申请/专利权人：武汉大学

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117610434B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明提出了一种融合人工智能的干旱指数重构方法及计算机可读介质。选定干旱指数重构区域，获取气象样本、水文样本、叶片面积指数、大尺度环流因子样本，计算饱和水汽压亏缺、比湿、湿球温度；筛选月径流关键因子、水储量关键因子，并率定多个人工智能模拟模型及月尺度多模型加权模型；将归一化植被指数数据作为输出，代入植被观测月的干旱事件过程回归模型，解算得到回归模型的参数，通过加权平均方法进行计算，得到重构期每个月的干旱指数。本发明不仅可应用于干旱风险评估和防灾减灾，还能为气候变化情景下全球及区域水资源风险评估、预警提供重要且可操作性强的参考依据。

主权项：1.一种融合人工智能的干旱指数重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选定干旱指数重构区域，在干旱指数重构区域范围内获取重构期每个月每个经纬度坐标点的气象样本、水文样本、叶片面积指数、大尺度环流因子样本；步骤2：将重构期每个月每个经纬度坐标点的气象样本的2米气温、露点温度、气压输入克劳修斯-克拉珀龙热力学方程和比湿公式，计算得到重构期每个月每个经纬度坐标点的饱和水汽压亏缺、比湿、湿球温度；步骤3：通过泰森多边形方法进行空间均值计算，得到重构期每个月的气象样本、水文样本、叶片面积指数、大尺度环流因子样本、模拟月均气温、模拟月最高气温、模拟月最低气温、模拟相对湿度、模拟降水量、模拟径流深和模拟短波辐射强度,通过泰森多变量进行空间均值计算,得到重构期多个卫星观测月的陆地水储量数据、重构期多个植被观测月的归一化植被指数数据；筛选重构期每个水文观测月的多个月径流关键因子、重构期每个卫星观测月的多个水储量关键因子；步骤4：结合重构期每个水文观测月的多个月径流关键因子通过梯度下降方法优化训练，依次得到优化后月径流长短期记忆网络、优化后月径流卷积神经网络、优化后月径流支持向量机，结合重构期每个卫星观测月的多个水储量关键因子通过梯度下降方法优化训练，依次得到优化后水储量长短期记忆网络、优化后水储量卷积神经网络、优化后水储量支持向量机；步骤5：结合优化后月径流长短期记忆网络、优化后月径流卷积神经网络、优化后月径流支持向量机，通过月尺度多模式加权平均模型中进行计算，得到优化后长短期记忆网络、优化后卷积神经网络、优化后支持向量机在每个月的月径流权重参数；结合优化后水储量长短期记忆网络、优化后水储量卷积神经网络、优化后水储量支持向量机，通过月尺度多模式加权平均模型中进行计算，得到优化后长短期记忆网络、优化后卷积神经网络、优化后支持向量机在每个月的水储量权重参数；步骤6：通过加权计算分别得到月径流人工智能模型模拟月径流加权平均后的重构期每个月的重构径流数据、水储量人工智能模型模拟水储量加权平均后的重构期每个月的重构水储量数据；步骤7：将水储量人工智能模型模拟水储量加权平均后的重构期每个月的重构水储量数据，输入标准化陆地水储量干旱指数计算公式，得到重构期每个月的基于陆地水储量异常的干旱强度；将月径流人工智能模型模拟月径流加权平均后的重构期每个月的重构月径流数据，输入标准化径流干旱指数计算公式，得到计算重构期每个月的标准化径流指数；获取重构期多个植被观测月的归一化植被指数数据，在重构期多个月基于陆地水储量异常的干旱强度筛选得到重构期多个植被观测月的基于陆地水储量异常的干旱强度；在重构期标准化径流指数筛选得到重构期多个植被观测月的标准化径流指数；将重构期多个植被观测月的基于陆地水储量异常的干旱强度、重构期多个植被观测月的标准化径流指数作为输入，将重构期多个植被观测月的归一化植被指数数据作为输出，代入植被观测月的干旱事件过程回归模型，通过最小二乘解算得到回归模型的参数；采用回归模型的参数和重构期多个月基于陆地水储量异常的干旱强度和重构期多个月标准化径流指数，通过加权平均方法进行计算，得到重构期每个月的干旱指数；步骤8：重构期每个月的干旱指数用于流域干旱风险评估及防灾减灾，为水资源管理和应对气候变化提供切实参考依据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学 一种融合人工智能的干旱指数重构方法及计算机可读介质

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