Developing hourly rainfall maps from open meteorological data sources to analyze the spatial extent and temporal evolution of flash flood events
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17068845Keywords:
API, hourly rainfall, meteorological data, flash flood, rainfall mapAbstract
Research on flash floods and related geological hazards has often focused on spatial hazard assessment. However, studies on the temporal evolution of such disasters remain limited, primarily due to the lack of hourly rainfall data. Conventional rain gauge stations fail to capture the full spatial extent of disaster impacts and are typically unevenly distributed, especially in mountainous regions. This paper proposes a novel approach using the R programming language to retrieve, process, and calibrate open-access meteorological datasets in order to generate historical hourly rainfall maps. The proposed method is tested on three extreme rainfall events in Northern mountainous Vietnam: (1) the flash flood on August 1, 2025 in Điện Biên and Sơn La; (2) the flash flood on May 18, 2025 in Tuyên Quang and Bắc Kạn; and (3) the flash flood on August 5, 2023 in Yên Bái and Lai Châu. Results indicate that both the intensity and spatial distribution of hourly rainfall change rapidly. Peak hourly rainfall intensities often exceed 60 mm, and the locations experiencing such rainfall levels are typically those suffering the most severe damage. Notably, the spatial extent of flash flood impacts generally overlaps with areas where 24-hour accumulated rainfall exceeds 200 mm. The workflow for generating hourly rainfall evolution maps provides a reliable basis for delineating disaster-affected areas in alignment with actual damage observations. It also serves as a foundation for developing data-driven tools to establish quantitative thresholds for flash flood early warning systems
Downloads
References
[1] Cao Đăng Dư, Lê Bắc Huỳnh. “Lũ quét: Nguyên nhân và biện pháp phòng tránh”. Nhà xuất bản Nông nghiệp, 2000.
[2] Lã Thanh Hà. “Những điều cần biết về lũ quét”. Sách chuyên khảo. Nhà xuất bản Tài nguyên môi trường và Bản đồ Việt Nam, 2017.
[3] Bryndal, T. “The impact of extreme rainfall and flash foods on the food risk management process and geomorphological changes in small Carpathian catchments: a case study of the Kasiniczanka river (Outer Carpathians, Poland)”. Nat Hazards Vol88(1):95–120. 2017
[4] Fei He, Suxia Liu, Xingguo Mo & Zhonggen Wang. “Interpretable flash flood susceptibility mapping in Yarlung Tsangpo River Basin using H2O Auto-ML”. Sci Rep 15, 1702, 2025.
[5] Al-Kindi, K.M., Alabri, Z. “Investigating the Role of the Key Conditioning Factors in Flood Susceptibility Mapping Through Machine Learning Approaches”. Earth Syst Environ 8, 63–81, 2024.
[6] Nguyễn Thị Mỹ Duyên, Hà Quang Hải. “Xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ lũ quét ở huyện Hương Khê, Hà Tĩnh”. Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ, Vol 20 số T4-2017.
[7] Đào Minh Đức, Vũ Cao Minh, Hoàng Hải Yến, Phạm Quang Anh, Đặng Kinh Bắc. “Đánh giá nguy cơ hình thành lũ quét trên suối Nghĩa Đô, huyện Bảo Yên, tỉnh Lào Cai bằng phương pháp phân tích thống kê”. Tạp chí Khí tượng thủy văn EME4, 341-354, 2022.
[8] Vũ Cao Minh. Nghiên cứu đánh giá tai biến lũ quét – lũ bùn đá các tỉnh phía Bắc - đề tài nhánh thuộc đề tài “Nghiên cứu đánh giá tổng hợp các loại hình tai biến địa chất lãnh thổ Việt Nam và các giải pháp phòng chống” Đề tài NCKH độc lập cấp Nhà nước 1999- 2003 Viện Địa chất, 2013.
[9] Lê Bắc Huỳnh, Dương Thiên Lý. “Khái quát về những đặc điểm hình thể thời tiết gây mưa dẫn tới hình thành lũ lớn trên hệ thống sông Hồng - Thái Bình”. Tạp chí Khí tượng thủy văn 1992, 382, 5-13, 1992.
[10] Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Biavati, G., Horányi, A., Muñoz Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Rozum, I., Schepers, D., Simmons, A., Soci, C., Dee, D., Thépaut, J-N. “ERA5 hourly data on single levels from 1940 to present”. ECMWF 2023.
[11] Huffman, G. J., Bolvin, D. T., Braithwaite, D., Hsu, K., Joyce, R., Kidd, C., ... & Xie, P. “Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) algorithm theoretical basis document (ATBD)” Version 06. NASA, 2020.
[12] Vennari Carmela, Parise .M, Nicoletta Santangelo, Antonio Santo. “A database on flash flood events in Campania, southern Italy, with an evaluation of their spatial and temporal distribution”. Natural Hazards and Earth System Sciences. Vol 16(12):2485-2500, 2016.
[13] Lyra, G.., Oliveira‐Júnior, J. F.., & Zeri, Marcelo. Cluster analysis applied to the spatial and temporal variability of monthly rainfall in Alagoas state, Northeast of Brazil. International Journal of Climatology, 34, 2014 .
[14] Mondal, Arun., Khare, D.., & Kundu, S. Spatial and temporal analysis of rainfall and temperature trend of India. Theoretical and Applied Climatology , 122, 143-158, 2015.
[15] Đỗ Hồng Hoạt, Lê Ngọc Quyền, Vũ Diệu Hồng, Nguyễn Công Thành. “Xây dựng công cụ ước lượng mưa từ độ phản hồi radar bằng công nghệ AI”. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 747, 70-80, 2023.
[16] Trần Trung Hiếu, Phạm Văn Tiền, Nguyễn Công Quân, Trần Quốc Cường, Phạm Thanh Hải, Chu Văn Dũng, Nguyễn Trung Thành, Nguyễn Đức Anh và Bùi Phương Thảo. “Đánh giá phạm vi ảnh hưởng dòng lũ bùn đá bằng mô hình LAHARZ - Trường hợp nghiên cứu tại lưu vực đầu nguồn bản Trống Là, xã Hồ Bốn, Mù Cang Chải, Yên Bái”. Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 66, kỳ 1, tr. 31-42, 2025.
[17] Zippenfenig, P. Open-Meteo.com Weather API. Zenodo., 2023.
Downloads
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
CC 4.0
