Các mô hình dự báo lũ truyền thống thường dựa vào thông tin về lượng mưa, lưu lượng, mực nước được đo đạc tại các vị trí quan trắc hay được mô phỏng bởi mô hình theo thời gian thực. Phương pháp này cho hạn dự báo phụ thuộc vào kích thước của lưu vực và tương đối ngắn đối với các lưu vực nhỏ và dốc. Trong khi đó, dự báo lũ dựa vào lượng mưa được dự báo bởi các mô hình dự báo thời tiết số trị (NWP) ngày càng cho thấy mức độ chính xác với hạn dự báo dài. Do đó, việc ứng dụng mô hình NWP vào dự báo lũ là một giải pháp triển vọng, giúp cải thiện hạn dự báo. Trong nghiên cứu này, mô hình dự báo thời tiết (WRF) sẽ được áp dụng nhằm chi tiết hóa số liệu dự báo mưa toàn cầu từ mô hình GSM của Nhật Bản và đưa ra dự báo từ 1-3 ngày trước khi các trận lũ xảy ra. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình WRF thiết lập cho lưu vực sông Vu Gia-Thu Bồn đưa ra những dự báo rất sát với dữ liệu quan trắcConvetional flood forecast models often rely on the observation or real time simulation (based on rainfall information) of discharge and water level at certain river nodes on the catchment. This method offers a forecast lead time that depends on the size of the drainage area and is relatively short for small and steep catchments. Meanwhile, flood forecasts based on quantitative rainfall estimate from numerical weather prediction (NWP) models demonstrate greater accuracy with longer forecast horizon. Therefore, NWP-derived flood forecast is a promising technology. In this study, Weather Research and Forecasting model (WRF) will be applied to downscale the global rainfall dataset forecasted by Japan's GSM model and generate the forecasts from 1-3 days before the storms occur. Results show that the WRF model established for the Vu Gia-Thu Bon river basin provides reasonable forecasts that are comparable to the observed data