Топологический анализ данных - это ответвление классической области топологии, где данные изучаются, исходя из топологических особенностей, присутствующих в наборе данных. Такие особенности, как компоненты, дыры и пустоты, являются основанием для постоянной гомологии, которая является ветвью анализа топологических данных. В этом докладе мы представляем нашу недавнюю работу по применению устойчивой гомологии в разработке системы раннего предупреждения о наводнениях. Данные об уровне воды из реки Келантан используются для исследования изменений в топологических особенностях, имевших место ещё до наводнения. Эти вариации затем классифицируются с использованием теории классического замедления, чтобы указать на события, связанных и несвязанных с наводнениями. Эффективность этого подхода анализируется в заключении данного доклада.