در طراحی سامانه نرم‌افزاری پیش‌بینی و هشدار سیلاب، بخش پیش‌بینی هواشناسی بر پایه‌ی ترکیب مدل‌های عددی و داده‌های چندمنبعی توسعه یافته است. در این سامانه، از مدل‌های پیش‌بینی عددی برای پوشش بازه‌های زمانی و مکانی مختلف استفاده می‌شود، از جمله:

• مدل ECMWF: مدل عددی جهانی با دقت بالا برای ارائه پیش‌بینی‌های میان‌مدت و تحلیل الگوهای جوی گسترده.
• مدل GFS: مدل جهانی با به‌روزرسانی منظم و دسترسی آزاد، مناسب برای پیش‌بینی‌های سریع در مقیاس کلان.
• مدلWRF: مدل منطقه‌ای با تفکیک بالا، قابل تنظیم برای تحلیل دقیق پدیده‌های محلی مانند رگبار و رواناب.

در گام بعد، داده‌های چندمنبعی برای افزایش دقت پیش‌بینی وارد سامانه می‌شوند. این داده‌ها شامل:

• باران‌سنج‌های زمینی: اندازه‌گیری مستقیم و دقیق بارش در نقاط مشخص.
• رادار هواشناسی: پایش لحظه‌ای شدت و گستره‌ی سامانه‌های بارشی.
• تصاویر ماهواره‌ای تخمین بارش: ارائه توزیع مکانی بارش در مقیاس وسیع

با هم‌مقیاس‌سازی و تطبیق زمانی‌ـ‌مکانی این داده‌ها، سامانه می‌تواند خطاها و سوگیری‌های مدل‌ها را اصلاح کرده و الگوهای بارش مؤثر در تولید رواناب را به‌طور دقیق و به‌موقع پیش‌بینی کند.

داده‌های بارش پیش‌بینی‌شده به مدل‌های بارش–رواناب منتقل می‌شوند تا با استفاده از پارامترهای توپوگرافی، پوشش زمین، کاربری اراضی و ویژگی‌های هیدرولوژیکی حوضه، رواناب سطحی و دبی ورودی به شبکه رودخانه‌ای را در مقیاس‌های زمانی کوتاه

شبیه‌سازی کنند. به‌روزرسانی سریع شرایط مرزی و اولیه این مدل‌ها از طریق حسگرهای محلی و داده‌های باران‌سنجی خودکار، امکان پیش‌بینی دبی سیلاب در نقاط حساس را با دقت بالا فراهم می‌آورد. این فرآیند به سامانه هشدار سیلاب کمک می‌کند تا پیش‌بینی‌های مؤثری در زمان مناسب ارائه دهد و از وقوع خسارات جلوگیری کند.

در مرحله نهایی، خروجی مدل‌های هیدرولوژیکی به مدل‌های هیدرولیکی ارسال می‌شود تا پهنه‌بندی مکانی جریان، سرعت، عمق و گسترش سیلاب انجام گیرد. این شبیه‌سازی‌ها بر مبنای داده‌های مدل رقومی ارتفاعی با وضوح بالا و اطلاعات زیرساختی شامل پل‌ها، کانال‌ها و سازه‌های تقاطعی صورت می‌گیرد. به‌منظور کاهش خطاهای سیستماتیک و ارتقاء دقت پیش‌بینی‌ها، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در چرخه پیش‌بینی گنجانده شده‌اند. ساختار ماژولار و انعطاف‌پذیر این سامانه، امکان به‌روزرسانی خودکار مدل‌ها و انطباق سریع با داده‌های جدید را فراهم می‌آورد، که موجب بهبود قابلیت پیش‌بینی سیلاب و ارائه هشدارهای دقیق‌تر در شرایط بحرانی می‌شود.

مراحل انجام پژوهش به شرح زیر است:

• گردآوری و آماده‌سازی داده‌های رادار هواشناسی و تصاویر ماهواره‌ای، تهیه داده‌ها و تصاویر مورد نیاز اولیه و یکپارچه‌سازی زمانی و مکانی داده‌.
• تحلیل داده‌های ورودی به مدل پیش‌بینی بارش.
• توسعه مدل‌های پیش‌بینی بارش با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های عددی.
• شبیه‌سازی رواناب و پهنه‌بندی سیل با مدل‌های هیدرولوژیکی و هیدرولیکی.
• تهیه مدل ارزیابی سریع خسارت سیل (به‌کارگیری هوش مصنوعی)
• یکپارچه‌سازی مدل‌ها در سامانه هشدار سریع سیل
• تست و اعتبارسنجی سامانه در شرایط واقعی.