一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法、系统及存储介质技术方案

本申请公开了一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法、系统及存储介质，包括：采集选定旱涝急转研究区域内多源数据；优选研究区域内每个格点中影响陆地水储量的关键因子；构建并率定时间卷积网络深度学习模型；用长系列的关键因子集合驱动深度学习模型，重构长系列陆地水储量反演数据集；提取旱涝急转事件和旱涝急转事件中的大气环流特征，构建大气环流‑旱涝急转强度配对系列；推求旱涝急转强度与大气环流特征的非线性标度关系；预测各个格点未来时期的旱涝急转强度和风险。本发明专利技术为旱涝急转预测提供新视角，对防灾减灾具有重要科学意义，为评估地球系统演化的环境和灾害效应提供理论和技术基础。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及气候预测的，尤其涉及一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法、系统及存储介质。

技术介绍

1、全球气候变化改变了陆地-大气系统的能量收支与水循环过程，高温热浪、干旱、洪涝等极端气候灾害频发，给社会经济系统和生态环境的可持续发展带来巨大挑战。我国是受洪涝和干旱灾害影响最严重的地区之一，气候增温速率远高于全球平均水平，到本世纪末气温或将上升4℃，严重威胁我国的防洪安全、供水安全、粮食安全、能源安全和生态环境安全。深入理解气候变化情景下旱涝灾害的社会经济影响，对未来旱涝风险预测、防灾减灾和适应管理具有重要意义。

2、持续高温干旱，土壤失水疏松或结块硬化，大气能量积存大，稍有扰动极易出现强对流天气和集中短时强降雨，极易突发山洪并诱发多种致灾因子叠加的极端灾害。近年来，在前期无降水或降水偏少，且已出现旱情的情况下，容易紧接着在短期内发生高强度降水并形成洪涝，该现象称为旱涝急转。由于自然状态转换急剧，时间短、降雨强度大，容易引发山洪暴发、河水陡涨、河水入侵等现象，旱涝急转给水旱灾害防御带来了极大挑战，需提早防范。然而，如何监测并预测未来旱涝急本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法，其特征在于，所述步骤1中气象水文数据包括：ERA5再分析数据集中的2m气温、露点温度、近地气压、降水量、土壤湿度、水汽通量散度、云层覆盖率、短波辐射和叶片面积指数、500hPa位势高度场、200hPa水平风场；各格点月尺度的不透水面积。

3.根据权利要求2所述的一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法，其特征在于，所述步骤2包括：

4.根据权利要求1所述的一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法，其...

【技术特征摘要】

1.一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法，其特征在于，所述步骤1中气象水文数据包括：era5再分析数据集中的2m气温、露点温度、近地气压、降水量、土壤湿度、水汽通量散度、云层覆盖率、短波辐射和叶片面积指数、500hpa位势高度场、200hpa水平风场；各格点月尺度的不透水面积。

3.根据权利要求2所述的一种融合人工智能和物理机制的旱涝急转预测方法，其特征在于，所述步骤2包括：

4.根据权利要求1所述的一种融合人工智能...

【专利技术属性】
技术研发人员：何难，尹家波，张良憬，杨远航，陈柯兵，田晶，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：