเป็นการผสมผสานจุดแข็งของแบบจำลองทางกายภาพและแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพื่อเพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือในการพยากรณ์น้ำท่วม แบบจำลองไฮบริดสามารถใช้ความเข้าใจทางกายภาพจากแบบจำลองทางกายภาพ ในขณะเดียวกันก็ได้รับประโยชน์จากความสามารถในการเรียนรู้แบบปรับตัวของแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ตัวอย่างของแบบจำลองไฮบริดคือการเชื่อมโยงแบบจำลองทางอุทกวิทยากับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการพยากรณ์น้ำท่วม แบบจำลองไฮบริดอาจรวมกระบวนการทางกายภาพเข้าไว้ในโครงสร้างของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องด้วย^{[ 1 ]}

การพยากรณ์น้ำท่วมสามารถแสดงได้ด้วยสมการทางคณิตศาสตร์ดังนี้:

${\displaystyle \displaystyle F(t)=f(P_{t},X_{t},H_{t},C_{t})}$

ที่ไหน:

• ${\displaystyle F(t)}$การคาดการณ์น้ำท่วม ณ เวลานั้นเป็นอย่างไร${\displaystyle t}$
• ${\displaystyle P_{t}}$แสดงถึงปริมาณน้ำฝนที่ตก ณ เวลาt${\displaystyle t}$
• ${\displaystyle X_{t}}$หมายถึงเวกเตอร์ของตัวแปรแทน (เช่น ความชื้นในดิน การใช้ที่ดิน ลักษณะภูมิประเทศ) ณ เวลาt${\displaystyle t}$
• ${\displaystyle H_{t}}$คือข้อมูลทางประวัติศาสตร์จนถึงปัจจุบัน${\displaystyle t}$
• ${\displaystyle C_{t}}$แสดงถึงสภาวะเริ่มต้นและลักษณะของพื้นที่รับน้ำ
• ${\displaystyle f}$คือแบบจำลองการพยากรณ์น้ำท่วม ซึ่งอาจเป็นแบบจำลองทางกายภาพ แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล หรือแบบจำลองผสมผสาน ขึ้นอยู่กับแนวทางที่เลือกใช้

ในระบบปฏิบัติการหลายระบบปริมาณน้ำฝน ที่คาดการณ์ไว้ จะถูกป้อนเข้าสู่ แบบจำลอง การไหลของน้ำฝนและการไหลของน้ำในลำธารเพื่อคาดการณ์อัตราการไหลและระดับน้ำสำหรับช่วงเวลาตั้งแต่ไม่กี่ชั่วโมงไปจนถึงหลายวันข้างหน้า ขึ้นอยู่กับขนาดของลุ่มน้ำหรือแอ่งแม่น้ำ^{[ 2 ] [ 3 ]}การพยากรณ์น้ำท่วมยังสามารถใช้การคาดการณ์ปริมาณน้ำฝนเพื่อพยายามขยายระยะเวลานำหน้าที่มีอยู่ได้อีกด้วย

การพยากรณ์น้ำท่วมเป็นองค์ประกอบสำคัญของการเตือนภัยน้ำท่วมโดยความแตกต่างระหว่างทั้งสองคือ ผลลัพธ์ของการพยากรณ์น้ำท่วมคือชุดของข้อมูลการเปลี่ยนแปลงปริมาณน้ำไหลในลำน้ำหรือระดับน้ำในแม่น้ำตามช่วงเวลา ณ สถานที่ต่างๆ ในขณะที่ "การเตือนภัยน้ำท่วม" คือการนำข้อมูลการพยากรณ์เหล่านี้มาใช้ในการตัดสินใจเกี่ยวกับการเตือนภัยน้ำท่วม

การพยากรณ์น้ำท่วมแบบเรียลไทม์ในพื้นที่ระดับภูมิภาคสามารถทำได้ภายในไม่กี่วินาทีโดยใช้เทคโนโลยีเครือข่ายประสาทเทียม^{[ 4 ]}แบบจำลองการพยากรณ์น้ำท่วมแบบเรียลไทม์ที่มีประสิทธิภาพสามารถเป็นประโยชน์สำหรับการเตือนล่วงหน้าและการป้องกันภัยพิบัติ

• แบบจำลองการไหลบ่า (อ่างเก็บน้ำ)
• เตือนภัยน้ำท่วม
• แบบจำลองน้ำท่วม โปร
• การพยากรณ์อากาศ

• การประยุกต์ใช้แผนที่จัดระเบียบตนเองและโครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น (Multi-layer perceptron-artificial neural networks) เพื่อการพยากรณ์การไหลของน้ำและระดับน้ำในลุ่มน้ำที่มีข้อมูลจำกัด: กรณีศึกษาที่ราบน้ำท่วมถึงลุ่มน้ำโลเวอร์ไชร์ ประเทศมาลาวี
• ระบบ Delft-FEWS เป็นระบบล้ำสมัยสำหรับการพยากรณ์น้ำท่วมและการจัดการน้ำเชิงปฏิบัติการ (เป็นระบบที่ทันสมัยที่สุดที่มีอยู่ ใช้ในระดับประเทศในยุโรปและสหรัฐอเมริกา)
• RainOffคือแบบจำลองเชิงแนวคิดของปริมาณน้ำฝน-น้ำไหลบ่า โดยใช้แบบจำลองอ่างเก็บน้ำแบบไม่เชิงเส้น
• hepex.org ย่อมาจาก Hydrologic Ensemble Prediction EXperimentซึ่งเป็นกลุ่มนักวิจัยที่ไม่เป็นทางการแต่มีความกระตือรือร้นสูงในสาขาความไม่แน่นอนของการพยากรณ์ทางอุทกวิทยา