Nghiên cứu này ứng dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu (Data Mining) trên các tập dữ liệu thời tiết lịch sử để xây dựng mô hình dự báo thiên tai. Tác giả thực hiện thu thập dữ liệu từ Open-Meteo và các trạm khí tượng, sau đó áp dụng các thuật toán như Random Forest và LightGBM để phân tích mối tương quan giữa áp suất, nhiệt độ và lượng mưa. Mô hình giúp đưa ra các cảnh báo sớm về nguy cơ bão lũ tại khu vực Việt Nam, hỗ trợ công tác phòng chống thiên tai và giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản dựa trên các kịch bản biến đổi khí hậu hiện hành