Mưa cực đoan thường xuyên xuất hiện ở Việt Nam gây rất nhiều thiệt hại về con người và kinh tế, xã hội. Cùng với xu thế ấm lên của trái đất, mưa cực đoan cũng có xu thế xuất hiện với cường độ nhiều hơn, gây hậu quả nghiêm trọng hơn. Nghiên cứu xu thế biến đổi của mưa lớn đặt ra là một vấn đề có ý nghĩa thực tiễn và khoa học cao. Tuy nhiên, các nghiên cứu về xu thế mưa lớn chủ yếu dựa trên phương pháp phân tích xu thế tuyến tính hoặc phương pháp phi tham số Sen. Các phương pháp này dựa trên giả thiết chuỗi số liệu mưa là dừng (stationary), trong khi trên thực tế chuỗi số liệu mưa là phi tuyến tính, do đó không đưa ra được kết quả chính xác về xu thế biến đổi của mưa. Nghiên cứu này hướng tới phân tích xu thế biến đổi của số ngày mưa cực đoan trên khu vực Việt Nam sử dụng 3 phép phân tích khác nhau, bao gồm phân tích xu thế tuyến tính, xu thế Sen và phương pháp phân tích phổ. Kết quả cho thấy, việc áp dụng phương pháp phân tích phổ giúp đánh giá chính xác hơn về xu thế biến đổi mưa cực đoan trên khu vực Việt Nam. Nhìn chung, số ngày mưa lớn có xu thế tăng ở Tây Bắc, Đông Bắc, Bắc Trung Bộ, Nam Trung Bộ và Tây Nguyên trong khi xu thế giảm của số ngày mưa lớn ghi nhận tại Đồng bằng Sông Hồng và Nam Bộ. Tuy nhiên, xu thế tăng giảm của mưa là khác nhau trong từng giai đoạn đối với mỗi vùng khí hậu., Tóm tắt tiếng anh, Viet Nam frequently experiences the most heavy-rainfall-associated severe flood events. Duo to global warming, extreme heavy rainfall tends to occurs more often and induce significant disaster. Therefre, it is important to study the trend of heavy rainfall in Viet Nam. However, past studies of heavy rainfall trend are mostly based on linear regression or nonparameter method such as Sen method and MannKandall test. However, these methods work with assumption that the time series are considered stationary. This assumption is not true for hydrometeorological variables, which are mostly nonstationary and nonlinear. This study aim to analysis the heavy rainfall trend in Viet Nam using three methods: Linear regression, Sen method and singular spectral analysis. The purpose of using singular spectral analysis to capture the nonlinear trend of heavy rainfall. The results show that, in general, heavy rainfall exhibits increasing trend in Northwest, Northeast, North and South Central and Central Highlands while it displays decreasing trend in Red River Delta and Southern Plain. However, the heavy rainfall shows large fluctuations in different time period.